GenAI puede ayudar a las pequeñas empresas a igualar las condiciones

La audaz entrada de Dollar Shave Club en el mercado es nada menos que icónica en el mundo del marketing. La audaz startup se atrevió a desafiar al formidable titán de las navajas, Gillette, con un vídeo que se filmó en solo un día con un coste de tan solo 4.500 dólares. Su estrategia, marcada por una mezcla de irreverencia descarada y propuesta de valor simple, se hizo viral rápidamente y captó el interés de todo el mundo.

Sin embargo, esas historias siguen siendo extremadamente raras. Y a menudo se debe a que los gigantes tienen una ventaja inherente. Sus amplios recursos —ya sea en tecnología, inteligencia de mercado o creación de contenido— suelen inclinar la balanza a su favor. Considere esto: las grandes empresas gastan de media $ 7 millones para un spot de 30 segundos en la Super Bowl. Este único puesto por sí solo supera significativamente los ingresos anuales de la mayoría de las pequeñas empresas.

Los resultados de un Encuesta de Deloitte ilustrar con más detalle la magnitud de las diferencias de gastos. A pesar de que las empresas más pequeñas (aquellas con ingresos inferiores a 10 millones de dólares) gastan más en marketing en términos relativos (el 15,2% de los ingresos), las grandes empresas (con ingresos superiores a los 10 000 millones de dólares) siguen gastando una parte importante (el 7,1%), lo que provoca un marcado desequilibrio en los gastos de marketing absolutos.

Herramientas de IA generativa para pymes

Pero los tiempos están cambiando. La IA generativa está dotando a las empresas más pequeñas de capacidades que antes eran inalcanzables y que, si se utilizan estratégicamente, pueden hacer que las condiciones de juego sean más equitativas. Tomemos un aspecto clave del marketing, por ejemplo: la creación de contenido. Producir contenido de alta calidad, coherente y atractivo ha sido a menudo un lujo que está fuera del alcance de las pequeñas y medianas empresas (pymes). Pero ahora, incluso una boutique de barrio puede aprovechar la IA generativa para crear descripciones e imágenes vívidas de los productos, así como anuncios, y mantener los costes a raya.

Considere plataformas como Jasper que se centran en la creación de contenido de marketing. Estas herramientas ayudan a crear publicaciones atractivas, hechas a medida para varias plataformas de redes sociales, a una fracción del coste y del tiempo. Del mismo modo, plataformas como Lienzo y Adobe Firefly centrarse en las imágenes, lo que permite a las pymes producir contenido atractivo desde el punto de vista visual sin necesidad de costosos recursos de diseño gráfico.

Si bien estas plataformas suelen anunciar a los clientes empresariales multinacionales que utilizan sus servicios, profundice en algunos de los 100 000 empresas que adoptan estas tecnologías, y puede ver los verdaderos beneficiarios. Por ejemplo, las críticas de Jasper incluyen a un músico que lanzó su primer sencillo, a un inmigrante e ingeniero de software que ya no cree que el idioma sea una barrera y a pequeñas empresas que, de repente, sienten que pueden tener una optimización de motores de búsqueda (SEO) profesional. Del mismo modo, cuando analizando las reseñas de Neuroflash, una suite europea de contenido de IA, observamos que 354 de las 398 reseñas con cinco estrellas procedían de empresas más pequeñas; parece que las que más entusiasman estas innovaciones son las pymes que tradicionalmente han carecido de un acceso constante a servicios como los derechos de autor y el diseño gráfico.

Generación de texto e imágenes

El auge de los modelos de código abierto para la generación de texto e imágenes también es una tendencia importante, ya que hace que los modelos lingüísticos grandes (LLM) sean cada vez más rentables y flexibles. Por ejemplo, Mistral AI ha publicado un LLM gratuito de código abierto a través de un enlace de torrents, que se puede descargar y ejecutar en un PC normal sin necesidad de costosos recursos informáticos. Estos modelos de código abierto también se pueden modificar para adaptarlos a los objetivos y necesidades empresariales. Por ejemplo, en un estudio reciente , los investigadores desarrollaron un algoritmo de generación de anuncios basado en herramientas de IA generativa de código abierto. Sorprendentemente, estos anuncios no solo mantuvieron la personalidad pretendida de la marca, sino que también superaron a los anuncios reales del sector en las métricas de rendimiento comunes.

Los avances recientes en la IA generativa van mucho más allá del texto y la imagen. Google es reciente Música LM puede generar música a partir del texto, por ejemplo, en respuesta a un prompt como: «la banda sonora principal de un juego de arcade». Del mismo modo, OpenAI lanzó un algoritmo de código abierto capaz de componer música, incluidas pistas vocales. De hecho, la música generada por la IA ya ha encontrado su lugar en los anuncios de perfumes y coches. Los ejemplos destacados son sobre actores destacados, pero la propuesta de valor es aún más sólida para las pymes, dados los elevados costes asociados a los derechos de autor de la música. Estas nuevas herramientas les ofrecen una nueva vía de contenido musical asequible y de alta calidad.

