Muchas organizaciones comienzan poco a poco con pilotos de IA antes de escalar. Pero ¿qué pasa si este enfoque cauteloso le está frenando?

Empezar poco a poco puede parecer seguro, pero puede impedirle alcanzar sus objetivos más importantes de forma rápida y eficaz. No es el mejor enfoque para demostrar el valor de la IA a los altos directivos de su organización.

En última instancia, los pilotos de IA conducen a esfuerzos desconectados y no logran satisfacer las demandas urgentes de retorno de la inversión que enfrentan muchos líderes de marketing.

El problema de los pilotos de IA

Demasiado lento para el ritmo del negocio.

Los pilotos de IA pueden parecer una forma de menor riesgo para adaptarse a las nuevas tecnologías, pero a menudo tienen una desventaja: las cosas avanzan demasiado lentamente. Los pilotos de IA son como sumergir el dedo del pie en el agua cuando, en realidad, necesitas saltar si quieres nadar con los grandes jugadores.

• Retrasos en el retorno de la inversión: Los pilotos de IA a menudo no logran generar un retorno de la inversión significativo rápidamente. La entrega de valor lenta o inexistente puede frustrar a las partes interesadas que esperan obtener resultados rápidos. Los resultados trimestrales impulsan a muchos líderes. Esperan que la IA impulse la eficiencia y cree valor medible de inmediato. Sin embargo, muchos experimentos a pequeña escala tardan demasiado en demostrar su valor o no abordan cuestiones críticas para el negocio que mueven la aguja.
• Oportunidades perdidas: Tomar demasiado tiempo para ir más allá de la experimentación puede significar perder oportunidades para capitalizar los cambios y oportunidades del mercado. Mientras su equipo trabaja con cautela en un piloto, es posible que los competidores estén ampliando la IA en sus operaciones y capturando participación de mercado.

Falta de integración con una estrategia de marketing más amplia.

Otro inconveniente de empezar poco a poco con pilotos de IA es que puede provocar una falta de integración con su estrategia de marketing más amplia y su organización más amplia. Los pilotos de IA suelen acabar aislados del resto de la organización, lo que reduce su impacto.

• Proyectos aislados: Cuando la IA se prueba sólo en pequeños pilotos, tiende a convertirse en un proyecto aislado. Esto dificulta ver cómo la IA puede encajar en una organización de marketing más amplia. Estos proyectos pueden funcionar bien de forma independiente, pero sin integración, no suman algo mayor que la suma de sus partes.
• Riesgo de fragmentación: Los proyectos piloto aislados pueden dar lugar a esfuerzos fragmentados. En lugar de crear una estrategia de marketing cohesiva y orientada a resultados, se termina con iniciativas dispersas que no contribuyen de manera significativa a sus objetivos generales. Para beneficiarse verdaderamente de la IA, es necesario integrarla en su estrategia de marketing desde el principio.

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Alinee su estrategia de marketing de IA con sus objetivos comerciales

Si empezar poco a poco no es la respuesta, ¿cuál es? La clave es ser ambicioso y crear una estrategia de marketing de IA alineada con sus objetivos comerciales desde el principio.

Esto significa pensar en grande sobre cómo la IA puede impulsar su negocio y colaborar con otros departamentos para lograr un impacto en toda la organización.

Comience con objetivos comerciales

Comience por comprender los objetivos generales de su empresa. Ya sea que su enfoque sea el crecimiento de los ingresos, la adquisición de clientes, la mejora de la satisfacción del cliente o la eficiencia operativa, estos objetivos deben informar sus esfuerzos de marketing de IA.

Identificar casos de uso de marketing de IA de alto impacto

¿Dónde puede la IA ayudar a que su marketing tenga el impacto más significativo en sus objetivos comerciales? Priorice los casos de uso en función del impacto y la viabilidad. Comience con proyectos que tengan potencial de alto impacto pero que también sean factibles, dados sus recursos y capacidades actuales. Estos proyectos le ayudarán a ofrecer valor rápidamente y, al mismo tiempo, sentarán las bases para una mayor expansión de la IA.

