10 retos que la Inteligencia Artificial presenta al futuro del marketing

Durante dos días, 350 directivos de comunicación y marketing procedentes de 41 países se han reunido en Barcelona para analizar los retos a los que se enfrenta el sector dentro del Global Summit 2018 de la Asociación Internacional para la Medición y Evaluación de la Comunicación (AMEC, por sus siglas en inglés). Diez han sido las principales conclusiones del encuentro:

1. Los datos como motor. Sólo a partir del análisis de los datos se pueden extraer `insights´ -conclusiones que ayudan al negocio- y esos datos se están incrementando exponencialmente con el IoT (Internet of Things), análisis de comunicaciones por voz, etc.
2. Recursos infrautilizados. Las empresas aún aprovechan menos de 1/3 de sus datos para la toma de decisiones. En los próximos tres años, los departamentos de marketing dedicarán el 22% de sus presupuestos al análisis del data.
3. Capacidad predictiva. Los datos sirven para entender lo que ha ocurrido (analizar acciones y su resultado) y, sobre todo, para predecir tendencias. La unión de inteligencia humana y máquinas consolidará la competitividad de las empresas más avanzadas -que no siempre son las mayores-. También permitirá que las áreas de comunicación y marketing desarrollen capacidades analíticas más sofisticadas para dar respuestas creativas óptimas apoyadas en Machine Learning e Inteligencia Artificial.
4. El gran `stakeholder´. La ciudadanía se ha convertido en el gran stakeholder para las marcas. Seguir su comportamiento, sus valores, intereses, etc., a través de los distintos canales resulta ya imprescindible para obtener conclusiones y para establecer una relación sostenible y duradera con los usuarios.
5. Más inversión en tecnología. Las compañías tendrán que incrementar sus inversiones en tecnología para ser competitivas. Más de dos tercios de las grandes marcas, agencias y editores europeos usaban ya un DMP (Data Management Platform) en 2016 y se espera que aumente al 92% en este año, según un estudio de ExchangeWire y Weborama.
6. Nuevas habilidades y procesos. Las empresas también tendrán que modificar sus estructuras, completando el área de data. Por ejemplo, el 90% de las grandes compañías contarán con la figura de Chief Data Officer en 2019, según Gartner. A la vez, es imprescindible una actualización de los conocimientos de los directivos de marketing, de manera que sean capaces de establecer nuevos procesos de trabajo que integren la Inteligencia Artificial.
7. Distinguir el Smart Data del Big Data. Las marcas tienen que ser capaces de establecer unos objetivos claros a partir del análisis de la voz de la ciudadanía. Sobre esa base, identificar métricas integrales que les resulten útiles para analizar sus acciones y conocer qué visibilidad logran, el `engagement´ que consiguen, cómo las percibe la ciudadanía y cómo repercuten en el negocio, creando cuadros de mando realmente eficaces para controlar la evolución.
8. Intangibles, cada vez más protagonistas. Crece la importancia estratégica de intangibles como la marca, la reputación o la comunicación, que llegan a representar en torno al 52 % del valor total de una organización (por término medio, agregando todos los sectores de actividad y todos los países), y alcanzan el 80 % en ámbitos como los gigantes de Internet.
9. Consideraciones éticas. Los errores acarrearán graves daños reputacionales a las marcas. Hay que prevenir la erosión de la verdad y la honestidad en la aplicación de Inteligencia Artificial.
10. Aliada, no competidora. La Inteligencia Artificial y el Machine Learning generan una mejor comunicación: permiten crear mensajes más eficaces, ser más eficientes y tomar decisiones más acertadas para el negocio. También contribuirán a optimizar las inversiones de las compañías en comunicación y marketing, pero siempre a partir del talento y el conocimiento de las personas que los manejen.