Noticias Casi Oportunas: 🗞️ Casos de Uso de IA Generativa en Relaciones Públicas (2025-07-06)

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El 100% de este boletín semanal fue generado por mí, el humano. Verá abundantes resultados de IA en el video. Descubra por qué este tipo de divulgación es una buena idea y podría ser requerida para cualquiera que haga negocios de cualquier tipo con la UE en un futuro cercano.

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Lo que Tengo en Mente: Casos de Uso de IA Generativa en Relaciones Públicas

Esta semana, abordemos los casos de uso de IA en RR. PP. y relaciones públicas. Tuve el gran placer y privilegio de dar una conferencia magistral esta semana en la Escuela de Relaciones Públicas Tecnológicas de Ucrania, apoyando a la comunidad de RR. PP. de Ucrania. He sido un ferviente partidario del pueblo y la industria de Ucrania durante años, como lo demuestra el hecho de que el último espacio publicitario en este boletín (valorado en 25000 USD por trimestre) ha sido dedicado a United24 desde los primeros días de la invasión ilegal rusa de Ucrania.

Dicho esto, quería compartir algunos de los casos de uso de manera más amplia para que tuvieran una idea de las formas en que los profesionales de RR. PP. y los comunicadores podrían usar la IA de manera más hábil.

Antes de entrar en casos de uso específicos, haré esta afirmación rotunda en la que confío: Si usted es una empresa o un equipo de RR. PP. y no está pagando los $20 al mes por usuario para dar acceso a su equipo a herramientas de Investigación Profunda (Gemini Deep Research, OpenAI Deep Research, etc.), se ha desviado completamente del camino y está atrasado. Rara vez digo eso sobre la IA, porque es una frase muy cargada, pero en este caso es verdad. Si su equipo de RR. PP. no tiene acceso a herramientas de Investigación Profunda impulsadas por IA, está muy, muy atrasado y al borde de la irrelevancia.

Ahora, hablemos sin rodeos. Como digo en mis conferencias magistrales, existen siete categorías principales de casos de uso para la IA generativa en general, y puede aprenderlas con mucho más detalle en mi curso Casos de Uso de IA Generativa para Marketers:

Extracción: extraer datos de otros datos
Clasificación: organizar sus datos
Resumen: convertir datos grandes en datos pequeños
Respuesta a preguntas: hacer preguntas a sus datos
Reescritura: convertir una forma de datos en otra
Síntesis: fusionar datos pequeños en datos grandes
Generación: crear nuevos datos a partir de sus datos antiguos

Repasemos los casos de uso específicos de RR. PP. que enseñé en la conferencia.

Extracción

Una de las cosas más complicadas y difíciles de los sistemas públicos actuales es que los datos están literalmente en todas partes y, por lo general, en formatos a los que no podemos acceder fácilmente. La buena noticia es que los modelos de última generación de hoy también pueden “ver”, lo que se conoce como modelos de lenguaje visual (MLV).

Probablemente el MLV más conocido es Gemini de Google, pero literalmente todos los modelos de última generación tienen ALGUNAS capacidades de visión. ChatGPT y Claude pueden ver capturas de pantalla, mientras que Gemini puede procesar videos.

Lo que significa que si puede verlo, puede capturarlo.

Aquí hay un ejemplo muy simple que demostré en mi conferencia. Suponga que quería extraer datos de sus reseñas de Google Business. Claro, podría comprar software para hacerlo, y mucha gente lo ha hecho, pero ¿por qué? En su lugar, active cualquier grabador de pantalla, incluso la cámara de su teléfono, y simplemente grabe su desplazamiento por las reseñas. Luego, cargue el video en una herramienta como Gemini y pídale que transcriba exactamente lo que ve a un formato utilizable por máquina.

