Utilizamos la IA para investigar un pitch y termina uniéndose a nuestro equipo

Un briefing nuevo acababa de caer en la mesa y con este ya iban cinco en la misma semana. No hizo falta montar un Excel para darnos cuenta de que no llegaríamos a tiempo. Imposible. El nuevo concurso exigía realizar una investigación muy profunda y las horas del equipo ya estaban cubiertas. Íbamos a por el cuarto café, por si en él se escondía el milagro, cuando en la conversación se cruzó la referencia de algunos bocetos hechos con IA que nos habíamos encontrado por LinkedIn. ¿Y si nos animábamos nosotros también? No teníamos nada que perder.

Nos informamos sobre cómo funcionaba y fuimos a por nuestra nueva compañera, la última esperanza de salvar el brief. Habíamos leído que la IA tiene mucho potencial a la hora de investigar, pero tendríamos que entrenarla para llegar a caminos válidos.

El entrenamiento de la IA consistió en crear un escenario en el que trabaja como planner y mandarle ejemplos sobre cómo debe comportarse, además de feedback para que module sus respuestas.

En cuanto nos demostró que podría comportarse como una planner, pasó a ocupar el puesto de BecarIA en el área de Estrategia de Darwin & Verne. Aceptó el puesto con mucho entusiasmo y proactividad, así que cada vez estábamos más convencidos de que el experimento saldría bien. Éramos un equipazo.

Le explicamos nuestra metodología de trabajo y le enviamos el briefing para que lo resumiera. Sin embargo, se perdió un poco en la comprensión. Ella estaba convencida de que el cliente nos pedía un cambio estético para su marca y no de posicionamiento.

Luego intentamos ser más precisos y le pedimos que extrajera los objetivos principales y secundarios, así como datos del target, del documento. Aquí nos sorprendió bastante con su capacidad. Los resultados nos podrían ahorrar una sesión debrief.

Después de darle nuestro feedback positivo, cuando ya había entendido el briefing, le tocó hacer su parte: investigar.

Sabemos que la IA es capaz de cruzar millones de datos en segundos y detectar patrones entre ellos, por lo que tenemos mucha fé en su capacidad para hacer el research para el pitch.

Para afinar un poco la investigación, le pedimos que intentase organizarla en 4 pilares: consumidor, marca, competencia y contexto/tendencias; pero se hizo un lío y nos mandó datos random sin ningún orden. Entonces nos dimos cuenta de que no había seguido la estructura y esto es lo que propició el caos.

Le recordamos la estructura que tenía que seguir y le pedimos expresamente que investigase oportunidades para la marca siguiendo nuestro esquema de estrategia. Ahora sí que sí: los resultados se ajustaron a lo que buscábamos. BecarIA nos aseguró que el turismo sostenible, la seguridad sanitaria y la naturaleza son drivers interesantes para este brief.

Aquí sí que notamos diferencias notables respecto a los últimos informes de tendencias que hemos analizado para este cliente. A priori parece que los hallazgos de la IA suenan “muy 2021”.

Sin embargo, la siguiente petición iba a corroborarlo por completo. A modo de experimento, le preguntamos sobre los destinos que serán tendencia en 2023. Teníamos dudas de si sería capaz de hacerlo.

El resultado lo tienes en la siguiente imagen. Solo con leer el primer destino, no hará falta que te expliquemos nada. Parece que BecarIA no vive en el mismo año que nosotros, no se ha enterado de lo de Ofiuco ni ha visto a Rihanna en la Super Bowl. ¿¡De qué vamos a hablar en la hora de la comida!?

La ilusión del experimento se desinfló ante esta respuesta. ¿Cómo podíamos confiar en una IA que vive en el mundo del COVID cuando nosotros estamos en el de la inflación bélica? Después de un consenso, decidimos que por el cariño que le habíamos cogido a BecarIA, lo mejor sería relativizarlo y seguir adelante con la investigación.

En estas, otro aspecto que nos llamó la atención fue que es capaz de recopilar mucha información, pero con poco criterio. A medida que intercambiamos peticiones y mensajes, cambia el público potencial de los mayores de 45 a los millennials y, más adelante, también deja de mencionar la sostenibilidad y la seguridad sanitaria como drivers principales.

Actúa como si toda esa información diversa no fuera a tener que organizarla y filtrarla ella. Para sus primeros días trabajando en publi está bien, pero había puesto el listón demasiado alto. Nos esperábamos una guinda del pastel nivel Planner Senior.

Cuando ya teníamos suficiente información (al menos en cantidad) nos planteamos ir un paso más adelante: ¿sería capaz de darnos alguna pista para la estrategia?

Claro que nos la dio, y no se olvidó de barrer para casa mencionando la inteligencia artificial como herramienta de recopilación de datos. Además de hacernos gracia, tenemos que decir que sus consejos estratégicos mejoraron bastante nuestras expectativas.

Tanto que nos volvimos a venir arriba queriendo ver hasta dónde podía llegar. Le pedimos que fuese más concreta, que se expresase en un tweet, como se suele decir.

Entonces pensamos cómo hilar las conclusiones de BecarIA para una hipotética presentación de estrategia. Necesitábamos una narrativa y queríamos saber en qué insights se había basado para su línea estratégicas.

Y bueno, insights no es que fuesen, pero llegó a un apartado que puede resultar muy útil. Un buen resultado que, con entrenamiento, seguramente podremos pulir para que BecarIA pueda captar este tipo de claves tal y como las conocemos en publicidad.

Una reflexión final

¿Te preguntas si volveríamos a darle un trabajo así a BecarIA? Seguramente sí. Teniendo muy en cuenta, eso sí, sus limitaciones y carencias: no conoce metodologías, ni algunos conceptos. Y también echamos de menos cualidades humanas como la creatividad, la intuición, la inteligencia social…

Al fin y al cabo, se trata de una herramienta que procesa el mundo entero en segundos, pero estamos en una industria muy emocional. Para poder conectar toda la información disponible no basta con la parte racional. Saber qué sientes en 2023 cuando te hablan de viajar es algo que requiere emociones.

También nos diferencia el criterio. La IA propone formas de conectar la información, pero necesita una guía para perseverar en una línea o abandonarla.

Además, nos diferencia la forma de trabajar. Para la IA, su trabajo de planner acaba cuando no le pides nada más. Nosotros somos capaces de volver sobre nuestros pasos, repensarlos, pelotear nuestras ideas con otros, inspirarnos de vuelta en el metro, borrar y reescribir.

En este punto, no podemos dejar de lado una conclusión que llevamos leyendo meses en los debates respecto a si la IA nos quitará el trabajo: “La IA no te quitará el trabajo, lo hará una persona que sepa manejarla”.

Mientras no tenga la capacidad de tomar decisiones o acciones en el mundo real, podemos estar tranquilos: seguirá habiendo reuniones de brief con café y manolitos.