Digital > Latinoamérica | LA IA ACELERA PROCESOS Y TRANSFORMA CULTURA
Redacción Adlatina |
Cristian Laiun, tech director para Digitas South Cone, comparte sus conclusiones luego de participar en el SPLATAM AI Partners Sumit de Google en Nueva York.
La semana pasada tuve el agrado de representar a Digitas Chile, Digitas Argentina y a Publicis Groupe Chile en el SPLATAM AI Partners Sumit de Google en NY. También participé en un panel en el cual brindé mi punto de vista respecto a proyectos Tech, trabajo en conjunto con Google y futuro de la industria.
El Summit me dejó con varias ideas dando vuelta, sobre las cuales invito a reflexionar para seguir construyendo juntos el camino de desarrollo de la IA.
-La AI está acelerando procesos, pero necesitamos casos de uso
-La vara tecnológica sube, y los clientes exigen resultados concretos más allá de promesas
-El ROAs cobra mayor relevancia, y MMM resurgen en el mundo cookieless
-“Si entra basura, sale basura”: la calidad de los datos sigue siendo el mayor desafío
-La gran oportunidad está en desarrollar soluciones AI para optimizar operaciones en agencias, potenciar la medición y colaborar con nuevos players como retailers.
La AI acelera procesos
Hace algunos años en Digitas, por la naturaleza de los proyectos tech en publicidad que desarrollamos, naturalmente comenzamos a ser un nexo entre los equipos de Google de GMP (Google Marketing Platform) y GCP (Google Cloud Platform), equipos y negocios totalmente separados dentro de Google en su momento. Hoy día esa relación se está potenciando internamente en Google apalancados por los productos de AI de GCP, los cuales deben tener impacto en el negocio de publicidad de Google.
Es muy interesante notar que, actualmente, ellos están atravesando los mismos desafíos que tuvimos y tenemos nosotros como agencia, donde entre los principales, se encuentra la integración de equipos Tech con equipos de Publicidad.
La AI acelera procesos, pero también, como toda revolución, transforma la cultura de trabajo. Pero la inteligencia artificial por sí sola no va a tener impacto a menos que impulsemos casos de uso reales con impacto puntual en el negocio. Hoy “la nueva tech” está en manos de todos, pero con pocos casos de uso concretos. Es algo nuevo y está en beta, evolucionando a medida pasa el tiempo. Por el momento, promete más de lo que realmente podemos cumplir, lo cual es lógico y forma parte de los desafíos propios de un cambio de paradigma.
Por eso, cada vez más, nuestros clientes y nosotros mismos estamos dejando de poner foco en lindas presentaciones de productos, y esperando el outcome real del producto. Necesitamos más "show off de producto", que muestre funcionalidades rales para poder hablar con confianza sobre cosas realizables. La vara tech cada día está más alta, y nuestros clientes nos exigen sobre esa base. Pero la industria necesita saber hasta dónde llega la escalera realmente.
Si entra basura, sale basura
Una de las presentaciones que más me impactó fue aquella que no se basó en la promesa del producto, sino en la experiencia real con el producto de Media Mix Modeling (MMM). Hablando desde el conocimiento, el corazón y el trabajo real con el producto, se evitaron las formalidades y dieron su sincera opinión sobre el producto, con sus ventajas y desventajas.
Me llevo de esa charla que el ROAs viene con mucha más fuerza y que medir correctamente el lower funnel va a ser clave para optimizar pauta. Los MMM están volviendo con fuerza apalancados en el mundo cookieless, desplazando finalmente a los famosos Multi Touch Attribution que nunca lograron ver del todo la luz por su complejidad y utopía de medición end to end cross plataforma, algo imposible de lograr a menos que unifiquemos IDS de grandes playes como Google, Meta, TikTok, etcétera.
Algo súper real que compartió este speaker -y que aprendí en la universidad hace varios años mientras estudiaba ingeniería- es que “si entra basura, sale basura”. Simple pero real. En la era de la AI, por más que tengamos al algoritmo más complejo, si no lo alimentamos bien, con data real, difícilmente va a brindar un resultado correcto.
Por eso es tan importante invertir en perfiles gestores y comunicadores, ya que el cuello de botella en un desarrollo siempre es conseguir los datos correctos, más que invertir tiempo en aplicar la mejor tecnología. Asimismo, comienzan a aparecer otros players en la mesa como retailers, con quienes tenemos que interactuar para poder optimizar pauta digital en base a ventas directas o ayudarles a monetizar audiencias; son desarrollos súper complejos, pero ad hoc.
Conclusión y oportunidades
Se viene un camino interesante de soluciones de AI para optimizar procesos en agencias y generación de contenido, interacción con nuevos playes como retailers, medición de ROAs con MMM como la estrella que resurge. Pero también el gran desafío de crear al equipo correcto con los perfiles adecuados que permitan transitar esta “transformación digital”. Tal y como comentaron varios speakers, o comparto 100% el reto no es solo tecnológico, sino humano.
El éxito de la AI dependerá de cómo integremos tecnología, datos y talento.