El prompt que suelo usar es sencillo y se parece un poco a esto:

Transcribir las reseñas de Google Business en este video a formato JSON. Las claves y valores requeridos del formato JSON son: nombre del revisor, fecha de la reseña, recuento de estrellas de la reseña, foto de la reseña (verdadero/falso), tema de la foto de la reseña (si es verdadero), respuesta del lugar (verdadero/falso), texto literal de la reseña, texto literal de la respuesta del lugar.

Si no está familiarizado, JSON es un formato de lenguaje de máquina para datos. Es uno de los formatos de datos más comunes y uno que la IA entiende especialmente bien, mucho mejor que las hojas de cálculo, porque JSON es lenguaje y no datos tabulares. Mantendremos nuestros datos en este formato por ahora porque los otros casos de uso dependen de él; al final del proceso, siempre puede pedirle a la IA que los convierta en algo más útil para los humanos, como una tabla CSV.

Para la demostración, utilicé un famoso restaurante de Kiev, Ostannya Barykada, la Última Barricada. Es una combinación única de restaurante y museo dedicado a la historia reciente de Ucrania, desde el Euromaidán y la anexión ilegal de Crimea por Rusia en 2014 hasta la actual invasión ilegal.

Si puede verlo, la IA puede ayudarlo a transcribirlo y convertirlo. Esto es increíblemente valioso, especialmente para fuentes de datos que son legendarias por bloquear cualquier tipo de raspado.

Clasificación

El siguiente caso de uso es la clasificación. Aquí es donde organizamos nuestros datos, los preparamos para su uso en otros lugares. En el contexto de Ostannya Barykada, tal vez no confiamos en cómo las personas usan sus calificaciones de estrellas. Después de todo, las personas tienen tendencia a calificar las cosas en los extremos, ya sea 5 estrellas o 1 estrella. Como negocio, me gustaría saber si las estrellas coincidían con lo que la gente realmente sentía cuando dejaba reseñas.

Así que lo que podríamos hacer es que nuestra herramienta de IA lo agregue a nuestro conjunto de datos, directamente en el archivo JSON (de ahí que lo mantuviéramos en JSON). Podría usar un prompt como este:

En el conjunto de datos JSON, use las claves y valores de review_text_verbatim para realizar un análisis de sentimientos. Califique cada reseña basándose únicamente en el contenido de review_text_verbatim en una escala de punto flotante de 1 a 5 con 2 decimales de precisión. Agregue esto al JSON como un nuevo par clave-valor llamado review_sentiment_score.

Lo que obtenemos es una buena puntuación del propio sentimiento que podemos analizar externamente. Nunca, bajo ninguna circunstancia, intente que la IA generativa haga cálculos (con una excepción). No sale bien porque es fundamentalmente incapaz de hacerlo. No puede pedirle que haga los cálculos aquí, pero puede pedirle que escriba el código para hacer los cálculos.

Resumen

Luego, tomemos nuestros datos y resumámoslos. El resumen es uno de los casos de uso más poderosos y sencillos para la IA generativa. Toma grandes volúmenes de datos y los convierte en pequeños volúmenes de datos, lo cual es muy útil para comunicar información de forma compacta.

Suponga que queríamos comunicar a nuestros interesados, los propietarios de Ostannya Barykada, cómo va su percepción pública. Ese es el trabajo de un comunicador y profesional de RR. PP., mostrar cómo su trabajo está siendo recibido por el público (el público en relaciones públicas, después de todo). Ahora tenemos puntuaciones de sentimiento, reseñas, estrellas de reseñas y tiempo. ¿Cómo podríamos hacer esto?

Bueno, primero, querríamos entender cuáles son las prioridades clave de nuestro cliente. ¿Qué le importa a un restaurador? Mesas llenas. Eso es todo. Mesas llenas, con gente pagando por la comida. Literalmente, nada más importa, porque si sus mesas no están llenas en cada turno, no está ganando dinero.

