“Con la IA Generativa, la calidad y confianza en los datos es determinante”

En octubre de 2016, Salesforce presentó en su evento Dreamforce celebrado en San Francisco a Einstein, su apuesta estratégica por la Inteligencia Artificial que Marc Benioff, CEO y fundador de Salesforce, no dudó en decir que era “el data scientist de cada cliente”.

Casi siete años después de este hito en la historia de Salesforce y tras haber ido incorporando las capacidades de Einstein a todas sus nubes y soluciones de negocio, la compañía californiana muestra desde comienzos de 2023 una actividad frenética en torno a la llamada IA Generativa, tal como lo demuestran sus últimos anuncios, que han desembocado hace unos días en el lanzamiento de AI Cloud, un conjunto de funciones optimizadas que ofrecen experiencias de IA Generativa de confianza, abiertas y en tiempo real en todas las aplicaciones y flujos de trabajo.

Pero además de AI Cloud, ya está disponible de manera general WhatsApp for Service impulsada por datos e IA, y también se han anunciado Einstein GPT Trust Layer, Service GPT, Sales GPT, Apex GPT, Flow GPT, Slack GPT, Tableau GPT, Marketing GPT y Commerce GPT.

Precisamente de estas dos soluciones, Marketing GPT y Commerce GPT, así como del impacto que la IA Generativa está teniendo en el marketing, el ecommerce y en la relación con los clientes hablamos con Laura Guzmán, vicepresidenta de Cloud Sales en Salesforce, que ayer 20 de junio celebró en Madrid el Salesforce Marketing  Summit.

[MCPRO] Según un informe vuestro sobre el impacto que la IA Generativa tiene en el marketing, el 60% de los profesionales entrevistados la ven como una herramienta transformadora, aunque les preocupa su precisión. ¿Cómo va a transformar la IA Generativa el marketing tal como lo conocemos?

[Laura Guzmán] Cuando nosotros trabajamos con nuestros clientes específicamente en la parte de Marketing Cloud, se nos plantea con frecuencia el tiempo que le lleva a un equipo de marketing crear y desarrollar una campaña. Nosotros ya veníamos aprovechando las ventajas de la Inteligencia Artificial históricamente con Einstein, con capacidades como por ejemplo ver a qué hora era mejor enviar un mail para que el cliente lo abriera, la personalización de esos mails, etc.

Pero con Marketing GPT hay tres áreas de mejora que me gustaría destacar. La primera es que hemos incorporado la capacidad de crear segmentos mediante lenguaje natural. Un profesional del marketing puede, a través del lenguaje natural, decir: “créame un segmento con estas características”. Esto aporta mucha agilidad y permite al departamento de marketing centrarse en otras áreas donde generar más valor que simplemente lanzar una consulta para crear un segmento.

Otra parte muy importante es la generación de contenido. Aquí hemos anunciado un acuerdo con una empresa que se llama Typeface y que va a permitir reducir drásticamente el trabajo de redacción de emails, de la creación de las landing pages, de la elaboración de imágenes, así como de las traducciones.

Y la tercera que quiero destacar es la relacionada con el tiempo de resolución de identidades, con ejemplos como perfiles que están duplicados, el reconocer que una persona es la misma en diferentes canales, etc. A través de las nuevas capacidades en la parte de segmentación, cada hora los segmentos se refrescan y somos capaces de decir si un cliente cumple o no un criterio de segmentación, todo ello de manera mucho más rápida.

Estas tres son las mejoras más destacables de Marketing GPT, pero también me gustaría explicarte lo que nos aporta nuestra alianza con Google.

Para nosotros, Data Cloud alude al proceso de traer información venga o no venga de Salesforce, tratar esa información, armonizarla y por última activarla en diferentes canales. Ya veníamos trabajando con nuestro acuerdo con Snowflake en el concepto de Zero Copy Data, que básicamente lo que permite es que no haga falta que se copien todos los datos para poder trabajar con ellos.

Ahora, con la alianza con Google, con BigQuery seguimos con el concepto de Zero Copy Data de manera que lo que se consigue es eficiencia a la hora de mover los datos de un lado a otro porque ahorra muchos costes, garantiza mayor gobernanza de los mismos y sobre todo aporta seguridad. Ya es posible que las empresas creen perfiles unificados de sus clientes con mayor facilidad y aplicar modelos de IA que generan experiencias altamente personalizadas.

Hay otra parte de la alianza con Google muy importante, ya que Google Vertex AI se va a poder integrar con Data Cloud. Gracias a este acuerdo los clientes podrán traer sus propios modelos de Vertex y utilizarlos a través de la plataforma de Salesforce, abordando las necesidades específicas de sus negocios con los datos de Salesforce Customer 360.

Durante la celebración de nuestro evento Connections 2023 se mostraron las ventajas de esta alianza con varios casos de éxito. Uno de esos ejemplos fue el de un retail que podía conectar datos como el historial de compras con otros que no necesariamente están en el CRM como la actividad online en tiempo real o el sentimiento en las redes sociales. Al final, lo importante es que somos capaces de aprovechar toda esa información para hacer recomendaciones personalizadas para los clientes.

[MCPRO] Volviendo al informe que he mencionado en nuestra primera pregunta, se hablaba sobre la preocupación de la “precisión y calidad” de la IA Generativa. ¿Cómo aborda Salesforce estas preocupaciones y logra que la IA Generativa cumpla con las expectativas de los profesionales del marketing?

