Marketing > Colombia | SIGUEN LOS ECOS DE +CTG
Pancho Dondo |
(Por enviados especiales) - En el congreso Más Cartagena, el chief analytics officer de IPG Mediabrands Latam repasó la evolución del valor de los datos en las últimas dos décadas, advirtió sobre los riesgos de la correlación mal entendida y contó cómo la industria debe reinventarse para aprovechar el verdadero potencial de la inteligencia artificial; también compartió un caso reciente de optimización de inversión y un cierre profundamente personal sobre diversidad, creatividad y el factor humano.
Ante un auditorio repleto en el congreso Más Cartagena, Baptiste Tougeron, chief analytics officer de IPG Mediabrands Latam, abrió su conferencia con una mirada retrospectiva. “Cuando yo empecé mi carrera, en 2006, todo el mundo decía que la data era el nuevo oro”, recordó. En esos años, el volumen de información era el gran tema: data mining, big data, cálculos monumentales. “Hoy ya nadie habla de volumen. Estamos en otro nivel”, afirmó.
Ese cambio de época, explicó, llevó a una segunda comprensión hacia 2010: no toda la data es útil. “El 80% de la data que generamos no está estructurada”, señaló. Y así, la industria comenzó a valorar no la cantidad, sino la “buena data”.
De los datos a la ciencia, y de la ciencia a la IA
El recorrido siguió hacia 2015, cuando el foco pasó a la capacidad de transformar datos en insights. “Ahí me enamoré de la estadística, que en la universidad odiaba”, confesó entre risas. La ciencia permitía “entregar verdad”, anticipar comportamientos y proyectar ventas.
Pero la irrupción de la inteligencia artificial lo revolucionó todo. Con deep learning, modelos avanzados y capacidad de cómputo masiva, “la ecuación data + ciencia + IA parecía el nuevo camino”. Aunque Tougeron hizo una pausa incómoda: ¿y si no fuera suficiente?
Para explicarlo, apeló a ejemplos deliciosamente absurdos pero contundentes. “La margarina es un potenciador de divorcios”, dijo irónicamente, citando una correlación de 90% entre el consumo de margarina y la caída de divorcios en un estado de los Estados Unidos. Otro caso: las importaciones de limones y la baja de accidentes de tránsito. “Esto es exactamente lo que debemos evitar: confundir correlación con causalidad”.
Ver lo que no se ve
Tougeron retomó uno de los casos clásicos de sesgos analíticos: los aviones de la Segunda Guerra Mundial que regresaban a la base con impactos de bala. “Unos ingenieros querían blindar donde veían los agujeros, hasta que otro les dijo: no, lo que hay que estudiar son los aviones que no volvieron”. Una metáfora perfecta para recordar que a veces la data disponible no es la data relevante.
Y no es historia antigua. Tougeron mencionó el caso de Adidas, que hace pocos años sobrerreaccionó a lo medible: volcó inversión masiva en digital, descuidó el branding y terminó debilitando la marca. “Nos dejamos llevar por lo que podemos medir, pero eso no significa que sea lo único que importa”.
Reinventar al equipo: del ‘equipo de Excel’ al ornitorrinco
La aceleración de la IA obligó a Mediabrands a rediseñar su estructura global de analytics. “Teníamos 70 equipos dispersos, cada uno en su mundo. Era imposible alinear”, explicó. Unificaron áreas, crearon crafts (analytics, data management & visualization, data science y audiencias) y reforzaron los centros de excelencia.
Pero el cambio mayor fue cultural. Durante años, los equipos analíticos eran vistos como “la caja de herramientas”, los que resolvían un Excel o un estudio puntual. “Ese mindset se acabó. Queremos equipos proactivos, sentados en la mesa del cliente, provocando, proponiendo, siendo memorables”.
Para representarlo, eligieron una metáfora inesperada y simpática: el ornitorrinco. “Es único, versátil, poderoso, está en el agua y en la tierra… y un poco agresivo —bromeó—. Eso queremos ser: no una herramienta, sino un superpoder”.
IA: iterar, fallar rápido y volver a construir
El ejecutivo describió luego cómo desarrollaron, en apenas dos semanas, una herramienta impulsada por IA para un cliente multimarcas que buscaba optimizar inversiones. El proceso no fue lineal ni glamoroso.
“La IA no sabe calcular, analiza palabras —recordó, y agregó que los primeros intentos generaron respuestas absurdas—. Un prompt de cuatro líneas no sirve para un problema estratégico. Un prompt es un brief”. Tras iteraciones intensas, equipo multidisciplinario y prueba contra los modelos econométricos existentes, lograron reducir un trabajo de un día a menos de una hora.
El caso aplicado en Chile fue ilustrativo: la herramienta recomendaba invertir más —primer choque con el cliente— y además hacerlo fuera de la temporada habitual —segundo choque—. Finalmente, tras implementarlo, la campaña generó casi un millón de dólares adicionales con un ROI de 2:1. “No podemos quedarnos en el statu quo —afirmó Tougeron—. La IA ayuda a minimizar riesgos y a desafiar briefs”.
La creatividad que la IA no reemplaza
El conferencista comparó la irrupción de la IA con la aparición de la fotografía: lejos de matar la pintura, liberó nuevas corrientes artísticas. “La empatía la tenemos nosotros, no la IA —dijo—. Quiero que la IA me lave la ropa, no que me reemplace mis hobbies; que me quite lo aburrido para dejarme crear”.
Un cierre humano: el corazón de origami
Hacia el final, Tougeron cambió de tono. Mostró un pequeño corazón de papel. “Esto me lo enseñó a hacer una niña de tres años, ciega”, dijo. Aprender origami con ella lo marcó profundamente: nada es imposible.
Ese cambio de mindset lo acompañó en su carrera. “Tres años después me llamó Google. Jamás pensé que trabajaría ahí”. La historia también despertó en él un compromiso por la diversidad y la inclusión. “¿Cómo puedo contribuir para que ella viva en un mundo más equitativo?”, se preguntó.
Luego reveló lo esencial: “No fui totalmente honesto. Esa niña… es mi hija, Candelaria”. En la pantalla apareció una foto. El auditorio se ablandó. “Ella me reta todos los días a ser mejor persona, mejor papá. Si ella puede, todos podemos”.