En una presentación reciente para estudiantes de la Universidad de Wisconsin-Madison, los animé a ampliar el alcance del uso de la IA más allá de las aplicaciones estereotipadas como las tareas y las redes sociales. Comencé la discusión con una pregunta: ¿Se puede sobrevalorar y subestimar simultáneamente el impacto de la IA?

Mi conclusión es que sí, se puede exagerar o subestimar. Pero llegué a esta conclusión basándome en una idea relacionada: nuestra visión de la IA dependerá en gran medida de si somos capaces de invertir tiempo en el entrenamiento y la experimentación de la IA de tipo «hágalo usted mismo».

Siempre es importante experimentar con nuevas tecnologías, pero es particularmente importante con la IA. Recientemente pensé si mi propia adopción y valor de la IA eran demasiado limitados. Decidí comprometerme a dedicar aún más tiempo a la experimentación del bricolaje.

Experimentar por nuestra cuenta con tecnologías como la IA puede cambiar su forma de pensar y ayudarlo a superar el “punto de desilusión” que acompaña a las tecnologías tan publicitadas, al mismo tiempo que genera más valor para sus clientes.

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Recuerda tu momento ChatGPT

Todos hemos experimentado vértigo por la IA durante los últimos dos años. Personalmente, experimenté un momento afortunado en relación con el lanzamiento de ChatGPT.

A finales de 2022, tomé la decisión de alejarme de mi puesto de liderazgo corporativo para tomar el descanso más largo que jamás tomaría. Finalmente hice la transición a la consultoría y la docencia. Por supuesto, no tenía idea de que esta pausa coincidiría con el lanzamiento de ChatGPT. Sigue siendo fascinante escuchar a OpenAI describirlo como un “vista previa de investigación discreta.”

Mi descanso significó que tuve tiempo para capacitarme, probar y aprender de forma autodirigida. Muchos amigos y colegas que todavía desempeñaban funciones corporativas no tuvieron tiempo para experimentar y rápidamente etiquetaron la IA como sobrevalorada.

Muchos de estos colegas carecen de la capacidad o la cobertura de liderazgo para dedicar tiempo a la autoformación. Tuve suerte. Asistí a eventos en vivo en lugar de bajo demanda. Escuché en exceso cualquier podcast relacionado. Pero lo más importante es que tuve tiempo de probar cosas en modo bricolaje que me convencieron del valor, a pesar de las limitaciones.

Cruzando el abismo del bricolaje de la IA

Para ilustrar la importancia del tiempo de bricolaje para crear valor, creé mi propio gráfico de ciclo de exageración con varios desencadenantes de entrenamiento por los que creo que todos pasamos.

La brecha 1 es el tiempo entre el lanzamiento de una tecnología y el momento en que se comienza a aprender. Por lo general, esto se basa en un desencadenante de capacitación externo, a través de su trabajo o de una red de pares.

La brecha 2 no se produce sólo cuando se aprovecha la tecnología, sino también cuando se cruza lo que yo llamo el «abismo del bricolaje». Tienes que abrirte camino en zigzag a través de las limitaciones y alcanzar esos momentos «A-Ha» en tus propios términos.

El tiempo acumulado entre la brecha 1 y la brecha 2 tiene un impacto exponencial en la brecha resultante que se siente entre la productividad personal y el valor que se obtiene de la IA y las capacidades actuales.

En mis funciones anteriores, yo también habría tenido opiniones similares sobre la sobrevaloración de la IA. Las presiones de gestionar proyectos del día a día significaron que se habían establecido patrones establecidos para gestionar martech. Anteriormente, cuando uno se quedaba estancado o alcanzaba un límite, una búsqueda rápida producía una respuesta. Pero si esa base de conocimientos no incluía su contexto específico, estaba estancado. Muchas veces culpamos al software en estos casos.

Debido a que genAI no está restringido a esos límites originales, es aún más crítico realizar más experimentación para ayudar a optimizar sus resultados.

Dos años después, superé el desafío Gap 3. Mi trabajo en la enseñanza y la consultoría está reduciendo mi capacidad de experimentación por cuenta propia y, al mismo tiempo, el ritmo del cambio en la IA se está acelerando. Hay algunos días que no siento que estoy atrasado. Pero cada vez que dedico más tiempo a las pruebas, logro un momento sorprendente.

