“Si la IA puede escribir, ¿por qué seguimos pagando a los escritores?” Cualquier CMO o gerente senior con un presupuesto limitado probablemente ya haya tenido una versión de esta conversación. Es una idea seductora. Después de todo, los humanos son costosos y pueden tardar horas o incluso días en escribir un solo artículo. Entonces, ¿por qué no reemplazarlas con máquinas inteligentes y observar cómo los costos bajan mientras la productividad aumenta?
Es comprensible. Golpeadas por años de alta inflación, altas tasas de interés y cadenas de suministro interrumpidas, las organizaciones de todo el mundo están recortando costos siempre que pueden. Hoy en día, en lugar de “reducción de costos”, los directores financieros y los equipos ejecutivos prefieren el término “transformación de costos”, una nueva jerga para referirse al mismo viejo problema.
Como quiera que lo llames, marketing es un departamento que definitivamente está sintiendo el impacto. Según Gartner, en 2020, el presupuesto medio de marketing representó el 11% de los ingresos totales de la empresa. En 2023, esta cifra había caído al 9,1%. Hoy, el presupuesto medio es del 7,7%.
Por supuesto, algunas organizaciones habrán hecho estos recortes bajo el supuesto de que la IA hace innecesarios equipos y presupuestos más grandes. Ya he visto a algunas empresas reducir sus equipos de contenido hasta la médula; sin duda, creer que todo lo que necesita son algunas personas capaces de elaborar un mensaje decente. Sin embargo, un estudio diferente de Gartner encontró que el 59% de los CMO dicen que carecen del presupuesto para ejecutar su estrategia para 2025. Supongo que no recibieron el memorándum.
Mientras tanto, algunas otras organizaciones se niegan a permitir que la IA se acerque a su contenido, por diversas razones. Es posible que les preocupe el control de calidad, la privacidad de los datos, la complejidad, etc. O tal vez se aferran a la creencia de que esto de la IA es una moda pasajera o una burbuja, y no quieren implementar algo que pueda colapsar en cualquier momento.
Es probable que ambos bandos crean que han adoptado el enfoque correcto, racional y financieramente prudente hacia la IA. Ambos están peligrosamente equivocados. Puede que la IA no sea la solución, pero tampoco es el problema.
Hacha de Beeching
El filósofo español George Santayana escribió una vez: “Aquellos que no pueden recordar el pasado están condenados a repetirlo”. Teniendo esto en cuenta, permítanme compartirles una advertencia.
En la década de 1960, los Ferrocarriles Británicos (más tarde British Rail) tomaron una de las decisiones más miopes en la historia del transporte. Con la red ferroviaria perdiendo dinero, el gobierno conservador nombró al Dr. Richard Beeching, un físico de ICI sin experiencia en transporte, como nuevo presidente de la Comisión de Transporte Británica, con la tarea de reducir costos y hacer que los ferrocarriles sean rentables.
La solución de Beeching fue simple; eliminar todas las rutas no rentables, identificadas evaluando el número de pasajeros y los costes operativos de cada ruta de forma aislada. Entre 1963 y 1970, la reducción de costes de Beeching provocó el cierre de 2.363 estaciones y más de 5.000 millas de vías (~30% de la red ferroviaria), con la pérdida de 67.700 puestos de trabajo.
Décadas después, el país está gastando miles de millones en reconstruir algunas de esas mismas rutas. Al final resultó que, muchas de esas rutas “no rentables” eran vitales no sólo para la salud de la red ferroviaria en general, sino también para las comunidades de esas regiones en formas que el equipo de contadores de Beeching simplemente no tenía la imaginación para valorar.
Les digo esto porque, en este momento, muchas empresas están llevando a cabo su propia versión de los recortes de Beeching.
La trampa basada en datos
Existe una distinción crucial entre estar guiado por datos e informado por datos. Comprender esto podría marcar la diferencia entre implementar una estrategia sólida de producción de contenidos y repetir la catástrofe de Beeching.
El pensamiento basado en datos trata los datos disponibles como la imagen completa. Busca un patrón y lo adopta como una verdad innegable que apunta hacia un curso de acción claro. “La IA genera contenido por una fracción de nuestros costos actuales. Por lo tanto, deberíamos reemplazar a los escritores”.
