Jorge Lukowski es divulgador de IA y especialista en implementación de soluciones basadas en esta tecnología. Enfocado en la vertical de marketing, comunicación y relaciones institucionales, con experiencia en diferentes entidades, desde 2018 se desempeña en NEORIS, posicionando a la compañía como un referente en la industria tecnológica en los mercados de Latinoamérica, Europa y Estados Unidos.
¿Cómo fue el proceso de enfocar su carrera hacia la inteligencia artificial?
Hace aproximadamente 13 años tomé la decisión de reorientar mi carrera profesional hacia el mundo de la tecnología, entendiendo que, aunque nací y me desarrollé en un entorno analógico, el futuro estaba en la era digital. Empecé a ver por dónde iba el mundo de las ideas y de los negocios y de las prácticas como sociedad. Creo que ser técnico químico de carrera me ayudó a estar bien con los números. Inicié este proceso formativo con una inmersión en transformación digital en Digital House, seguido por un MBA en la Universidad de San Andrés (UDESA), donde comencé a explorar temas sobre modelos de negocios tecnológicos. Posteriormente, obtuve una certificación en metodologías ágiles de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN), lo que me permitió aplicar un enfoque más flexible y adaptativo en la implementación de tecnologías emergentes. Además, desde la empresa que fundé como emprendedor, Simple Communication, comencé a trabajar con clientes en el área de marketing y comunicación, muchos de los cuales eran empresas tecnológicas. Uno de esos clientes fue NEORIS, con quien luego me uní completamente, acumulando casi siete años de experiencia en consultoría de transformación digital y aceleración tecnológica.
¿Cuándo comienza el uso concreto de esas herramientas como eje de trabajo?
En 2022, tres hitos importantes marcaron un punto de inflexión en mi carrera. Primero, la revolución impulsada por ChatGPT y la creación de plataformas de imágenes generativas como MidJourney y DALL·E, que transformaron la manera en que entendemos y utilizamos la IA en el marketing y la comunicación. En ese mismo año, finalicé mi formación en el MIT en transformación digital, donde los módulos de Machine Learning e Inteligencia Artificial Generativa fueron especialmente inspiradores. Este contexto me llevó a ser un early adopter de estas tecnologías, aplicándolas para el desarrollo y segmentación de audiencias en la campaña global de comunicación WeAreNEOs (la primera diseñada íntegramente con Inteligencia Artificial Generativa que crea avatares personalizados, reales y futuristas del equipo de NEORIS). Para mencionarte algunos logros de la campaña: aumentó en un 300% la atracción de talento y el sentimiento de pertenencia, incrementó un 200 % la recepción de CVs de calidad y la productividad en la creación de piezas diseñadas para la campaña fue mayor al 75 %, más de 4000 usuarios únicos participaron en alguna de las acciones. El lanzamiento de WE ARE NEOS obtuvo 270 impactos en medios a nivel global y más de 90 impactos en medios de España. La campaña fue reconocida a nivel global con 6 Premios EIKON en las regiones de Argentina y Chile, 1 Premio Mercurio y el Palmarés de Oro en la categoría de marca interna de los II Premios AEBRAND en España. Además, esta iniciativa se dio a conocer internacionalmente en más de 10 eventos, entre los que destacan el CMO Summit de México o el IV Congreso Iberoamericano de Tendencias en Marketing, Comunicación y Asuntos Públicos de España. Estos tres hitos marcaron el inicio de un viaje sin ticket de retorno hacia la integración de la IA en el marketing y la comunicación.
¿Qué soluciones basadas en esta tecnología utiliza?
Yo no concibo la IA sola, sino combinada con los equipos. Actualmente, utilizamos diversas soluciones de IA generativa, como: GPT-4 (para generar contenido escrito de calidad, con el copywriter mejorando esta tarea), generación de imágenes y videos (herramientas como MidJourney y DALL·E para crear gráficos y videos basados en inputs específicos), Crystal (para perfilar Buyer Personas en las campañas, optimizando la segmentación y personalización), Emarsys de SAP (para perfilar campañas de marketing, mejorando la precisión y relevancia de nuestras estrategias), data storytelling y reporting (a través de la integración de soluciones de IA desarrolladas por Neonics, generando informes claros y narrativas basadas en datos), Stable Video Diffusion (se utilizó para generar un image to image o inpainting frame x frame para escenas especificas en los videos), Runway (para edición y creación de videos/imágenes, que también utilizamos para eliminar fondos), Suno (para la música de los videos), Elevenlabs (efectos de sonidos y la locución). Si bien mantenemos una actitud abierta a probar y evaluar nuevas herramientas del mercado, creemos que es importante fomentar una cultura de innovación interna en el equipo y mantenernos actualizados sin abrumarnos. Esto se logra estableciendo una estrategia clara con objetivos definidos sobre para qué, por qué, cómo y con qué prioridad vamos a utilizar la IA generativa. Este enfoque permite integrar la IA de manera efectiva sin perder el foco, asegurando que cada herramienta y aplicación sirva a un propósito estratégico. Este recorrido no solo me ha permitido estar a la vanguardia en tecnología, sino también integrar la IA generativa de manera efectiva en estrategias de marketing, siempre con una curiosidad constante y un enfoque en la innovación.