[Laura Guzmán] Aunque es verdad que se automatizan muchos procesos y también es verdad que la IA sin datos correctos no sirve de nada, el toque humano sigue siendo relevante para el mundo del marketing y al final seguirá siendo necesario una aprobación, si la empresa lo requiere así, tanto para el contenido que se publica en las campañas como para las propias campañas en global.

[MCPRO] Entonces, si sigue siendo necesario el “factor humano”, ¿qué habilidades y conocimientos son esenciales para los profesionales del marketing en la era de la IA?

[Laura Guzmán] He hablado mucho con clientes sobre el papel de las personas que trabajan en marketing y coincido con ellos en que todas estas nuevas herramientas permitirán a los departamentos de marketing centrarse en tareas que aporten más valor a la empresa que otras como una traducción o generar el contenido de una campaña, por ejemplo.

Independientemente de que el contenido o las imágenes se generen de forma automática, la parte creativa seguirá siendo fundamental, y se podrá emplear más tiempo en labores creativas si se automatizan tareas que son muy pesadas, al tiempo que se agiliza la creación de campañas.

Hay un ejemplo muy descriptivo que presentamos en nuestro pasado World Tour de Madrid con L´Oréal a la hora de crear una campaña de marketing. A través de Slack las áreas de marketing iban colaborando desde diferentes lugares, ya que hay un “canvas” en Slack donde se puede pintar y colaborar incluso con gente de diferentes países. Ellos volcaban todas las ideas en Slack y apoyándose en sugerencias de la IA fueron capaces de lanzar productos demandados por sus clientas.

Esto es un claro ejemplo de cómo las áreas de marketing pueden sacar partido tanto de la IA como de todas las herramientas de comunicación y colaboración que tiene Salesforce para hacer su trabajo mucho más valioso para las organizaciones en las que trabajan.

[MCPRO] ¿Qué nos puedes comentar sobre los riesgos éticos y las preocupaciones relacionadas con el uso de la IA?

[Laura Guzmán] Cuando nosotros anunciamos cualquier tipo de iniciativa siempre hacemos que sea consistente con nuestros valores, y el valor número uno es “trust” (confianza). Por ejemplo, con el anuncio de AI Cloud ha quedado claro que la parte de IA Generativa es muy importante, pero desde Salesforce queremos garantizar que seguimos cumpliendo nuestro valor número uno y por eso AI Cloud lo que incluye es Einstein GPT Trust Layer, que es una capa adicional de seguridad que permite brindar privacidad y seguridad a los datos.

Einstein GPT Trust Layer ayuda a evitar que los modelos de lenguaje de gran tamaño (large-language models, LLM) retengan datos sensibles de los clientes. Esta separación de los datos sensibles del LLM permite a los clientes mantener controles de gobernanza de datos sin dejar de aprovechar el inmenso potencial de la IA Generativa.

Además, quiero confirmar los cinco principios en los que Salesforce se fundamenta en cuanto al uso de la IA Generativa. El primero trata sobre la precisión de la información, ya que la IA es tan buena como buenos sean tus datos. Pero también está la seguridad, la honestidad y la sostenibilidad. Por último, valoramos lo que nosotros llamamos empoderamiento, y es que no vemos la IA como sustituta de puestos de trabajo, consideramos que ayuda a mejorar la productividad y la manera de trabajar, aunque esto implique cambio de roles y perfiles.

[MCPRO] Pasemos a la experiencia de cliente. ¿Cómo pueden las organizaciones usar la IA Generativa para mejorarla?

[Laura Guzmán] Cuando vamos a ver a un cliente nos gusta contarle las diferentes fases en las que una empresa se relaciona con sus clientes. La parte de captación ya la hemos comentado al hablar de nuestra nube de marketing, pero no termina ahí, ya que los clientes no son fieles y además nuestros estudios nos confirman que la infidelidad es cada vez mayor.

Salesforce lleva mucho tiempo trabajando en todo el ciclo que va desde que se tiene un nuevo cliente, se le da la bienvenida a la experiencia en la compañía y se le fideliza para que siga con esa empresa y además la recomiende. Y para que un cliente sea fiel a una compañía necesita que la experiencia con esa empresa sea igual en todos los canales.

Lo que nos permite la IA Generativa es ser más precisos y ágiles a la hora de ejecutar todo tipo de procesos de marketing a segmentos que están actualizados casi en tiempo real, pero también en la personalización de la web o en la atención al cliente, como cuando por ejemplo la IA recomienda una resolución de un caso basada en experiencias de otros clientes con ese mismo problema.

[MCPRO] Por último, me gustaría hablar de Commerce GPT y de cómo las marcas pueden ofrecer experiencias de compra personalizadas en tiempo real.

[Laura Guzmán] Al igual que con Marketing GPT, en el caso de Commerce GPT quiero destacar tres aspectos. El primero está relacionado con uno de los trabajos que más tiempo lleva a las empresas que venden productos y servicios. Me refiero a las descripciones de esos productos y servicios, ya que Commerce GPT rellena automáticamente los datos que falten y revoluciona la experiencia del cliente con descripciones de productos generadas automáticamente y adaptadas a cada comprador.

Además, como estamos acostumbrados a trabajar con clientes multisite y multidioma, todo lo que tenga que ver con traducciones se convierte, si queremos, en tarea de Commerce GPT.

Por último, destacar al asistente personal, que permite que cuando una persona esté navegando en la web o en una aplicación de mensajería se produzcan conversaciones personalizadas que ayuden a los compradores a descubrir productos sin esfuerzo y a través de interacciones de lenguaje natural.