A pesar del intenso debate y los significativos avances tecnológicos en torno a la inteligencia artificial (IA) aplicada al marketing, la creatividad y los contenidos, en la práctica, las organizaciones y sus equipos solo parecen haber explotado la superficie de lo que la IA puede ofrecer en sus procesos y en su impacto transformador para marcas y negocios en el futuro. 

Hoy en día, la IA se está asentando como un complemento de valor para la operativa de marketing, más que un sustituto. Se ha consolidado rápidamente como una herramienta para las personas que mejora su productividad, eficiencia y automatización en la generación de ideas y contenidos. Además, se ha comenzado a implementar nuevas soluciones tecnológicas y casos de uso concretos y específicos que permiten la eficiencia, el ahorro de costes y la eficacia, revelando solo una fracción de su potencial.

A pesar del gran potencial de la IA, los CMOs y los nuevos roles y perfiles que comienzan a proliferar en torno a la IA dentro de las compañías, se enfrentan a un desafío crucial: cómo integrar y escalar este nuevo paradigma y modelo operativo de la IA, tanto a nivel interno en sus corporaciones como a través de partners estratégicos. Para lograr esta transición efectiva y sostenible, los principales desafíos y barreras a los que se enfrentan se pueden categorizar en 4 áreas principales:

• Tecnológicos y Analíticos: Implementar IA requiere infraestructura robusta, capacidades técnicas avanzadas y una inversión inicial para justificar su rentabilidad futura. Muchos equipos carecen de la experiencia necesaria para gestionar y mantener sistemas de IA, lo que dificulta la integración efectiva de estas tecnologías.
• Operacionales y modelo de Gobierno: Establecer las bases de trabajo para escalar la IA de manera robusta, transformando flujos de trabajo, alertas y procesos, a la vez que también implica redefinir roles y responsabilidades dentro de la organización. Adaptar las operaciones para aprovechar al máximo las capacidades y recursos de la IA puede ser un proceso complejo y lento.
• Culturales y Gestión del cambio: La adopción de IA también requiere un cambio significativo en la mentalidad y en la forma de trabajar de los equipos. Para ello, es fundamental promover una cultura de innovación y aprendizaje continuo, donde los empleados estén abiertos a experimentar con nuevas tecnologías y métodos de trabajo.
• Legales y Éticos: La implementación de IA debe considerar aspectos legales y éticos, como la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y la transparencia. Cumplir con regulaciones y garantizar el uso responsable de la IA son desafíos críticos que deben ser gestionados cuidadosamente para evitar riesgos y mantener la confianza del público.

Niveles de madurez en la adopción de la IA aplicada al marketing

Al igual que ocurrió con los procesos de transformación digital en las compañías, la IA se implementa a diferentes velocidades y fases según cada empresa. La adopción requiere de diferentes pasos para la integración: desde una etapa de análisis y priorización de casos de uso y benchmark de plataformas, pasando por un set-up y una fase de despliegue de capacidades, acompañando a las áreas y unidades de negocio en su integración.

En este sentido, y tomando como referencia el caso de uso de la generación de contenidos, en Tangity y NTT DATA hemos resumido este proceso en 3 niveles de automatización y contribución de la IA según las casuísticas de cada empresa u organismo. En primero lugar n nos encontramos en el Nivel 1 más básico y accesible, donde la IA se utiliza mínimamente para reducir tareas repetitivas y generar ideas iniciales gracias a la incorporación de la IA como herramienta de apoyo al equipo humano o la robotización de tareas repetitivas. En segundo lugar, avanzamos al Nivel 2 donde ya se implementan plataformas de IA que permiten entre otras funcionalidades, la automatización y personalización de contenidos. Por últimos, podemos llegar a alcanzar un Nivel 3 avanzado, donde la IA generativa y predictiva crea contenido original y anticipa tendencias mediante Deep Learning. 

En este gráfico, se resumen los diferentes niveles comentados, según el objetivo que se persiga con la solución de IA y las posibles plataformas tecnológicas que se pueden considerar. Estas pueden ser soluciones de las plataformas líderes del mercado como Adobe Sensei o Salesforce Einstein, así como conectores y aplicaciones ad hoc o de terceros que se integran en el ecosistema y ciclo de vida del proceso de ideación, implementación y análisis.

Casos de uso aplicados a creatividad y contenidos: pasamos a la acción

Estos niveles de adopción se adaptan a los diferentes casos de uso y de negocio en torno a la IA aplicada al marketing, creatividad y contenidos. A continuación, se destacan algunas soluciones y tipologías de aplicativos más usuales donde la IA se está convirtiendo en una capacidad clave de mejora y aceleración:  

El siguiente paso en todas estas situaciones es enfocarse en uno de los principales objetivos prioritarios: evaluar el Retorno de la Inteligencia Artificial (ROAI). Cabe destacar que las iniciativas impulsadas por IA no solo buscan ser rentables, sino también generar otros beneficios para la organización. Estos incluyen elevar el nivel de innovación y diferenciación competitiva de las marcas, incrementar la madurez tecnológica y analítica, y/o mejorar y optimizar procesos en la reformulación del roadmap de IA. 

¿Cuáles son tus siguientes pasos para avanzar en esta madurez orgánica e integral de la IA en tu organización?

Conclusiones:

• La IA en el marketing y la creatividad: La inteligencia artificial se está consolidando como una herramienta complementaria que mejora la productividad, eficiencia y automatización en la generación de ideas y contenidos. Aunque las organizaciones solo han explorado superficialmente su potencial, datos recientes muestran que el 90% de los profesionales la consideran eficaz y el 85% la utilizan para personalizar contenidos, reflejando su creciente impacto en la innovación y eficiencia empresarial.
• Desafíos y niveles de adopción de la IA: La integración y escalabilidad de la IA en las organizaciones enfrenta barreras en cuatro áreas principales: tecnológicas y analíticas, operacionales y de gobernanza, culturales y de gestión del cambio, y legales y éticas. El proceso de adopción se divide en tres niveles: desde la automatización básica de tareas repetitivas, pasando por la personalización de contenidos, hasta la generación de contenido original y la anticipación de tendencias mediante Deep Learning.