Convertimos a MarTech en un chatbot. Esto es lo que hemos aprendido (hasta ahora)

El lanzamiento de OpenAI de ChatGPT hizo que todos en el mundo de la tecnología pensaran, incluidos nosotros mismos, sobre su impacto en todo. Empezamos a preguntarnos y hacer algunas preguntas importantes sobre cómo ChatGPT y tecnologías como esta darían forma al futuro del marketing, los sitios web y la experiencia del cliente. Preguntamos:

• ¿Este tipo de IA generativa reemplazará a los sitios web algún día?
• ¿Esta tecnología tendrá la capacidad de ser útil para los vendedores?
• ¿Cuáles son algunos de los casos de uso emergentes que deberíamos explorar?

Había tantas preguntas más que incluso creé una lista interna de casos de uso, haciendo una lluvia de ideas en voz alta sobre cómo podríamos usar estas tecnologías para ayudarnos a ejecutar Third Door Media, producir mejor contenido y, en última instancia, ayudarlo a usted, la comunidad de MarTech abraza no solo el cambio que representa la IA generativa pero también las oportunidades.

La mejor manera de hacerlo era ensuciándonos las manos metafóricamente y construyendo nuestro propio bot. Así lo hicimos John Blanchard, nuestro director sénior de tecnología de marketing, y yo. Creamos un índice de todas las páginas y publicaciones de MarTech.org y las integramos en MarTechBot, que se encuentra en la parte superior de ChatGPT.

Solo han pasado unos días, pero estos son algunos de nuestros aprendizajes iniciales:

A los humanos les gusta romper cosas.

Los humanos, naturalmente, tratamos de romper cosas (¿quizás para confirmar nuestros prejuicios?). Muchos usuarios nos enviaron comentarios de que debido a que MarTechBot no era perfecto o siempre correcto, no debe ser muy bueno. Es cierto que los resultados pueden ser inestables según lo que escriba en el cuadro. Pero también es cierto que ha habido cientos de conversaciones con MarTechBot, algunas de las cuales han sido hilos de preguntas múltiples con una especificidad cada vez mayor. Por ejemplo, en un solo chat, un usuario hizo estas dos preguntas seguidas y obtuvo respuestas para ambas:

• ¿Cuáles son las consideraciones clave antes de realizar una auditoría completa de tecnología de marketing?
• ¿Cuáles son las preguntas clave para hacer a las partes interesadas internas?

Hablando de eso, descubrimos un error que arroja un "error de token". Sabemos por qué sucede, pero aún no podemos solucionarlo. ¡Manténganse al tanto!

Nadie parece saber cómo funciona realmente todo esto.

Esta es nueva tecnología. Nadie parece tener un modelo mental completo de lo que estas nuevas herramientas son capaces de hacer, o cómo funcionan exactamente.

No es un motor de búsqueda, a pesar de sentirse como tal.

Escuché a Baratunde Thurston en el podcast de Pivot decir que puede parecer que estás lanzando hechizos cuando usas estas herramientas. El tiene razón. Las herramientas de IA generativa se están convirtiendo rápidamente en una unidad "mecánica", brindándome capacidades y poder que todavía estoy descubriendo y aprendiendo a usar.

Pero esos poderes vienen con algunas advertencias reales. Una es que no entendemos exactamente por qué los modelos de lenguaje y los bots responden de la forma en que lo hacen. Con un gran poder viene una gran responsabilidad (¡y un requisito para leer detenidamente y verificar su trabajo!).

MMM, que?

Aquí hay un ejemplo real. Un usuario le pidió a MarTechBot: "¿Dime qué necesito saber sobre MMM?" y obtuve lo siguiente:

AI: Marketing Mix Modeling (MMM) es una técnica utilizada por los especialistas en marketing para medir el impacto de la publicidad y las promociones en todos los canales mientras se controlan los factores externos fuera del control de una marca, como la inflación o la confianza del consumidor. El objetivo de MMM es ayudar a los líderes de marketing a planificar futuros gastos de marketing y medir el rendimiento de inversiones pasadas. MMM se puede utilizar de tres maneras: como marcador de puntuación, para mostrar el impacto general incremental que las inversiones de marketing están teniendo en el negocio en general; como pronosticador, para predecir el resultado que tendrá el aumento o la reducción de los presupuestos de marketing en la contribución de marketing al presupuesto general; y como entrenador, para sugerir cambios en las inversiones de marketing actuales que mejoren el rendimiento. MMM es una capacidad de medición central que ofrece una oportunidad significativa para aumentar los rendimientos de las inversiones en medios, pero los modelos requieren una reevaluación constante para brindar los beneficios esperados de manera constante.