Para entender por qué nuestras mesas podrían estar llenas o no, podemos usar los datos de reseñas que acabamos de recopilar. Querríamos resumirlos con IA generativa y algo de código matemático (no se preocupe, no tiene que codificar) para poder mostrar nuestros resultados.

Aquí hay un ejemplo sencillo de prompt que podríamos usar.

Usando el conjunto de datos JSON y la biblioteca Simple Statistics JS en https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/simple-statistics/7.8.8/simple-statistics.min.js, construyamos un informe de percepción pública para los propietarios de Ostannya Barykada basado en las reseñas de Google que hemos estado analizando. El informe estará en HTML, CSS, Tailwind, y utilizará la biblioteca Simple Statistics JS (lea la documentación en https://simple-statistics.github.io/docs/ ) para calcular una media móvil tanto de las reseñas de estrellas como del sentimiento. El informe debe destacar tres cosas que el restaurante hace bien, basándose en los textos literales de las reseñas, tres cosas en las que el restaurante necesita mejorar, y debe mostrar los dos gráficos como gráficos de barras con las medias móviles como líneas superpuestas en las barras. El informe debe usar los colores de Ucrania y la fuente Noto Sans para el cuerpo del texto y Noto Serif para los títulos. Piense en lo que resonaría con un restaurador para ayudarles a tomar decisiones que llenen las mesas en sus turnos.

No estamos pidiendo a la IA que haga los cálculos. No. Estamos pidiendo a la IA que escriba el código para hacer los cálculos, porque hay literalmente miles de piezas de código útiles en bibliotecas que están disponibles gratuitamente y que pueden hacer los cálculos por nosotros, correctamente, y ponerlos en la salida. Y no somos nosotros quienes escribimos el código, es la IA. Simplemente copiamos y pegamos los resultados. Eso es lo más técnico que se pone esto.

PR report

Un resumen bastante útil.

Respuesta a Preguntas

La cuarta categoría es la respuesta a preguntas, es decir, hacer preguntas a nuestros datos. Este es el caso de uso en el que todo profesional de RR. PP. debería ser más competente. Digamos que hemos hecho nuestro análisis de Ostannya Barykada y hemos llegado a la conclusión de que necesitamos llevar a cabo una campaña de relaciones públicas para dar a conocer el restaurante. Para ello, necesitamos entender el panorama mediático de Kiev, para saber cómo el público encuentra y elige los restaurantes. Para eso, podemos usar nuestras herramientas de Investigación Profunda.

Las herramientas de Investigación Profunda son en realidad agentes de IA disfrazados. Se presentan como una herramienta de propósito único, pero lo que realmente son es una combinación de extractor, reescritor y resumidor, todo en uno. Rastrean la web e Internet público basándose en nuestras solicitudes y regresan con datos increíblemente ricos y detallados.

Comencemos con una consulta simple para comprender el panorama. Usaremos el Marco de Prompt de Investigación Profunda CASINO de Trust Insights para ayudar con esto. Como dije al principio, si su firma/agencia de RR. PP. no está utilizando un proceso como este, despídalos inmediatamente.

Aquí hay un ejemplo de prompt.

Construyamos un prompt para comprender el panorama mediático gastronómico de Kiev. Represento a Ostannya Barykada, el restaurante en Kiev, y queremos llegar a más medios y a más público para dar a conocer nuestra experiencia gastronómica única como restaurante y museo. Nuestro objetivo de investigación es encontrar hasta 10 medios de comunicación tradicionales y hasta 10 nuevos medios (YouTubers gastronómicos, Tiktokers, influencers de Telegram, etc.) en la escena de Kiev que podamos seleccionar y luego contactar. Necesitamos saber quiénes son, a qué audiencias sirven. Ostannya Barykada atiende a dos audiencias principales: ucranianos locales que aman la comida 100% de origen ucraniano (sin comida ni bebida externas de fuera de Ucrania) y turistas que buscan auténtica comida ucraniana. Usando el marco de prompt CASINO de Trust Insights, hágame una pregunta a la vez hasta que tenga suficiente información para construir el prompt CASINO completo.

