Publicidad > Latinoamérica | COLUMNA ESPECIALIZADA
Redacción Adlatina |
Gabriel Marin, chief technology officer de COR, responde aquellos interrogantes que no pueden faltar para escalar con inteligencia artificial en una agencia creativa.
La inteligencia artificial generativa está transformando la manera en que las agencias creativas operan. Mientras muchas empresas ya están adoptando esta tecnología, pocas se detienen a analizar si están realmente preparadas para escalar su operación con agentes inteligentes.
La integración de la AI no solo es una decisión tecnológica, sino estratégica y operativa. Si bien puede multiplicar la eficiencia, también puede aumentar los errores si no existe una infraestructura adecuada.
¿Qué procesos se pueden escalar con AI en una agencia creativa?
Con el uso de la inteligencia artificial, las agencias pueden escalar diversos procesos operativos clave como:
Producción y validación de contenido creativo: Generación de borradores de copy publicitario, creación de imágenes y videos cortos adaptados a distintos públicos, y análisis de manuales de marca para asegurar la consistencia visual y de tono.
Investigación y análisis inteligente: Investigación rápida sobre competidores y tendencias del sector. Dashboards con insights predictivos que permiten anticipar el comportamiento de los consumidores.
Análisis de datos para optimizar decisiones: Consolidación de datos de múltiples fuentes y análisis de rendimiento de campañas en tiempo real.
Planificación y asignación de recursos: Predicción de carga de trabajo y distribución óptima de tareas, reduciendo cuellos de botella en equipos creativos y de cuentas.
¿Cómo iniciar la incorporación de agentes de AI?
La transformación hacia el uso de AI debe comenzar con un enfoque organizado:
Diagnóstico de necesidades y oportunidades: Identificar procesos que consumen más tiempo y mapear dónde la inteligencia artificial puede agregar valor (por ejemplo, en la producción creativa o el análisis de datos).
Definir objetivos claros y medibles: Determinar qué se espera de la AI: aumentar la velocidad, mejorar la precisión o reducir costos, y establecer métricas para evaluar su impacto.
Elección de herramientas y socios adecuados: Analizar las plataformas de AI que se integren con el sistema actual de la agencia. Considerar proveedores especializados en marketing y publicidad.
Implementación por etapas: Comenzar con casos de uso específicos y medibles, recopilando feedback y ajustando las herramientas antes de una expansión a gran escala.
Capacitación y adopción interna: Entrenar al equipo en el uso de AI, mostrando resultados tempranos para generar confianza y facilitar su adopción.
Escalado y optimización continua: Expandir el uso de agentes de AI a más áreas de la agencia. Este paso requiere revisión constante de resultados y actualización de modelos.
¿Cómo proteger la información sensible?
Para proteger la información sensible o confidencial, tanto de la organización como de los clientes, es fundamental aplicar procesos de “sanitización de datos”. De esta manera, la información que debe ser preservada se reemplaza por tokens ininteligibles, para poder aprovechar el análisis de los modelos, pero sin poner en juego datos particulares, como nombres, marcas, emails, y otros.
¿Cuáles son los principales desafíos para una agencia?
Al integrar la AI, las agencias deben afrontar varios desafíos operativos y estratégicos:
Integración con sistemas existentes: Asegurarse de que los agentes de AI se conecten sin problemas con las herramientas ya utilizadas, como CRM y plataformas de medios.
Control de costos: Definir políticas claras sobre el uso de la AI, especialmente cuando la agencia maneja múltiples cuentas con presupuestos variados. El control de gastos en AI debe ser transparente y medible por cliente o proyecto.
Evaluación y comparación de agentes: Es fundamental medir la eficiencia de los agentes de AI en términos de velocidad, calidad y costo de recursos consumidos.
Control de calidad y coherencia: Evitar inconsistencias en los resultados generados por diferentes agentes de AI y garantizar la alineación con la voz de la marca.
Adopción interna y curva de aprendizaje: Superar la resistencia al cambio y entrenar a los equipos en el uso de AI, asegurando que el proceso no interrumpa la operación diaria.
¿Cómo saber si mi equipo está preparado para trabajar con AI?
La preparación del equipo es fundamental para una integración exitosa de inteligencia artificial.
El equipo debe ser capaz de identificar qué tareas repetitivas pueden delegarse a la AI, así como estar dispuesto a experimentar nuevas herramientas y adaptar sus métodos de trabajo. También deben capacitarse para entregar instrucciones claras y evaluar los resultados que entrega la inteligencia artificial.
¿Cómo medir el rendimiento de los agentes de AI?
Medir la performance de los agentes es clave para optimizar su uso y asegurarse de que están entregando valor, y esto puede encararse desde diversas aristas como la eficiencia operativa, la calidad del output, el impacto en el negocio, el costo de recursos y la productividad de cada operador.
Un agente que hoy es el más eficiente puede no serlo mañana. Medir de forma continua y fomentar la mejora interna -incluso con competencias entre equipos- asegura que la AI se mantenga como un verdadero motor de escalabilidad.
¿Cómo optimizar los costos de la escalabilidad de la IA en mi agencia?
Para optimizar la escalabilidad de la AI, es necesario:
Evaluar los modelos de AI: Comparar el rendimiento de modelos más económicos con los premium para asegurar que se están obteniendo los mejores resultados al menor costo.
Monitorear el uso de recursos: Controlar el gasto de AI por cliente, tarea y proyecto, para evitar fugas de costos invisibles.
Optimizar asignación de tareas: Asignar tareas de alto costo a agentes que ofrezcan mejor relación costo/calidad, maximizando la rentabilidad.
La inteligencia artificial tiene el poder de escalar operaciones en las agencias publicitarias de manera eficiente, siempre que se implemente de forma estratégica. Desde la automatización de tareas repetitivas hasta la optimización de recursos, la AI se convierte en una herramienta esencial para mejorar la productividad y la rentabilidad.
Sin embargo, es crucial medir continuamente su impacto y ajustar los procesos conforme la agencia crece. Solo con un enfoque disciplinado y controlado, la AI podrá ser un verdadero motor de escalabilidad para las agencias.