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Lo Que Pienso: Cómo Usar la IA Generativa para Análisis
Feliz Día del Padre a todos los que cumplen ese rol en la vida.
Hoy, respondamos esta pregunta, que fue el tema de un taller que di en la Cumbre de Analítica de Marketing:
¿Podemos usar la IA generativa para análisis?
No.
Nos vemos la próxima semana.
Parte 1: Por qué la IA Generativa Tiene Dificultades con la Analítica
Solo estoy bromeando, por supuesto. Pero incluso en esa broma hay un grano de verdad.
El grano de verdad es este: la IA generativa no puede hacer cálculos matemáticos. Fundamentalmente, la arquitectura subyacente que impulsa herramientas como ChatGPT es incapaz de hacer cálculos, de la misma manera que una licuadora es incapaz de freír un bistec en sartén.
No importa cuán sofisticada sea la licuadora, nunca freirá un bistec en sartén. ¿Puede cocinar un bistec? Claro, convirtiéndolo en un puré y calentándolo por fricción. ¿Querría comerlo así? Probablemente no.
De la misma manera, un motor de predicción de tokens —que es lo que es la IA generativa— no realiza cálculos. Aquí está el porqué.
El lenguaje, el lenguaje que hablamos y escribimos (y hablar surgió mucho antes que escribir) es inherentemente una tarea probabilística y predictiva. Nosotros, los seres humanos, somos motores de predicción; nuestros cerebros intentan constantemente evaluar si algo es bueno o malo, si estamos en peligro o no.
Se necesitaron casi 100.000 años de evolución para que pasáramos de hablar a hacer matemáticas, porque las matemáticas no son lenguaje. Las matemáticas no describen, no de la misma manera que el lenguaje. Son de naturaleza simbólica. El número 3 es un símbolo que representa tres cosas, y realizamos cálculos deterministas con números.
Se necesitaron otros 30.000 años para que surgieran formas superiores de matemáticas, como la geometría y la aritmética, porque las matemáticas son muy diferentes del habla. De hecho, de forma algo entretenida, las matemáticas y la escritura aparecieron aproximadamente al mismo tiempo, hace unos 5.000 años. Eso demuestra cuánta más cognición implica la matemática que el habla.
Todo esto para decir que las matemáticas y el lenguaje no son lo mismo. Las herramientas de IA generativa son herramientas de lenguaje; está literalmente en el nombre de Modelos de Lenguaje Grandes.
Y la raíz de la analítica es la matemática, desde la suma simple hasta ecuaciones matemáticas muy complejas. La IA generativa simplemente no está a la altura de esa tarea, por lo que no puede simplemente entregar sus datos a ChatGPT y darlo por terminado, a menos que no le importe particularmente si la respuesta es correcta o no.
De hecho, un nuevo estudio y comparativa de Google salió a la luz el otro día, mostrando que los modelos de IA generativa ni siquiera pueden leer hojas de cálculo de forma fiable.
Ahora, ¿significa eso que la IA generativa no tiene ningún papel en la analítica?
Esa es la pregunta que queremos responder hoy.
Parte 2: ¿Qué Quiere Realmente la Gente?
He pasado 31 años en marketing digital. Mi primer sitio web se lanzó en 1994 (dejó de existir hace mucho tiempo, lamentablemente). Y durante esas tres décadas, todas las personas para las que he trabajado han dicho que quieren análisis web robustos, análisis de marketing digital robustos. Ese fue el tema en muchas reuniones de personal, muchas reuniones con clientes.
Y todos los que dijeron eso estaban mintiendo.
Bueno, no mintiendo, pero lo que querían y lo que pidieron son dos cosas completamente diferentes. Nadie quiere analítica. No realmente, no si somos honestos. Lo que todos quieren son respuestas, e incluso ahí, respuestas con las que estén de acuerdo o respuestas que los hagan quedar bien (o, como mínimo, que les permitan culpar a otros).
¿Es eso superficial y deprimente? Claro. Pero también es la verdad.
Además, casi nadie hace análisis, ni siquiera las personas con el título de analista en su puesto. Lo que la gente hace mayormente es la regurgitación de datos, comúnmente llamada elaboración de informes. Sacamos pila tras pila de datos, paneles de control tan sobrecargados que parecen una desesperada oferta de buffet en un casino, y a eso lo llamamos analítica.
