En los primeros días de mi carrera de marketing en una importante marca deportiva, recuerdo el entusiasmo que se apoderó de nuestro equipo cuando implementamos por primera vez un modelo de propensión al marketing por correo electrónico. Fue revolucionario, incluso alucinante. De repente, pudimos predecir con una precisión modesta quién podría estar interesado en nuestra última versión de zapatillas para correr, en lugar de enviar mensajes idénticos a toda nuestra base de datos. Nuestras tasas de apertura se dispararon, pasando de un mísero 5% a una impresionante media del 23%, simplemente al pasar de los correos electrónicos masivos a las predicciones basadas en modelos.
No sabía que estaba presenciando solo los primeros pasos vacilantes de lo que se convertiría en una impresionante maratón de innovación. Lo que comenzó con simples predicciones evolucionaría hasta convertirse en una toma de decisiones sofisticada y, en última instancia, se transformaría en algo aún más profundo: una IA que podía crear contenido a gran escala. Los tres elementos de esta revolución tecnológica de marketing (predicción, decisión y creación) se desarrollarían a lo largo de la próxima década y media, cada uno de los cuales resolvería una pieza fundamental del rompecabezas de la personalización.
Durante quince años, he estado en primera fila en esta evolución, tanto como profesional de marketing como consultor centrado en las soluciones MarTech. Permíteme guiarte por este camino y mostrarte lo lejos que hemos llegado realmente.
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Todavía recuerdo la sala de conferencias, repleta de especialistas en marketing y analistas de datos, cuando revisamos los resultados de nuestro primer modelo de propensión. La diapositiva de la presentación mostraba una curva sencilla: si solo enviáramos correos al 30% más rico de nuestro modelo predictivo, podríamos captar al 70% de los respondedores activos.
En aquel entonces, estas capacidades predictivas parecían revolucionarias. Adquirimos con fluidez un nuevo vocabulario sobre el análisis de RFM, la puntuación de propensión, la predicción de la pérdida de clientes y la modelización del CLV.
Sin embargo, a pesar de nuestro entusiasmo, estos primeros sistemas tenían profundas limitaciones. Miraban hacia el pasado y se basaban en patrones históricos que tal vez no reflejaran los comportamientos futuros. Lo que es más importante, solo nos dijeron lo que podría suceder, no lo que deberíamos hacer al respecto.
Soñábamos con una verdadera personalización 1:1, con hablar con cada cliente de forma individual. Pero la tecnología simplemente no estaba ahí todavía. Éramos arquitectos con planos ambiciosos pero con herramientas primitivas.
A medida que avanzaba mi carrera, fui testigo de la siguiente transformación: una IA que podía tomar decisiones, no solo predicciones.
Los primeros intentos fueron torpes. Creamos árboles de decisión elaborados y sistemas de reglas complejos que intentaban determinar qué oferta enviar a qué segmento y en qué condiciones. Nuestra tecnología de marketing se parecía a una máquina de Rube Goldberg: los datos fluían de un sistema a otro, donde se puntuaban, segmentaban, filtraban y, finalmente, se activaban.
Estos sistemas requerían una supervisión humana constante. Cada campaña requería reconstruir las reglas, redefinir los segmentos y reconstruir las rutas de toma de decisiones. Era mejor que la mera predicción, pero seguía siendo laboriosamente manual y se limitaba al pensamiento a nivel de segmento.
Luego llegó el aprendizaje por refuerzo y todo cambió.
Recuerdo estar sentado en una presentación de un proveedor cuando demostraron su motor de toma de decisiones de IA impulsado por el aprendizaje por refuerzo. «Este sistema», explicaron, «no solo sigue las reglas. Aprende qué decisiones generan los mejores resultados para cada cliente individual y se optimiza continuamente. ¿Y el truco? Podrían ejecutarlo en nuestra nube sin mover datos».
