Compatibilidad con IA: descubra cómo funcionará (y no funcionará) la IA para su marca

El efecto dominó de la inteligencia artificial (IA) en diversos aspectos de los negocios es innegable. La IA está remodelando la forma en que operan las empresas, desde el servicio al cliente hasta el desarrollo de productos y el marketing. En esta guía, aprenderá sobre la compatibilidad con la IA y cómo la IA puede ayudar a elevar su marca. También lo equiparemos con los factores clave a considerar al evaluar si la IA se adapta a sus necesidades comerciales únicas.

Tabla de contenido

• ¿Cómo pueden las marcas utilizar la IA para el marketing?
• Desafíos técnicos
• Desafíos no técnicos
• Superar los problemas de compatibilidad con la IA
• ¿Funcionará la IA para su marca?

¿Cómo pueden las marcas utilizar la IA para el marketing?

Las tendencias cambiantes de los clientes, la reducción de los presupuestos y los panoramas económicos cada vez más complejos obligan a las marcas a adaptarse e innovar. Debido a esto, muchas empresas están considerando aplicaciones emergentes de inteligencia artificial. Estas tecnologías brindan información sólida sobre los compradores que permiten a las empresas comprender cada aspecto del recorrido del cliente.

Una encuesta de Deloitte realizada en 2023 revela que el 79 por ciento de los encuestados ha utilizado plenamente tres o más tecnologías de inteligencia artificial, un aumento interanual del 15 por ciento. A medida que la IA gana popularidad y sirve como prueba de concepto para los líderes empresariales, todos parecen interesados ​​en utilizar esta tecnología en las operaciones diarias.

Así es como las marcas pueden aprovechar las aplicaciones estratégicas de la IA para crear interacciones convincentes con los clientes:

1. Resolver problemas de gestión de datos

Las empresas necesitan más tiempo para recopilar la información correcta en el momento adecuado para tomar buenas decisiones. La implementación eficaz de la IA puede predecir datos de clientes procesables y oportunos. Las marcas pueden utilizar varias fuentes de datos para obtener información específica, que incluyen:

• Datos transaccionales de servicios financieros como tarjetas de crédito.
• Datos recopilados por el cliente a partir de encuestas y otras fuentes relacionadas con el comprador.
• Datos de fidelización de campañas promocionales.

2. Comprender las necesidades y preferencias del cliente

Las aplicaciones de IA pueden ayudar a recopilar una interpretación completa y precisa de las necesidades y preferencias de un cliente. Esto se puede hacer a través de infraestructuras multiplataforma que permiten a las empresas monitorear y analizar los datos de los clientes de diversas fuentes.

3. Crear interacciones en tiempo real

Las interacciones en tiempo real pueden atraer a las personas a comprar al brindarles la información y los conocimientos necesarios para convertir clientes potenciales en ventas. Hoy, el tiempo es una moneda valiosa. Las empresas pueden mejorar las conversiones utilizando soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático para impulsar los sistemas de gestión de interacciones en tiempo real. Estos sistemas promueven conexiones emocionales, identifican brechas y optimizan el proceso de compra.

4. Crear experiencias hiperpersonalizadas

Los datos del cliente son importantes para personalizar la experiencia del cliente. Sin embargo, muchas marcas necesitan ayuda con el suministro de información, lo que las convierte en un obstáculo para el progreso. Se puede entrenar a la IA para que filtre y utilice esta información para crear contenido publicitario dirigido que potencie experiencias personalizadas a escala.

El marketing, las ventas y el análisis pueden utilizar la IA para generar contenido dirigido al consumidor. Por ejemplo, la IA permite a los anunciantes de un negocio minorista presentar su contenido precisamente en formas con las que sólo podríamos soñar hace unos años.

Desafíos clave de la IA

Si bien la IA ofrece un excelente potencial para las empresas, su integración presenta varios desafíos. Las empresas deben considerar las cuestiones de privacidad de datos, las preocupaciones éticas y la preparación de la infraestructura al tiempo que garantizan el uso responsable de esta poderosa tecnología.

Desafíos técnicos

Integración de IA

Los sistemas y aplicaciones de inteligencia artificial se incorporan a la producción y otros servicios para mejorar la eficiencia. Esto significa identificar escenarios relevantes, ajustar los modelos de IA y garantizar la compatibilidad con los sistemas existentes. El proceso de integración requiere que expertos en inteligencia artificial y especialistas en marcas trabajen juntos para ajustar sus soluciones para abordar las necesidades organizacionales.

Altos costos de implementación

Una vez que una empresa decide adoptar la IA, pueden surgir desafíos como el costo, el consumo de energía y la escalabilidad. La computación distribuida, así como los servicios en la nube, se pueden utilizar para superar las limitaciones computacionales. Gestionar los requisitos computacionales con un equilibrio de eficiencia y sostenibilidad es vital para el progreso del potencial de la IA manteniendo al mismo tiempo las limitaciones de recursos.

Conocimiento limitado de la IA

La comprensión limitada del público sobre la IA es un obstáculo importante. Los conceptos erróneos sobre sus capacidades y limitaciones obstaculizan el desarrollo y la adopción responsables. Para cerrar esta brecha, necesitamos programas educativos y de concientización pública efectivos que expliquen los conceptos, los casos de uso y los impactos potenciales de la IA de una manera clara y accesible.

