Cómo estamos creando una estrategia de IA para marketing que realmente funcione

Como muchos líderes de marketing, mi aventura con la IA comenzó con entusiasmo y experimentación. Nuestro equipo exploró varias herramientas, y cada miembro encontró su propia forma de incorporar la IA en sus flujos de trabajo. Fuimos testigos de mejoras en la productividad, pero también nos encontramos con desafíos: resultados contradictorios, flujos de trabajo desconectados y una adopción desigual en todo el equipo.

Este enfoque fragmentado, al que he llegado a llamar el “Salvaje Oeste de la IA”, es donde se encuentran hoy muchas organizaciones. Si bien esta fase de exploración es valiosa, es hora de pasar de la experimentación ad hoc a la integración estratégica.

De la experimentación a la intencionalidad

La fase del “Salvaje Oeste” es tentadora. Los equipos actúan con rapidez, prueban con libertad y se sienten con confianza para explorar. Pero esa libertad, sin control, rápidamente genera trabajo duplicado, resultados inconsistentes y una oferta tecnológica cada vez más frágil. 

Nosotros mismos empezamos a ver señales de esto: un miembro del equipo usaba ChatGPT para las publicaciones del blog, mientras que otro prefería Claude, lo que provocaba voces de marca muy diferentes. Nuestro especialista en SEO tenía su propio conjunto de indicaciones que nunca llegaron al equipo de contenido. Al principio, estas pequeñas inconsistencias parecían inofensivas, pero rápidamente provocaron una falta de alineación. Fue un anticipo de lo que podría suceder a gran escala si no establecíamos estándares compartidos.

A medida que el ritmo de la experimentación se aceleraba, me quedó claro que necesitábamos un enfoque unificado, uno que pudiera respaldar la innovación sin sacrificar la estructura.

Presentamos nuestro Marketing BrAIn Trust

Para superar la etapa del Lejano Oeste, hemos desarrollado un enfoque de Marketing BrAIn Trust que transforma la forma en que nuestro equipo aprovecha la IA. En el centro de nuestra estrategia están los objetivos de aprendizaje práctico y mejora de las competencias: crear un espacio para que cada miembro del equipo experimente, comparta sus descubrimientos y desarrolle las habilidades de IA que necesita para crecer. En lugar de ver la IA como un conjunto de herramientas individuales, estamos creando un ecosistema de IA coordinado en el que las indicaciones y los procesos estandarizados surgen de experiencias reales y conocimientos compartidos.

El BrAIn Trust es nuestra base para el aprendizaje práctico, la gobernanza de la IA y el desarrollo de habilidades. Al integrar la IA directamente en los flujos de trabajo cotidianos, no solo estamos facilitando su adopción, sino que también le estamos dando forma. Este enfoque genera uniformidad y aborda los desafíos clave de la experimentación fragmentada.

Involucrar al equipo en el proceso

Desde el principio, sabíamos que esta transformación tenía que estar centrada en las personas y en el aprendizaje. Antes de presentar el BrAIn Trust a nuestro equipo, nos alineamos estrechamente con nuestros socios de Operaciones de Personal para asegurarnos de que el objetivo fuera claro: no se trata de reemplazar roles, sino de ayudar a las personas a desarrollar habilidades nuevas y realizar un trabajo más estratégico y de mayor impacto. Esa alineación nos brindó la claridad y la confianza que necesitábamos para crecer.

El BrAIn Trust convierte esa visión en acción.  Comenzamos con Asana como nuestro cliente cero e integramos la IA a la perfección en las herramientas y los flujos de trabajo que nuestro equipo ya usa todos los días, lo que hace que el uso de la IA sea inevitable.

Nuestra filosofía se centra en tres principios que guían todo lo que hacemos:

• Hacerlo evidente: demostramos el valor inmediato a través de la práctica presencial. Sin promesas abstractas: los miembros del equipo experimentan de primera mano cómo estas herramientas ahorran tiempo y mejoran la calidad desde su primera sesión de aprendizaje. Ofrecemos una gobernanza clara y casos de uso documentados para que todos entiendan no solo cómo usar la IA, sino también cuándo y por qué.