¿Para qué sirve la IA generativa al marketing y la comunicación?
Lo principal fue acelerar la creación de contenido al generar rápidamente textos, imágenes y videos, reduciendo los tiempos de producción, si bien está el factor humano. También destaco que facilita la creación de experiencias altamente personalizadas para los consumidores. A través de la hiperpersonalización, se adaptan contenidos y mensajes a las necesidades y preferencias individuales de las audiencias, mejorando el contacto y la efectividad de las campañas. En tercer lugar, la innovación creativa, con nuevas posibilidades que antes eran difíciles de imaginar o implementar, permitiendo explorar enfoques novedosos en campañas y estrategias. Yo siempre lo comparo a cuando los arquitectos o ingenieros pasaron de usar calculadoras científicas a programas más complejos, pudiendo hacer cálculos que antes eran imposibles. Otro punto es la optimización de recursos al reducir costos por automatizar tareas creativas que requerían mucho tiempo y esfuerzo humano, permitiendo a los equipos enfocarse en actividades estratégicas y de alto valor.
¿Qué aprendizajes detectó en este tiempo de uso?
La importancia de una supervisión humana. Aunque la IA generativa es poderosa, necesita ser guiada y ajustada por humanos para asegurar la relevancia y calidad del contenido. La intervención es crucial para evitar errores y asegurar que el contenido refleje fielmente los valores y cumplir con los objetivos de la marca. Por otro lado, debe complementar, no reemplazar las estrategias de marketing y comunicación existentes. Es fundamental integrarla de manera que potencie las capacidades existentes y no cree disrupciones innecesarias. Hay que ajustar los modelos y las salidas generadas según el feedback y las necesidades cambiantes del mercado. La flexibilidad y la capacidad de adaptación son claves para maximizar el impacto de la IA generativa.
Además de la calidad y coherencia del contenido, que mencionábamos, como una limitación, es muy importante la dependencia de datos de calidad. La eficacia de la IA generativa depende en gran medida de la calidad y cantidad de datos disponibles. Datos sesgados o incompletos pueden llevar a resultados inadecuados o irrelevantes. Las famosas “alucinaciones”. Después, puede no captar matices culturales, contextuales o emocionales que son cruciales en la comunicación efectiva, lo que puede limitar su utilidad en campañas que requieren un toque humano o empatía. También se corre el riesgo de producir material que no sea completamente original o que infrinja derechos de autor, lo que requiere un control riguroso; y es crucial manejarla con cuidado para evitar problemas éticos, como la generación de contenido engañoso o la manipulación de la información. Esto requiere establecer guías claras y un monitoreo constante.
¿Qué recomendaciones puede compartir con colegas que buscan automatizar sus procesos y ayudar a sus talentos a ser más creativos?
Comparto lo que me hubiese gustado saber:
- Realizar un diagnóstico inicial del área en cuestión.
- Análisis de perfiles y necesidades de formación del equipo.
- Definir una estrategia clara con la información del diagnóstico.
- Capacitación continua para mantener al equipo preparado y aprovechar al máximo estas tecnologías.
- Empezar con proyectos piloto chicos y de corto plazo, antes de escalar.
- Fomentar la colaboración, donde tecnología y habilidades humanas trabajen en conjunto.
- Feedback constante del equipo y de los clientes para mejorar las aplicaciones de IA.
Tampoco hay que perder la constante generosidad de apoyarnos entre colegas sobre estos temas.
¿Qué diferencias hay respecto al uso de estas tecnologías en las diferentes regiones de LATAM y otras partes del mundo?
Tiene que ver con el desarrollo que tienen los países. En LATAM está creciendo, pero enfrenta desafíos, como la infraestructura tecnológica y la disponibilidad de talento especializado. Está en un estadío menor de madurez, comparada con otros mercados. Pero está claro su potencial debido a la creciente digitalización y el aumento del comercio electrónico. Le auguro buen crecimiento. En regiones como Norteamérica y Europa la adopción de IA generativa está más avanzada, con un mayor enfoque en la investigación y desarrollo de nuevas aplicaciones. También tienen acceso a mejores recursos y talento especializado, lo que facilita la implementación de soluciones más sofisticadas.
¿Cómo ve la industria y de qué modo cree que seguirá evolucionando?
Si me preguntabas en 2021 estábamos más metidos en la charla del metaverso o funcionalidades de la realidad aumentada exponencial. No podía sospechar este boom, por lo cual todo lo que diga será usado en mi contra, pero imagino que la industria de la IA generativa seguirá evolucionando y expandiéndose rápidamente. Algunas tendencias que anticipamos incluyen mayor integración con plataformas de marketing y comunicación para facilitar flujos de trabajo, avances en la ética y la transparencia (atendiendo que no mate a la innovación), mejoras en la personalización y la relevancia (con algoritmos más sofisticados que puedan entender y anticipar mejor las necesidades de los consumidores) y una colaboración hombre-máquina más clara en los resultados. La clave será seguir equilibrando la innovación tecnológica con la atención a las necesidades humanas y éticas, asegurando que el uso de la IA generativa beneficie tanto a las empresas como a los consumidores, que la tecnología venga a ayudarnos y no que quedemos dependientes de ella. Ese es el gran debate para dar, pero pasó en todas las revoluciones industriales.