Su IA elegida lo guiará a través del marco de prompt CASINO, haciéndole preguntas, hasta que tenga suficiente información para construir el prompt. A partir de ahí, lleve el prompt a la herramienta de Investigación Profunda de su elección y haga que ejecute el informe.

¿Por qué este paso extra? ¿Por qué no ponerlo directamente en una herramienta de Investigación Profunda? Porque para muchos servicios, obtiene un número limitado de informes de Investigación Profunda por mes. OpenAI, por ejemplo, en el plan Plus lo limita a 10 informes completos y 15 informes abreviados al mes. No querrá quemar esos informes escasos en consultas deficientes. Segundo, al hacer que realice este proceso, le obliga a pensar con mayor claridad sobre la tarea en general. Queremos que la IA nos ayude a mejorar nuestro pensamiento, no que piense por nosotros.

Una vez que tengamos nuestra lista de medios, podremos emitir informes de seguimiento. Podríamos querer preguntar sobre un periodista o influencer específico y cómo contactarlo mejor, a qué ángulos de propuesta es receptivo, etc.

Por ejemplo, en nuestra encuesta del espacio mediático de Kiev, encontramos medios de comunicación tradicionales como The Village Україна (Ucrania), un sitio de noticias local en Kiev. También encontramos a Yevhen Klopotenko, un influencer y foodie de YouTube e Instagram. Parece, según la investigación, un candidato principal, por lo que encargaríamos un informe de Investigación Profunda sobre él. Seguiría el mismo marco y proceso CASINO.

Reescritura

Esto nos lleva a la siguiente categoría. Supongamos que, como profesionales de RR. PP., queremos que nuestras propuestas tengan éxito. En lugar de adoptar el enfoque masivo y bombardear a cada publicación e influencer con nuestra propuesta —y mi bandeja de entrada está llena de estos—, en su lugar, elaboramos propuestas que tienen una alta probabilidad de éxito.

En nuestro perfil de Yevhen Klopotenko, preguntamos específicamente no solo qué canales tiene, sino también qué ángulos e incluso un análisis de personalidad de él basado en cómo habla y escribe en sus canales. El siguiente paso debería ser obvio: usar un modelo de lenguaje para tomar nuestra propuesta estándar y personalizarla automáticamente para él.

Comenzaríamos con nuestra propuesta genérica. Digamos que el restaurante quiere publicitar sus premiados dumplings soleados, hechos con patatas locales y crema de cebolla frita. El comunicado de prensa genérico sigue siendo útil; sin embargo, queremos adaptarlo a nuestros medios de comunicación más influyentes.

Con un prompt sencillo, tomaríamos nuestro comunicado de prensa y pediríamos a nuestra IA de elección que lo calibrara para esa persona o medio, algo así como:

Adaptemos y personalicemos el comunicado de prensa adjunto para que atraiga al máximo al influencer gastronómico Yevhen Klopotenko. Utilizando el informe de investigación, identifique qué canal sería el más apropiado para nuestras noticias, qué temas le interesan y cómo podríamos abordarlos, los tipos de lenguaje que probablemente resuenen con él, y tres ganchos y ángulos diferentes. Preste atención al lenguaje que tendrá éxito, así como a lo que debe evitar. Presente sus ángulos de propuesta en orden descendente según la alineación y el ajuste con las prioridades de Klopotenko.

Después de hacer el análisis, siga personalizando la propuesta. Esto toma una propuesta genérica que podría tener éxito o no, y la ajusta para que se adapte lo mejor posible.

Síntesis

Una de las cosas que las herramientas de IA hacen mejor que cualquier otra cosa es encontrar patrones, especialmente en fuentes de datos dispares o en datos mucho más grandes de lo que normalmente manejamos. Suponga que tenemos un cliente como Ostannya Barykada. Quieren entender el entorno general del mercado en el que operan.

