IA para Superar la Parálisis de Datos: Claves de MAICON 2025
En el panorama de la inteligencia artificial en rápida evolución, muchos profesionales del marketing se encuentran lidiando con una abrumadora avalancha de datos, lo que a menudo conduce a la “parálisis de datos” en lugar de a conocimientos accionables. Para abordar este desafío crítico, Katie Robbert, cofundadora y CEO de Trust Insights, subirá al escenario en MAICON 2025 para ofrecer soluciones prácticas sobre cómo aprovechar la IA para transformar datos brutos en una ventaja estratégica.
Robbert, quien se describe a sí misma como una “experta en IA accidental”, aporta una vasta experiencia a la discusión. Antes de establecer Trust Insights con Christopher S. Penn, lideró equipos de Ingeniería de Software para Socios de Microsoft, desarrollando plataformas de investigación de vanguardia y escalando líneas de negocio multimillonarias en diversos sectores, incluyendo tecnología de marketing, productos farmacéuticos y atención médica. Su profunda experiencia abarca cumplimiento, gobernanza, gestión del cambio y metodologías ágiles, particularmente en el manejo de entornos de datos de alto riesgo donde la precisión es primordial. Esta sólida trayectoria, junto con su pasión por la calidad de los datos y la comprensión de las necesidades del cliente, la llevó naturalmente al ámbito de la IA de marketing, donde ahora asesora a empresas que buscan tomar decisiones más informadas a través de algoritmos predictivos y aprendizaje automático.
Un error común para los profesionales del marketing, según observa Robbert, es la tendencia a lanzarse a la ejecución sin definir primero claramente cómo se medirá el éxito. Este enfoque reactivo a menudo resulta en una cascada inmanejable de datos que ofrece poca dirección clara. En MAICON 2025, Robbert y Penn dirigirán un taller práctico titulado “De los Hechos a los Actos: Cómo la IA Convierte las Mediciones de Marketing en Resultados”. Esta sesión está diseñada específicamente para equipar a los profesionales del marketing con la capacidad de construir un plan de medición robusto antes del lanzamiento de la campaña.
El taller presentará a los asistentes el Marco 5P, una metodología estructurada de Trust Insights para la planificación estratégica. Los participantes aprenderán a definir perfiles de cliente ideales, mapear viajes del cliente asistidos por IA, realizar análisis DAFO completos, desarrollar planes tácticos específicos por canal y crear planes de trabajo detallados de 90 días. El objetivo es que los asistentes se vayan con una hoja de ruta clara para alinear su estrategia, sistemas y datos para lograr un impacto de marketing tangible. Como enfatiza Robbert, el objetivo es proporcionar a los individuos las herramientas prácticas necesarias para desarrollar estrategias de medición más efectivas y accionables.
Crucialmente, Robbert advierte contra la visión de la IA como una “varita mágica” que simplemente automatizará tareas humanas o reemplazará por completo a los profesionales del marketing. En cambio, destaca que la IA funciona como un potenciador, acelerando procesos y mejorando la eficiencia, pero aún así exige una implementación reflexiva y una estrategia humana. Los profesionales del marketing deben mantener su rol en la definición de métricas de éxito, la construcción de marcos de medición sólidos y la identificación precisa de dónde la IA generativa puede proporcionar el mayor valor.
En un panorama tecnológico en rápida evolución, donde nuevas herramientas de IA surgen casi a diario, Robbert aconseja un enfoque más fundamental. Si bien la experimentación es valiosa, subraya la importancia de dominar las herramientas y procesos existentes antes de incorporar nuevas tecnologías. El Marco 5P, por ejemplo, sirve como una oportunidad para dar un paso atrás y asegurar que todos los componentes necesarios —Propósito, Personas, Proceso, Plataformas y un plan de Rendimiento claro vinculado al Propósito inicial— estén firmemente establecidos. Sin una implementación y gestión del cambio adecuadas, una abundancia de herramientas puede paradójicamente llevar a una mayor complejidad y una pérdida de control. Fundamentos sólidos, concluye Robbert, son la mejor salvaguarda contra el posible mal uso de la IA, asegurando que la intencionalidad impulse la adopción tecnológica.