Eso no es analítica. Eso es solo echar el camión hacia atrás y derramar datos sobre el escritorio de alguien, esperando que los clasifiquen para encontrar lo que buscan.
¿Qué es la analítica? Volvemos a la fuente aquí, a mis raíces durante 15 años de mi carrera. Analítica proviene de la palabra griega analyein, que significa desbloquear o soltar. Es tomar algo que está bloqueado y desbloquearlo. Curiosamente, en griego antiguo, era la rama de la lógica que distinguía los argumentos buenos de los malos.
No era, y no es, el proceso de volcar hojas de cálculo en el escritorio de alguien. Eso no es analítica. Eso es indigestión. Aristóteles no estaría impresionado con los descendientes modernos de su analítica.
Así que cuando hablamos de que la IA generativa haga analítica, hay un matiz. La IA generativa no puede hacer las matemáticas de la analítica, pero ¿el arte de usar la lógica para distinguir argumentos buenos de malos, el arte de tomar decisiones? La IA generativa hace eso muy bien, si le proporcionamos los materiales adecuados.
Parte 3: ¿Qué es la Analítica Hoy?
Bien, ¿qué es la analítica hoy? Dejando de lado la charla superficial, ¿cómo hacemos algo productivo aquí?
Primero tenemos que empezar por distinguir los diferentes tipos de analítica. Hace mucho tiempo, propusimos el Modelo de Madurez de Analítica de Marketing, que es una jerarquía:
- Analítica descriptiva: los datos. La información. Lo que sucedió. Este es el número de visitantes del sitio web o el número de aperturas de correo electrónico o el CTR. Son los números en bruto.
- Analítica diagnóstica: el porqué. ¿Por qué vimos los números que vimos? ¿Cómo explicamos lo que sucedió? El tráfico del sitio web aumentó un 30%, genial. ¿Por qué? Las tasas de clics en nuestros anuncios de Google disminuyeron 150 clics esta semana. ¿Por qué?
- Analítica predictiva: ¿qué va a pasar? Una vez que sabemos lo que pasó y tenemos una buena idea del porqué, podemos empezar a predecir, a pronosticar, si los datos lo respaldan. Aquí es donde entran el aprendizaje automático clásico y la IA clásica. (Léase: no ChatGPT), para ayudarnos a pronosticar lo que es probable que suceda. La analítica predictiva ha estado en un estado complicado desde marzo de 2020 porque nuestros datos han sido un desorden debido a \<señala ampliamente a las circunstancias macro>.
- Analítica prescriptiva: ¿qué debemos hacer? Dado lo que sucedió, por qué y lo que probablemente sucederá, ¿qué debemos hacer al respecto? Aquí es donde tomamos decisiones. La analítica sin acción es distracción. Los datos sin decisiones son decoración.
- Analítica proactiva: ¿pueden las máquinas hacerlo por mí? En 2018, cuando Katie Robbert y yo fundamos Trust Insights, esto era en gran medida teórico, la cúspide imaginaria de la analítica. Hoy, con la IA moderna y la IA agéntica, realmente se puede tener analítica agéntica.
Cuando se trata de demostrar el valor del marketing, cuanto más profundo estés en la jerarquía, más valor estarás desbloqueando. Si solo haces analítica descriptiva, básicamente estás mirando todo el tiempo por el espejo retrovisor. Eso está bien siempre y cuando el camino no tenga curvas ni obstáculos, pero si los tiene, lo pasarás mal.
A medida que avanzas en el Modelo de Madurez de Analítica de Marketing, dedicas menos tiempo a ver lo que sucedió y más tiempo a averiguar lo que debería suceder, hasta que llegas a un punto en el que tomas decisiones o incluso las delegas a las máquinas.
Un ejemplo de analítica proactiva es un flujo de trabajo de IA donde una automatización ingiere datos de Google Ads, determina qué anuncios tienen un rendimiento inferior, cuáles tienen un rendimiento superior, genera nuevos anuncios que son experimentos sobre los anuncios con rendimiento superior, los despliega en el mercado y, básicamente, opera de forma autónoma. Las cinco capas del Modelo de Madurez de Analítica de Marketing están en juego en un sistema así.
