En el mes de enero, en este blog, tuvimos la suerte de hablar con varios expertos del Email Marketing sobre las distintas tendencias, que desde su punto de vista, iban a tener éxito este 2024.
Una vez juntada la información, vimos que durante este año, los profesionales de Email Marketing daban especial atención a la IA generativa, a los retos AMP en el correo electrónico, además de las distintas tendencias, desafíos y tendencias ganadoras.
Así pues, en este post, vamos a ver en qué puntos los profesionales del email marketing coinciden en invertir su tiempo y dinero y las tendencias actuales en Email Marketing en 2024, destacando el crecimiento del uso de la IA generativa, los desafíos con los que se enfrentan las tecnologías como AMP para correo electrónico, y la importancia de estrategias como la personalización y la segmentación.
El éxito de ChatGPT ha empujado a tecnológicas y fondos a una frenética carrera para tomar posiciones en las firmas up de IA generativa más prometedoras con inversiones de miles de millones.
Esta es la edición número #38 de Rebel Intel. Si eres lector habitual, ya sabes que por estos lares somos tecno-optimistas racionales y no ponemos mucho énfasis en los riesgos de la IA, porque somos de la opinión de que ya lo hacen otros en demasía. Aquí nos gusta enfocarnos más en beneficios actuales o potenciales. Dicho esto, tocaba ya dedicarle una edición al tema para aportar algo de estructura.
El pasado mes de noviembre se celebró en Bletchley Park el primer AI Safety Summit, auspiciado por el gobierno británico y de allí salió The Bletchley Declaration on AI safety, que adopta un tono vago, quasi existencialista:
"es necesario abordar la protección de los derechos humanos, la transparencia y la explicabilidad, la equidad, la rendición de cuentas, la regulación, la seguridad, la supervisión humana adecuada, la ética, la mitigación de sesgos, la privacidad y la protección de datos."
Faltaría pedir que la IA nos traiga la paz en el mundo y una explicación al sentido de la vida y ya lo tenemos todo resuelto. Pero la IA generativa ya se está empleando en muchas organizaciones (60% en EEUU y 40% en Europa, según el estudio The State of Generative AI Adoption) para mejorar sus procesos y ganar en productividad. Y es bueno dejar de lado declaraciones de buenas intenciones y preocuparse de riesgos inmediatos en el uso de las herramientas de IA Generativa en los departamentos de Marketing, Comunicación y Experiencia de Cliente.
Comodidad y eficiencia, sin comprometer la legalidad y la seguridad.
Imaginemos una pyme, o un empleado de una gran empresa usando Midjourney y ChatGPT para crear una imagen y un par de copys para una campaña en redes sociales. Podemos caer en la tentación de pensar que los debates ético-legales en torno a la IA no nos incumben. Es fácil dejarse deslumbrar por su magia pero la realidad es que estamos adoptando herramientas con un desarrollo tecnológico fulgurante, cuyas normativas de uso tardarán en llegar y que son algo más que editores de texto o imagen. Podrían equivaler a introducir un acelerador de partículas en la organización, tal es su potencial creativo y transformador. Y no debemos cometer la imprudencia de adoptar semejantes artilugios sin establecer pautas de uso y ser conscientes de los riesgos por mal funcionamiento.
Para simplificar el análisis, hemos agrupado los riesgos en cuatro grandes categorías:
Riesgos asociados al uso de la IA. Fuente: Good Rebels
Riesgos asociados al uso de los datos.
La expresión "Garbage in, Garbage Out" es usada frecuentemente entre directivos responsables de áreas de datos. Cuando queremos predecir un suceso (baja de clientes, por ejemplo) y los datos que tenemos son malos, o están sesgados, la predicción puede ser errónea. La calidad de nuestras decisiones basadas en datos, está condicionada a la calidad de los datos con los que informamos la decisión.
Por otro lado, el uso de herramientas tipo ChatGPT puede comprometer datos sensibles para la organización. Refinar y ajustar un prompt hasta conseguir el resultado deseado, requiere información específica y delicada: tal vez estemos subiendo datos de clientes, comportamientos de los consumidores, información corporativa confidencial. Sólo entender la intención de nuestros prompts, podría tener interés para un competidor.
La privacidad de datos es el principal motivo por el que se prohíbe el uso de ChatGPT en empresas. Trabajar en una nube privada o emplear un LLM open source alojado en un servidor interno garantizaría que nuestros datos más sensibles no fuesen a parar a ningún lugar no deseado. Y cada vez más servicios como ChatGPT ofrecen una licencia corporativa y control sobre el destino final de los datos y las conversaciones.
También se podría construir un protocolo de seguridad que proteja los datos antes de enviarlos al LLM. La capa de seguridad IA se integra en la infraestructura técnica de la empresa, y garantiza que ningún dato crítico se envía a un procesador externo.
¿Y los derechos de autor?
