Cinco razones para creer en el potencial de la IA agéntica para marketing

El alboroto que causó la aparición de la IA es abrumador y está provocando lo que algunos denominan “fatiga mental por IA”. Una encuesta realizada por EY en el año 2024 reveló que más de la mitad de los directivos de alto nivel (el 53 %) informa que sus empleados se sienten abrumados o exhaustos por el flujo de información constante sobre la IA y sus innovaciones. Casi dos tercios (el 65 %) indica que le resulta difícil incentivar a los trabajadores para que adopten esta tecnología. Quizás está cansado del despliegue publicitario y decepcionado con los resultados y tenga cierta reticencia a usar la IA agéntica en el área de marketing. Por eso, en este blog iremos directo al grano. Le contamos cinco razones esenciales por las que esta tecnología no puede faltar en su lista de objetivos de este año.

Sus pilares centrales son el razonamiento y la automatización. Las iteraciones anteriores potenciaban nuestra forma de trabajar, pero la IA agéntica hace el trabajo. A diferencia de la IA predictiva , la agéntica adopta medidas en función de las predicciones; por ejemplo, decide cuál es el mejor plan de acción para un momento determinado, y lo ejecuta. A diferencia de la IA generativa pura, la agéntica incorpora información concreta que se proporciona al modelo para llevar a cabo la tarea en cuestión. Y a diferencia de los chatbots de IA, la IA agéntica aprende continuamente de las interacciones.

La IA agéntica puede optimizar las interacciones y forjar relaciones en momentos fundamentales a lo largo de todo el ciclo de vida de los clientes. Pero desarrollar y trazar los recorridos puede ser difícil. Lo ideal es que los tracen estrategas profesionales especializados en el tema. Comprender el ciclo de vida de los clientes de principio a fin es casi imposible. Los recorridos suelen ser tramos más pequeños del recorrido general que hacen los clientes; es decir, distintos momentos dentro del recorrido principal.

Por ejemplo, está el recorrido de recuperación de carrito y el de incorporación. Son diferentes momentos dentro del recorrido principal. Además, los recorridos nunca terminan. Resulta más rentable venderles a clientes actuales que buscar nuevos. La IA agéntica puede intervenir y mejorar esos momentos utilizando todas las herramientas disponibles e información necesaria.

Supongamos que le asigna a un empleado la supervisión de las interacciones con los clientes en etapas fundamentales de su ciclo de vida. Cuando un cliente se bloquea, el empleado puede intervenir para sugerirle la ruta más eficiente y ayudarlo a avanzar. Sin embargo, ninguna persona tiene la capacidad de estar disponible a toda hora para cumplir esta función en todas las etapas del recorrido, pero la IA agéntica sí la tiene.

Muchos expertos en marketing se sienten frustrados por la cantidad de trabajo innecesario que deben hacen; sienten que cumplen una función mecánica. Imagine si existiera una tecnología que le permitiera al personal delegar las tareas tediosas y repetitivas. Pues bien, los agentes de IA son esa tecnología.

Durante mucho tiempo, la personalización individualizada fue el objetivo principal de los expertos en marketing. Sin embargo, esa personalización se vio restringida porque los equipos debían hacer análisis detenidos y crear recorridos rebuscados basados en reglas. Para ello, tenían que definir y crear contenidos y ofertas y, a su vez, optimizar constantemente los programas para dar cabida a nuevos grupos de clientes.

Ahora los agentes de IA brindan la estructura que posibilita las personalizaciones: automatizan el análisis de datos, crean contenido y ofertas, toman decisiones sobre cuál será el siguiente paso de los recorridos y optimizan la capacidad de hacer pruebas y aprender de ellas.

Calcule cuánto dinero, recursos y tiempo destina a organizar sus conjuntos de datos. Y ni hablar de la enorme cantidad de datos fragmentados que se desaprovechan. ¿Qué sucede con todo el conocimiento institucional que hay oculto en los activos que no se almacenan fácilmente en bases de datos relacionales? La IA agéntica, con su uso inherente de la generación aumentada de recuperación (RAG), potencializa el conocimiento institucional de una manera que los LLM genéricos no pueden igualar.

Se desaprovecha una enorme cantidad de datos, (más del 80 %), pero ahora esta situación se puede revertir. Piense en las pilas tecnológicas para marketing que proliferaron en la última década. Cada herramienta requiere conocimientos específicos. Los expertos en marketing pueden lograr interacciones más persuasivas si se elimina la fragmentación tecnológica y todos pueden aprovechar cada herramienta. La IA agéntica permite ejecutar acciones en diversas herramientas, lo que potencia los beneficios de cada una de ellas.

Sirve para ocuparse de tareas independientes, pero ¿qué sucede con la colaboración entre los equipos de marketing? En cada campaña, los expertos en marketing normalmente tienen que trabajar codo a codo con analistas, científicos de datos, creativos, redactores y especialistas en producción digital. Hoy, los gerentes pueden crear fácilmente el briefing de una campaña usando lenguaje natural y agentes de IA. Con base en ese briefing, los agentes pueden crear segmentos, borradores de piezas creativas y textos para correos electrónicos e incluso crear recorridos para garantizar la interacción de los clientes de la manera más persuasiva. Durante la campaña, los agentes pueden agilizar el análisis y sugerir optimizaciones.

Por supuesto, el equipo de marketing suele trabajar en estrecha colaboración con los equipos de e-commerce, ventas y atención a los clientes. Sin embargo, con frecuencia, esas colaboraciones generan mucha fricción y fragmentación. Póngase a pensar en esa pila de ideas creativas que queda en el olvido. Ahora cada una de ellas puede cobrar vida gracias a los agentes.