• Que sea fácil: comenzamos con Asana antes de expandirnos a otras herramientas, encontrando a los equipos donde ya trabajan. Nuestras indicaciones se ajustan a los flujos de trabajo existentes, lo que hace que la adopción de la IA se sienta natural, no disruptiva. Ofrecemos plantillas sencillas, sesiones de práctica guiadas y un horario de atención regular en el que cualquier persona puede obtener ayuda a su propio ritmo.

• Que sea agradable: cocreamos soluciones con el equipo, no para él. Las sesiones semanales para compartir prompts se han convertido en talleres de aprendizaje donde los miembros del equipo experimentan con la IA, comparten descubrimientos y aprenden unos de otros. Estamos creando asistentes de IA personificados con tonos amigables que se perciban como compañeros de equipo serviciales, no como una tecnología intimidante.

No se trata solo de una actualización de las herramientas. Es un cambio intencional en la forma en que aprendemos y crecemos como equipo. Nuestro BrAIn Trust nos ayuda a encontrar el equilibrio entre dos prioridades que a menudo parecen estar en conflicto: dar a los equipos la libertad de experimentar y, al mismo tiempo, garantizar que los resultados de esos experimentos sean útiles, escalables y se puedan compartir en toda la organización.

Nuestro BrAIn Trust aborda varios problemas que muchos equipos enfrentan:

1. Variabilidad en la adopción: nos reunimos con las personas en la etapa en la que se encuentran de su proceso de aprendizaje, brindando apoyo tanto a principiantes como a usuarios avanzados.

2. Calidad inconsistente: la estandarización mediante el aprendizaje compartido ayuda a que todos mejoren juntos y logren resultados consistentes.

3. Pérdida de tiempo: nuestra base de conocimientos colectiva significa que nadie tiene que aprender de forma aislada ni recrear soluciones que otros ya desarrollaron.

4. Esfuerzos duplicados: las sesiones de intercambio periódicas garantizan que los aprendizajes se difundan rápidamente en todo el equipo.

Al centralizar nuestro enfoque, ofrecemos lo siguiente:

• Oportunidades de aprendizaje práctico adaptadas a cada nivel de habilidad

• Bibliotecas de indicaciones y flujos de trabajo creadas a partir de la experimentación del equipo

• Horas de atención regulares para brindar asistencia y orientación personalizadas

• Asistencia para integraciones técnicas y orientación para personalizar las indicaciones 

• Mejores prácticas que surgen del aprendizaje y la experiencia colectivos

Hacer que la IA funcione para todos

En lugar de intentar una transformación completa de la noche a la mañana, seleccionamos casos de uso de alto impacto que demuestran su valor y, al mismo tiempo, generan confianza en el equipo a través de la práctica. Cada sesión refuerza la aceptación, ya que los miembros del equipo ven de primera mano cómo la IA puede transformar su trabajo. Estos flujos de trabajo evolucionan junto con las capacidades de nuestra plataforma, y los miembros del equipo contribuyen activamente con mejoras basadas en sus experiencias diarias.

Ya lanzamos con éxito dos flujos de trabajo importantes que surgieron de la experimentación:

Sistema Avanzado de Asistencia para el Liderazgo de Equipos (ATLAS): un conjunto completo de flujos de trabajo impulsados por IA para brindar apoyo al liderazgo que desarrollé tras unas horas de prueba y error, e incluye plantillas para:

• Seguimiento y análisis de métricas del equipo

• Monitoreo de la finalización de las tareas

• Generación de informes de capacidad productiva

• Generación de actualizaciones de estado

Estos flujos de trabajo me permiten centrarme en la estrategia mientras la IA se encarga de las tareas administrativas, lo que me ahorra entre 4 y 5 horas a la semana.

Asistente de Planificación de Priorización e Inteligencia de Proyectos (PIPPA): una biblioteca de prompts para la gestión de programas que nuestros jefes de proyectos crearon a través de sesiones de aprendizaje colaborativo, con plantillas para lo siguiente:

• Recepción y evaluación de solicitudes

• Priorización de tareas

• Prompts para identificar riesgos en el cronograma

Este flujo de trabajo, que continúa evolucionando a medida que los jefes de proyecto comparten nuevos descubrimientos, les permite concentrarse en las relaciones con las partes interesadas mientras la IA gestiona los aspectos administrativos del seguimiento de proyectos.

