GenAI puede ayudar a las pequeñas empresas a nivelar el terreno de juego

La audaz entrada en el mercado de Dollar Shave Club es poco menos que icónica en el mundo del marketing. La audaz start-up se atrevió a desafiar al formidable titán de las maquinillas de afeitar, Gillette, con un vídeo que se rodó en un solo día con un mero coste de 4.500 dólares. Su estrategia, marcada por una mezcla de descarada irreverencia y sencilla propuesta de valor, se hizo rápidamente viral y captó el interés de todo el mundo. Sin embargo, este tipo de historias siguen siendo extremadamente raras. Y a menudo es porque los gigantes tienen una ventaja inherente. Sus amplios recursos -ya sea en tecnología, inteligencia de mercado o creación de contenidos- suelen inclinar la balanza a su favor. Considere lo siguiente: las grandes empresas gastaron una media de 7millones de dólares por un anuncio de 30 segundos en la Super Bowl. Sólo este único anuncio es significativamente mayor que los ingresos anuales de la mayoría de las pequeñas empresas. Los resultados de una encuesta de Deloitte ilustran aún más la magnitud de las diferencias de gasto. Aunque las empresas más pequeñas -las que tienen ingresos inferiores a 10 millones de dólares- gastan más en marketing en términos relativos (15,2% de los ingresos), las grandes empresas -con ingresos superiores a 10.000 millones de dólares- siguen gastando una parte importante (7,1%), lo que da lugar a un marcado desequilibrio en los gastos de marketing absolutos. Herramientas de IA generativa para las PYME Pero los tiempos están cambiando. La IA generativa está dotando a las empresas más pequeñas de capacidades antes inalcanzables que, si se utilizan estratégicamente, pueden hacer que el campo de juego esté más nivelado. Tomemos como ejemplo un aspecto clave del marketing: la creación de contenidos. Producir contenidos de alta calidad, coherentes y atractivos ha sido a menudo un lujo fuera del alcance de las pequeñas y medianas empresas (PYME). Pero ahora, incluso una boutique de barrio puede aprovechar la IA generativa para crear descripciones de productos e imágenes vívidas, así como anuncios, todo ello manteniendo los costes a raya. Piense en plataformas como Jasper, que se centran en la creación de contenidos de marketing. Estas herramientas ayudan a crear publicaciones atractivas, hechas a medida para diversas plataformas de medios sociales, por una fracción del coste y del tiempo. Del mismo modo, plataformas como Canva y Adobe Firefly se centran en las imágenes, permitiendo a las PYME producir contenidos visualmente atractivos sin necesidad de costosos recursos de diseño gráfico. Aunque estas plataformas suelen hacer publicidad de los clientes empresariales multinacionales que utilizan sus servicios, profundice en algunas de las 100.000 empresas que adoptan estas tecnologías y podrá ver a los verdaderos beneficiarios. Por ejemplo, las reseñas de Jasper incluyen a un músico que lanzó su primer single, un inmigrante e ingeniero de software que ya no siente que el idioma sea una barrera, y pequeñas empresas que de repente sienten que pueden contar con una optimización profesional de motores de búsqueda (SEO). Del mismo modo, al analizar las reseñas de Neuroflash, un paquete de contenidos europeo basado en IA, observamos que 354 de las 398 reseñas de cinco estrellas procedían de pequeñas empresas; parece que las más entusiastas con estas innovaciones son las PYME que tradicionalmente han carecido de un acceso consistente a servicios como los derechos de autor y el diseño gráfico. Generación de texto e imágenes El auge de los modelos de código abierto para la generación de textos e imágenes también es una tendencia significativa, ya que esto hace que los grandes modelos lingüísticos (LLM) sean cada vez más rentables y flexibles. Por ejemplo, Mistral AI ha publicado un LLM gratuito de código abierto a través de un enlace torrent, que puede descargarse y ejecutarse en un PC normal sin necesidad de costosos recursos informáticos. Estos modelos de código abierto también pueden modificarse para adaptarlos a los objetivos y necesidades empresariales. Por ejemplo, en un estudio reciente, unos investigadores desarrollaron un algoritmo de generación de anuncios basado en herramientas de IA generativa de código abierto. De forma impresionante, estos anuncios no sólo mantuvieron la personalidad de marca pretendida, sino que también superaron a los anuncios reales del sector en métricas de rendimiento comunes. Los recientes avances en IA generativa van mucho más allá del texto y la imagen. El reciente MusicLM de Google puede generar música a partir de texto, por ejemplo, en respuesta a un prompt como: "la banda sonora principal de un juego arcade". Asimismo, OpenAI lanzó un algoritmo de código abierto capaz de componer música, incluidas pistas vocales. De hecho, la música generada por IA ya se ha colado en anuncios de perfumes y coches. Los ejemplos destacados se refieren a actores prominentes, pero la propuesta de valor es aún más fuerte para las PYME, dados los elevados costes asociados a los derechos de autor de la música. Estas nuevas herramientas les ofrecen una nueva vía para obtener contenidos musicales asequibles y de alta calidad. Vídeo generado por IA Hay más cambios en el horizonte, con la rápida evolución de la creación de contenidos de vídeo generados por IA. Aunque actualmente va