Lo hemos dicho muchas veces, la inteligencia artificial (IA) está transformando todo; aún aquellas disciplinas que parecen más alejadas o humanas; y el marketing no es la excepción. ¿Cómo aprender e implementar bien la IA para marketers?
El panorama
Muchos gurús señalan que el primer paso para aplicar IA en una empresa es identificar las tareas repetitivas; y sí, es un buen inicio, pero la IA no es simplemente una herramienta para automatizar tareas. Una buena visión de la IA para marketers comienza con el entendimiento de que esta es un complemento estratégico que potencia la creatividad y la productividad, entre otras muchas funciones.
…la IA «no es una herramienta de copiar y pegar; es una herramienta que acelera el aprendizaje.
Kieran Flanagan, CMO de HubSpot
Con la ayuda de la IA, las y los profesionales del marketing pueden experimentar más rápido, obtener información más detallada y concentrarse en estrategias innovadoras y centradas en el cliente.
HubSpot, la guía de IA para marketers
En respuesta a esta evolución, HubSpot ha desarrollado una guía accesible y práctica que presenta un método claro de cinco pasos para integrar la IA en actividades de marketing, aumentando eficacia y creatividad.
Esta guía está diseñada para cualquier marketer, sin importar su experiencia previa con la tecnología. Cada paso ofrece estrategias prácticas para crear flujos de trabajo más eficientes, desarrollar experiencias de cliente más personalizadas y aprovechar la IA como un soporte fundamental para alcanzar las metas.
Los cinco pasos principales que se abordan en esta guía de HubSpot son:
1. Dominar los prompts para obtener recomendaciones de IA.
2. Entrenar la IA con el contenido y la información específicos de la marca.
3. Desarrollar plantillas para crear contenido a cualquier escala.
4. Usar agentes virtuales para mejorar la automatización y la eficiencia.
5. Desarrollar aplicaciones personalizadas usando la programación por IA.
Este método de HubSpot busca ser un camino práctico para aprovechar el potencial creativo y estratégico de la IA, permitiendo a los profesionales del marketing personalizar, expandir e innovar en sus iniciativas con confianza. Hablemos un poco de ella, aunque te aconsejamos que descargues el documento.
Los 5 pasos clave para dominar la IA para marketers
Paso 1: Domina los prompts para obtener recomendaciones efectivas de IA
El punto de partida para hacer de la IA una herramienta verdaderamente productiva en marketing es dominar la habilidad de crear prompts.
Esta habilidad es esencial para un marketer, similar a redactar un brief creativo preciso para una campaña: cuanto más claro sea el prompt, mayores serán las posibilidades de que el «equipo» (humano o de IA) logre los resultados deseados.
Un prompt bien elaborado permite que la IA comprenda y analice las metas, al igual que un buen resumen comunica claramente la visión de una campaña a un equipo.
Con algunas técnicas básicas, como la técnica RACE es posible empezar a crear prompts que potencien la eficacia de la IA.
La IA misma puede sugerir prompts iniciales que luego se pueden refinar para ajustar los resultados y encontrar la respuesta requerida.
La eficacia final de la IA en una estrategia de marketing depende en gran medida del buen uso de los prompts. Cuanto más se desarrolle esta habilidad, mayor será el control sobre los resultados de la IA, garantizando que sean precisos, que reflejen la marca y que se alineen con las metas de la empresa.
3 prácticas para elaborar prompts eficaces
Para elaborar prompts eficaces, se recomiendan algunas prácticas:
• Elaborar prompts claros y específicos: Evitar preguntas o instrucciones vagas y ser lo más específico posible. Un ejemplo proporcionado es, en lugar de pedir «ideas para un artículo de blog», solicitar «Genera tres ideas para artículos de blog sobre cómo la IA mejora la experiencia de marketing personalizada para empresas B2B».
• Proporcionar contexto: Los modelos de IA funcionan mejor con suficiente información para satisfacer las necesidades. Especificar el contexto, como el público objetivo o el tono deseado, ayuda a la IA a adaptar la respuesta. Un ejemplo incluye pedir un titular y párrafo introductorio para un correo sobre una herramienta de calificación de leads, especificando el tono (explicativo y directo) y la audiencia (mánagers de ventas y marketing).