Nuestro objetivo es que cada rol de nuestro equipo de marketing, desde la creación de contenido hasta el SEO y el marketing por email, desarrolle experiencia en IA mediante la práctica con bibliotecas de indicaciones especializadas y flujos de trabajo diseñados para complementar su función específica. Este enfoque específico garantiza que la IA mejore los flujos de trabajo existentes en lugar de interrumpirlos, al tiempo que desarrolla habilidades duraderas.

Escalar con la infraestructura adecuada

Desde el principio supimos que, si íbamos a escalar esta iniciativa de aprendizaje, no podíamos depender de herramientas dispersas ni de soluciones a corto plazo. Necesitábamos una base estratégica: algo que pudiera evolucionar con nosotros, conectarse con nuestros sistemas existentes y empoderar a los equipos no técnicos para que aprendieran y contribuyeran directamente.

Por eso, nuestra estrategia de implementación se centra en el uso de la función AI Studio de Asana, que no requiere código. Dado que nuestro equipo ya trabaja en Asana, comenzar allí hace que la adopción de la IA parezca natural.

Esta decisión estratégica ofrece varias ventajas para nuestro enfoque centrado en el aprendizaje:

• Menor riesgo de consolidación: al desarrollar sobre nuestra plataforma de gestión del trabajo principal en lugar de usar múltiples soluciones puntuales, estamos mitigando el riesgo de una futura consolidación de proveedores.

• Fuentes de datos integradas: estamos conectando la información de nuestros diversos sistemas (Contentful, SkillJar, GitHub, Tableau, etc.) directamente a nuestros flujos de trabajo de IA.

• Desarrollo escalable: El enfoque no code permite que los miembros del equipo aprendan, realicen iteraciones e implementen rápidamente nuevas indicaciones y flujos de trabajo sin necesidad de recursos de desarrollo especializados.

• Experiencia uniforme: trabajar con una plataforma conocida reduce las barreras para la adopción y crea un entorno cómodo para aprender y experimentar. Cuando las capacidades de IA se integran en los flujos de trabajo diarios, la adopción se vuelve automática.

Este enfoque mantiene nuestra estrategia de IA alineada con la forma en que ya trabajan nuestros equipos, al tiempo que crea un espacio seguro para el aprendizaje, reduce las barreras para la experimentación y hace que el uso de la IA sea una parte inevitable de la jornada laboral de todos, en lugar de un complemento opcional.

Medir los resultados en lugar de los productos

Si bien hacemos un seguimiento del tiempo ahorrado, nuestra definición de ROI va más allá de la eficiencia. Estamos midiendo si la IA está permitiendo:

1. Reducciones en la carga de trabajo administrativa

2. Mejoras en la calidad y la coherencia de los resultados

3. Aumentos en el tiempo dedicado al pensamiento estratégico

4. Aceleración del tiempo de lanzamiento al mercado

5. Mayor satisfacción y compromiso del equipo

6. Aumento de la alfabetización en IA y de la confianza en todos los niveles de competencia

Estas métricas demuestran que la integración de la IA no se trata solo de hacer las cosas más rápido; se trata de mejorar de manera fundamental la forma en que trabajamos y aprendemos juntos.

El futuro no es tener más herramientas; es tener más trabajo en equipo.

A medida que avanzamos en nuestro recorrido con la IA, creo que estamos siendo testigos del comienzo de un cambio profundo en la forma en que operan los equipos de marketing. Las organizaciones que prosperen no serán aquellas que implementen la mayor cantidad de herramientas de IA, sino aquellas que integren estratégicamente la IA en sus equipos de manera que complemente y mejore las capacidades humanas.

El futuro pertenece a los equipos que pueden ir más allá del “Lejano Oeste” de la IA para desarrollar enfoques coordinados y bien pensados para la colaboración entre humanos e IA. Al crear un marco estratégico ahora, no solo nos estamos preparando para este futuro, sino que lo estamos dando forma de manera activa.

No te pierdas nuestro próximo artículo, en el que exploraremos cómo estamos transformando estos flujos de trabajo compartidos y bibliotecas de indicaciones en asistentes de IA personificados y basados en roles que actúan como verdaderos compañeros de equipo para cada miembro de nuestra organización de marketing.