Después de haber vivido y trabajado en Silicon Valley durante 25 años, he sido testigo del ritmo y el patrón del cambio tecnológico, desde los primeros días de la web hasta el auge del comercio electrónico, las búsquedas, los móviles, las redes sociales, el streaming y la computación en nube. Cada cambio tecnológico viene acompañado de ansiedad, incertidumbre, pausas y contratiempos. Pero antes de que nos demos cuenta, nos despertamos unos años más tarde en un mundo construido en torno a nuevas tecnologías y sistemas, con nuevos modelos de negocio y líderes del sector.

Ahora estamos en medio de la revolución de la IA. Están surgiendo las mismas ansiedades y preocupaciones sobre el avance. Legales, éticas, organizativas, de retorno de la inversión, lo que sea. O mejor aún. La IA no es más que otra burbuja tecnológica como el metaverso o blockchain. Pero en Silicon Valley llamamos a esto el «muro de la preocupación».

Recuerde las viejas objeciones: «Nadie pondrá su tarjeta de crédito en un sitio web», “Amazon no puede enviar juguetes para Navidad” o “¿Quién verá una película en un ordenador?”. A las empresas de Silicon Valley les encanta el «muro de la preocupación». Mientras otras dudan, formando grupos de trabajo y comités, construyen nuevos modelos de negocio, procesos y plataformas.

Entonces, ¿qué lecciones podemos aprender de cómo las empresas de Silicon Valley se mueven, adoptan y lideran transformaciones en mercados tecnológicos en rápida evolución? ¿Y cómo podemos utilizar esas lecciones para motivar a las personas de las organizaciones a comprometerse con la IA?

Segunda lección: centrarse en los costes antes que en el crecimiento

En tiempos de incertidumbre, hay que centrarse primero en los costes y la eficiencia, y luego en el crecimiento. Un hecho poco conocido: las grandes transiciones tecnológicas, como la computación en nube, la web móvil y la búsqueda de pago, se produjeron a menudo durante las desaceleraciones económicas. Cuando las organizaciones se enfrentan a la incertidumbre financiera, se interesan más por las tecnologías que reducen costes y mejoran los márgenes.

Cuando queda claro que un proyecto piloto de IA reduce significativamente los costes en áreas como la producción creativa, el diseño digital o la automatización de medios, resulta más fácil persuadir a los ejecutivos y a los consejos de administración para que aprueben las iniciativas de IA. Para un importante cliente mundial, estamos creando un nuevo proceso de publicidad en vídeo con IA que permite producir anuncios web de alta calidad de forma más rentable y rápida. Una vez demostrada la rentabilidad, podemos centrarnos en utilizar esas innovaciones para impulsar el crecimiento.

Tercera lección: Reimaginar todo - Soñar a lo grande

Los emprendedores de Silicon Valley utilizan sus MVP y casos de uso iniciales para aprender primero sobre un problema concreto, pero al mismo tiempo utilizan esa experiencia para imaginar un mayor potencial para sistemas y operaciones empresariales más amplios. Con cada proyecto piloto, se empieza a ver cómo las tecnologías de IA afectan a un área funcional definida con precisión, pero también cómo la tecnología puede aplicarse a sistemas de marketing y procesos empresariales completos.

Por ejemplo, con Serviceplan Generate.AI, la herramienta de IA generativa de nuestra agencia para la generación de imágenes, patentada y que cumple la normativa GDPR, la IA puede integrarse en los procesos de creación. Pero a medida que empiece a considerar la conexión de esas imágenes generadas por IA con los canales de medios y la optimización creativa, podrá ver el potencial de una mayor eficiencia y escala en todo el ecosistema de medios.

A medida que se adquiere experiencia, se pueden aplicar múltiples técnicas de IA en todo el ecosistema de marketing de una empresa, lo que ofrece mayores oportunidades de compromiso con el cliente.