Aquí está el problema. Casi todo el mundo, como el 95% de todas las empresas y personas, está estancado en la analítica descriptiva, en el mejor de los casos. Están atrapados haciendo informes y paneles de control, y esto lleva tanto tiempo y es tan doloroso que las partes interesadas no utilizan los datos para nada. Escuchan el informe o asienten ante el PowerPoint y toman decisiones por instinto que habrían tomado de todos modos sin ningún dato.
Bueno, ahora que estamos completamente deprimidos, hablemos del papel de la IA generativa para ayudarnos a dejar de ser camioneros de volcado de datos.
Parte 4: El Papel de la IA Generativa en el Modelo de Madurez de Analítica de Marketing
De las cinco etapas del modelo de madurez, la IA generativa no debería tocar dos de ellas: descriptiva y predictiva. ¿Por qué? Estas capas son en gran parte matemáticas, y las matemáticas es mejor dejarlas para el código tradicional y las herramientas de análisis. La IA generativa puede ayudarnos a crear las herramientas para hacer las matemáticas, pero no debería hacer las matemáticas por nosotros.
Las otras tres capas —diagnóstica, prescriptiva y proactiva— son ideales para la tecnología de IA generativa actual porque ahí es donde reside el verdadero análisis: determinar argumentos buenos de malos, lógica, explicación y lenguaje.
Aquí hay un ejemplo. Supongamos que tenemos algunos datos descriptivos, como el tráfico del sitio web. Observamos los datos de nuestras herramientas de análisis web, miramos las páginas que visitaron las personas, sus datos demográficos básicos y de intereses, y sabemos lo que sucedió. Pero, ¿sabemos por qué?
Si nos tomamos el tiempo de describir lo que hicimos en nuestro marketing durante el período de los datos, si proporcionamos nuestros perfiles de cliente ideal, si recopilamos los comentarios de clientes y prospectos de formularios del sitio web, redes sociales, registros del centro de llamadas, etc. —todos los datos cualitativos que los analistas tienden a no procesar— y lo proporcionamos junto con los resultados finales de los datos, la IA generativa hará un trabajo muy creíble al darnos una explicación de lo que sucedió.
Su habilidad para la inferencia entre grandes conjuntos de datos no estructurados no tiene igual. Es el caso de uso ideal para la IA generativa. Le entregamos conclusiones de datos y mucho contexto, y muy a menudo puede hacer conexiones y extraer conclusiones que nosotros no podemos ver, porque no podemos retener tanta información en nuestra cabeza.
A partir de ahí, una vez que sabemos lo que sucedió y por qué, podemos tomar una decisión sobre si los datos son lo suficientemente fiables para pronosticar. Si lo son, usamos la IA generativa para generar el código necesario para hacer pronósticos. La IA generativa no puede pronosticar números y tendencias, pero sí puede construirnos las herramientas para hacerlo, y a un costo muy bajo.
Por ejemplo, podría ver que nuestro tráfico en redes sociales puede pronosticarse porque es estacional y cíclico, así que podría acudir a una herramienta de IA generativa y pedirle que me ayude a crear una aplicación en un lenguaje como Python para tomar mis datos de redes sociales y construirme un pronóstico. Podría preguntarle qué algoritmos serían los más adecuados para mis datos. Podría pedirle que ideara todo tipo de técnicas sofisticadas de pronóstico, tal vez incluso encargar un informe de Investigación Profunda.
Luego, ejecuto mi pronóstico. Si el pronóstico es estadísticamente válido (algo que le habría pedido a la IA que escribiera en mi software de pronóstico casero, pruebas de validez estadística), entonces puedo tomar el pronóstico ya elaborado y entregárselo a la IA generativa con todos mis otros datos y pedirle que diseñe una estrategia y un plan de acción. Con los datos correctos, el contexto adecuado y el pronóstico correcto, puede crear un plan claro y orientado a la acción.
