Dan Chapman
Dan Chapman, Global Chief Strategy Officer de UM, compartió su opinión sobre la necesidad de rechazar la simplificación excesiva en la publicidad. De acuerdo con el ejecutivo, la inteligencia artificial puede llevar a las marcas hacia la media si no se integra el ingenio humano en el proceso creativo. Chapman destacó la importancia de evitar que las marcas se vuelvan “insípidas” al usar IA, y promover la variación y singularidad.
Por Dan Chapman, Global Chief Strategy Officer UM
Para la IA resulta difícil retroceder en el aprendizaje o dejar de mutar. Esto se torna problemático porque si tú no logras establecer una diferencia en el presente, esto perjudicará a tu marca en el día de mañana, escribe Dan Chapman, de UM.
El mundo corporativo se ha obsesionado con la IA y con toda razón. Las empresas que resaltan por sus capacidades de IA tienden a obtener mejores resultados en la bolsa, atraen la confianza en su potencial de inversión futura y se las considera como más “innovadoras”.
Algunos sostienen que la automatización potenciada por la IA impulsará las eficiencias, lo cual es absolutamente cierto, lo que representa un espacio donde las marcas pueden depositar sus esperanzas. Pero sin un profundo conocimiento humano del mix, esto podría terminar siendo un detrimento para la eficacia del marketing.
Sin la influencia, la intervención y el ingenio humano, la mecánica normativa de la IA y la actual toma de decisiones en blanco y negro que se puede ver de manera omnipresente en la industria (pensemos en el concepto de “brand vs. performance”), nos enfrentamos a una amenaza existencial para nuestra industria, lo cual implica un entorno de “marcas insípidas”.
La verdad es que el mundo de la publicidad lleva tiempo simplificando cada vez más la forma en que existen las marcas, sin darse cuenta de que estamos rechazando los matices en favor de la brusquedad. Esta preocupante tendencia hace caso omiso del propósito fundamental de una marca, que es crear una “diferencia”, es decir, diferenciar un producto o un grupo de productos en la mente de los clientes actuales o potenciales.
“Una marca es una constelación en la mente del cliente”, afirma Jonah Sachs, uno de los mayores expertos mundiales en creatividad. “No es sólo un logotipo; es un mapa de significados que guía sus decisiones”.
Siguiendo con la analogía estelar de Sachs, consideremos lo siguiente: ¿tendría sentido pedir a un astrónomo que redujera la galaxia a tres puntos en una diapositiva de PowerPoint?
Tal simplificación sería en detrimento de la profunda complejidad de la galaxia. Del mismo modo, reducir una marca a términos simplistas socava su rica esencia individual.
Hemos dedicado tiempo y probado diversas plataformas de IA, y nuestra investigación en este espacio nos ha demostrado que algunas de estas parecen utilizar “algoritmos genéticos”. Estos mutan favoreciendo las tácticas exitosas y eliminando las que hayan fracasado, reflejando así los principios evolutivos darwinianos.
Aunque este enfoque es eficiente, solo resultará verdaderamente efectivo si se lo considera como una parte de un ecosistema total y, fundamentalmente, en relación con un conjunto de objetivos comerciales, de marketing actuales y futuros propios de la marca.
El éxito de una marca depende, en última instancia, de la efectividad con la que interactúa con el mundo y de cómo evoluciona en función de sus acciones y comportamientos acertados (y no acertados). Esto tiene en cuenta el panorama competitivo, las condiciones económicas, las tendencias culturales y otros factores externos (y a menudo complejos) que influyen en las interacciones con los clientes y el crecimiento de la marca.
El ingenio humano (potenciado por la tecnología) nos permite reconocer la compleja naturaleza de la existencia de una marca y cómo interactúa con el mundo, lo que es esencial para que las marcas aprovechen la IA de forma efectiva y eviten la optimización hacia lo insípido. Es una combinación que significa que no hay excusa para alejarse de la complejidad. Y, desde luego, nunca deberíamos aceptar que nos digan que “simplifiquemos”, algo de lo que nuestra industria ha sido culpable en el pasado (y sigue siéndolo).
Nunca debemos menospreciar lo que hacemos, pues devalúa nuestro arte en la publicidad. Las marcas fuertes, como Apple, Barbie y Kit-Kat, son complejas en su forma de interactuar con el mundo y tienen conexiones profundas y matizadas con las personas.
En lugar de simplificar, deberíamos utilizar la IA para ayudarnos a comprender mejor estas complejidades, utilizando la capacidad de cómputo que tenemos a nuestro alcance para estructurar los datos, encontrar las anomalías y, a continuación mediante el ingenio humano, interpretarlos con mayor precisión que nunca. En última instancia, esto nos permitirá crear una publicidad más significativa y efectiva.
El mundo publicitario necesita de una transformación urgente, donde la IA sea la protagonista y antagonista, a medida que pasamos de la era digital a la era de la inteligencia.
