Aprovechar las nuevas oportunidades que la IA brinda al marketing es algo que todas las empresas deben hacer para mantenerse competitivas en 2019 y más allá.
Sin embargo, el hecho de que las plataformas de marketing impulsadas por IA sean cada vez más comunes y fáciles de usar no significa que no haya dificultades cuando se trata de usar IA en marketing.
Una encuesta realizada por la empresa de análisis de datos Teradata encontró que el 80 % de las organizaciones de nivel empresarial ya estaban utilizando algún tipo de IA en sus negocios (32 % de las de marketing). Sin embargo, más del 90% también anticipó barreras significativas para la adopción e integración completas.
Al ser consciente de los desafíos que probablemente enfrentará al integrar la IA en su estrategia de marketing, puede evitar problemas comunes de manera proactiva y saber cómo lidiar con los obstáculos cuando los encuentre.
Comidas para llevar rápidas:
Los servicios en la nube ayudan a las pequeñas empresas a superar la falta de recursos de infraestructura de TI.
Es fundamental tener una gran cantidad de datos de alta calidad para alimentar su software de IA.
El público desconfía de la IA en general debido a la exageración creada a su alrededor por los medios populares.
Los sistemas de IA requieren una inversión significativa para su implementación.
No hay muchas personas candidatas lo suficientemente capacitadas para ocupar puestos relacionados con la IA en las empresas.
1. Infraestructura de TI insuficiente
Una estrategia de marketing exitosa impulsada por IA necesita una sólida infraestructura de TI detrás. La tecnología de IA procesa grandes cantidades de datos. Necesita hardware de alto rendimiento para hacer esto.
Estos sistemas informáticos pueden ser muy caros de configurar y ejecutar. También es probable que requieran actualizaciones y mantenimiento frecuentes para garantizar que sigan funcionando sin problemas. Esto puede ser un obstáculo importante, especialmente para las empresas más pequeñas con presupuestos de TI más modestos.
Afortunadamente, existe una solución alternativa para solucionar este problema.
Mientras que las grandes empresas pueden optar por desarrollar y ejecutar su propio software de marketing de IA, las empresas con recursos menos impresionantes pueden optar por soluciones basadas en la nube.
Los proveedores de software en la nube proporcionan toda la infraestructura de TI y los empleados necesarios para ejecutar el software de inteligencia artificial a cambio de una tarifa mensual o anual asequible. Estos servicios en la nube son la solución obvia para las empresas con infraestructura de TI insuficiente para construir sistemas internos.
2. Falta de datos o mala calidad de los datos
La IA se alimenta de datos de alta calidad. Cantidades insuficientes de datos o datos de mala calidad darán lugar a resultados deficientes del software de IA.
A medida que avanzamos más hacia un mundo de Big Data, las empresas recopilan una cantidad cada vez mayor de datos. Sin embargo, estos datos a veces no son el tipo correcto de datos necesarios para impulsar una estrategia de marketing de IA exitosa.
Las partes interesadas también deben asegurarse de que los conjuntos de datos existentes se limpien y que los datos recopilados sean de alta calidad. Sin este importante paso, los resultados de la IA pueden verse sesgados, lo que tendrá un impacto negativo en el éxito de las campañas de marketing impulsadas por la IA.
3. Falta de confianza en el software de IA
La IA es una tecnología relativamente nueva y algo compleja. Esto significa que el público en general (e incluso los empleados técnicos que no están capacitados en IA) pueden sospechar de ello.
Los medios de comunicación populares definitivamente no ayudan en este sentido con varias películas que usan una historia de “el ascenso de los robots” para insinuar que, como humanos, debemos tener cuidado con las capacidades de la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático.
Por supuesto, la realidad es muy diferente de la ciencia ficción, pero las empresas deben tener cuidado al usar software de inteligencia artificial para que ciertas aplicaciones no parezcan también precisa o humana.