El sistema podría tomar decisiones verdaderamente individuales para cada cliente, equilibrar varios objetivos en competencia, aprender sin una intervención constante y operar en tiempo real en todos los canales. Estábamos presenciando la transformación de una lógica de marketing simplista basada en el «si es entonces» a algo que se aproximaba a la auténtica inteligencia de marketing.
Sin embargo, incluso con este avance, seguía existiendo un cuello de botella crítico.
Cualquiera que haya trabajado en marketing conoce este dolor íntimamente. Nuestros sistemas de toma de decisiones se volvieron cada vez más sofisticados, pero luego nos topamos con un muro: la creación de contenido.
Perdí la cuenta del número de campañas que se redujeron porque simplemente no podíamos producir suficientes variaciones para que se ajustaran a nuestras capacidades de segmentación. Los cálculos eran brutales: si querías personalizar por género (2 variantes), interés por el producto (5 variantes), estado de fidelidad (3 variantes) y compra reciente (3 variantes), de repente necesitabas 90 tratamientos creativos diferentes.
Los equipos creativos se rebelarían —con razón— cuando se les pidiera que produjeran docenas de variantes del mismo correo electrónico o página de destino. Recuerdo una campaña navideña en la que identificamos 32 segmentos de clientes distintos que justificaban diferentes enfoques de mensajería. Nuestro director creativo nos explicó amablemente que quizás podríamos tener listas cuatro variantes antes de la fecha de lanzamiento.
No se trataba solo de un problema de recursos, sino de una desconexión fundamental entre la velocidad de la toma de decisiones automatizada y el proceso intrínsecamente humano de creación de contenido. Habíamos construido un coche de carreras de Fórmula 1, pero seguíamos cambiando los neumáticos con llaves manuales.
Este cuello de botella de contenido era el límite máximo de la personalización. La visión de un verdadero marketing individual seguía siendo inalcanzable.
Luego ocurrió algo extraordinario. En lo que parecieron tan solo unos meses, los LLM multimodales irrumpieron en escena como nada que hubiera visto en mis quince años de carrera.
La primera vez que vi a un sistema de IA generativa crear 25 descripciones de productos diferentes en cuestión de segundos (cada una con un tono y un énfasis diferentes, cada una precisa desde el punto de vista de los hechos pero con una expresión única), sentí una extraña mezcla de asombro e incredulidad. Cuando el mismo sistema generó los conceptos de imagen que los acompañaban, me di cuenta de que estábamos cruzando un umbral que no estaba seguro de si llegaría a ver en mi vida profesional.
El cuello de botella del contenido, ese obstáculo inamovible que había limitado la personalización durante toda mi carrera, se disolvió repentinamente ante mis ojos.
Piense en lo que esto significa para el marketing:
La revolución generativa está transformando el contenido de un recurso fijo y escaso en uno dinámico y abundante. La iteración creativa que antes llevaba meses ahora ocurre en segundos.
Piénsalo de esta manera: la IA predictiva fue como aprender a leer el clima para saber si podría llover. La toma de decisiones mediante la IA fue como construir sistemas de riego sofisticados que supieran exactamente cuándo y dónde entregar el agua. Ahora, la IA generativa nos permite hacer que llueva donde y cuando lo necesitamos.
Tras quince años dedicándonos al marketing, lo que llama la atención no es que nuestro destino haya cambiado, sino que nuestras herramientas finalmente alcanzaron nuestras ambiciones. Los equipos de marketing actuales deben aprovechar una poderosa trinidad de capacidades de inteligencia artificial: sistemas predictivos para comprender los patrones, sistemas de toma de decisiones para determinar las acciones óptimas y sistemas generativos para crear contenido personalizado a escala.
Esta integración hace posible lo que antes solo soñábamos en las sesiones de pizarra. La revolución del marketing no está llegando, está aquí. La bola de cristal ha desarrollado un cerebro, ha encontrado su voz y ha aprendido a crear. Y no puedo esperar a ver lo que viene después.
Publicado originalmente por Inc Magazine - Lea aquí.
