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» Comercio y Justicia
Fecha: 04/06/2025 07:34
Mónica Martinez es Head of Marketing Innovation en Naranja X. En esta entrevista se explaya sobre puntos clave a tener en cuenta para incorporar este tipo de herramientas Mónica Martínez es Head of Marketing Innovation en Naranja X y fue una de las disertantes en la última edición del Tech 4 Impact. Con más de diez años de trayectoria en el marketing digital, la especialista transforma datos en estrategias de marketing que potencian el crecimiento y la rentabilidad del negocio. En diálogo con Comercio y Justicia, Martínez precisó algunas claves para pensar la profunda transformación tecnológica y productiva que está sucediendo y sobre cómo es posible comenzar a implementar la inteligencia artificial en organizaciones, emprendimientos y actividad profesional – La Inteligencia Artificial llegó para quedarse y transformar la vida profesional de los equipos y el trabajo de las organizaciones/compañías ¿cuáles son los tres principales desafíos que se presentan, según has podido constatar a partir de tu trabajo? Desde mi experiencia, identifico tres desafíos clave que son propios de una revolución de esta magnitud. En primer lugar, el cambio cultural y la adopción organizacional. El principal desafío no es técnico, sino humano. La inteligencia artificial transforma la forma en que pensamos, trabajamos y tomamos decisiones. Es común encontrar resistencia, dudas o incluso temor en los equipos frente a esta nueva realidad. Por eso, resulta fundamental construir una cultura donde la IA sea entendida como una herramienta que potencia el talento humano, no que lo reemplaza. Esto exige inversión en formación, comunicación clara y un liderazgo activo que acompañe el proceso de transformación. Por otro lado, la calidad y la gobernanza de los datos. La inteligencia artificial es tan poderosa como la calidad de los datos que la alimentan. Muchas organizaciones aún están transitando el camino hacia una infraestructura de datos sólida, integrada y bien gobernada. En nuestro caso, haber trabajado durante años en una arquitectura de datos robusta y unificada nos permitió contar hoy con una visión de cliente unificada y habilitar casos de uso avanzados, como la personalización a escala, siempre con una visión 360°. Finalmente, la escalabilidad con impacto en el negocio. El tercer desafío es asegurar que la IA genere valor real. No se trata de implementarla por moda o presión del entorno, sino de encontrar casos de uso que respondan a objetivos estratégicos concretos. Esto requiere una mentalidad de experimentación constante, en la que medir, aprender y adaptar sea parte del ADN del equipo. La IA debe ser una palanca de impacto tangible en métricas específicas. – En materia específica de marketing, hoy la personalización es la clave ¿hasta dónde puede llegar el alcance del uso de IA en el desarrollo de estrategias y acciones? – La IA está redefiniendo los límites de la personalización en marketing. Ya no se trata solo de segmentar audiencias, sino de entender y anticipar comportamientos individuales para ofrecer experiencias únicas, relevantes y en tiempo real, haciendo que las personas conecten distinto con la marca. Desde mi experiencia, y pensando en el impacto inmediato, creo que el alcance de la IA en marketing se puede resumir en dos grandes dimensiones: En primer lugar, la personalización predictiva, automatizada y centrada en el cliente. La IA permite anticiparse a las necesidades del cliente antes incluso de que las exprese. A través de modelos de recomendación y/o propensión, es posible automatizar comunicaciones y contenidos que se activan en el momento justo, con el mensaje adecuado y por el canal correcto. Esto no solo mejora la experiencia del usuario, sino que incrementa significativamente el ROI. Por otro lado, la generación de contenido personalizado y escalable. Uno de los avances más emocionantes para quienes trabajamos en marketing es la capacidad de la IA para generar y/o editar contenido en múltiples formatos: texto, imagen, audio o video. Esto permite escalar la producción creativa sin perder relevancia, acelerar el go-to-market y optimizar los recursos. También ayuda a reducir sesgos y a diversificar los mensajes para conectar con distintos públicos de forma más inclusiva y efectiva. Y esto es sólo el comienzo La IA también habilita otros usos que ya estamos explorando: generación automática de audiencias basada en insights de negocio, reportería inteligente, adaptación dinámica de anuncios en tiempo real en plataformas publicitarias, entre muchos otros. Estoy segura de que esto representa apenas una pequeña fracción de todo lo que podremos hacer en el corto y mediano plazo. – Si un profesional, un emprendedor, una compañía quisiera comenzar a integrar IA en algunas de sus áreas, ¿qué recomendaciones indicarías? Le recomendaría comenzar con un planteo claro: una necesidad, un problema real o una oportunidad concreta donde la IA pueda aportar valor. Esto ayuda a mantener el foco y evita usar la IA solo por moda, o porque creemos que debemos hacerlo. Algunas buenas aplicaciones iniciales pueden ser mejorar la eficiencia operativa, personalizar una experiencia del cliente, automatizar tareas repetitivas o anticipar comportamientos clave. La IA debe ser un medio, no un fin en sí mismo. Lo ideal es probar en pequeño y aprender rápido. No hace falta comenzar con grandes proyectos; es mucho más efectivo lanzar pilotos, medir impacto, iterar y, recién después, escalar. Adoptar una mentalidad de experimentación es fundamental para avanzar con foco y flexibilidad. También es importante no hacer grandes inversiones al inicio. Hoy existen herramientas accesibles que permiten explorar el potencial de la IA con bajo riesgo y una rápida curva de aprendizaje. Por último, le aconsejaría ser muy cuidadoso con los datos. Nunca compartir datos propios ni de clientes con herramientas en línea que no garanticen seguridad y confidencialidad. La protección de la información debe estar presente desde el primer día. – En tu opinión ¿cuáles son las precauciones claves que es necesario tener al utilizar IA laboralmente? El uso de IA en el entorno laboral ofrece enormes oportunidades, pero también exige una mirada crítica y responsable. Considero que hay que prestar especial atención a la mitigación de sesgos e inclusión. Uno de los mayores riesgos de la IA es la reproducción —o incluso amplificación— de sesgos existentes en los datos. Necesitamos asegurar que los modelos no reproduzcan sesgos ni discriminen. Es clave auditar datos, testear algoritmos y trabajar con equipos diversos que puedan detectar aquello que parece invisible pero que no lo es.. Por otro lado, también considerar la transparencia y explicabilidad. La confianza en la IA se construye a partir de la capacidad de entender cómo toma decisiones. Especialmente en ámbitos donde impacta en personas, es clave que los modelos sean explicables y que podamos justificar por qué se activó cierta comunicación, se recomendó determinado producto o se excluyó a alguien de una campaña. La opacidad no es una opción. Además, la privacidad y ética en el uso de datos. El valor de la IA depende en gran medida de los datos, pero eso no puede estar por encima del derecho a la privacidad. Es necesario trabajar con datos de manera ética, con consentimiento, trazabilidad y marcos claros de gobernanza. Finalmente, la complementariedad con el talento humano. La IA no debe reemplazar la intuición, el juicio ni la empatía humana. Su mayor valor aparece cuando se integra como una herramienta que potencia la capacidad de los equipos. Usar la IA para potenciar, no reemplazar. Definir bien los límites y formar a los equipos para usarla estratégicamente.
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