Lo viejo vuelve a ser nuevo: las transformaciones digitales y las lecciones para la IA

Desde mediados de la década de 1990, el mundo ha experimentado varias transformaciones digitales que han tenido un profundo impacto en la sociedad, el marketing y la investigación de mercados. Estas incluyen Internet y el correo electrónico, los motores de búsqueda, las redes sociales, la tecnología móvil, la computación en nube, los macrodatos y la analítica y, más recientemente, la inteligencia artificial. En este artículo, me centraré en Internet y el correo electrónico, las redes sociales y los dispositivos móviles, y estableceré paralelismos con nuestra experiencia actual con la IA.

La intención aquí es explorar los paralelismos entre las preocupaciones a las que se han enfrentado los consumidores y los especialistas en marketing durante el auge de Internet, el correo electrónico, las redes sociales, los dispositivos móviles y, ahora, la IA. A medida que nos adentramos en esta nueva era de la IA, podemos aprender valiosas lecciones de las transformaciones digitales del pasado que pueden guiar nuestros enfoques actuales en materia de marketing e investigación de mercados.

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Mis experiencias personales

Internet y correo electrónico
Como alguien que trabajaba en informática académica a mediados de la década de 1980, fui uno de los primeros usuarios del correo electrónico, principalmente para la comunicación entre universidades. En aquella época, enviar un correo electrónico requería tanta codificación que una simple llamada telefónica podría haber sido más eficiente, pero usar esta nueva e innovadora forma de comunicación me producía cierta emoción.

Cuando empecé mi negocio de investigación de mercados en 1991, el uso del correo electrónico se estaba generalizando. Sin embargo, aún recuerdo los días en que imprimía, encuadernaba y enviaba físicamente por correo los informes de investigación de mercado. Estar frente a la máquina de fax, enviar las páginas una por una y enviar copias impresas encuadernadas de los informes a través de FedEx era un proceso laboriosamente largo.

Entre 1998 y 2000, mientras vivía en Australia con mi familia, el correo electrónico e Internet ganaron terreno rápidamente. Cuando regresamos a los EE. UU. a mediados del 2000, el mundo empresarial se había transformado. Se acabó la impresión, el envío de faxes o el envío: los informes se enviaban por correo electrónico, lo que nos ahorraba una enorme cantidad de tiempo.

Sin embargo, esta nueva conveniencia generó preocupaciones. ¿La conexión a Internet duraría lo suficiente como para enviar archivos importantes? ¿Qué pasa si la información confidencial se envía al destinatario incorrecto? ¿Y apreciarían los clientes recibir los informes en formato digital cuando estaban acostumbrados a realizar presentaciones impresas y pulidas?

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Redes sociales
El auge de MySpace, Facebook, YouTube y Twitter entre 2004 y 2006 marcó el comienzo de una nueva era de interacción digital. A finales de la década de 2000, el marketing en redes sociales estaba surgiendo y, como participante activo en las organizaciones de marketing locales, asistía a eventos mensuales en los que se hablaba con frecuencia sobre las redes sociales.

Recuerdo el entusiasmo cuando los especialistas en marketing con visión de futuro discutían cómo aprovechar estas plataformas para el marketing. Sin embargo, rápidamente surgieron preocupaciones, preocupaciones que siguen siendo relevantes hoy en día: ¿Queríamos vivir nuestras vidas en público en Internet? ¿Qué pasa con la privacidad, el hecho de compartir en exceso o las publicaciones o comentarios de amigos y familiares que pueden resultar embarazosos? ¿Qué parte de nuestro ser personal debemos revelar a nuestras redes profesionales? ¿Y los profesionales del marketing tenían que utilizar personalmente las redes sociales para participar eficazmente en el marketing en redes sociales?

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Móvil
Las décadas de 1990 y 2000 vieron la introducción de varias marcas de teléfonos móviles, y el iPhone hizo su debut en 2007. Pronto aparecieron las aplicaciones móviles y el rastreo por GPS, lo que cambió radicalmente la forma en que interactuábamos con la tecnología. Recuerdo que mis primeros teléfonos móviles se calentaban durante las llamadas, ¡lo que me preocupaba por el cáncer cerebral! A pesar de las molestias ocasionales, aprecié la movilidad y la comodidad que sentía cuando tenía cobertura.

Sin embargo, había preocupaciones persistentes: el costo, la usabilidad, la duración de la batería, la privacidad y la naturaleza intrusiva de estar constantemente conectado. Estos problemas no restaban valor al hecho de que la tecnología móvil transformaba la comunicación, pero, de todos modos, constituían desafíos.

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I.A.
Si bien la IA ha estado con nosotros durante décadas, solo recientemente se ha convertido en un tema dominante en las conversaciones de marketing y de consumo. A estas alturas, todos los que lean esto están familiarizados con las preocupaciones que rodean a la IA, que van desde el desplazamiento laboral hasta la privacidad y las consideraciones éticas. Lo fascinante es que muchos de los desafíos a los que nos enfrentamos con la IA en la actualidad son paralelos a los que vimos en Internet, el correo electrónico, las redes sociales y los dispositivos móviles.