Esa misma consulta en ChatGPT obtuvo :

MMM puede referirse a diferentes cosas, dependiendo del contexto. Aquí hay tres posibilidades:

MMM como abreviatura financiera:

MMM es el símbolo bursátil de 3M Company, una corporación conglomerada multinacional que produce una amplia gama de productos, que incluyen cinta adhesiva, productos médicos y artículos de oficina. La empresa cotiza en la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE).

MMM como criptomoneda:

MMM Global es una autodenominada "comunidad de personas que se brindan ayuda financiera entre sí sobre el principio de gratuidad, reciprocidad y benevolencia". Fue fundada en 2011 por Sergei Mavrodi, un empresario ruso, y supuestamente opera como una red descentralizada de igual a igual. MMM Global utiliza su propia criptomoneda, llamada MMM Coin, como medio de intercambio dentro de la comunidad.

Vale la pena señalar que MMM Global se ha asociado con múltiples esquemas piramidales y esquemas Ponzi a lo largo de los años, y se ha enfrentado a acciones legales en varios países.

MMM como abreviatura de mensajes de texto:

En los mensajes de texto y la comunicación en línea, MMM se puede usar como una abreviatura de "mmm-hmm", que es una forma de indicar acuerdo o reconocimiento. También se puede usar para transmitir una sensación de aprecio o disfrute, como en "¡MMM, esta pizza es deliciosa!"

Bard me dio este resultado:

MMM significa Compañía 3M. Es una corporación conglomerada multinacional estadounidense con sede en Maplewood, Minnesota. La cartera de tecnología diversificada de la compañía incluye productos industriales, de seguridad y de consumo. 3M tiene más de 90.000 empleados y opera en más de 70 países.

Y un montón de otra información sobre 3M. Te dan la imagen.

¿Significa eso que MarTechBot está efectivamente "pre-solicitado" porque lo entrenamos en el contenido de MarTech.org? Creo que sí. Las implicaciones de que el contexto importa y las indicaciones marcan la diferencia son salvajes de contemplar. Tiene sentido lógico que MarTechBot responda de esta manera, pero, de nuevo, no hubo mensaje, solo las letras MMM. Salvaje.

Las personas aún no están seguras de cómo usar ChatBots generativos

No solo no entendemos realmente cómo funcionan estas cosas, sino que la gente tampoco está segura de qué hacer con ellas.

Las interacciones óptimas parecen ser experiencias de aprendizaje de múltiples capas. Escribir “estrategia SEO” es simple, pero sin matices. En cambio, se extrae más valor al ser más específico. “Dame una estrategia de SEO para una pequeña floristería ubicada en Portland. Tenemos un pequeño programa de influencers y un blog regularmente”, lo que probablemente arrojará resultados más útiles. Hacer preguntas de seguimiento puede ayudar a refinar y afinar los resultados. Una vez más, no es un motor de búsqueda. Es algo diferente. Casi alienígena.

Cuanto más experimento, más profunda es la madriguera del conejo. Ayer, utilicé un mensaje para crear un cuestionario para mí mismo, probando mis conocimientos de SEO. Hoy, usé un aviso para practicar mis habilidades de venta al simular una conversación con un CMO de una marca nacional a quien estaba tratando de convencer para probar mi plataforma ficticia de software de análisis.

Las implicaciones de esto son increíbles. Bill Gates podría tener algo aquí cuando habla de que la IA reemplazará a los maestros.

A medida que los humanos aprendamos a usar (y vivir con) estas herramientas, surgirán nuevos casos de uso, y surgirán rápidamente. Anteriormente escribí sobre la idea que tuve de crear un cuestionario de autoevaluación y simular un argumento de venta. Hoy, usé Google Bard para crear una calculadora Javascript simple que me ayudara a pensar en diferentes escenarios de correo electrónico y luego creé una lista de verificación de inicio de podcast interactivo.

Las posibilidades son infinitas.

¿Hacia dónde desde aquí?

Para ser franco, una de las razones por las que construimos MarTechBot fue para crear conciencia sobre MarTech.org. En cambio, se ha convertido en una colaboración contigo, la comunidad de MarTech. Los comentarios han sido mixtos. Algunos están agradecidos de que hayamos lanzado MarTechBot, y otros están frustrados con el error del token o con lo lento que es el bot en comparación con ChatGPT. Cada comentario es valioso de cada uno aprendemos y crecemos. Las alegrías de lanzar algo beta, ¿verdad?

Estamos buscando formas de mejorar el bot y queremos sus comentarios. Pruebe MarTechBot y encuentre el formulario de comentarios en esa misma página. Espero escuchar de usted.

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