Colaboración multifuncional

La IA no existe en el vacío. Garantice la alineación entre los diferentes departamentos: marketing, TI y ventas deben colaborar para ayudar a que las iniciativas de IA tengan el impacto más significativo a largo plazo.

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Entregando resultados tangibles rápidamente

Los líderes de marketing están bajo una inmensa presión para ofrecer resultados y rápido. Una estrategia de IA ambiciosa se centra en ofrecer resultados tangibles rápidamente para cumplir esas expectativas y demostrar el valor de la IA para su organización.

Identificar métricas clave para el éxito

Para saber si sus iniciativas de IA están funcionando, establezca objetivos mensurables como indicadores clave de rendimiento (KPI) y objetivos y resultados clave (OKR). Estas métricas ayudarán a seguir el progreso, medir el éxito y justificar nuevas inversiones en IA ante las partes interesadas.

Ganancias rápidas, luego escalar

Los logros rápidos son esenciales, pero deben ser parte de un proceso de ampliación que muestre un éxito temprano y al mismo tiempo siente las bases para logros mayores. Por ejemplo, podría centrarse en automatizar un flujo de trabajo de marketing crítico para demostrar un ahorro de tiempo inmediato y al mismo tiempo establecer pautas de proceso para automatizar todos los flujos de trabajo de marketing.

Escalar mediante iteración

Es posible que no logre sus objetivos comerciales en el primer intento. Se debe esperar y planificar la iteración. Itere rápidamente, buscando mejorar con cada iteración. Cuando sea posible, divida las iniciativas más amplias en fases manejables. Este enfoque reduce el riesgo de cada fase y al mismo tiempo garantiza que cada fase de su estrategia de marketing de IA esté alineada con la visión más amplia.

Estudios de caso: ejemplos exitosos de adopción audaz de IA

La mejor manera de comprender el poder de escalar la IA rápidamente es observar las empresas que lo han hecho con éxito. A continuación se muestran algunos ejemplos:

Mañana.io

Dan Slagen y su equipo en Tomorrow.io IA integrada en varias funciones de marketingincluido contenido, vídeo, eventos, relaciones públicas, generación de leads, marketing de productos y habilitación de ventas. Esto impulsó la productividad en más de un 30 %, aumentó la generación de leads en un 50 % e hizo que sus esfuerzos de marketing tuvieran un retorno de la inversión positivo.

Arreglo de puntada

Arreglo de puntada IA escalada con éxito integrando la ciencia de datos y la inteligencia artificial en sus operaciones principales. La empresa utiliza inteligencia artificial para personalizar las recomendaciones de ropa de los clientes, combinando algoritmos con estilistas humanos para brindar una experiencia única basada en datos. Este enfoque holístico de IA les ha permitido ver resultados mensurables de satisfacción del cliente y eficiencia operativa.

Bayer

A principios de 2022, el equipo de Bayer en Australia lanzó un proyecto que datos combinados de Google Trends con información meteorológica y climática predecir las tendencias de la temporada de resfriados y gripe en diferentes regiones de Australia. Al combinar estos datos con tendencias de búsqueda específicas de cada estado, adaptaron los anuncios para llegar a las audiencias adecuadas en los momentos óptimos. Este enfoque generó un aumento interanual del 85 % en las tasas de clics y una disminución del 33 % en el costo por clic en comparación con el año anterior.

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Vaya a lo grande o quédese atrás: omita los pilotos de IA para ver resultados reales

Empezar poco a poco con pilotos de IA puede parecer un enfoque sensato. Pero podría impedir que su organización alcance su máximo potencial. Al pensar en grande, puede alinear sus esfuerzos de IA con sus principales objetivos comerciales desde el principio, creando valor real e impulsando el crecimiento.

Es hora de repensar las estrategias de adopción de IA. En lugar de una experimentación cautelosa, busque un enfoque escalable, integrado e iterativo para lograr resultados rápidos y éxito a largo plazo. Una estrategia audaz puede hacer que la IA pase de ser un pequeño experimento a convertirse en un importante impulsor de resultados empresariales.