¿Qué hay detrás de la cortina de MarTechBot?

Todos hemos experimentado el ritmo sin precedentes del cambio impulsado por la IA en los últimos seis meses. El catalizador de ese cambio fue el “acceso”.

El punto de inflexión de AI fue la decisión de OpenAI de brindar acceso gratuito y sin restricciones a ChatGPT; el resultado: 100 millones de usuarios en menos de dos meses.

Como líderes de operaciones de marketing y martech, este acceso abierto es tanto una bendición como un desafío. Cambió drásticamente nuestros planes y prioridades para 2023.

Ahí es donde MarTechBot entró en escena hace aproximadamente dos semanas. Gracias a Marc Sirkin y al equipo de MarTech por permitirme estar detrás de la cortina de MarTechBot, brindándome acceso interno a cómo se está entrenando, la tecnología subyacente y los aprendizajes en tiempo real.

Sirkin y yo discutimos las implicaciones del mensaje contextual "MMM" sobre el que publicó. Ese experimento demostró que entrenar a MarTechBot con el contenido de este sitio daría como resultado respuestas personalizadas para los especialistas en marketing. El resultado era esperado pero impresionante sin embargo. Y llevó a una mayor reflexión. Estas son algunas de las ideas con las que me fui.

• Empezar ahora. Aprender a entrenar un bot de IA utilizando un modelo de lenguaje específico de la empresa debe estar en la parte superior de su lista de tareas pendientes para 2023. Puede que no se lance al público, pero los beneficios potenciales exigen que todos empecemos a tomar medidas tangibles ahora.
• Efecto ecocámara . Ver a MarTechBot responder dentro de la burbuja de marketing y martech fue increíble, como un bebé de dos semanas que ya sabe cómo decir "mamá" y "papá". Sin embargo, las implicaciones son serias. Los sesgos pueden aparecer con la misma rapidez. En el mundo de la tecnología de marketing, ¿MarTechBot pronto concluiría que la única solución para cada problema de marketing es agregar una nueva herramienta a la pila? 🙂
• Nuevos roles de operaciones de marketing. Descubrimos que entrenar a un bot viene con todo tipo de nuevas medidas de protección. Un ejemplo es poner en práctica los límites de tokens GPT. Si bien los recuentos de palabras son una metáfora aproximada, no son equivalentes exactos debido a los bucles de retroalimentación predictivos que son la base de los modelos de lenguaje extenso (LLM). Otro ejemplo serían los nuevos roles de operaciones de contenido para editar transcripciones de texto de audio/video. Anteriormente, se habrían pasado por alto las ligeras imprecisiones producidas por los subtítulos en tiempo real. Esas imprecisiones tienen consecuencias cuando se introduce texto en los modelos de bot de entrenamiento.
• Pivotes. Si un bot se puede entrenar tan rápido para adoptar un tono de voz, ¿se puede volver a entrenar al instante? ¿Qué sucede si una marca entrenó a un bot en mensajes y tono que ahora está obsoleto debido a una nueva dirección de producto o cambio de marca?

¡Pero espera hay mas! Los siguientes son solo la punta del iceberg en lo que respecta a los nuevos desafíos de MarTech y MOps (p. ej., ¡preguntas sin respuesta!) que generó MarTechBot.

• Nueva pila sin una guía práctica. Aquellos que crean sistemas generativos de IA admiten que no entienden exactamente por qué y cómo responden de la forma en que lo hacen a veces. ¿Cómo explica un profesional de operaciones de marketing que a los clientes, el equipo ejecutivo, los accionistas, etc.?
• Equilibrio de velocidad y responsabilidad. La carrera por innovar sacará a la luz espinosas cuestiones legales, de derechos de autor y éticas. ¿Se respetarán las nuevas etiquetas de contenido como #train_on_this (o #do_NOT_train_on_this)?
• El posible resurgimiento de las "luchas internas" entre marketing y TI. En los últimos 10 años, hemos establecido algunas normas en la división de funciones/responsabilidades entre marketing y TI. Pero las herramientas de IA serán utilizadas por toda la empresa. ¿Los especialistas en marketing necesitarán renovar su asociación interfuncional con TI, o se arriesgarán a perder el acceso a conjuntos de datos importantes que TI controlará y siempre debe controlar para la empresa?
• Infusión rápida en la automatización de marketing. Como escribí y hablé en marzo, estas capacidades también impulsan la reinversión en CRM central y plataformas de automatización de marketing como la base de la pila de martech. Cubriré el impacto en la gestión de datos en la parte 2 de la serie en junio. ¿Cuánto cambiará de nuevo o se introducirá entre ahora y entonces? (¡Ya he modificado mi esquema tres veces!)

En el pasado, los proveedores y/o consultores generalmente podían ayudarnos a identificar dónde algo estaba mal en nuestras pilas. Ese no será el caso con la pila de bots de IA durante los próximos 6 a 12 meses. Tenemos que ser el operador detrás de la cortina. Empezar hoy.

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