¿Cómo podríamos recopilar esta información? Ciertamente podríamos, y deberíamos, repetir el proceso de extracción para obtener reseñas de restaurantes y locales competidores en la zona. Tomaríamos esos datos, los procesaríamos de la misma manera que lo hicimos para nosotros mismos, y luego compararíamos y contrastaríamos lo que funciona en otros restaurantes con lo que funciona en el nuestro.

También podríamos querer usar herramientas de RR. PP. tradicionales para recopilar cobertura sobre el mercado en el que operamos, o al menos, encargar un Informe de Investigación Profunda al respecto. Incluso podríamos querer compilar perfiles de clientes ideales para los diferentes segmentos de clientes en nuestro mercado, como los locales patrióticos y los turistas que visitan la zona.

Luego, tomaríamos todos esos datos y los introduciríamos en la herramienta de IA generativa de nuestra elección y haríamos preguntas sencillas y directas como:

¿Cuál debería ser nuestra estrategia de RR. PP.?
¿Qué cosas deberíamos hacer menos, o no hacer?
¿Qué tan bien alineada está nuestra estrategia de RR. PP. con las necesidades del cliente?
¿Qué tan bien se alinea nuestro trabajo con el público al que sirve el cliente?

La síntesis consiste en conectar los puntos, por lo que cuantos más datos podamos aportar, mejor será el trabajo de la IA. El peor error posible que podría cometer aquí en la síntesis sería no proporcionar datos y esperar que la IA pueda buscar ingenuamente en la web o ya conozca los hechos.

En la versión en video de este boletín, verá que estoy haciendo consultas de síntesis a partir del perfil del cliente ideal, el panorama mediático y la estrategia de la empresa, junto con los datos reales de reseñas de la empresa. Esta es una tonelada de datos fundamentados y basados en hechos que tienen muchas más probabilidades de dar respuestas útiles.

Generación

Llegamos a nuestro destino final, el último caso de uso: la generación. Podría pensar que esto es extraño, después de todo, ¿no es todo el propósito de la IA generativa la generación? Sí y no.

La generación es el caso de uso más débil para la IA generativa (raro, ¿verdad?) específicamente debido al Principio 4 de mi nuevo libro, Almost Timeless. El Principio 4 es: La IA no sabe cuándo está mintiendo. Si usamos la IA generativa ingenuamente, simplemente pidiéndole que haga cosas sin proporcionar una tonelada de datos, obtendremos lo que solo puedo describir como resultados hilarantemente pobres.

Que es como la mayoría de la gente la usa.

Por eso mucha gente se frustra con ella.

Piénselo. Si dos personas usan la IA generativa para crear, digamos, contenido para redes sociales para Ostannya Barykada, y una solo dice: “oye, haz una imagen de personas comiendo en el restaurante”, y la otra proporciona TODO el contexto que hemos construido hasta ahora, y luego dice: “haz una imagen de personas comiendo en el restaurante, basada en estas fotos del restaurante real, diseñada para atraer al perfil de cliente ideal, enfocada en lo que el restaurante hace mejor”, ¿quién obtendrá el mejor resultado?

No debería haber ninguna duda en nuestra mente sobre qué resultado será mejor.

Por eso la generación, como caso de uso, viene al final, porque si se apresura a pasar por los otros 6 pasos del proceso, no tendrá suficiente contexto para crear contenido potente, útil y convincente con la IA generativa. En cambio, es muy probable que cree algo mediocre, algo que no llamará la atención de nadie ni marcará la diferencia en sus campañas de comunicación.

Más allá de la generación básica, también deberíamos pensar en grande, mucho más grande. ¿Cuál debería ser la estrategia de comunicación general? ¿Qué tipo de plan estratégico a gran escala podría proporcionar a partir de todo este contexto, de toda esta información de fondo?

Preguntemos.

