Um guia prático para profissionais de marketing que desejam usar a GenAI

Uma pesquisa recente da McKinsey revelou que apenas 10% a 14% das empresas implementam consistentemente a IA generativa em suas iniciativas de marketing e vendas. Por que, em uma função que aparentemente tem mais a ganhar com a IA generativa, a adoção é tão limitada? E como os profissionais de marketing podem preencher a lacuna e aproveitar totalmente esse potencial? Enquanto os profissionais de marketing tentam navegar nesse momento de transformação, parece que muitos estão tendo dificuldades para saber por onde começar. Há quatro áreas em que a TI generativa tem o maior potencial para os profissionais de marketing e quatro áreas em que ela tem o maior potencial de risco. Veja a seguir o que os líderes precisam saber sobre essas áreas e uma estrutura de como começar. Os quatro Cs da oportunidade do marketing individualizado Na minha opinião, há quatro áreas principais em que a IA generativa tem o maior potencial: Personalização, Criatividade, Conectividade e Custo de Cognição. Personalização Os consumidores anseiam por experiências autênticas que se identifiquem com suas preferências e jornadas exclusivas. E a IA generativa oferece um caminho para proporcionar isso em uma escala sem precedentes. Veja o caso da Carvana, uma plataforma digital para venda de carros usados. A empresa gerou 1,3 milhão de vídeos exclusivos gerados por IA, que ela chamou de "joyrides". Tudo no vídeo, desde os recursos visuais até a trilha sonora, foi feito sob medida. A Carvana conseguiu isso apenas com base em alguns dados básicos do cliente - como modelo, cor, ano, data de compra e local do carro - e enriquecendo-os com eventos culturais da época e do local. E a produção real? A TI provavelmente levou menos da metade de um dia de trabalho, graças à capacidade da infraestrutura de nuvem de processar 300.000 vídeos por hora. Outras marcas estão fazendo experiências com IA generativa para superar barreiras linguísticas e atender a diferentes mercados. O Spotify, por exemplo, está testando a tradução de voz orientada por IA para podcasts populares selecionados, nos quais a voz original do podcaster é mantida. A IA geradora também tem um grande potencial para melhorar as interações com os clientes, ajudando os funcionários do atendimento ao cliente a se envolverem em conversas mais personalizadas. Um estudo recente com 5.179 agentes de suporte ao cliente fornece um vislumbre desse potencial; a implementação de uma ferramenta de assistente de conversação baseada em IA para aumentar os agentes melhorou significativamente o número de consultas individuais de clientes resolvidas, além de aumentar a satisfação geral do cliente. Mas isso é apenas o começo. Os recentes desenvolvimentos na tecnologia de IA multimodal expandirão ainda mais os recursos dos chatbots conversacionais orientados por IA em termos de geração de soluções personalizadas para os problemas dos clientes. Imagine um cliente enviando, sem esforço, uma foto de um produto defeituoso para reembolso e o chatbot com IA fornecendo rapidamente orientações sobre o assunto. Uma fronteira promissora é a das personas de chatbot adaptadas a segmentos específicos de clientes. Para ter uma ideia desse potencial, basta observar o sucesso do Character.ai - o aplicativo mais popular depois do ChatGPT - que permite que os usuários se envolvam com personagens gerados por IA, sejam eles fictícios ou criações históricas. De fato, a Meta está lançando chatbots de persona orientados por IA em suas principais plataformas, com planos de permitir que as marcas criem suas próprias versões. Criatividade Um segundo caminho para aproveitar a IA generativa no marketing é a criatividade. Embora os debates sobre se as máquinas podem ser criativas continuem, está claro que a TI pode gerar resultados que são considerados criativos. Veja as descobertas de um estudo recente, por exemplo, que mostrou que o ChatGPT4 superou a criatividade de estudantes universitários de elite na ideação de novos produtos; a maioria das ideias de destaque foi gerada pela IA. Na verdade, esse resultado até ganhou prêmios criativos; uma imagem gerada por IA foi a vencedora do Sony World Photography Awards na categoria de fotos criativas Mas o verdadeiro valor da GenAI em termos de criatividade é o seu potencial para aumentar os criadores humanos. Um experimento recente com 453 profissionais que geram regularmente textos escritos como parte de seu trabalho, incluindo profissionais de marketing, mostrou que o uso do ChatGPT aumentou a qualidade e a originalidade dos textos em 18%. Da mesma forma, outro estudo mostrou que ter acesso à IA generativa aumentou significativamente a criatividade de um