por detrás de otras formas de medios en desarrollo, el progreso y la inversión en este sector son prometedores. Por ejemplo, Synthesia ha atraído un respaldo significativo de gigantes de la industria como Nvidia. Del mismo modo, iniciativas como el concurso de cortometrajes de Runway ilustran el futuro potencial de la IA para generar contenidos de vídeo artísticos y de alta calidad. Este impulso sugiere que la generación de vídeos de marketing podría estar pronto al alcance de las PYME. Estos vídeos pueden incluso crearse de forma realmente global, con plataformas como Heygen que rompen las barreras lingüísticas traduciendo de forma precisa y realista los contenidos de vídeo. Por ejemplo, un fabricante de queso artesanal italiano puede ahora dirigirse fácilmente a un público global traduciendo el material promocional a varios idiomas, como el alemán y el hindi. Esta capacidad, un reto de enormes proporciones incluso para las grandes empresas debido a la limitación de recursos, es un paso hacia la democratización del acceso global. La ventaja de escala no estaba sólo en la creación de contenidos; estaba profundamente arraigada en la inteligencia. Las grandes empresas disponían de los medios y los recursos para llevar a cabo una investigación exhaustiva, obteniendo una visión granular de los mercados y del comportamiento de los consumidores. Las empresas más pequeñas, por el contrario, a menudo carecían del lujo de realizar encuestas avanzadas a los consumidores y análisis especializados. Mejor conocimiento del cliente Hoy en día, la IA ya puede cribar enormes fuentes de datos y generar perspectivas del mercado y de los clientes. Ya sea analizando el sentimiento en línea, evaluando el posicionamiento de la competencia o comprendiendo las preferencias visuales, la IA puede amplificar las capacidades analíticas de las PYME. Por ejemplo, una PYME que intente comprender los patrones de compra de los clientes puede utilizar herramientas como el intérprete de códigos de OpenAI para realizar análisis avanzados. Introduciendo simples prompt como "muéstrame las tendencias de ventas mensuales por producto" o "identifica los impulsores clave de los sentimientos de los consumidores", las PYME pueden navegar por diferentes opciones metodológicas y obtener un código personalizado para la visualización y el análisis de datos, incluso si carecen de competencia en lenguajes de análisis de datos como Python o R. La IA generativa no sólo sirve para analizar datos, sino también para generarlos. La investigación, incluida la nuestra propia sobre más de 20.000 chatbots, pone de relieve que los LLM pueden utilizarse para simular participantes humanos. Sin embargo, es importante ser cauteloso, ya que los hallazgos podrían no ser ampliamente aplicables a los distintos públicos destinatarios. Los investigadores han demostrado, por ejemplo, que los resultados de los LLM se ajustan más a las respuestas de las sociedades WEIRD (Occidentales, Educadas, Industrializadas, Ricas y Democráticas). Sin embargo, como ocurre con la mayoría de las demás conclusiones sobre los LLM, esto parece depender del modelo y los prompt elegidos. Por ejemplo, un estudio descubrió que la GPT-4 podía reflejar con precisión las diferencias en los rasgos de personalidad entre los individuos estadounidenses y surcoreanos, cuando se les incitaba en los idiomas respectivos y se les instruía para que imitaran a estos públicos. Chatbots GPT personalizados También se vislumbran otros cambios significativos en el horizonte. Pronto podríamos ver agentes de IA capaces de realizar tareas empresariales específicas. Consideremos el reciente lanzamiento de los modelos GPT de OpenAI, que permiten a los usuarios desarrollar chatbots personalizados adaptados a funciones específicas, como la gestión de marcas, el asesoramiento tecnológico, la consultoría financiera o la programación de eventos. En tan sólo 10 días desde su lanzamiento, ya hemos visto a estos GPT personalizados asumir funciones como las de asesores de estrategia, planificadores de viajes y asistentes de marketing. Aunque sus capacidades aún pueden crecer y mejorarse, ofrecen un anticipo de un futuro en el que diversos agentes de la IA desempeñan funciones distintas e interactúan de diferentes maneras. El verdadero potencial reside en integrar todos estos avances en un sistema de IA multimodal y multiagente. Imagine un equipo de marketing que utilice un sistema de IA que combine armoniosamente distintas funciones como la generación de contenidos, la creación de marcas y el análisis de datos. Por ejemplo, nuestro fabricante de queso artesanal italiano puede utilizar estos avances para elevar todos los aspectos de su presencia en línea, desde los contenidos y las imágenes hasta el lenguaje y el diseño. En definitiva, la IA generativa multimodal y multiagente tiene el potencial de cerrar las brechas de contenido, conocimiento y tecnología que las grandes empresas suelen tener sobre sus homólogas más pequeñas. Este cambio presenta una oportunidad única para las PYME, cuya agilidad inherente les da una ventaja a la hora de adoptar e innovar con la IA. No es descabellado, pues, prever un mercado futuro en el que la profundidad de los recursos corporativos no sea el determinante inequívoco del éxito.

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Resumen.

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