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Hay fuertes paralelismos en las preocupaciones entre estas cuatro grandes transformaciones digitales

Existen paralelismos significativos entre las preocupaciones que los consumidores y los vendedores han compartido en relación con estas importantes transformaciones digitales:

‍Preocupaciones de los consumidores

• Privacidad: Preocupaciones por la forma en que se recopilan, utilizan y comparten los datos personales.
• Controlar: Miedo a perder el control sobre la información personal o sobre cómo la tecnología afecta la vida diaria.
• Adaptación: El tiempo y el esfuerzo necesarios para aprender y adaptarse a las nuevas tecnologías.
• Confianza: Escepticismo con respecto a la confiabilidad y equidad de estas tecnologías, ya sea la conectividad de Internet, la precisión de las redes sociales o la transparencia de la IA.

Preocupaciones de los vendedores

• Medición de la eficacia: Desafíos a la hora de rastrear y demostrar el ROI de las nuevas tecnologías.
• Privacidad y ética: Equilibrar la necesidad de datos con las consideraciones éticas en torno a la privacidad del consumidor.
• Control sobre la narrativa de la marca: A medida que las redes sociales y la IA se afianzan, las marcas tienen menos control sobre cómo se perciben en línea.
• Coste de la adaptación: El costo de adoptar e integrar nuevas tecnologías en las estrategias empresariales.

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Aprendizajes clave de Internet, el correo electrónico, las redes sociales y los dispositivos móviles que se aplican a la IA

A medida que nos adentramos en la era de la IA, hay varias lecciones clave de las transformaciones digitales pasadas que pueden ayudar a los profesionales del marketing y a los investigadores a abordar los desafíos de la IA:

• Transparencia y confianza: El uso temprano de Internet y el correo electrónico estuvo plagado de desconfianza en torno a la privacidad y la seguridad. Al igual que en el caso de la IA, es fundamental restablecer la confianza mediante la transparencia.
• Equilibrar la personalización con la privacidad: Las plataformas de redes sociales ofrecían personalización, pero se enfrentaron a reacciones negativas por motivos de privacidad. La IA debe manejar este equilibrio con cuidado.
• Adaptación rápida: La revolución móvil demostró que los primeros en adoptar las nuevas tecnologías prosperan. Los profesionales del marketing deben adoptar la IA con rapidez para capitalizar su potencial.
• Control de cambios: Las redes sociales transfirieron el control sobre las narrativas de las marcas a los consumidores. La IA descentralizará aún más el control, y las marcas deben adaptarse a esta realidad.
• Medición de nuevas métricas: Del mismo modo que los profesionales del marketing desarrollaron nuevos KPI para las redes sociales y los dispositivos móviles, ahora deben establecer nuevas formas de medir la eficacia del marketing impulsado por la IA.
• Invertir en educación: Las empresas que capacitaron a sus equipos en marketing por correo electrónico y estrategias móviles tuvieron éxito. Lo mismo se aplica a la IA: la educación es clave.
• Experimentación y agilidad: Las redes sociales demostraron que la experimentación y las interacciones en tiempo real eran muy eficaces. La IA ofrece oportunidades similares de innovación.
• Abordar de manera proactiva las preocupaciones éticas: Ya sea que se trate de la adicción a las redes sociales o de la privacidad de los datos, las preocupaciones éticas deben abordarse desde el principio. Lo mismo ocurre con la IA para evitar posibles reacciones negativas.

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El papel de la investigación de mercado para abordar las preocupaciones de la IA

La investigación de mercado puede desempeñar un papel fundamental a la hora de mitigar los problemas de adopción de la IA. Los investigadores pueden:

• Medir la confianza de los consumidores en torno a la IA y diseñe estrategias que generen confianza.
• Pruebe y perfeccione las herramientas de IA, garantizando que ofrezcan valor y, al mismo tiempo, aborden cuestiones éticas y de privacidad.
• Desarrolle nuevas métricas para medir el impacto de la IA en la participación de los clientes y los resultados empresariales.
• Identifique los sesgos en los sistemas de IA, garantizando que los modelos de IA sean justos e inclusivos.

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Resumen

Al igual que con las transformaciones digitales del pasado, la IA brinda inmensas oportunidades y desafíos importantes. Los especialistas en marketing y los investigadores deben seguir siendo adaptables, proactivos y transparentes en sus enfoques, garantizando que la IA sirva tanto a las empresas como a los consumidores de manera responsable.

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Kirsty Núñez es el presidente y principal estratega de investigación de Q2 Insights, una firma de consultoría de investigación e innovación con alcance internacional y oficinas en San Diego. Q2 Insights se especializa en muchas áreas de la investigación y el análisis predictivo, y utiliza activamente productos de inteligencia artificial para mejorar la velocidad y la calidad de la entrega de información y, al mismo tiempo, aprovechar los conocimientos y la experiencia de los investigadores humanos.

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