En los primeros días de mi carrera de marketing en una importante marca deportiva, recuerdo el entusiasmo que se apoderó de nuestro equipo cuando implementamos por primera vez un modelo de propensión al marketing por correo electrónico. Fue revolucionario, incluso alucinante. De repente, pudimos predecir con una precisión modesta quién podría estar interesado en nuestra última versión de zapatillas para correr, en lugar de enviar mensajes idénticos a toda nuestra base de datos. Nuestras tasas de apertura se dispararon, pasando de un mísero 5% a una impresionante media del 23%, simplemente al pasar de los correos electrónicos masivos a las predicciones basadas en modelos.
No sabía que estaba presenciando solo los primeros pasos vacilantes de lo que se convertiría en una impresionante maratón de innovación. Lo que comenzó con simples predicciones evolucionaría hasta convertirse en una toma de decisiones sofisticada y, en última instancia, se transformaría en algo aún más profundo: una IA que podía crear contenido a gran escala. Los tres elementos de esta revolución tecnológica de marketing (predicción, decisión y creación) se desarrollarían a lo largo de la próxima década y media, cada uno de los cuales resolvería una pieza fundamental del rompecabezas de la personalización.
Durante quince años, he estado en primera fila en esta evolución, tanto como profesional de marketing como consultor centrado en las soluciones MarTech. Permíteme guiarte por este camino y mostrarte lo lejos que hemos llegado realmente.
Todavía recuerdo la sala de conferencias, repleta de especialistas en marketing y analistas de datos, cuando revisamos los resultados de nuestro primer modelo de propensión. La diapositiva de la presentación mostraba una curva sencilla: si solo enviáramos correos al 30% más rico de nuestro modelo predictivo, podríamos captar al 70% de los respondedores activos.
En aquel entonces, estas capacidades predictivas parecían revolucionarias. Adquirimos con fluidez un nuevo vocabulario sobre el análisis de RFM, la puntuación de propensión, la predicción de la pérdida de clientes y la modelización del CLV.
Sin embargo, a pesar de nuestro entusiasmo, estos primeros sistemas tenían profundas limitaciones. Miraban hacia el pasado y se basaban en patrones históricos que tal vez no reflejaran los comportamientos futuros. Lo que es más importante, solo nos dijeron lo que podría suceder, no lo que deberíamos hacer al respecto.
Soñábamos con una verdadera personalización 1:1, con hablar con cada cliente de forma individual. Pero la tecnología simplemente no estaba ahí todavía. Éramos arquitectos con planos ambiciosos pero con herramientas primitivas.
A medida que avanzaba mi carrera, fui testigo de la siguiente transformación: una IA que podía tomar decisiones, no solo predicciones.
Los primeros intentos fueron torpes. Creamos árboles de decisión elaborados y sistemas de reglas complejos que intentaban determinar qué oferta enviar a qué segmento y en qué condiciones. Nuestra tecnología de marketing se parecía a una máquina de Rube Goldberg: los datos fluían de un sistema a otro, donde se puntuaban, segmentaban, filtraban y, finalmente, se activaban.
Estos sistemas requerían una supervisión humana constante. Cada campaña requería reconstruir las reglas, redefinir los segmentos y reconstruir las rutas de toma de decisiones. Era mejor que la mera predicción, pero seguía siendo laboriosamente manual y se limitaba al pensamiento a nivel de segmento.
Luego llegó el aprendizaje por refuerzo y todo cambió.
Recuerdo estar sentado en una presentación de un proveedor cuando demostraron su motor de toma de decisiones de IA impulsado por el aprendizaje por refuerzo. «Este sistema», explicaron, «no solo sigue las reglas. Aprende qué decisiones generan los mejores resultados para cada cliente individual y se optimiza continuamente. ¿Y el truco? Podrían ejecutarlo en nuestra nube sin mover datos».