Basándose en toda la información de fondo proporcionada, construyamos una estrategia integral de comunicaciones de marketing para Ostannya Barykada para los próximos cuatro trimestres. Utilice toda la información que hemos acumulado hasta ahora para construir un plan estratégico (por qué estamos haciendo las cosas), un plan táctico (qué vamos a hacer), y luego un plan de ejecución trimestre por trimestre, por canal, por trimestre, con listas altamente detalladas de lo que necesitamos lograr. Fundamente el plan en los objetivos y KPI establecidos en nuestra estrategia general, y proporcione KPI para cada trimestre en el plan táctico. Proporcione métricas de éxito con cada una de las ejecuciones en el plan de ejecución para que los equipos individuales sepan qué deben medir y que se integre en nuestros KPI y objetivos.

En mi trabajo con clientes de Trust Insights, la mayoría de las veces, la gente se asombra de cómo la IA puede cubrir puntos ciegos e identificar oportunidades en las que nunca habrían pensado. Hoy, con estas herramientas, como profesional de RR. PP. podría construir una estrategia y ejecución a medida, increíble, verdaderamente personalizada y adaptada para sus clientes. El tiempo que ahorra en la construcción de los materiales (en comparación con semanas y semanas de investigación manual y cientos, si no miles de horas facturables) significa que puede ofrecer un servicio y resultados excepcionales.

Si observa los materiales que creé para este boletín y la charla que lo precedió, ¿es evidente que no sé nada sobre la industria restaurantera o la escena gastronómica de Kiev? No, lo contrario es cierto. Usando la IA, he creado materiales ricos y sólidos que CUALQUIER cliente le encantaría tener en su escritorio, y no solo para RR. PP., sino para la totalidad de las comunicaciones de marketing.

Ahí es donde la IA generativa, utilizada correctamente, realmente impulsará sus resultados. Nadie quiere otra publicación de blog sin sentido. Todos quieren conocimientos y planes de acción personalizados y adaptados que puedan poner en marcha o contratarlo para que los ponga en marcha para ellos.

Para Terminar

En retrospectiva, probablemente debería haber elegido un restaurante donde pudiera obtener una comida de cortesía, en lugar de uno en una ciudad que está a muchos, muchos vuelos de distancia, ya que esta cantidad de trabajo estaría valorada en miles de dólares. Quizás algún día, cuando termine la guerra, visite Ostannya Barykada y les entregue estos datos, y tal vez obtenga algunos varenyky gratis.

Sin embargo, el punto sigue siendo el mismo: incluso con relativamente poco conocimiento de un sector, siempre y cuando la IA sea nuestra socia y no nuestro reemplazo, podemos crear resultados asombrosamente buenos juntos.

Su desafío, si decide aceptarlo, es probar estos ejercicios que hice en este boletín para su empresa o sus clientes. Específicamente, me mantuve lo más de baja tecnología posible, usando solo un conjunto de herramientas que cuesta $20 al mes. A diferencia del número de la semana pasada, no hay una sola línea de código aquí, aparte de prompts en lenguaje natural, para ilustrar el punto de que todo esto es accesible para todos.

También subrayaré el punto que hice al principio. Utilice este boletín para evaluar sus esfuerzos actuales de RR. PP., su equipo de RR. PP. actual, su agencia de RR. PP. actual. Si no están haciendo estos requisitos básicos mínimos, entonces no está aprovechando al máximo sus esfuerzos y recursos de RR. PP. Es hora de hacer un cambio hacia una agencia o equipo más moderno que sí lo esté haciendo.

Autopromoción

Solo abordamos una pequeña fracción de los casos de uso de la IA generativa que podría aplicar en RR. PP. Enseño este contenido tanto en nuestro curso en línea como en talleres personalizados. Si desea una versión de este contenido adaptada a su agencia o equipo de RR. PP., comuníquese con el equipo de Trust Insights y podemos trabajar juntos para encontrar las opciones adecuadas para usted.

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