Vídeo generado por IA

Se avecinan más cambios, ya que la creación de contenido de vídeo generado por IA evoluciona rápidamente. Aunque actualmente está a la zaga de otros medios de comunicación en desarrollo, el progreso y la inversión en este sector son prometedores. Por ejemplo, Synthesia ha atraído a importantes el respaldo de los gigantes de la industria como Nvidia. Del mismo modo, iniciativas como Concurso de cortometrajes de Runway ilustrar el potencial futuro de la IA a la hora de generar contenido de vídeo artístico y de alta calidad. Este impulso sugiere que la generación de vídeos de marketing podría estar pronto al alcance de las pymes.

Estos vídeos se pueden crear incluso a nivel mundial, con plataformas como Heygen está derribando las barreras lingüísticas traduciendo el contenido de vídeo de forma precisa y realista. Por ejemplo, una quesería artesanal italiana ahora puede llegar fácilmente a un público mundial traduciendo el material promocional a varios idiomas, como el alemán y el hindi. Esta capacidad, un un desafío abrumador incluso para las grandes empresas debido a la escasez de recursos, es un paso hacia la democratización del acceso global.

La ventaja de escala no estaba solo en la creación de contenido, sino que estaba profundamente arraigada en la inteligencia. Las grandes empresas tenían los medios y los recursos para llevar a cabo una investigación exhaustiva y obtener información detallada sobre los mercados y el comportamiento de los consumidores. Las empresas más pequeñas, por el contrario, a menudo no podían darse el lujo de realizar encuestas avanzadas a los consumidores y análisis especializados.

Mejora de la información sobre los clientes

Hoy en día, la IA ya puede analizar vastas fuentes de datos y generar información sobre el mercado y los clientes. Ya sea analizando la opinión en Internet, evaluando el posicionamiento de la competencia o entendiendo las preferencias visuales, la IA puede amplificar las capacidades analíticas de las pymes. Por ejemplo, una pyme que intenta entender los patrones de compra de los clientes puede utilizar herramientas como El intérprete de códigos de OpenAI para realizar análisis avanzados. Introduciendo mensajes simples como «Muéstreme las tendencias de ventas mensuales por producto» o «identifique los principales factores que impulsan la opinión de los consumidores», las pymes pueden navegar por las diferentes opciones metodológicas y obtener un código personalizado para la visualización y el análisis de los datos, incluso si no dominan los lenguajes de análisis de datos como Python o R.

La IA generativa no solo es fundamental en el análisis de los datos, sino también en su generación. Investigación, incluida nuestra propio de más de 20 000 chatbots, destaca que los LLM se pueden utilizar para simular participantes humanos. Sin embargo, es importante ser cauteloso, ya que es posible que las conclusiones no se puedan aplicar ampliamente a los diferentes públicos objetivo. Los investigadores tienen, por ejemplo, mostró que los resultados del LLM están más alineados con las respuestas de sociedades RARAS (occidentales, educadas, industrializadas, ricas y democráticas). Sin embargo, como ocurre con la mayoría de las demás conclusiones sobre los LLM, esto parece depender del modelo y de las indicaciones elegidos. Por ejemplo, un estudio descubrió que el GPT-4 podía reflejar con precisión las diferencias en los rasgos de personalidad entre las personas estadounidenses y surcoreanas, cuando se le preguntaba en los idiomas respectivos y se le indicaba que imitara a este público.

Chatbots personalizados de ChatGPT

También se vislumbran otros cambios importantes. Pronto, es posible que veamos agentes de IA que puedan realizar tareas empresariales específicas. Considere la reciente publicación de los modelos GPT de OpenAI que permiten a los usuarios desarrollar chatbots personalizados adaptado a funciones específicas, como la gestión de marcas, el asesoramiento tecnológico, la consultoría financiera o la programación de eventos. En tan solo 10 días desde su lanzamiento, ya hemos visto a estos GPT personalizados asumir funciones como consultores de estrategia, planificadores de viajes y asistentes de marketing. Si bien hay margen de crecimiento y mejora en sus capacidades, ofrecen una vista previa de un futuro en el que diversos agentes de IA desempeñen funciones distintas e interactúen de diferentes maneras.

El verdadero potencial está en integrar todos estos avances en un sistema de IA multimodal y multiagente. Imagine un equipo de marketing que utilice un sistema de IA que combine armoniosamente diferentes funciones, como la generación de contenido, la marca y el análisis de datos. Por ejemplo, nuestra quesería artesanal italiana puede utilizar estos avances para mejorar todos los aspectos de su presencia en Internet, desde el contenido y las imágenes hasta el lenguaje y el diseño.

En general, la IA generativa multimodal y multiagente tiene el potencial de cerrar las brechas de contenido, conocimiento y tecnología que las grandes empresas suelen tener con respecto a sus homólogas más pequeñas. Este cambio representa una oportunidad única para las pymes, cuya agilidad inherente les da una ventaja a la hora de adoptar e innovar con la IA. No es descabellado, entonces, prever un mercado futuro en el que la profundidad de los recursos corporativos no sea el determinante inequívoco del éxito.