Existen muchas demandas de autores y propietarios de contenido con derecho de autor a las empresas que han entrenado los modelos de IA. De todas ellas, la del New York Times contra Open AI es la más visible y esta semana dos autores en Ars Technica explican por qué podría prosperar:
Stable Diffusion: an image of a video game Italian plumber
Se trata de uno de los temas legales más complejos alrededor de la IA generativa, y que más cola va a traer en los próximos meses. Para mitigar este miedo, prácticamente todas las empresas de tecnología que crean modelos de este tipo han ofrecido a sus clientes pagarles los costes de un proceso legal en caso de que llegara a haber alguno al respecto. Como en el caso de OpenAI con Springer o Google esta semana con Reddit, muchas empresas están llegando a acuerdos económicos de licenciamiento de contenidos para entrenar los modelos. O asegurando que se hace con juegos de datos libres de derechos.
Por otra parte, las creatividades generadas exclusivamente con IA generativa no pueden ser objeto de protección de derechos de autor. Debe haber una participación humana significativa, debidamente acreditada. Una buena práctica consistiría en documentar el proceso creativo, por ejemplo, guardando el historial de prompts utilizados, las modificaciones posteriores, los retoques al output final, etc. si queremos proteger nuestras imágenes publicitarias frente a usos indebidos por parte de la competencia o de otros jugadores.
Los errores de la IA.
A estas alturas, todos (¿todos?) sabemos que los LLMs no son infalibles. Alucinan, inventando datos que no existen, crean imágenes o escenas irreales. Y lo hacen con cierta frecuencia: entre un 3 y un 27% de veces. Incluso el reciente Sora de Open AI crea vídeos que se saltan las leyes de la física. También tienden a reproducir los sesgos contenidos en los datos con que han sido entrenados. Y a veces, para corregir esos sesgos, los equipos guardarraíles se pasan de frenada, como la sonada retirada temporal del creador de imágenes de Gemini hace dos días, ante la imposibilidad de crear un soldado nazi de raza blanca (y otros ejemplos similares).
Veíamos en la edición sobre publicidad de exteriores falsa (FOOH), que ya existen anuncios creados total o parcialmente con IA. Cuando el efecto es buscado, puede generar un gran impacto, pero podríamos no ser conscientes en ocasiones de que el contenido contenga errores. Por eso, aún debemos pensar en la IA generativa como un becario listo al que debemos supervisar el trabajo. De lo contrario, podríamos acabar como el abogado que citó casos falsos en un juicio en USA.
Impacto en reputación.
Cada vez más empresas declaran estar preocupadas por enfrentarse a las críticas públicas sobre el uso de la IA:
Hasta hace poco, las empresas que aplicaban con éxito la IA solían celebrarlo, afirma Jonathan Copulsky, profesor de marketing de la Kellogg School of Management de la Northwestern University, especializado en gestión de marcas. Pero desde la publicación de ChatGPT, la opinión pública se ha centrado en los elementos insidiosos de la IA, como el potencial de sesgo, discriminación y desplazamiento de puestos de trabajo, así como la preocupación por la privacidad.
Y el potencial impacto en la reputación no acaba ahí. ¿Sobre quién recae la responsabilidad en caso de errores o perjuicios causados por la IA? ¿Sobre el desarrollador? ¿Sobre la persona o el equipo que generó el caso de uso? ¿Sobre la empresa?
Grupos de activistas podrían usar estas herramientas para atacar a determinadas marcas u organizaciones. Y se está expandiendo el uso malintencionado mediante deepfakes de directivos de grandes organizaciones para defraudar a empleados o consumidores incautos. Gartner predice que el presupuesto para combatir la desinformación y deepfakes y fraudes no dejará de crecer. Para 2026, el 60% de los CMO adoptarán tecnologías específicas para proteger sus marcas del engaño impulsado por la IA generativa.
Entonces, ¿cómo abordamos de manera segura el uso de la IA?
Mitigar los riesgos del uso de la IA exige verificar los contenidos generados con estas herramientas para evitar la difusión de desinformación, desarrollar guías y políticas de gestión de riesgos y análisis de aspectos éticos para asegurar equidad y transparencia. Además, se debe garantizar la integridad de los datos alimentados a los modelos de IA, mantener un equilibrio entre el contenido generado por IA y la creatividad humana para preservar el toque humano, y cumplir con las regulaciones actuales y futuras relacionadas con la IA y la privacidad de datos.
En ausencia de legislación específica, las organizaciones deben adoptar de manera proactiva las mejores prácticas y medidas de autorregulación para asegurar un uso ético y responsable de la IA. Adherirse a las leyes existentes de protección de datos como el GDPR y el CCPA, participar en asociaciones para establecer estándares y directrices o participar en el proceso regulatorio. E implementar políticas internas alineadas con los principios de transparencia, honestidad, integridad y privacidad.
Siguiendo estos pasos, los departamentos de Marketing y Comunicación pueden mitigar los riesgos asociados con la IA y aprovechar su potencial de manera responsable.
El software y la IA han creado una nueva categoría publicitaria, el FOOH: Faux Out Of Home, o publicidad de exteriores falsa: “un concepto que podría existir en el mundo real, pero que es puramente generado por 3D o CGI (Computer-Generated Imagery)”. Así lo define Ian Padgham, creador de algunas de las campañas más impactantes. “En una era en la que todo lo compartimos online, creo que las campañas FOOH podrían acabar siendo la tendencia más importante en publicidad online”, opina Padgham.