El sistema podría tomar decisiones verdaderamente individuales para cada cliente, equilibrar varios objetivos en competencia, aprender sin una intervención constante y operar en tiempo real en todos los canales. Estábamos presenciando la transformación de una lógica de marketing simplista basada en el «si es entonces» a algo que se aproximaba a la auténtica inteligencia de marketing.
Sin embargo, incluso con este avance, seguía existiendo un cuello de botella crítico.
Cualquiera que haya trabajado en marketing conoce este dolor íntimamente. Nuestros sistemas de toma de decisiones se volvieron cada vez más sofisticados, pero luego nos topamos con un muro: la creación de contenido.
Perdí la cuenta del número de campañas que se redujeron porque simplemente no podíamos producir suficientes variaciones para que se ajustaran a nuestras capacidades de segmentación. Los cálculos eran brutales: si querías personalizar por género (2 variantes), interés por el producto (5 variantes), estado de fidelidad (3 variantes) y compra reciente (3 variantes), de repente necesitabas 90 tratamientos creativos diferentes.
Los equipos creativos se rebelarían —con razón— cuando se les pidiera que produjeran docenas de variantes del mismo correo electrónico o página de destino. Recuerdo una campaña navideña en la que identificamos 32 segmentos de clientes distintos que justificaban diferentes enfoques de mensajería. Nuestro director creativo nos explicó amablemente que quizás podríamos tener listas cuatro variantes antes de la fecha de lanzamiento.
No se trataba solo de un problema de recursos, sino de una desconexión fundamental entre la velocidad de la toma de decisiones automatizada y el proceso intrínsecamente humano de creación de contenido. Habíamos construido un coche de carreras de Fórmula 1, pero seguíamos cambiando los neumáticos con llaves manuales.
Este cuello de botella de contenido era el límite máximo de la personalización. La visión de un verdadero marketing individual seguía siendo inalcanzable.
Luego ocurrió algo extraordinario. En lo que parecieron tan solo unos meses, los LLM multimodales irrumpieron en escena como nada que hubiera visto en mis quince años de carrera.
La primera vez que vi a un sistema de IA generativa crear 25 descripciones de productos diferentes en cuestión de segundos (cada una con un tono y un énfasis diferentes, cada una precisa desde el punto de vista de los hechos pero con una expresión única), sentí una extraña mezcla de asombro e incredulidad. Cuando el mismo sistema generó los conceptos de imagen que los acompañaban, me di cuenta de que estábamos cruzando un umbral que no estaba seguro de si llegaría a ver en mi vida profesional.
El cuello de botella del contenido, ese obstáculo inamovible que había limitado la personalización durante toda mi carrera, se disolvió repentinamente ante mis ojos.
Piense en lo que esto significa para el marketing:
La revolución generativa está transformando el contenido de un recurso fijo y escaso en uno dinámico y abundante. La iteración creativa que antes llevaba meses ahora ocurre en segundos.
Piénsalo de esta manera: la IA predictiva fue como aprender a leer el clima para saber si podría llover. La toma de decisiones mediante la IA fue como construir sistemas de riego sofisticados que supieran exactamente cuándo y dónde entregar el agua. Ahora, la IA generativa nos permite hacer que llueva donde y cuando lo necesitamos.
Tras quince años dedicándonos al marketing, lo que llama la atención no es que nuestro destino haya cambiado, sino que nuestras herramientas finalmente alcanzaron nuestras ambiciones. Los equipos de marketing actuales deben aprovechar una poderosa trinidad de capacidades de inteligencia artificial: sistemas predictivos para comprender los patrones, sistemas de toma de decisiones para determinar las acciones óptimas y sistemas generativos para crear contenido personalizado a escala.
Esta integración hace posible lo que antes solo soñábamos en las sesiones de pizarra. La revolución del marketing no está llegando, está aquí. La bola de cristal ha desarrollado un cerebro, ha encontrado su voz y ha aprendido a crear. Y no puedo esperar a ver lo que viene después.
Publicado originalmente por Inc Magazine - Lea aquí.
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