• Usar la regla de los cinco intentos: No conformarse con la primera respuesta. Los mejores resultados se obtienen tras un proceso de refinamiento, empezando con un prompt inicial y ampliando con prompts de seguimiento. Se sugiere refinar el prompt al menos cinco veces para explorar diferentes ángulos, ajustar el tono u obtener más detalles. Esta técnica se conoce como la «regla de los cinco intentos».
No todos los prompts son iguales; hay prompts, súper prompts, chain of thought, entre otros. La depuración de los prompts transforma la IA en una herramienta de altas capacidades, en lugar de una simple máquina de respuestas. Recientemente Google publicó una Guía para crear prompts. Te aconsejamos que la leas con detenimiento pues es un documento obligado en la ruta del aprendizaje de la IA para marketers.
Paso 2: Entrena la IA con el contenido y la información específicos de la marca
Para que la IA funcione de manera óptima, es fundamental entrenarla con la voz, los valores y las expectativas únicas de la marca, de forma similar a como se integraría un nuevo miembro al equipo.
Con la orientación adecuada, la IA puede convertirse en una extensión del equipo, produciendo resultados coherentes y relevantes que reflejen la marca.
Caso de éxito: Klarna
El caso de éxito de Klarna ilustra esto. Klarna tuvo dificultades iniciales para implementar la IA en el servicio al cliente a pesar de contar con modelos capaces.
La razón fue la falta de una documentación de entrenamiento clara que definiera los estándares de calidad, lo que impedía a la IA determinar qué era una «buena» asistencia. Al mejorar esta documentación y reescribir las directrices, Klarna proporcionó a la IA el estándar necesario para garantizar la satisfacción en las interacciones.
El resultado fue notable: con la documentación mejorada, Klarna logró que su asistencia de IA funcionara de manera equivalente a la labor de 700 agentes de servicio al cliente. Este cambio permitió a la empresa mantener la consistencia y la alta calidad en las interacciones a una escala mucho mayor, demostrando la importancia crítica de un proceso de entrenamiento sólido.
De acuerdo con Invisible y su guía del ROI de la IA, se debe concentrar toda la data de entrenamiento en un solo punto de donde la IA podrá aprender. A esto se le conoce como «la fuente única de verdad».
¿Cómo entrenar a una IA en la voz de marca de nuestro negocio?
Para entrenar la IA en la voz de una marca, se recomienda:
• Definir el tono y el estilo de la marca: Especificar si el tono debe ser amistoso, profesional, ingenioso, y si el estilo debe ser conciso o detallado. Un ejemplo es instruir a la IA para usar un tono cálido y conversacional en respuestas de asistencia, como se ayudaría a un amigo.
• Proporcionar ejemplos de respuestas con y sin el estilo de la marca: Incluir ejemplos concretos que sigan o no el estilo deseado ayuda a la IA a distinguir entre el contenido alineado con la marca y el que no lo está. Un «buen ejemplo» podría ser «¿Estamos aquí para ayudarte, podrías dar más detalles sobre tu problema?» frente a un «mal ejemplo» como «Por favor, expón tu asunto».
• Identificar los casos en los que la voz de marca es esencial: Señalar las áreas críticas donde la voz única de la marca es más importante, como las interacciones de asistencia al cliente o la creación de contenido clave. Es fundamental que los resultados de la IA en estos escenarios sean claros y coherentes para una experiencia del cliente consistente.
Crear una guía de estilo de marca específica para la IA, detallando tono, lenguaje preferido y ejemplos de «buenos» y «malos» resultados, sirve como el plan de trabajo para entrenar estas herramientas de manera efectiva.
Paso 3: Desarrolla plantillas para crear contenido a cualquier escala
Las plantillas son herramientas poderosas para escalar la creación de contenido. Al convertir los formatos de mayor rendimiento en plantillas reutilizables, se pueden generar resultados de alta calidad, consistentes y alineados con la marca rápidamente, incluso ante una creciente demanda.
