Articulo de experto

La IA en la publicidad: una revolución en proceso

La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente el mundo de la publicidad. Antes era una visión futurista, pero ahora está plenamente integrada en las estrategias de marketing modernas, desde las campañas automatizadas hasta la publicidad personalizada y la inserción virtual de productos. Como resultado, las marcas tienen innumerables oportunidades de llegar a sus audiencias con eficacia. Pero, ¿cómo está redefiniendo la IA las interacciones entre las marcas y sus clientes, y cuáles son los retos para las empresas y la sociedad?

En qué medida la IA está transformando la publicidad

La IA está influyendo en todos los aspectos de la publicidad, incluido el marketing en redes sociales. De acuerdo con un estudio de GetApp, el 49 % de los profesionales del sector sales cree que los contenidos generados por IA obtienen mejores resultados que los creados manualmente, mientras que casi un tercio opina que los resultados son equivalentes. Esta cifra explica el aumento del uso de la IA generativa (GenAI), que se incorporará hasta al 48 % de los contenidos en redes sociales en 2026, frente al 39 % en 2023. Esto indica un cambio significativo en la creación de contenidos y subraya la creciente influencia de la IA en las estrategias de contenidos.

Además de las redes sociales, la IA desempeña un papel clave en la automatización de los procesos. Herramientas como Performance Max de Google optimizan automáticamente las campañas en función de los objetivos y presupuestos definidos, encontrando las mejores ubicaciones y formatos en la red de Google (búsqueda, YouTube, Google Maps, etc.). Esta automatización ahorra tiempo y aumenta la eficacia de las campañas. Meta presenta una solución similar con Advantage+, que automatiza las campañas en sus distintas plataformas. TikTok, por su parte, ofrece Smart Performance Campaign, que simplifica la creación y gestión des comunicaciones.

Adobe Firefly es otra revolucionaria herramienta de IA, considerada un “game changer” en el sector publicitario. Firefly genera imágenes de alta calidad a partir de descripciones de texto y se integra con Adobe Creative Cloud, lo que facilita a los equipos creativos la creación de contenidos visuales en un tiempo récord. Esta solución, impulsada por contenidos libres de derechos de autor, impulsa la productividad y acelera los procesos creativos, lo que demuestra la creciente popularidad de la IA generativa.

La IA también se utiliza para optimizar diversos procesos en toda la cadena de valor: ajustes automáticos de precios y promociones en función de las condiciones del mercado, gestión de devoluciones para reducir los plazos de entrega y mejorar la satisfacción del cliente, etc. De igual forma esta desempeña un papel crucial en la gestión de las redes sociales, automatizando la planificación y publicación de posts y analizando las interacciones y el compromiso. Por su parte, el email comercial también se beneficia de la IA para personalizar las campañas en función del comportamiento de los usuarios, elevando así las tasas de conversión.

La importancia del análisis de datos en el marketing basado en IA

Uno de los aspectos fundamentales de la comercialización asistida por IA es el análisis de data. El acceso a grandes volúmenes de datos de usuarios permite a la IA proporcionar información valiosa sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes. Estos análisis pueden utilizarse para orientar las campañas y adaptar las estrategias de comercialización a las distintas audiencias; pues los algoritmos de IA identifican tendencias y predicen comportamientos futuros, lo que permite a las empresas ofrecer contenidos personalizados y optimizar su gasto en publicidad.

Casos de éxito de campañas con IA

Mirriad presenta una tecnología para la integración virtual de productos y marcas en contenidos ya existentes (programas de televisión, vídeos en streaming, vídeos musicales). Marcas como H&M, Starbucks y Otto utilizan esta tecnología para maximizar su alcance. Los estudios demuestran que este método aumenta las ventas en un 35%, el reconocimiento de los anuncios en un 94% y la intención de compra en un 16%. Otro ejemplo es Mango, que utilizó maniquíes totalmente generados por IA en su campaña «Sunset Dream», reduciendo costes y mejorando la velocidad de producción.

IA y Employer Branding: una nueva era para las marcas

Los modelos extensos del lenguaje (LLM por sus siglas en inglés) analizan grandes volúmenes de data para comprender el lenguaje natural y crear contenidos adaptados a las audiencias. Los Large Action Models (LAM) van más allá planificando y ejecutando campañas. En cuanto a Retrieval-Augmented Generation (RAG) combina el conocimiento interno con data externa para ofrecer resultados más precisos, lo que resulta especialmente útil en el B2B.

Tipos de IA y su papel en el marketing

Con andzup, puede identificar clientes potenciales de alto valor añadido, gracias a un análisis detallado de su cartera de clientes actual y a la base de datos optimizada que la plataforma pone a su disposición. Este enfoque facilita que los equipos comerciales concentren sus esfuerzos en un listado priorizado, en el que cada cliente ha sido identificado como una oportunidad estratégica. Tener acceso a estos clientes prioritarios permite a la empresa ahorrar recursos y maximizar los resultados, evitando perder tiempo con leads poco interesados o fuera del target principal.

Utilizar esta base de datos le permite optimizar sus esfuerzos y maximizar la efectividad de su equipo en el proceso de búsqueda. Al consultar la información disponible, cada miembro del equipo puede realizar un seguimiento preciso de los leads con los que ya se ha establecido un contacto y planificar las siguientes etapas de acercamiento de manera eficaz.

Además, las bases de datos de andzup están diseñadas para apoyar en la personalización de los mensajes de contacto, una forma eficaz de adaptarse a las expectativas de cada lead y así reforzar la relación comercial. La empresa puede acceder a esta información clave en cualquier momento, manteniéndose siempre preparada para interactuar con sus clientes de forma oportuna y relevante. Este tipo de personalización contribuye a crear una experiencia positiva, aumentando las probabilidades de que se conviertan en clientes potenciales recurrentes o incluso en socios a largo plazo.

Retos y cuestiones éticas

El uso de la IA también plantea problemas éticos y jurídicos, sobre todo en relación con los derechos de autor y la protección de data. La UE intenta regular estos aspectos con la Ley de IA, pero sigue habiendo zonas grises. El tratamiento de datos personales, de conformidad con el RGPD (GDPR), es también una cuestión importante, sobre todo para garantizar la transparencia y minimizar los sesgos en las decisiones sobre IA.

El futuro del marketing: un equilibrio entre la IA y la creatividad humana

La IA ofrece perspectivas prometedoras para mejorar la eficacia de las campañas publicitarias. Innovaciones como el Quantum Machine Learning (QML) podrían acelerar aún más este progreso. Sin embargo, el equilibrio entre la automatización y la creatividad humana sigue siendo crucial para que la IA se utilice de forma ética y eficaz.