Un ejemplo de los problemas que esto puede causar es el caso documentado de Target que usó datos para descubrir que una cliente joven estaba embarazada antes de informar a su familia. Los motores de recomendación pueden ser una herramienta de marketing muy eficaz, pero algunos clientes pueden encontrarlos intrusivos o incluso “espeluznantes” si el software parece conocerlos demasiado bien.
La transparencia puede contribuir en gran medida a aumentar la confianza del consumidor en la tecnología de IA. Al explicar cómo los algoritmos de IA usan los datos del cliente para tomar sus decisiones (y cuándo y dónde el cliente proporcionó estos datos), se elimina el misterio de la “caja negra” del software de IA, lo que ayuda a aumentar la confianza del cliente.
4. Presupuesto/inversión insuficiente para la implementación
Si bien el 30% de los encuestados en la encuesta antes mencionada planeaba aumentar su gasto en tecnología de IA en los próximos 12 meses, la misma proporción también citó un presupuesto insuficiente como un obstáculo importante.
Si bien las soluciones de IA generalmente ofrecen un ROI impresionante, aún se debe presentar un caso de negocios para invertir en estas nuevas soluciones. Esto puede ser particularmente difícil en empresas más pequeñas con presupuestos ya ajustados.
La tecnología de IA requiere software complejo y hardware de alto rendimiento, que es costoso de implementar y mantener.
Esta necesidad de una inversión significativa puede haber limitado las oportunidades para que las empresas más pequeñas aprovechen la tecnología de inteligencia artificial en el pasado. Sin embargo, un número creciente de proveedores de IA asequibles significa que las organizaciones ya no tienen que depender del desarrollo de soluciones internas. La tecnología de marketing de IA no solo se puede implementar de manera más económica, sino también mucho más rápido que antes.
5. Falta de talento interno
Actualmente existe una brecha de habilidades de IA, que puede tener un gran impacto en las empresas que desean desarrollar soluciones internas de marketing de IA.
Se prevé que este problema empeore aún más a medida que crezca el número de empresas de tecnología de IA y las ofertas de trabajo. El hecho es que el grupo existente de talento de IA no está creciendo lo suficientemente rápido como para ocupar estos nuevos puestos.
Incluso aquellas empresas que utilizan software y soluciones de marketing de IA listos para usar deberán asegurarse de tener empleados suficientemente capacitados y capacitados para implementarlo y administrarlo, e interpretar los resultados correctamente.
Si bien en algunos casos esta brecha de habilidades se puede cerrar capacitando a los empleados existentes, es posible que algunas empresas deban asignar un presupuesto para atraer especialistas en IA con un paquete salarial competitivo.
Esto ejerce otra presión sobre los presupuestos existentes o crea la necesidad de convencer a la gerencia corporativa para que invierta mayores cantidades en IA, lo que puede ser reacio a hacer si los resultados aún no se han probado.
6. Privacidad y Regulaciones
La IA sigue siendo una industria nueva y en crecimiento. Es probable que las regulaciones que lo rodean cambien y se endurezcan en los próximos años.
La recopilación y el uso de datos ya está afectando a las empresas que utilizan datos de clientes con sede en la UE para impulsar sus algoritmos de IA. Las regulaciones GDPR que entraron en vigor en 2018 ahora significan que las organizaciones deben tener más cuidado con la forma en que se recopilan y utilizan los datos de estos clientes.
Algunas empresas también pueden estar restringidas en el almacenamiento de datos fuera del sitio por razones regulatorias, lo que puede significar que no pueden usar los servicios de los proveedores de marketing de IA basados en la nube.
Recuerda, los desafíos existen para ser superados
Si bien estos desafíos a veces pueden retrasar la implementación de soluciones de IA en ciertas organizaciones o restringir la forma en que se pueden recopilar o usar los datos, hay muchas soluciones alternativas disponibles.
Todas las empresas deben asumir la responsabilidad de garantizar que el software de IA se use de manera responsable y de una manera que beneficie a sus clientes, no solo a sus resultados.