Claramente, yo soy la limitación, no la tecnología de IA. Ha sido útil para mí permanecer conectado con líderes de opinión que nos recuerdan que esta es la «peor IA» con la que jamás trabajaremos.

Más contenido. ¿Es mejor?

Siempre le doy el crédito a Scott Brinker por ayudarme a dar forma a mis puntos de vista sobre el “ciudadano martech”. Tenía muchas ganas de echar un vistazo al último informe MarTech para 2025 de Brinker y Frans Riemersma. Pero dada mi escasez de capacidad, sólo tuve tiempo para una lectura rápida, no para la revisión exhaustiva que preferiría. (Encontrará un resumen y enlaces de descarga en el sitio web de MarTech).

Un análisis rápido del informe reveló que los principales casos de uso de la IA se centran en el contenido y la personalización en varias etapas de ideación y distribución, y la cantidad de menciones de estas aplicaciones por sí solas nos indica que el impacto de la IA no es, de hecho, excesivo. promocionado.

Pero aún no se sabe si los clientes sienten mejoras. Ahí es donde mi última experimentación con IA DIY reveló algunas ideas para el futuro de la personalización.

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‘Canales’ de contenido personalizado

Definitivamente volveré a leer el informe completo de Brinker y Riemersma, que abarca más de 100 páginas. Sin embargo, quiero compartir dos atajos dotados de IA que me ayudaron a cerrar la brecha de valor y, al mismo tiempo, señalaron el futuro de un contenido más personalizado.

Primero, antes de un viaje reciente, cargué los artículos de chiefmartec de Brinker en el Reader de ElevenLab. La voz generada por IA lee los últimos artículos. Si no lo ha probado, está poco publicitado y cambiará para siempre su consumo de contenido de formato largo.

Captura de pantalla de la aplicación Reader de ElevenLab.

A continuación, cargué el informe completo en NotebookLM de Google y escuché la descripción general en audio que generó.

La descripción general del audio crea un “podcast” generado por IA con dos presentadores entusiastas que discuten temas del material fuente que usted eligió. Le permite cargar documentos, enlaces de YouTube, páginas web y más.

También creé una descripción general de NotebookLM AI para mi serie de artículos más reciente para MarTech.

Es la “conexión a tierra de origen” lo que hace que NotebookLM sea tan poderoso, sin dejar de aprovechar el modelo general (Gemini) en este formato multimodal. Como dijo Steve Johnson, uno de los cocreadores de NotebookLM, en el Google Deep Mind Podcast, es «un tipo de IA personalizada que es experta en la información que le interesa».

Si está interesado en NotebookLM, continúe probando más que la descripción general del audio. NotebookLM me permitió tener una “charla” con Brinker y Riemersma a través de mis idas y venidas con la descripción general de la IA.

Captura de pantalla de NotebookLM respondiendo una pregunta utilizando material fuente.

En ese momento, me di cuenta de que necesitaba agregar un tema clave a mis planes de aprendizaje para 2025: la capa de contenido. Como lo analizó Rasmus Houlind, esto incluye una cadena de múltiples LLM de contenido que trabajan juntos en una pila de martech para mejorar la personalización.

Creo que Houlind estaría de acuerdo con mis ideas sobre la necesidad de un tono de cliente, aprovechando los datos de discusiones anteriores como correos electrónicos, notas de reuniones y más, que propuse en la Parte 2 de mi serie.

Nuestra hoja de ruta hacia la personalización

Este descubrimiento de contenido personalizado es una combinación de las tendencias generales sobre las que he escrito en 2024. El retorno de la inversión de cruzar el abismo del bricolaje original hace dos años con genAI valió la pena, pero tiene una vida útil más corta a medida que atravesamos el vértigo de la IA. Necesito planear dedicar más tiempo que nunca al cruce del abismo con mis propias manos.

Con la ayuda de las infusiones personales de tecnología de IA que mencioné aquí, aún pude obtener información valiosa a pesar de la escasez de tiempo. Gracias a las preguntas y respuestas, la interacción con la IA y mis formatos de audio preferidos, la IA me ayudó a impulsar la personalización de las ideas clave del contenido, en mis propios términos.

Ahora, sólo tenemos que priorizar los esfuerzos para ampliar estos enfoques para nuestros clientes.