escritor, principalmente entre os menos criativos, com melhorias de até 26%. Esses ganhos foram obtidos com um simples treinamento. Agora, com novas ferramentas projetadas especificamente para marketing, como o Jasper, é mais fácil obter ganhos de criatividade em escala para várias tarefas de criação de conteúdo. Algumas empresas globais, como a Unilever, estão até criando suas próprias ferramentas de IA generativa para escrever conteúdo publicitário. Os profissionais de marketing também podem reimaginar completamente o que é criativamente possível graças à IA generativa. Um exemplo disso é a campanha publicitária "Masterpiece" da Coca-Cola, na qual pinturas de figuras históricas famosas e artistas emergentes foram trazidas à vida com IA generativa. A empresa até lançou uma coleção NFT com base na arte digital do anúncio, arrecadando mais de US$ 500.000 em apenas 72 horas. Conectividade A IA generativa oferece novos caminhos para que as marcas se conectem profundamente com os clientes, facilitem as interações entre consumidores e capacitem os consumidores a ter um papel mais ativo nas narrativas da marca. Um exemplo disso é a campanha Jen AI da Virgin Voyages, em que uma versão AI de Jennifer Lopez convida as pessoas a embarcarem. Como parte da campanha, os consumidores podem criar seus próprios convites personalizados usando a ferramenta Jen AI e compartilhá-los uns com os outros, levando a uma taxa de engajamento 150% maior do que em campanhas anteriores. Um potencial real, mas relativamente não utilizado, da IA generativa é a democratização da participação nos processos de marketing, pois reduz as barreiras técnicas para os consumidores. Ou seja, todo consumidor pode agora ser um designer, um contador de histórias e um influenciador. Usando modelos de texto para imagem, por exemplo, os consumidores agora podem gerar um visual sem ter nenhum conhecimento em design gráfico, abrindo novas portas para oportunidades mais amplas de cocriação com os consumidores. Um ótimo exemplo disso é a iniciativa "Create Real Magic" da Coca-Cola. Os consumidores foram convidados a participar de um concurso de geração de imagens usando uma ferramenta sob medida que permite aos consumidores criar imagens a partir de prosa. Os designs vencedores estão prontos para brilhar em palcos publicitários globais, como a Times Square, em Nova York. Mas os benefícios de tais iniciativas não se limitam aos vencedores ou mesmo aos participantes diretos. Como sugere meu artigo com Stefano Puntoni, os benefícios são amplos, não apenas para aqueles que estão diretamente envolvidos, mas também para o mercado mais amplo, pois fortalecem os relacionamentos e aumentam as intenções de compra. Custo da cognição Um dos impactos mais transformadores da TI generativa é seu potencial de reduzir significativamente o custo da inteligência. Os profissionais de marketing podem conseguir muito mais, em uma fração do tempo e do custo. Esse impacto transformador se estende por muitas tarefas cognitivas. Desde a elaboração de uma publicação no blog da empresa e a análise do feedback qualitativo do consumidor até a criação de um novo anúncio e a geração de código para um novo aplicativo da Web, a influência potencial da IA generativa é vasta. Considere os resultados de um experimento de campo recente com consultores do Boston Consulting Group (BCG). Em uma série de tarefas de consultoria realistas, como brainstorming de ideias de novos produtos, segmentação de mercado e elaboração de comunicados à imprensa, os consultores que trabalham com IA demonstraram uma eficiência notável. Em média, eles concluíram 12,2% mais tarefas e as executaram 25,1% mais rápido. Ainda mais impressionante, a qualidade de seus resultados excedeu significativamente a de seus colegas do grupo de controle, com uma classificação 40% mais alta. Alguns anunciantes já estão começando a usar a ferramenta para aproveitar os benefícios de custo na publicidade. Um exemplo disso é a WPP, a maior agência de publicidade do mundo, cujo CEO observou que a economia obtida com o uso da IA generativa na publicidade pode ser de 10 a 20 vezes maior. Os quatro Cs do risco da IA de marketing Embora a IA generativa apresente oportunidades sem precedentes, ela também está repleta de riscos. Quatro deles são particularmente urgentes e pertinentes para os profissionais de marketing, que chamo de 4Cs dos riscos de IA no marketing: Confabulação, Reação do Consumidor, Direitos Autorais e Segurança Cibernética. Confabulação Sabe-se que a IA geradora confabula - ou produz conteúdo que não é preciso - e o faz de forma muito convincente. A TI também pode gerar conteúdo tendencioso ou contextualmente inadequado. Esses resultados podem causar decisões de marketing mal informadas