Integra la inteligencia artificial generativa en tu negocio
La inteligencia artificial generativa ha impulsado a empresas importantes a nivel mundial a aumentar un 20% su valor de mercado desde el 2023 hasta la actualidad. Una realidad que ocurre a empresas como Amazon, Apple, Google, que utilizan estas tecnologías en sus planes de marketing ahora de manera habitual y como parte de la fórmula de su éxito y adaptación a las nuevas realidades que vivimos.
Amazon por ejemplo, está utilizando la inteligencia artificial generativa ofreciendo herramientas como AWS Generative AI, que ayuda a optimizar la personalización de campañas de anuncios. Esta inteligencia artificial generativa permite diseñar anuncios dinámicos que cambian en tiempo real según el comportamiento del usuario, mejorando la efectividad de estas campañas y maximizando la conversión.
En el caso de Apple, la inteligencia artificial generativa les ayuda a crear listas de reproducción únicas basadas en el historial de escucha de los usuarios, incorporando recomendaciones temáticas o eventos especiales. Una dinámica que ya es normal entre los consumidores de música y este tipo de contenido, no solo en Apple sino también en plataformas como Spotify, lo que obviamente fortalece la relación de las marcas con los usuarios y la fidelización.
Sí, hoy encontramos dos claves esenciales para que las empresas puedan crecer:
- Implementar innovación constante y tecnologías emergentes
- Adaptarse a las necesidades cambiantes de las personas y de los mercados
¿Es el caso de tu negocio? ¿Utilizas la inteligencia artificial generativa en tus planes de marketing? Mira a continuación cómo estar al día con estas realidades:
Inteligencia artificial generativa: contenido hiper personalizado
Pensemos en una empresa de tecnología que utiliza el email marketing y la inteligencia artificial generativa para enviar contenidos como tendencias de este sector, tutoriales y novedades de productos a través de una newsletter, totalmente adaptada a los intereses específicos de cada usuario, según su historial de interacción. Pues así lo hace exactamente la empresa de tecnología NVIDIA que además basa sus productos en estas tecnologías, reforzando la fidelización de las empresas que confían en sus productos.
Otras empresas como JPMorgan Chase, ahora del sector financiero utilizan la inteligencia artificial generativa para crear contenido educativo y tutoriales que explican conceptos complejos como inversiones o criptomonedas. Se trata de materiales adaptados automáticamente para diferentes niveles de conocimiento, ayudando a sus clientes a comprender mejor los servicios que están contratando y aumentando su confianza en la marca.
Inteligencia artificial generativa: experiencias inmersivas
Pensemos ahora en una empresa de productos del hogar que use la inteligencia artificial generativa para que sus clientes puedan vivir experiencias inmersivas con sus productos, a través de herramientas de uso intuitivo y simple y que ayuden a los clientes a visualizar cómo quedarán sus muebles en su hogar usando una app y la cámara de su móvil, y así ayudarles a tomar su decisión de compra más rápida y asertivamente. Esta es una de las maneras en la que empresas como Leroy Merlin aplican la inteligencia artificial generativa, así como ayudando a sus clientes a crear combinaciones personalizadas de muebles y decoraciones, y sugiriendoles soluciones basadas en sus estilos de vida y preferencias.
Otro ejemplo es el de Nike y su plataforma Nike By You, donde los usuarios pueden personalizar zapatillas deportivas en un entorno virtual, usando la inteligencia artificial generativa como una herramienta que no solo les permite elegir colores y materiales, sino que les ayuda a generar diseños únicos basados en la actividad física y hábitos de estos clientes. Además, la plataforma utiliza simulaciones 3D para mostrar cómo se verán y se sentirán las zapatillas en diferentes situaciones, como correr o entrenar en interiores.
Inteligencia artificial generativa: marketing con datos
Las empresas pueden utilizar la inteligencia artificial generativa para analizar grandes volúmenes de datos y generar ideas o estrategias de marketing ajustadas a tendencias específicas del mercado. Por ejemplo, Netflix usa la inteligencia artificial generativa para identificar patrones de consumo y diseñar estrategias de lanzamiento de contenido, como promociones o eventos que encajen mejor con diferentes culturas, países y audiencias.
En el sector retail también es usada la inteligencia artificial generativa para analizar tendencias de compras locales y generar campañas como días de descuentos concretos o eventos de mayor escala ajustados a las necesidades de cada ubicación. Una tecnología que no solo puede predecir cómo sería el mejor escenario en cuanto a la logística de estos eventos, sino también anticipar la respuesta del público y así ajustar las estrategias en tiempo real.
