Resumen: Para integrar con éxito la IA generativa en el marketing, las empresas deben tomar decisiones estratégicas clave: elegir entre gen AI o IA analítica, determinar el grado de personalización de los datos y definir el nivel adecuado de revisión humana. Combinar estas variables de manera inteligente permite generar contenido útil, reducir riesgos y aumentar la eficiencia. La clave está en alinear cada uso con los objetivos, capacidades y tolerancia al riesgo de la organización.
La inteligencia artificial generativa (gen AI) ha irrumpido con fuerza en el mundo del marketing, ofreciendo oportunidades para la creación de contenido, personalización de ofertas y análisis de comportamiento de clientes. Sin embargo, su integración efectiva requiere un equilibrio entre automatización, personalización y supervisión humana, así como una estrategia clara que evalúe los riesgos y beneficios en cada caso.
Según el informe State of Marketing de Salesforce, el 96% de los profesionales del marketing ya usan o planean implementar IA generativa en los próximos 18 meses. Sin embargo, solo el 32% la ha implementado plenamente en sus operaciones. Casos como Vanguard, que logró aumentar un 15% su tasa de conversión en LinkedIn, y Unilever, que redujo un 90% el tiempo de respuesta de su servicio al cliente, muestran su potencial. Pero también existen ejemplos con resultados mixtos, como Coca-Cola, cuya campaña navideña generada con IA fue criticada por “falta de calidez”.
Tres decisiones clave guían el uso exitoso de la IA generativa en marketing:
¿Gen AI o IA analítica?
La IA analítica predice comportamientos a partir de datos estructurados (por ejemplo, qué producto compraría un cliente). La gen AI, en cambio, crea contenido a partir de datos no estructurados como texto o imágenes. Lo ideal es combinar ambas: usar IA analítica para determinar la “mejor oferta siguiente” y gen AI para generar un mensaje personalizado que la acompañe.¿Entrenamiento general o personalizado?
Los modelos base se entrenan con datos públicos, pero para outputs específicos (como descripciones de productos o respuestas de servicio al cliente), es necesario usar datos propios. Aquí entra en juego la técnica de retrieval-augmented generation (RAG), que permite integrar información interna sin alterar el modelo base. Empresas como Colgate-Palmolive y Jasper AI ya emplean este enfoque para generar contenido alineado con sus marcas y evitar “alucinaciones” de la IA.¿Cuánta supervisión humana se requiere?
La revisión humana del contenido generado varía según el riesgo. Por ejemplo, un resumen de reseñas de productos puede subirse sin revisión, mientras que una oferta legalmente vinculante debe pasar por filtros humanos. Aunque esto implica más costos y menor velocidad, previene errores costosos y protege la reputación de la empresa.
Para sacar el máximo provecho de la IA generativa en marketing, es esencial entender que no todas las aplicaciones requieren el mismo nivel de complejidad, personalización o supervisión. Las decisiones clave sobre cómo aplicar esta tecnología se pueden orientar según dos criterios: el tipo de datos utilizados (generales o personalizados) y el nivel de intervención humana antes de presentar el resultado al cliente final.
Estas combinaciones nos permiten identificar cuatro enfoques posibles:
1. Aplicaciones con datos generales y sin revisión humana:
Este enfoque es útil cuando el contenido generado tiene bajo impacto si contiene errores. Por ejemplo, generar resúmenes de reseñas de productos para uso interno o redactar borradores rápidos de contenido no sensible. Aquí, la velocidad y el bajo costo son las principales ventajas, aunque se asume un mayor riesgo en precisión y privacidad.
2. Datos generales con revisión humana previa:
En este caso, se utiliza un modelo general, pero se incorpora un filtro humano para verificar y ajustar la salida antes de usarla públicamente. Esto permite mayor calidad y control, ideal para tareas como redactar publicaciones en redes sociales o contenido web. Aunque se pierde algo de rapidez, se minimizan errores que podrían afectar la reputación de la marca.
3. Datos personalizados sin revisión humana:
Este enfoque combina información específica de la empresa con procesos automatizados, y se aplica cuando el riesgo de error es bajo. Por ejemplo, asistentes virtuales que informan sobre ubicación de productos en tienda o consultas frecuentes. Aunque hay una inversión inicial en preparar los datos, se gana en relevancia y se mantiene una buena velocidad operativa.
4. Datos personalizados con revisión humana:
Cuando el contenido generado requiere la máxima precisión, sensibilidad legal o impacto directo en el cliente, se necesita tanto una base de datos propia como una revisión rigurosa. Este es el caso de descripciones de productos regulados (como medicamentos), propuestas contractuales u ofertas oficiales. Aunque es la opción más costosa y lenta, también es la más segura y confiable.
Este marco ayuda a las empresas a identificar el enfoque más adecuado según el contexto y los objetivos de cada tarea de marketing, equilibrando velocidad, costo, precisión y riesgo. La clave está en usar la IA generativa con criterio, adaptando su aplicación al nivel de impacto que pueda tener en la experiencia del cliente y en la reputación de la marca.