ou, pior ainda, manchar a imagem de uma marca aos olhos dos consumidores. Embora essas sejam preocupações genuínas, especialmente em tarefas de marketing estratégicas e voltadas para o cliente, há maneiras de mitigar esses riscos. Por exemplo, o ajuste fino de um LLM com dados específicos da tarefa ou a incorporação do aprendizado no contexto podem aumentar a adequação dos resultados da IA e reduzir o risco de confabulação. Uma abordagem ainda mais eficaz é manter a supervisão humana sobre o conteúdo gerado pela IA. Isso permite não apenas detectar e retificar confabulações, mas também alinhar os resultados com os valores e objetivos da marca. Reação do consumidor As tecnologias de IA geradoras podem levar à reação do consumidor, especialmente quando usadas para resultados de marketing individualizados que são experimentados diretamente pelos consumidores - pense em chatbots de atendimento ao cliente, materiais promocionais ou produtos criados por IA. Essa preocupação é mais acentuada em domínios tradicionalmente dependentes de qualidades humanas, como comunicação, interações sociais ou qualquer coisa que exija uma compreensão diferenciada da individualidade. Nesses domínios, enfatizar os aspectos humanos - por exemplo, sendo comercializados como semelhantes aos humanos ou feitos por humanos - pode ser uma contramedida eficaz. Quando a automação assume a liderança, ser transparente sobre a lógica também é fundamental. Afinal de contas, é menos provável que os consumidores se oporão quando acreditarem que a força motriz por trás de uma solução alimentada por IA é elevar a experiência do usuário, e não apenas cortar custos. Direitos autorais O que a IA generativa significa para a propriedade criativa? Essa não é apenas uma questão filosófica; a produção criativa gerada com IA implica riscos complexos de direitos autorais, o que poderia expor uma marca a problemas legais consequentes. No entanto, também é possível mitigar esse risco. Os profissionais de marketing devem ficar atentos aos conflitos legais que os principais desenvolvedores de IA enfrentam. Atualmente, embora o conteúdo produzido exclusivamente por IA possa estar sob proteção de direitos autorais, quando a criatividade humana é infundida com resultados gerados por IA, a proteção pode muito bem ser possível. Uma estratégia de mitigação de riscos é buscar parceiros com posturas proativas para lidar com questões de direitos autorais. Por exemplo, a Getty Images desenvolveu uma ferramenta de conversão de texto em imagem treinada exclusivamente em sua própria biblioteca criativa e oferece aos clientes uma licença padrão livre de royalties, bem como indenização ilimitada e direitos de uso perpétuos, globais e não exclusivos. Outros grandes desenvolvedores de modelos, como o Google e a Open AI, também introduziram recentemente novas políticas de indenização. Segurança cibernética A IA generativa traz novos desafios de segurança. Ela não apenas equipa os criminosos cibernéticos com ferramentas poderosas para lançar ataques sofisticados, mas também expõe as marcas a "ataques de injeção de prompt", em que as pessoas podem enganar os chatbots para que revelem dados confidenciais ou gerem conteúdo enganoso. Do ponto de vista do marketing, as ameaças se manifestam não apenas como ônus financeiro tangível - embora isso também seja formidável, com um custo médio global de US$ 4,45 milhões - mas, o que é mais crítico, como danos duradouros à reputação e à confiança da marca. No entanto, os dados recentes da IBM mostram um quadro intrigante. Os gerentes, em teoria, compreendem a gravidade da segurança cibernética na era da IA generativa. Mas a aplicação desse entendimento no mundo real continua escassa. A solução parece clara - embora seja reconhecidamente mais fácil falar do que fazer - manter-se atualizado com os protocolos de segurança cibernética para se proteger contra ameaças em evolução. Seja por meio de uma parceria com empresas de segurança cibernética estabelecidas ou da criação de conhecimento interno, o momento exige uma ação gerencial proativa. O caminho a seguir Os riscos relacionados à IA generativa são reais. Mas isso não justifica necessariamente a inação, nem exige uma abordagem geral para a IA generativa em que os profissionais de marketing assumam riscos cegamente ou evitem a TI por completo. Na verdade, uma maneira promissora de lidar com isso é uma abordagem diferenciada, na qual os profissionais de marketing identificam sistematicamente as áreas para experimentar a IA generativa e as áreas para esperar para ver. Recomendo uma estrutura de quatro etapas - a estrutura DARE (Decompor, Analisar, Realizar, Avaliar) - para avançar com a transformação da IA generativa no marketing. 