Finalmente, si hay sistemas que se pueden automatizar, como Google Ads, entonces puedo hacer que la IA generativa me construya una pieza de software separada para interactuar con esos sistemas y ejecutar esa parte del plan.
Eso suena a magia, ¿verdad? No lo es, es principalmente matemáticas. Matemáticas: como magia, pero real.
¿Entonces cómo hacemos que esta magia matemática suceda? La palabra clave en esta sección es contexto. Necesitamos proporcionar a la IA generativa mucho contexto.
Parte 5: Ingredientes Analíticos para la Inteligencia Artificial
¿Cómo reunimos todo ese contexto? Comenzamos con el Marco 5P de Trust Insights, que forma parte de nuestro Kit de Estrategia de Marketing Preparado para IA (¡gratis!).
Las 5 P son:
- Propósito: ¿qué estamos haciendo y por qué?
- Personas: ¿quién lo está haciendo?
- Proceso: ¿cómo lo hacemos?
- Plataforma: ¿con qué lo hacemos?
- Rendimiento: ¿lo hicimos?
En el contexto de la analítica habilitada por IA, primero necesitamos saber qué estamos haciendo y por qué. ¿Cuál es el objetivo final de nuestra analítica? Decisiones. Acciones. Hacer cosas. Entonces, ¿qué decisiones debemos tomar? ¿Qué acciones debemos emprender? Si no sabemos eso, el resto de este proceso no importa.
Cuando Katie y yo enseñamos esto en nuestros talleres, ella a menudo guía a la gente a través de ejercicios de historias de usuario, haciéndoles completar historias de usuario. Las historias de usuario son oraciones sencillas de tres partes al estilo mad-lib:
Como {rol}, necesito {tarea} para que {resultado}.
Por ejemplo, usemos el Boletín Casi al Día. ¿Cómo construiría una historia de usuario para mí mismo como el principal interesado? Podría decir:
Como editor del Boletín Casi al Día, necesito medir las tasas de apertura y clics de mi boletín para poder ver cuán comprometida está mi audiencia.
Es claro y sencillo entender lo que quiero hacer. A partir de esto, puedo extrapolar toda mi estrategia de análisis. Necesito medir las tasas de apertura y clics en mis correos electrónicos para medir la participación (propósito). Necesito una plataforma de email marketing que mida las aperturas y los clics, y alguna forma de rastrearlo (plataforma). Soy yo quien hace el trabajo (personas). Necesito formas matemáticamente sólidas de medir este tipo de cosas (proceso). Y si puedo medirlo con precisión y responder a la pregunta de si la gente está comprometida, habré cumplido el propósito (rendimiento).
Tener todo esto escrito tiene sentido no solo para mi propia claridad, sino que es un bloque de conocimiento (información preestablecida) que puedo usar con IA generativa. Proporcionar este tipo de conocimiento ayuda a la IA a comprender cómo interpretar los datos que le damos.
Probablemente también querría explicar por qué existe este boletín, el contexto que lo rodea. El propósito del boletín (que en última instancia es vender cosas como libros, cursos, charlas/conferencias y servicios de consultoría). Lo que sé sobre sus lectores. Todo eso es información fundamental que debería tener disponible para la IA generativa.
Una vez que hayamos establecido esta base, podemos empezar a movernos hacia la analítica descriptiva. Puedo mirar mi plataforma, Substack, y ver qué datos están disponibles en ella. Hay bastante, incluyendo la capacidad de exportar archivos CSV de cosas como mis tasas de apertura y clics, o incluso exportar datos individuales de apertura. Esto es una mina de oro de datos, pero está en formato bruto y es gigantesco.
¿Entonces qué hacemos? Ciertamente no lo ponemos en el chat. La peor idea de la historia. No, tomamos una pequeña muestra y se la damos a la IA generativa y le pedimos que nos ayude a escribir software para procesar los datos. Y aquí es exactamente donde nuestras historias de usuario y las 5 P nos ayudarán brillantemente. Le damos la historia de usuario a la IA generativa, le pedimos que nos ayude a construir algunos requisitos para el software para procesar nuestros datos de ejemplo, y le pedimos que nos haga preguntas hasta que tenga suficiente información para crear los requisitos.
Luego le pedimos un plan de trabajo para construir el software.