El pensamiento basado en datos se propone comprender qué podría haber detrás del patrón, extrapolar lo que falta en el panorama y poner a prueba las conclusiones. Los datos se convierten en un punto de partida para la investigación, no en un punto final para las decisiones. “¿Qué valor no se captura en estos datos? ¿Qué significaría realmente reemplazar a nuestros escritores con IA para la efectividad de nuestro contenido cuando nuestros competidores pueden hacer exactamente lo mismo con exactamente las mismas herramientas?”
Esa última pregunta es el verdadero desafío que enfrentan las empresas que consideran contenido generado por IA, pero la respuesta no se encontrará en una hoja de cálculo. Si usted puede utilizar la IA para generar su contenido con una mínima participación humana, todos los demás también pueden hacerlo. Muy pronto, todo el mundo estará generando contenido similar sobre temas similares para dirigirse a las mismas audiencias, con información reciclada y “insights” recalentados extraídos de las mismas fuentes en línea.
¿Por qué ChatGPT de alguna manera generaría una mejor publicación de blog para ti que para cualquier otra persona que solicite 1200 palabras sobre el mismo tema? No lo haría. Necesitas agregar tu propia salsa secreta.
No se puede obtener ninguna ventaja competitiva basándose únicamente en el contenido generado por IA. Ninguno.
El contenido generado por IA no es una solución milagrosa. Es el punto de referencia mínimo que su contenido debe superar significativamente si su marca y su contenido quieren tener alguna posibilidad de destacarse en el ruidoso mercado en línea actual.
Desafortunadamente, si bien las organizaciones saben que necesitan tener contenido, muchos tomadores de decisiones de alto nivel no entienden completamente por qué, y mucho menos todas las cosas que una estrategia de contenido eficaz debe lograr.
El contenido no es un costo, es una infraestructura
El contenido de marketing a menudo se considera más fácil o menos valioso que otras formas de escritura. Sin embargo, podría decirse que tiene la tarea más difícil de todas. Cada artículo, libro electrónico, publicación de LinkedIn, folleto y página de destino debe cumplir con una verdadera lista de tareas pendientes y requisitos estratégicos.
Por supuesto, tu contenido debe tener algo que decir. Debe funcionar a nivel informativo, respaldado por una investigación y un periodismo sólidos. Sin embargo, cada activo o artículo también tiene un papel estratégico que desempeñar: atraer audiencias, nutrir prospectos o convertir clientes, al tiempo que se alinea con los mensajes cuidadosamente trazados de la marca en cada etapa.
Su contenido debe generar autoridad, ganar confianza y demostrar experiencia. Debe ser lo suficientemente memorable para contribuir al conocimiento y el recuerdo de la marca, y lo suficientemente distintivo para diferenciarla de sus competidores. Debe estar estructurado para motores de búsqueda con las entidades, temas y relaciones correctos, sin perder la atención de humanos ocupados que pueden hacer clic en cualquier segundo. Lo ideal es que también incluya un par de líneas dignas de citar o estadísticas interesantes capaces de llamar la atención cuando el contenido se difunda en las redes sociales.
ChatGPT o Claude ciertamente pueden unir un montón de oraciones convincentes. Pero si crees que pueden hacer girar todos esos otros platos por ti al mismo tiempo y con el mismo estándar que un creador de contenido experto, te decepcionarás. No importa cuán detallada y matizada sea tu mensaje, siempre faltará algo. Todavía le estás pidiendo a la IA que sintetice algo brillante reciclando lo que ya existe.
Lo que me lleva a la parte más irónica de esta discusión. Con la rápida adopción de la búsqueda mediada por IA, su contenido ahora debe convertirse en una fuente que los grandes modelos lingüísticos citarán con confianza en respuestas a consultas relevantes.
Esperar que la IA cree contenido que probablemente sea citado por la IA es como ver a un perro persiguiéndose la cola: inútil y frustrante. Si la IA proporcionó la información y los conocimientos contenidos en su contenido, ya cuenta con fuentes mejores y más autorizadas. ¿Por qué la IA citaría contenido que contiene poca o ninguna información o conocimiento nuevo?
Si su objetivo es aumentar la visibilidad de su marca en las respuestas de IA, entonces su contenido debe ofrecer lo que no se puede encontrar fácilmente en otros lugares.
