En la vigésima edición anual de MozCon, Britney Muller, fundadora de Data Sci 101, realizó una presentación reveladora sobre la IA y su impacto en el marketing digital.
Su sesión, “El lado oculto de la IA: lo que los especialistas en marketing deben saber”, brindó una descripción general completa del potencial actual y futuro de la IA.
Muller analizó las consideraciones éticas, las aplicaciones prácticas y las limitaciones de la IA y ofreció una valiosa orientación para los especialistas en marketing.
El surgimiento de la IA generativa
Muller comenzó hablando del auge de la IA generativa, que se encuentra en la intersección de la IA, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural (PNL).
Ella explicó:
“La IA generativa, en particular, surgió de esta interesante superposición de campos.
Tenemos IA que alberga el aprendizaje automático. Dentro del aprendizaje automático, existe el aprendizaje profundo. Y luego entra en juego el lenguaje humano con la PNL o el procesamiento del lenguaje natural”.
Una parte importante de la presentación de Muller se centró en el papel crucial de los datos de entrenamiento en los modelos de IA.
Ella enfatizó:
“Solía decir que la IA refleja sus datos de entrenamiento y voy a duplicar mi apuesta. Magnifica sus datos de entrenamiento”.
Muller destacó la falta de diversidad en conjuntos de datos como Wikipedia, donde los contribuyentes son predominantemente hombres, y cómo esto puede perpetuar los sesgos en los resultados de la IA.
Foto tomada por el autor en MozCon, junio de 2024.Aplicaciones prácticas y limitaciones de la IA en marketing
En qué es buena la generación de IA
Muller presentó una amplia gama de aplicaciones prácticas de la IA en marketing, como se muestra en una de sus diapositivas.
Foto tomada por el autor en MozCon, junio de 2024.Ella explicó:
“Los LLM, en general, son buenos en todas estas cosas y tengo la opinión impopular de que generar contenido es una de sus peores capacidades. Son mucho mejores en el análisis de sentimientos, etiquetando cosas como categorías y brindando soporte de código”.
Además, compartió una diapositiva que destaca aplicaciones específicas de marketing/SEO GenAI, que incluyen:
- Títulos automáticos y meta descripciones
- limpieza aata
- Asistencia de código
- Acelerar la creatividad y la ideación
- Alcance personalizado
- Análisis de los sentimientos
- Renovación de contenido
- Chatbots
- Transcripción de notas de reunión
Foto tomada por el autor en MozCon, junio de 2024.En qué es mala la GenAI
Foto tomada por el autor en MozCon, junio de 2024.Muller analizó las limitaciones de los LLM, que luchan con tareas que requieren:
- Precisión fáctica
- Razonamiento de sentido común
- Comprender el contexto
- Manejo de escenarios poco comunes
- Inteligencia emocional
- Matemáticas/contar
Los especialistas en marketing deberían reconocer estas fortalezas y debilidades al incorporar la IA en sus estrategias.
Consejos de ingeniería rápidos
Para ayudar a los especialistas en marketing a utilizar la IA generativa, Muller brindó consejos prácticos para una ingeniería rápida.
Foto tomada por el autor en MozCon, junio de 2024.Sus tres sugerencias fueron:
- Explica la tarea como lo harías con una persona.
- Utilice ejemplos para ilustrar lo que desea.
- Asigne un “rol” al modelo y cuéntele sobre el público objetivo.
Ella aconsejó:
“Explícale la tarea o el problema como lo harías con una persona. Se han realizado muchas investigaciones sobre ingeniería rápida y, oh, estas cosas funcionan, pero no. La mayor conclusión de toda esta investigación son los ejemplos. Simplemente muestra el modelo, oye, esto es bueno o malo, y queremos que el resultado se vea así”.
Muller compartió una diapositiva de herramientas y recursos de IA generativa como Colab, Kaggle, GPT for Sheets, Ollama, WordCrafter.ai y su propio DataSci101.com.
Foto tomada por el autor en MozCon, junio de 2024.Conclusiones clave y el futuro de la IA en marketing
Muller concluyó su presentación con varias conclusiones clave capturadas en su diapositiva de cierre.
Foto tomada por el autor en MozCon, junio de 2024.Hizo hincapié en la necesidad de un enfoque de la IA centrado en las personas, reconociendo su potencial como tecnología de asistencia en lugar de un reemplazo total de la experiencia humana.
Las conclusiones clave incluyeron:
- GenAI es una tecnología predictiva
- Un modelo es tan bueno como sus datos de entrenamiento
- Los especialistas en marketing tienen el poder de idear la próxima brillante aplicación GenAI
- Aparece en línea donde se producen conversaciones sobre su producto/servicio.
Ella afirmó:
“Necesitamos hablar más sobre IA centrada en las personas, ¿verdad? ¿Cuál será el mejor modelo para apoyar a las personas con las que trabajamos? Y que esto es tecnología predictiva. Un modelo es tan bueno como sus datos de entrenamiento y es una tecnología de asistencia. Este no es un reemplazo completo tuyo, y no lo será”.
En resumen
Las ideas de Muller sirven como una guía valiosa para navegar en el complejo mundo de la IA.
A lo largo de su presentación, Muller reiteró que la IA debe verse como una tecnología de asistencia en lugar de un reemplazo completo de la experiencia humana.
Animó a los especialistas en marketing a identificar tareas que la IA puede ayudar a acelerar o automatizar manteniendo un toque humano.
El mensaje clave de Muller para los especialistas en marketing es defender las prácticas éticas, priorizar las necesidades humanas y capitalizar las fortalezas de la IA reconociendo al mismo tiempo las debilidades.
Imagen de portada: abnalladin/Shutterstock