Pensemos ahora en una marca de coches que utiliza los datos generados en tiempo real por sus clientes para la creación de prototipos y pruebas de nuevos productos y así garantizar y adelantarse al éxito de sus producciones. Con la inteligencia artificial generativa es posible desarrollar prototipos rápidos de nuevos productos, sin necesidad de pasar por un proceso largo y costoso de fabricación, así como testar diferentes configuraciones de diseño, identificar rápidamente cuáles son las opciones más prometedoras antes de hacer una producción masiva.
Otra forma de usar los datos y la inteligencia artificial generativa es en la optimización de los precios, ya que a través de modelos generativos, las empresas pueden prever diferentes escenarios de precios en función de la demanda, la competencia o las fluctuaciones del mercado, en lugar de depender únicamente de reglas fijas o análisis tradicionales. La inteligencia artificial generativa puede crear modelos de precios que se ajusten de manera automática a las condiciones cambiantes, algo especialmente útil para el sector eCommerce por ejemplo, donde la competitividad y la variabilidad del mercado son altísimas.
Y también encontramos el caso de la empresa BMW que colabora con NVIDIA para crear “fábricas digitales gemelas” mediante su plataforma Omniverse, utilizando inteligencia artificial generativa para simular y optimizar procesos como la colocación de maquinaria y la planificación de líneas de producción, lo que reduce costos y tiempo al anticipar problemas antes de la implementación. Además, NVIDIA aplica esta tecnología en el desarrollo de herramientas para diseñadores de videojuegos, permitiendo generar personajes, diálogos y escenarios completos automáticamente, transformando la creación de juegos con experiencias más realistas e inmersivas.
Cómo integrar la inteligencia artificial generativa
1. Definir objetivos
Antes de implementar la inteligencia artificial generativa es crucial identificar y definir bien los objetivos que se desean conseguir a través de esta herramienta. Una empresa de moda puede querer utilizar inteligencia artificial generativa para crear diseños de ropa personalizados para sus clientes, mientras que una empresa de marketing podría buscar usarla para generar anuncios dinámicos.
2. Contar con la infraestructura necesaria
Integrar esta innovación también requiere contar con una infraestructura tecnológica adecuada, esto incluye servidores, plataformas en la nube y herramientas especializadas en inteligencia artificial como frameworks de machine learning etc. Entonces, es vital hacer una evaluación de los equipos y softwares que se necesitan y contar con los datos suficientes y de calidad para entrenar estos modelos generativos.
3. Seleccionar y capacitar al equipo
Las personas que van usar estas herramientas también son una parte crucial del proceso, y al ser tecnologías emergentes seguramente habrá que incluir capacitación y formación del equipo y contar con perfiles como ingenieros de datos, científicos de datos y expertos en inteligencia artificial. Un punto medio es que las empresas formen a equipos internos y se asocien con consultoras especializadas para desarrollar todo a la par.
4. Elegir los modelos de inteligencia artificial generativa
Dependiendo de los objetivos las empresas pueden optar por desarrollar modelos de inteligencia artificial generativa personalizados o utilizar modelos pre entrenados de plataformas existentes. La elección del modelo adecuado dependerá de la naturaleza de los datos y lo que se quiera generar.
5. Entrenar el modelo y ajustar los parámetros
Una vez que se selecciona el modelo es necesario entrenarlo con los datos de la empresa, ajustando los parámetros para mejorar la calidad de los resultados generados. Este paso es fundamental para lograr que la herramienta produzca resultados efectivos, un proceso de entrenamiento que puede tomar tiempo dependiendo de la complejidad del modelo y la cantidad de datos disponibles. Si una empresa usa inteligencia artificial generativa en campañas de marketing personalizadas, los modelos deben ser entrenados con datos sobre el comportamiento de los clientes, tendencias de mercado y preferencias personales a lo largo del tiempo.
6. Integrar IA Generativa en los procesos de negocio
Tras el entrenamiento del modelo, el siguiente paso podría ser integrar la IA generativa en los procesos de negocio existentes, integrando esta tecnología en plataformas de atención al cliente por ejemplo, en la generación de contenido, en la optimización de productos, en la cadena de suministro, etc. Una integración que lo ideal es que sea fluida para no interrumpir las operaciones diarias.
7. Evaluar y mejorar continuamente
Después de la implementación, es importante monitorear y evaluar continuamente el rendimiento de estos modelos, analizando la calidad de los resultados generados, la satisfacción del cliente y la eficiencia de los procesos. A partir de estos datos, se pueden realizar ajustes y mejoras y así optimizar el sistema a lo largo del tiempo.
Como podemos ver, es un total acierto el integrar inteligencia artificial generativa en las empresas de todo tipo de sectores y también asumir que se trata de un proyecto en sí mismo complejo que requiere una planificación detallada y un enfoque estratégico. Lo importante en todo caso es que las marcas puedan aprovechar al máximo todo el potencial de estas tecnologías no solo para aumentar sus beneficios y mejorar su imagen de marca sino también para tener clientes felices de forma continua.