Las limitaciones del conocimiento en línea
A pesar de las apariencias, la IA no puede pensar. No puede entender, en el sentido en que normalmente lo decimos. Tal como está actualmente, no puede razonar. Ciertamente no puede imaginarlo. Palabras como estas han surgido como eufemismos comunes sobre cómo la IA genera respuestas, pero también establecen expectativas equivocadas.
La IA tampoco puede utilizar información que no esté disponible y no se pueda rastrear en línea. Si bien nos gusta pensar que de alguna manera Internet es un almacén masivo de todo el conocimiento humano, la realidad es que ni siquiera se acerca.
Gran parte del mundo en el que vivimos simplemente no puede capturarse como información estructurada y digitalizada. Si bien la IA puede indicarle cuándo y dónde estará el próximo mercado local de artículos coleccionables, no puede indicarle qué distribuidor tiene ese cómic difícil de encontrar que ha estado persiguiendo durante años. Ese es el tipo de información que sólo puedes encontrar investigando muchas cajas de cómics ese día.
Y luego están las historias culturales y las experiencias localizadas que existen más en las tradiciones verbales que en los libros de historia. La IA puede decirme muchas cosas sobre la Primera Guerra Mundial. Pero si le pregunto sobre la hambruna iraní durante la Primera Guerra Mundial, tendrá dificultades porque no está tan bien documentada fuera de los libros de historia iraníes. La mayor parte de mi conocimiento sobre la hambruna proviene casi en su totalidad de historias que mi bisabuela le contó a mi madre, quien luego me las transmitió, como cómo ella tenía que sobrevivir con solo una almendra por día. Pero no encontrarás sus historias en ningún libro.
¿Cómo puede la IA aprovechar la riqueza de experiencias y recuerdos personales que todos tenemos? La mayor fuente de conocimiento es la humana. Somos nosotros. Siempre somos nosotros.
Pero si bien la IA no puede pensar por usted, aún puede ayudar de muchas otras maneras.
→ Leer más: ¿Se puede utilizar IA para escribir para sitios YMYL? (Lea la evidencia antes de hacerlo)
Todavía necesitas un cerebro detrás del robot
Déjame ser claro: uso la IA todos los días. Mi equipo usa IA todos los días. Tú también deberías hacerlo. El problema no es la herramienta. El problema es tratar la herramienta como una estrategia y, además, como una estrategia de eficiencia o reducción de costos. Por supuesto, no son sólo los equipos de marketing los que esperan reducir costos y aumentar la productividad con la IA generativa. Otra industria ya ha descubierto que la IA en realidad no reemplaza nada.
Una encuesta reciente realizada por Australian Financial Review (AFR) encontró que la mayoría de las firmas de abogados informaron que usaban herramientas de inteligencia artificial. Sin embargo, lejos de reducir la plantilla, el 70% de las empresas encuestadas aumentó su contratación de abogados para examinar, revisar y aprobar los resultados generados por la IA.
Esto no es un fracaso en su estrategia de IA, porque la estrategia nunca tuvo como objetivo reducir la plantilla. Están utilizando herramientas de inteligencia artificial como asistentes digitales (investigación, redacción, manejo de documentos, etc.) para liberar más tiempo y espacio para los tipos de pensamiento estratégico y perspicaz que genera valor comercial real.
De manera similar, la IA no es un reemplazo comparable para sus escritores, diseñadores y otros creadores de contenido. Es un multiplicador de fuerza para ellos, que ayuda a su equipo a reducir el trabajo pesado que tan a menudo puede obstaculizar el trabajo real.
- Resumir información compleja.
- Transcripción de entrevistas.
- Creando esquemas.
- Redacción de contenido relacionado, como publicaciones en redes sociales.
- Comparar su contenido con la guía de estilo de la marca para detectar inconsistencias.
Algunos escritores podrían incluso usar IA para generar un primer borrador muy aproximado de un artículo para pasar esa página en blanco. La clave es tratar esa copia como un punto de partida, no como el artículo terminado.
Todas estas tareas ahorran mucho tiempo a los creadores de contenido, ya que liberan más ancho de banda mental para el trabajo de alto valor que la IA simplemente no puede hacer tan bien.