Luego le pedimos que siga el plan de trabajo y construya el software. Herramientas como el nuevo Jules de Google incluso pueden hacer esto de forma autónoma, lo cual es asombroso de ver. El truco es que tenemos que dedicar la mayor parte de nuestro tiempo a los requisitos y hacerlo bien.
Y si quiere ir por la ruta de súper baja tecnología, puede hacerlo. Toma capturas de pantalla de tus paneles de control y software de análisis existentes y proporciónalas a la IA generativa. Lo que hay en herramientas como Google Analytics son datos terminados y procesados: un gráfico de líneas ya ha hecho el procesamiento de datos por nosotros.
Aquí hay un análisis de analítica descriptiva de los datos de mi boletín:
Una vez que hayamos terminado nuestro análisis descriptivo, podemos pensar en la analítica diagnóstica. ¿Qué necesitaría saber la IA generativa para inferir por qué el rendimiento de nuestro boletín es como es? Ciertamente, el texto de los propios boletines ayudaría, o al menos, los temas principales de cada uno. Cualquier tipo de retroalimentación cualitativa o cuantitativa sería excelente, por ejemplo, comentarios de suscriptores o datos de encuestas. Nuestro perfil de cliente ideal de quién se beneficiaría más de mi boletín sería bueno tenerlo, algo que Katie ha construido para mí (y descarada publicidad, algo que construimos para los clientes).
Todo ese contexto ayudará a la IA generativa a comprender mejor nuestra situación y explicar por qué vemos los resultados que vemos en los datos. Cuantos más datos relevantes, mejor. (¡La palabra clave aquí es relevante!)
A partir de ahí, podemos examinar si los datos tienen suficiente ciclicidad y estacionalidad para pronosticar. Al igual que con la analítica descriptiva, la IA generativa no puede hacer esto, pero sí puede construir el software necesario para realizar esta prueba estadística. Hablaríamos con la IA y describiríamos lo que queremos hacer: primero, construir las herramientas necesarias para determinar si nuestros datos pueden ser pronosticados en absoluto, y luego, si es posible, construir el software de pronóstico.
Una vez que tengamos nuestro pronóstico, si es posible, entonces podemos pasar a la analítica prescriptiva. E incluso saber que un pronóstico no es posible es información útil. Podemos proporcionárselo a la IA generativa junto con todos los demás datos que hemos acumulado y decir: “mira, nuestros datos son tan irregulares que no se pueden pronosticar. Dado esto, ¿cómo podemos construir una estrategia de marketing?” O algo por el estilo.
Hacemos que la IA generativa construya la estrategia y el plan para lograr nuestros objetivos.
Aquí hay un ejemplo de lo que la IA me ayudó a construir, un plan trimestral muy atractivo:
Finalmente, cuando pensamos en la automatización, si podemos obtener los datos de nuestros diversos sistemas, si podemos recopilar las indicaciones que usamos y que funcionaron, si podemos vincularlo todo en un flujo de trabajo, podemos construir eso en un sistema de automatización de flujos de trabajo como Cline o n8n, y luego entregarle los nuevos datos (lo que aún podría requerir un buen arrastrar y soltar a la antigua, dependiendo de su pila de MarTech) y regenerar nuestra estrategia de marketing y plan de trabajo cada vez que lo necesitemos —analítica agéntica, si se quiere—.
Parte 6: Conclusión
La IA generativa puede ayudar absolutamente en el proceso de transformar datos en decisiones, de convertir la analítica en acción. No puede hacerlo por sí sola. No puede hacer matemáticas y no debería permitírsele intentarlo. Pero sí puede ayudarnos con los procesos de elaboración de informes, obtención de información y planificación basados en los datos finalizados que le proporcionamos.
Si el uso de la IA generativa puede ayudar a las personas a pasar de crear software obsoleto a tomar decisiones, entonces nos lo debemos a nosotros mismos, a nuestros datos y a nuestras empresas. Durante demasiado tiempo, hemos dado a la analítica solo de palabra porque somos fundamentalmente malos usando nuestros datos, pero la IA generativa reduce esa excusa. Podemos, y debemos, usar nuestros datos.
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