1) Decompor funções. Comece reformulando as funções de marketing não como entidades uniformes, mas como um conjunto de tarefas. Considere a função de um especialista em marketing de conteúdo; ela é uma mistura de tarefas como criação de conteúdo, otimização de SEO, pesquisa de público, gerenciamento de calendário, análise de desempenho, colaboração com a equipe de mídia e muito mais. 2) Analise as tarefas. Para cada tarefa individual, compare as oportunidades potenciais com os riscos intrínsecos. Atribua uma pontuação, em uma escala de 1 a 10, avaliando tanto a promessa quanto os perigos. Em seguida, vá mais fundo: detalhe como são essas oportunidades e riscos. Por exemplo, a implementação de IA generativa para a criação de conteúdo de mídia social poderia aumentar a criatividade e, ao mesmo tempo, economizar a sobrecarga cognitiva, mas poderia ser particularmente vulnerável a armadilhas como confabulação ou reação do consumidor. 3) Realize as prioridades de transformação. Faça um gráfico dessas tarefas em uma matriz 2×2, contrastando oportunidade versus risco. Sua matriz orientará a estratégia de transformação. Tarefas de alta prioridade (quadrante de alta oportunidade e baixo risco): Essas tarefas estão prontas para a transformação orientada por IA generativa, prometendo ampla recompensa com risco mínimo. A experimentação imediata deve ser feita. Tarefas de prioridade moderada (Quadrante de alta oportunidade e alto risco): Essas tarefas são uma faca de dois gumes. São muito promissoras, mas também têm muitas armadilhas. Como tal, elas exigem atenção gerencial proativa. Antes de mergulhar de cabeça, explore as vias de mitigação de riscos. Tarefas de baixa prioridade (quadrante de baixa oportunidade e baixo risco): Esses são os candidatos a esperar para ver. Elas devem ficar em segundo plano em sua estratégia de transformação. Envolva-se se/quando os recursos permitirem. Tarefas não prioritárias (baixa oportunidade, quadrante de alto risco): Continue com os negócios como de costume aqui. Os benefícios potenciais da IA não justificam lidar com os desafios associados. 4) Avaliar iterativamente. Revisite e recalibre continuamente seu roteiro de transformação de IA. O cenário da IA está em constante evolução. Novas inovações, como os recentes avanços na IA multimodal, redefinem continuamente o que é possível. E com participantes como o Google propondo soluções para desafios como questões de direitos autorais, o cenário de risco é igualmente dinâmico. Sendo assim, este não é um exercício único. O lado humano da transformação No turbilhão da transformação estratégica, é muito fácil ignorar o lado humano da mudança. No entanto, ele continua sendo fundamental para o sucesso dos esforços de transformação. Preveja um certo nível de apreensão por parte dos funcionários. Afinal de contas, nós, seres humanos, somos intrinsecamente programados para desconfiar de mudanças e inovações, principalmente quando elas ameaçam a segurança do emprego. Portanto, é essencial que o senhor faça uma comunicação transparente e sem rodeios. Faça com que sua equipe perceba que não se trata de substituir empregos, mas de reorganizar tarefas. A IA generativa, na maioria dos casos, é definida para aumentar, não para substituir. A TI não tem (e não deve ter) tanto a ver com o fato de a tecnologia eliminar o toque humano, mas sim com a realocação de recursos cognitivos. Mesmo quando a TI entra em ação para lidar com tarefas específicas, isso não significa eliminar descrições de cargos inteiras. E para realmente aproveitar o potencial da IA generativa, o senhor precisa de uma equipe com o conjunto certo de habilidades. Habilidades como formulação de problemas, exploração, experimentação e avaliação crítica. Seja definindo as tarefas certas para a TI ou garantindo que os resultados se alinhem à sua visão, não é possível transformar o marketing com sucesso sem equipar sua equipe para o próximo capítulo. Em suma, o potencial da TI generativa parece ilimitado, assim como as preocupações em torno de sua implementação. Muitos gerentes, confrontados com os desafios e as ambiguidades, sentem-se tentados a permanecer observadores. De fato, uma pesquisa recente do BCG mostra que a maioria dos executivos desencoraja ativamente o uso da IA generativa em suas organizações. No entanto, evitar a onda da IA generativa pode ser tão arriscado quanto surfar nela sem cuidado. Vale a pena lembrar que não se trata necessariamente de uma escolha binária de adotar ou rejeitar totalmente essa tecnologia. Há um caminho ponderado no meio, um caminho estratégico que não exige saltos cegos de fé.

Um guia prático para profissionais de marketing que desejam usar a GenAI

Resumo.

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