Un primer paso sensato sería descartar aquellos modelos y heurísticas de marketing anticuados y simplistas, empezando por el embudo del marketing. Este producto fue desarrollado en 1898 y pertenece a una época más sencilla, con lo cual 126 años después debemos avanzar hacia un modelo en el cual la capacidad de poder comprender dónde es que se ubica el embudo dentro de un conjunto más complejo de estructuras resulta ser clave para entender la compleja y bella naturaleza de una marca.
Si les estuvieran mostrando un embudo básico de ‘awareness’, ‘consideration’ y ‘purchase’, ustedes deberían preguntarse: ¿esta heurística le está haciendo realmente justicia a mi marca? ¿Este embudo pareciera ser el adecuado para aquellas soluciones y plataformas de marketing con gran capacidad de cómputo e inteligencia?
La esencia de una inteligencia mejorada ya sea humana o artificial, es la capacidad de detectar y comprender los matices, las sutilezas y las diferencias. Y así, en esta era de la inteligencia, si tú no sabes qué es lo que diferencia a tu marca, es decir en qué consiste la varianza, pues tu marketing no resultará efectivo. ¿Por qué? Porque al aplicar la IA a estrategias, planificaciones y tácticas no diferenciadoras (en las cuales las marcas recurren por defecto a las “mejores de su clase” y a las “mejores prácticas”), la IA no aprende en nombre de la marca, sino que aprende en nombre de la categoría y la plataforma.
Para la IA resulta difícil desaprender algo o dejar de mutar. Esto se torna problemático porque si tú no logras establecer una diferencia en el presente, esto perjudicará a tu marca en el día de mañana. Para “utilizar la IA” correctamente es fundamental que se emplee una heurística de marketing integral entre los estrategas más creativos, los científicos de datos más brillantes y los ingenieros de IA, y que no caigamos en la preocupante tendencia que tiene la industria de adoptar tácticas de marketing rudimentarias y comportamientos esotéricos.
Nuestro consejo a los clientes es que, antes de que los algoritmos decidan qué conservar y qué eliminar, las marcas deben entender cuáles son los mejores y los peores resultados. Esto debe ir acompañado de un sólido conocimiento de los otros posibles resultados intermedios. No puede haber más toma de decisiones binarias (blanco y negro) basadas en lo que se considera “bueno” o “malo”.
El hecho de tener en cuenta el rico patrón que existe con variables independientes e interdependientes de una marca que se combinan de forma única para afectar e impulsar un resultado único dará como resultado un “buen aprendizaje” e impulsará la futura eficacia del marketing. Este enfoque es un modelo apto para la época actual, ya que puede mapear grandes modelos de lenguaje. ¿Por qué es esto tan importante hoy en día? Porque, en este mundo, un resultado positivo hoy tiene un impacto compuesto en el conjunto de resultados de una marca en el día de mañana.
Hay una célebre frase, atribuida apócrifamente a Einstein, que afirma que el mayor invento de la humanidad es la “tasa de crecimiento anual compuesto” (TCAC). Yo diría que hoy podemos afirmar sin temor a equivocarnos que se trata de la “tasa de aprendizaje anual compuesto” (TAAC).
La TCAC requiere una previsión estratégica y táctica de la inversión para ser exitosa. Debemos adoptar el mismo enfoque con la TAAC de una marca. Las marcas en sí mismas deben comprender qué es realmente el fracaso, qué puede aprenderse del mismo y cómo puede aplicarse a una marca en general en una agenda de aprendizaje que tenga como núcleo la experimentación multivariable y sistematizada.
Promover y comprender el valor del fracaso y el riesgo no debe ser sólo un póster en una pared o formar parte de los valores de una empresa. Debe institucionalizarse en todo lo que ofrecen una marca y su agencia asociada. El fracaso es aprendizaje y es fundamental para el éxito futuro.
La principal ventaja de la gran capacidad de cálculo de la IA es que aumenta el ingenio humano. Puede ayudarnos a comprender y navegar mejor por las complejidades y sutilezas de nuestro hermoso y desordenado mundo humano.
Dado que la mecánica de la IA generativa consiste en converger hacia la media para operar según reglas y resultados normativos, el papel de la estrategia y la planificación humanas en la publicidad nunca ha resultado ser tan importante. Depende de nosotros, los humanos, rechazar las “reglas normativas” y no caer en una simplificación excesiva que ahogue la singularidad de la marca y la convierta en algo anodino.
Debemos centrarnos cada día en desentrañar la naturaleza singular y maravillosamente compleja de las marcas y en cómo estas se conectan con las personas. Nuestro nuevo grito de guerra es ¡Vayamos contra lo insípido! Debemos resistir el impulso de simplificar en exceso y pasar por alto la naturaleza matizada de una marca, a medida que la mecánica normativa de la IA se convierte en la fuerza dominante. Y sabemos que así será.
Es hora de celebrar la variación, la sutileza, la diversidad y las diferentes características que hacen que cada marca sea única. Porque al fin y al cabo lo que define a una marca es la diferencia.