Las plantillas también actúan como un acelerador del aprendizaje para la IA, guiándola para replicar modelos efectivos sin tener que empezar desde cero en cada ocasión.
Puedes buscar dentro de los propios resultados de la empresa para saber qué ha funcionado mejor en blogs, social media, newsletter, informes, propuestas, etc. y pedir que desarrolle plantillas a partir de ello. Sin embargo, también puedes identificar a expertos y usar la IA para analizar cómo lo hacen, y luego pedir a la herramienta de IA que redacte un prompt o cree una plantilla que permita replicar ese éxito a gran escala.
El proceso de creación de plantillas eficaces comienza por analizar qué determina el alto rendimiento del mejor contenido. Esto implica identificar el contenido más exitoso, analizar su estilo, estructura y tono, y buscar los elementos comunes que contribuyen a su eficacia. Al incorporar estos elementos en una plantilla, se permite que la IA reproduzca ese estilo y estructura para contenido similar dirigido a diferentes audiencias o metas.
Este método facilita la aplicación de las mejores técnicas, asegurando que la IA esté bien entrenada para entregar contenido de calidad de forma consistente.
Cuatro consejos para crear plantillas eficaces con IA:
1. Elige tipos de contenido de gran influencia: Priorizar los tipos de contenido creados con más frecuencia y que tienen una estructura o tono constante, como artículos de blog, publicaciones en redes sociales o textos de correo electrónico.
2. Analiza y desglosa el contenido: Examinar los mejores ejemplos para identificar qué los hace eficaces (tono, estructura, gancho, estilo). Se pueden usar herramientas de IA como ChatGPT o Claude para analizar contenido y destacar sus componentes principales, agilizando la identificación de elementos a incluir en la plantilla.
3. Define los elementos para la replicación: Identificar los componentes específicos que se quieren replicar en cada tipo de contenido (ej. un gancho llamativo, un resumen breve, una llamada a la acción para la introducción de un blog). Definir estos elementos crea una estructura clara que la IA puede seguir.
4. Crea la plantilla: Combinar estos elementos en una estructura definida, especificando tono, estilo y formato. Las plantillas guían a la IA para producir resultados que repliquen los patrones de alto rendimiento identificados.
Dos buenos ejemplos a analizar
Los casos de éxito de MrBeast y Jenny Hoyos, creadores de YouTube, son ejemplos de estrategias de contenido aplicables a cualquier escala. Ambos han perfeccionado sus formatos de video hasta convertirlos en un método casi científico. MrBeast desglosa sus videos minuto a minuto para maximizar el interés de la audiencia, mientras que la estructura de los cortos de YouTube de Jenny Hoyos busca cautivar en segundos.
Analizar a estos creadores exitosos permite entender qué hace que su contenido funcione y adaptar esos principios a las plantillas, por ejemplo, incorporando ganchos de apertura o patrones visuales específicos.
Paso 4: Usa los agentes virtuales para mejorar la automatización y la eficiencia
Los agentes virtuales son programas basados en IA diseñados para realizar tareas específicas y repetitivas de forma autónoma, desde la generación de leads hasta la interacción en redes sociales. No son solo herramientas de apoyo, sino que pueden formar parte integral de un equipo, gestionando diversas tareas con rapidez, constancia y precisión.
Al encargarse de actividades esenciales pero que consumen tiempo, los agentes virtuales aumentan la eficacia operativa, reducen la carga de trabajo y garantizan una ejecución constante a gran escala. Ayudan a los equipos a ser más eficientes y a centrarse en actividades de mayor valor, como nutrir leads, interactuar en redes sociales o clasificar contenido para un alcance óptimo.
Los agentes virtuales pueden ir más allá de tareas básicas, como categorizar y optimizar contenido para plataformas específicas.
Un ejemplo
Kieran Flanagan utilizó un agente de IA para analizar y categorizar su contenido de LinkedIn basado en diferentes estilos de interacción que funcionaban bien con su audiencia.
El agente clasificó los mensajes en formatos como:
• Lecciones educativas: Mensajes que comparten lecciones prácticas, fomentando credibilidad y utilidad, aumentando la probabilidad de interacción y transmisión.
