El año pasado se vio un gran potencial con todo tipo de herramientas y actualizaciones basadas en IA. Los estudios también muestran que los especialistas en marketing están mejorando sus habilidades y las organizaciones planean seguir invirtiendo en IA durante el próximo año. Hay muchas transformaciones en marcha, pero ¿qué significa esto en la práctica?
Significa que muchas empresas contratarán nuevos empleados para apoyar el cambio. Y utilizarán datos y otros activos de marketing de nuevas formas para seguir siendo competitivos en este entorno cambiante. A continuación se presentan algunas áreas en las que las organizaciones adaptarán y aprovecharán las herramientas y procesos de IA en 2025.
Consejos de IA y directores de IA
Con la afluencia de herramientas y procesos basados en IA disponibles en el mercado, las empresas intentarán adaptarse con nuevas contrataciones y reestructuraciones. Muchas empresas formarán consejos de IA o contratarán directores de IA para liderar la transformación de la IA.
«Espero que estas iniciativas y contrataciones proliferen en 2025», dijo Eric Williamson, CMO de la empresa de inteligencia de conversaciones CallMiner.
Williamson explicó: “Por un lado, las decisiones de adopción informadas pueden ayudar a garantizar que sus inversiones en IA proporcionen el valor esperado, ya sea mejorando la CX, impulsando la eficiencia operativa, apoyando a los agentes del centro de contacto u otros objetivos. Por otro lado, tener un número innecesario de tomadores de decisiones involucrados puede ralentizar o incluso detener los procesos de adquisición, haciendo que las organizaciones se queden atrás en la curva de la IA. Las organizaciones deben encontrar el equilibrio entre la agilidad y la adopción responsable de la IA si quieren seguir siendo competitivas”.
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Automatización del análisis y enriquecimiento de datos
Una de las principales formas en que los especialistas en marketing aprovecharán la IA en 2025 es enriquecer y analizar sus datos. Por ejemplo, las herramientas impulsadas por IA pueden reducir el tiempo y aumentar la eficiencia a la hora de calificar e identificar perfiles de clientes ideales (ICP), aquellos clientes o prospectos con mayor probabilidad de gastar mucho.
«Estoy entusiasmado por cómo la IA está ayudando a modernizar la forma en que los especialistas en marketing, especialmente en B2B, abordan el antiguo tema del análisis ICP y el enriquecimiento de datos de cuentas», dijo Gurdeep Dhillon, CMO de Contentstack, un CRM componible. «Las nuevas formas de abordar la determinación del ICP, así como la automatización de la investigación y los datos de las cuentas, ayudarán al marketing y al desarrollo empresarial a escalar y aprovechar su pila tecnológica de manera más eficiente».
La capacidad de analizar y activar rápidamente utilizando capacidades impulsadas por IA tendrá implicaciones en todo el sector de Martech. Como esto se aplica a la experiencia del cliente, los especialistas en marketing tendrán la potencia de fuego para ejecutar la hiperpersonalización. Tendrán información de datos en tiempo real y producción de contenido genAI para entregar rápidamente mensajes y experiencias hiperpersonalizados.
«El caso de uso número uno que veo es finalmente cumplir la promesa de personalización», dijo Dhillon. «La información sobre audiencia y contenido en tiempo real combinada con genAI de marca hará realidad la hiperpersonalización a escala».
Dhillon agregó: “Los especialistas en marketing utilizarán DXP modernos con CMS, motor de personalización, CDP en tiempo real, LLM más RAG (generación de recuperación aumentada) y herramientas de automatización para lograr esto. El mayor desafío al que se enfrentarán los especialistas en marketing será configurar la lógica de personalización para empezar. La IA ayudará a refinar y optimizar, pero el equipo necesita establecer la estrategia inicial”.
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Redefiniendo la optimización de contenido para la búsqueda minorista genAI
Si está en el comercio electrónico, la IA ya está cambiando el campo de juego a través de herramientas de búsqueda genAI como Amazon RUFUS. Los clientes no sólo utilizan palabras clave para encontrar productos y marcas, sino que realizan búsquedas de forma más conversacional. Esto significa que los clientes hacen preguntas generales, describen ocasiones de compra, preguntan sobre comparaciones de productos y hacen preguntas de seguimiento.
Para mantenerse al día y seguir obteniendo resultados destacados en este entorno, los especialistas en marketing tendrán que optimizar el contenido para cubrir una gama más amplia de contextos.
«La búsqueda minorista GenAI traerá un enfoque renovado en la optimización de contenido y mayores requisitos de actualización de contenido», dijo Megan Harbold, vicepresidenta de estrategia y crecimiento de la plataforma de marketing omnicanal Skai. «La búsqueda GenAI, como RUFUS, pasará de las pruebas al flujo de comportamiento normal de las compras en línea».
Harbold explicó: “Los especialistas en marketing deberán evolucionar la forma en que recolectan palabras clave, optimizan el contenido del producto y segmentan contextualmente para seguir siendo relevantes a medida que los modelos refinan la definición de búsqueda. Esto dará como resultado mayores inversiones en tecnología para optimizar el contenido del producto y cambiar dinámicamente el contenido y la creatividad a medida que se refinan los objetivos contextuales”.
Integrando la IA causal
En el nuevo año, la IA no se utilizará sólo para ampliar el análisis y la creación de contenido. La IA también se utilizará para analizar escenarios y ayudar a tomar decisiones. Esta es la categoría de herramientas de IA denominada «IA causal».
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«Sin lugar a dudas, en 2025 y más allá, se gastará mucha energía en integrar la IA causal con la IA generativa y grandes modelos de lenguaje», dijo Mridula Rahmsdorf, CRO de IKASI, una empresa de IA causal con herramientas para minoristas y servicios financieros. “Los modelos actuales de aprendizaje automático siguen siendo extremadamente útiles en múltiples disciplinas y está previsto que se actualicen el próximo año. La IA causal, integrada con estas formas de IA, mejorará en gran medida la precisión y mejorará la toma de decisiones, particularmente cuando la toma de decisiones involucra indicadores múltiples y aparentemente contradictorios basados en correlaciones en lugar de relaciones causales”.
Rahmsdorf añade: “La integración de la IA causal también aumentará la confiabilidad de la IA generativa al darle una comprensión más profunda y amplia de cómo los diferentes factores interactúan y se afectan entre sí. Como resultado, busquemos que la IA generativa sea más hábil a la hora de presentar escenarios que reflejen resultados realistas, lo que conducirá a resultados más coherentes y relevantes.
«A medida que la IA causal se integre más profundamente en otras tecnologías de IA y la confianza en la inferencia causal aumente dramáticamente en función de resultados precisos, habrá un fuerte aumento en su uso para ayudar a generar un impacto material en diversos casos de uso en todos los sectores verticales».