Mal funcionamiento del software

Como cualquier otro software, el software de inteligencia artificial puede funcionar mal y provocar problemas como resultados incorrectos, fallas del sistema o incluso ataques cibernéticos. Para minimizar estos riesgos, los desarrolladores deben emplear pruebas rigurosas y prácticas de control de calidad durante todo el desarrollo.

También es esencial construir mecanismos sólidos para manejar errores y tener planes de contingencia para minimizar el impacto de cualquier mal funcionamiento. Las actualizaciones y el mantenimiento periódicos del software también son cruciales para prevenir y solucionar posibles problemas antes de que causen problemas.

Privacidad y seguridad de datos

Uno de los mayores desafíos para la IA es mantener seguros y privados todos los datos que necesita. Dado que los sistemas de IA necesitan datos, requieren grandes cantidades de información para funcionar y aprender. Para garantizar que estos datos no se filtren, vulneren ni se utilicen indebidamente, es vital priorizar la seguridad, disponibilidad e integridad de los datos. Esto incluye implementar restricciones de acceso, cifrado y capacidades de auditoría, que son cruciales para cumplir con las regulaciones de protección de datos como CCPA y GDPR.

Pero la seguridad no es la única preocupación. También debemos minimizar los riesgos para la privacidad de las personas. Técnicas como la privacidad diferencial y el aprendizaje federado ayudan a lograrlo al proteger la información individual y al mismo tiempo permitir que los datos se utilicen para el desarrollo de la IA. Finalmente, generar confianza en los usuarios requiere transparencia sobre cómo se manejan los datos y protocolos éticos. Al ser abiertos y responsables con los datos, podemos garantizar tanto el éxito de la IA como la confianza de los usuarios en su desarrollo y uso.

Desafíos no técnicos

Cuestiones éticas

Las implicaciones éticas de la IA son complejas y multifacéticas. Las preocupaciones van desde violaciones de la privacidad y perpetuación de sesgos hasta el impacto social más amplio de estas poderosas tecnologías. Además, es fundamental garantizar la rendición de cuentas, la transparencia y la equidad en la toma de decisiones de la IA.

El panorama ético de la IA requiere lograr un cuidadoso equilibrio. Las marcas deben esforzarse por aprovechar el potencial de esta tecnología para siempre, al mismo tiempo que mitigan los riesgos y promueven la innovación responsable. Esto se puede lograr mediante debates abiertos, una implementación cuidadosa y un compromiso con los principios éticos en todo el desarrollo y uso de la IA.

Sesgo en la IA

Es muy probable que los algoritmos de IA y ML generen información duplicada y repetitiva. Esto puede conducir a resultados injustos y poco éticos, que afecten significativamente a los grupos vulnerables. Por ejemplo, puede dar lugar a procedimientos de contratación y aprobaciones de préstamos sesgados. Para abordar el sesgo en la IA, es necesaria una selección cautelosa de datos, técnicas de preprocesamiento y diseño de algoritmos.

Problemas legales con la IA

Las preocupaciones legales en torno a la IA cubren un amplio espectro: responsabilidad, derechos de propiedad intelectual y cumplimiento normativo. La cuestión de la rendición de cuentas surge cuando está involucrado un tomador de decisiones basado en IA, especialmente en un sistema defectuoso o un accidente resultante de un sistema de IA autónomo.

Los problemas legales relacionados con los derechos de autor surgen debido a la propiedad del contenido creado por la IA y sus algoritmos. Asimismo, se deben considerar los sistemas regulatorios para evitar responsabilidades y riesgos legales. Abordar estos problemas requiere una combinación de especialistas legales, formuladores de políticas y expertos en tecnología para crear reglas y políticas claras para proteger los derechos de las partes interesadas.

Superar los problemas de compatibilidad con la IA

La colaboración interdisciplinaria es esencial para hacer frente a los desafíos de la integración de la IA. Esto se puede lograr recurriendo a expertos en tecnología, derecho, ética y sociología para desarrollar una solución integral.

Las campañas de educación y sensibilización también aportan conocimientos sobre el terreno y garantizan decisiones bien informadas. Las empresas deben invertir en diversificar el desarrollo del equipo de IA para minimizar los sesgos y promover la igualdad. Además, un sistema regulatorio sólido debe cumplir con requisitos legales y éticos.

¿Funcionará la IA para su marca?

La IA en los negocios tiene un futuro prometedor. Otros avances abrirán nuevas oportunidades para todas las industrias y sectores. A continuación se ofrece una breve explicación de cómo la IA puede ser un activo poderoso para su marca:

• Automatización y eficiencia: la IA puede automatizar tareas como servicio al cliente, análisis de datos y creación de contenido, liberando tiempo y recursos valiosos para su equipo.
• Personalización: la IA analiza los datos de los clientes para personalizar las experiencias, recomendaciones y mensajes de marketing, mejorando el compromiso y la lealtad.
• Conocimientos y toma de decisiones: la IA procesa cantidades masivas de datos para revelar patrones, tendencias y predecir resultados futuros, lo que le permite tomar mejores decisiones estratégicas.
• Innovación: manténgase competitivo utilizando la IA para desarrollar nuevos productos, servicios o campañas de marketing que lo distingan.

Pero es esencial recordar que la IA no es una solución mágica. Una integración exitosa requiere una planificación cuidadosa, encontrar las herramientas adecuadas para sus necesidades y un enfoque reflexivo para mantener la voz y los valores únicos de su marca.

¡Obtenga más información sobre el potencial ilimitado de la IA para su marca a través de nuestra guía completa sobre IA para marketing!