• Propuestas contrarias al sentido común: Mensajes que desafían creencias comunes o normas de la industria, provocando debate y fomentando la interacción.
• Artículos de ratificación: Mensajes que refuerzan puntos de vista extendidos, creando cercanía al reflejar los pensamientos o problemas de la audiencia.
Al dividir el contenido en estas categorías, Kieran pudo adaptar cada publicación al estilo con más probabilidades de generar interacciones en LinkedIn.
Este nivel de precisión permite ofrecer contenido personalizado, relevante y optimizado para el mejor efecto, haciendo de cada publicación una táctica de contenido más estratégica y expandible.
El agente de IA de Kieran contribuyó a aumentar las impresiones en LinkedIn de cientos de miles a millones, demostrando la escalabilidad de este método.
Adoptar agentes virtuales permite mejorar la eficacia operativa, expandir iniciativas y enfocar al equipo en el crecimiento estratégico. Agilizan el trabajo y aumentan la posibilidad de lograr más con precisión e impacto.
Paso 5: Desarrolla aplicaciones personalizadas usando la programación por IA
La programación con IA ha abierto nuevas avenidas para los equipos de marketing, permitiendo la creación de aplicaciones personalizadas sin necesidad de conocimientos avanzados de programación.
Herramientas como GPT Engineer permiten a los marketers crear aplicaciones web y prototipos simplemente describiendo lo que desean, facilitando la experimentación, prueba e implementación de ideas que antes requerirían desarrolladores o largos tiempos de espera.
Es importante entender la diferencia entre los agentes virtuales y la programación de soluciones específicas con IA. Los agentes virtuales realizan tareas específicas y repetibles dentro de un ámbito definido (ej. generación de leads, interacción básica con clientes). Son asistentes especializados enfocados en una tarea a la vez.
Estas aplicaciones personalizadas pueden integrar datos de múltiples fuentes, realizar análisis avanzados o generar datos específicos para insights estratégicos.
La diferencia se resume así:
• Agentes Virtuales: Realizan tareas específicas/repetibles, orientados a tareas (ej. generación de leads), ámbito de trabajo limitado, enfoque específico. Ejemplo: Categorización de publicaciones en redes sociales.
• Programación de aplicaciones con IA: Crea aplicaciones personalizadas multifuncionales, gestiona procesos complejos (ej. análisis de datos, recomendaciones), ámbito de trabajo flexible para soluciones avanzadas/a medida. Ejemplo: Creación de un panel de índice de marketing.
Para comenzar con el desarrollo de aplicaciones de IA sin conocimientos de programación, se recomiendan herramientas como:
• GPT Engineer: Permite describir ideas en lenguaje natural para generar código funcional para aplicaciones web e integraciones de datos. Ideal para crear prototipos y probar ideas rápidamente.
• Replit: Plataforma de desarrollo colaborativa con plantillas y entorno guiado para crear e implementar aplicaciones. Útil para experimentar casos prácticos de programación.
• Zapier: Aunque no es programación tradicional, permite conectar aplicaciones y automatizar flujos de trabajo, posibilitando personalización básica integrando herramientas de IA con plataformas existentes.
Estos escenarios donde la programación con IA es especialmente útil incluyen:
• Análisis de la competencia y seguimiento del mercado
• Segmentación de clientes y personalización
• Análisis de rendimiento en tiempo real
Al incorporar la programación con IA, los marketers pueden crear soluciones a medida que impulsan la innovación, agilizan operaciones y amplían sus capacidades estratégicas.
Conclusión
A lo largo de su guía de IA para marketers, HubSpot, ha explorado cómo la integración de la IA puede transformar la forma en que los equipos de esta área operan, interactúan con los clientes y fomentan el crecimiento.
A medida que la tecnología de la IA continúa evolucionando, también lo hacen las posibilidades para los profesionales del marketing. Es crucial seguir explorando, experimentando y perfeccionando el uso de las herramientas de IA. Cada mejora en un prompt, cada plantilla creada, o cada aplicación implementada es un paso hacia la explotación completa del potencial de la IA.