El mercado global de publicidad en formatos de video se está alejando de la televisión hacia formatos de video digital como el streaming o las redes sociales. Así lo muestra la estimación actual de Statista Market Insights. Como resultado, la inversión en publicidad en video digital superó por primera vez a la publicidad en televisión en 2022, y se espera que la brecha entre los dos mercados siga creciendo en los próximos años.
La publicidad televisiva tradicional cubre todos los gastos publicitarios de los proveedores y redes de televisión de pago, así como de las redes de televisión en abierto y las filiales de televisión en abierto digital de los operadores de redes terrestres. La publicidad en video digital, por otro lado, incluye todos los formatos publicitarios dentro de videos web, reproductores de video basados en apps, redes sociales o aplicaciones de streaming que se ven en pantallas de computadora, teléfonos inteligentes, tabletas y otros dispositivos conectados a internet.
⚡ Empieza tu próxima reunión con una canción para presentar la agenda... y no tendrás que tocar y cantar, lo hará #Copilot ⚡
¿Te imaginas presentar la agenda del día en tu próxima reunión con una canción? Pues ahora es posible, y lo mejor de todo, sin necesidad de componer, tocar ni cantar tú. 🎶
Lo mencionó David Hurtado aquí https://lnkd.in/dmCFgYhW el otro día y hoy te explico paso a paso cómo desatar tu.
Esta maravilla de generar canciones con unas pocas palabras es posible gracias a Copilot y a su capacidad para incluir "Complementos" ("Plugins"). Por ejemplo, el plugin de Suno, una startup de creación de música por IA.
🔻Cómo crear música 🎼 con Suno desde Copilot
1️⃣ Ve a copilot.microsoft.com y haz login con tu cuenta personal de Microsoft. De momento, los "Plugins" no están activos en las cuentas profesionales.
2️⃣ Activa el plugin de Suno o toca en el icono de Suno que dice "Haz música con Suno" para empezar.
3️⃣ Escribe cómo quieres que sea tu canción. Por ejemplo, yo pedí: "Crea una canción para el Microsoft AI & Innovation Summit del próximo 20 de febrero, para promocionar en mi LinkedIn".
4️⃣ Dale a enviar y espera unos segundos. Suno usará IA para componer una música basada en tu entrada.
🎵 Ideas que se me ocurren para usar tu música creada por IA:
🔹En presentaciones, para sorprender a tu audiencia.
🔹En eventos corporativos.
🔹Para fiestas o eventos personales.
🔹Para felicitar el cumpleaños a un amigo o amiga.
🔹Para motivar a mis hijos a lavarse los dientes o irse a dormir.🪥
En el vídeo tienes el resultado de la canción que ha compuesto para el "Microsoft AI & Innovation Summit", que por cierto es el próximo 20 de febrero y al que te puedes apuntar aquí: https://lnkd.in/dPJefTqB
¿Te animas a usarlo? Hay límites diarios pero vale la pena probar la experiencia. ¡Cuéntame como ha ido!
¡Espero que te sirva!
🔔 Sígueme y activa la campana para no perderte ningún post y dame👍 si te ha gustado para llegar a más personas. Hablo de #productividad con #inteligenciaartificial y #microsoft365.
Varios vendedores de Amazon en Estados Unidos han automatizado sus descripciones de productos utilizando ChatGPT. OpenAI se ha percatado de la masividad de esta actividad, y cuando detecta que está sucediendo esta actividad, la veta.
Hasta ahora OpenAI lo había permitido pero la masividad de productos descritos por la Inteligencia Artificial ha provocado que la empresa pusiera fin a esta práctica.
El año 2023 ha sido testigo de una carrera tecnológica sin precedentes en el campo de la inteligencia artificial (IA), especialmente en el ámbito de la IA generativa. El lanzamiento y la evolución de modelos como ChatGPT y GPT4 por OpenAI marcaron puntos de inflexión cruciales. Estos modelos no sólo demostraron una capacidad avanzada de procesamiento del lenguaje natural y generación de contenido, sino que también extendieron sus aplicaciones a otros dominios como el análisis de imágenes y sonidos, ampliando considerablemente el espectro de posibilidades para la interacción humano - máquina.
🎉 Exciting News! 🎊 We've hit 2M+ followers! 🚀 To celebrate, we've curated the TOP 200 AI tools of 2023 just for you. Explore the latest innovations and work smart, not hard. 💡🤖
Detectar y formar al mejor talento interno en el uso de losgrandes modelos de lenguaje (LLM) que están detrás del éxito de herramientas como ChatGPT, para impulsar la exploración de proyectos basados en inteligencia artificial generativa. Con este objetivo convocó un DataRally, una competición en la que casi 440 empleados y empleadas han probado sus capacidades para interactuar con uno de estos modelos. Tras la positiva acogida que ha tenido entre los participantes, el banco valora llevar la dinámica del DataRally a los cursos de IA generativa que va a implantar en su programa de formación interna Data University.