La IA sólo puede sintetizar contenido a partir de información existente. No puede crear nuevos conocimientos ni generar nuevas ideas. No puede entrevistar a expertos en la materia dentro de su empresa para extraer conocimientos y conocimientos ocultos. No puede recurrir a experiencias o perspectivas personales para hacer que su contenido sea verdaderamente suyo.
La IA también está plagada de sesgos algorítmicos, que potencialmente distorsionan su contenido y sus mensajes sin que usted se dé cuenta. Por ejemplo, la mayoría de los datos de entrenamiento de IA están en inglés, lo que crea un enorme sesgo lingüístico y cultural. Puede que sea necesario un ojo experimentado y conocedor para detectar las alucinaciones o distorsiones sutiles.
Si bien la IA ciertamente puede acelerar la ejecución, aún se necesitan creativos capacitados y experimentados para pensar y crear de verdad.
No sabes lo que tienes hasta que lo pierdes
Hasta que Beeching cerró la línea en 1969, la ruta entre Edimburgo y Carlisle era una arteria de transporte vital para las fronteras escocesas. Sobre el papel, la línea no era rentable, al menos según la metodología simplista de Beeching. Sin embargo, el cierre tuvo enormes efectos colaterales, reduciendo el acceso a empleos, educación y servicios sociales, además de impactar el turismo. Mientras tanto, obligar a la gente a subir a autobuses o automóviles supuso una mayor presión para otras infraestructuras de transporte.
Si bien Beeching podría haber resuelto un problema estrechamente definido, había socavado el propósito más amplio de los ferrocarriles británicos: la movilidad de las personas en todas partes de Gran Bretaña. En efecto, Beeching había trasladado las consecuencias y las presiones de costos a otra parte.
La ruta se reabrió parcialmente en 2015 como The Borders Railway, y costó aproximadamente £300 millones restablecer solo 30 millas de línea con siete estaciones.
Los recortes de Beeching ilustran la locura de evaluar la infraestructura (o la estrategia de contenidos) únicamente en función de métricas financieras estrechas y de corto plazo.
Es probable que las organizaciones que reduzcan sus equipos en favor de la IA descubran que no es tan fácil revertir el rumbo y deshacer el daño dentro de unos años. Reemplazar a sus escritores con IA corre el riesgo de erosionar el tejido conectivo que caracteriza su ecosistema de contenido y ancla el desempeño a largo plazo: autoridad, contexto, matices, confianza e identidad de marca.
Los creadores de contenido experimentados no van a esperar a que las organizaciones se den cuenta de su verdadero valor. Si un número suficiente de ellos abandonan la industria y hay menos oportunidades disponibles para que la próxima generación de creadores adquiera las habilidades y la experiencia necesarias, es probable que la reserva de talentos se reduzca enormemente.
Al igual que con los recortes de Beeching, reconstruir su equipo de contenido probablemente le cueste mucho más a largo plazo de lo que ahorró a corto plazo, especialmente si se tienen en cuenta los meses o años de contenido de bajo rendimiento mientras tanto.
Sepa lo que está cortando antes de empuñar el hacha
Según su hoja de cálculo, el contenido generado por IA puede ser más barato de producir. Pero la efectividad de su estrategia de contenido no depende de si puede publicar más por menos. Este no es un caso en el que cualquier contenido antiguo sirva.
Así que cuidado con caer en la trampa de Beeching. Es posible que sus flujos de trabajo de contenido sólo parezcan “generadores de pérdidas” en el papel porque las métricas que está analizando no capturan adecuadamente todas las formas en que su contenido ofrece valor estratégico a su negocio.
El contenido no es un centro de costos. Nunca lo fue. El contenido es la infraestructura de la capacidad de descubrimiento de su marca, lo que la hace más importante que nunca en la era de la IA.
Este no es un debate sobre “contenido humano versus contenido de IA”. Se trata de equipar a personas capacitadas con las herramientas que les ayuden a crear un trabajo digno de ser encontrado, citado y confiable.
Entonces, antes de comenzar a mover el hacha, pregúntese: ¿está reduciendo el desperdicio o está desmantelando el mismo sistema que hace que su marca sea visible y creíble en primer lugar?
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Imagen destacada: Imágenes de mensajería instantánea/Shutterstock
