La AI (inteligencia artificial) generativa es la rama de la AI que produce contenido nuevo en lugar de solo clasificar o predecir. Sus modelos se entrenan con enormes cantidades de ejemplos y aprenden patrones del lenguaje, de las imágenes o del sonido. Cuando le das una instrucción, llamada prompt, genera una respuesta coherente con esos patrones. Los modelos que trabajan con texto se conocen como LLM (Large Language Model o modelo de lenguaje de gran tamaño).

¿Por qué importa?

Para un equipo de marketing, la AI generativa acelera tareas como escribir asuntos de email, variantes de un mensaje, descripciones de producto o resúmenes de datos. Lo que antes tomaba horas puede tomar minutos.

Conviene conocer sus límites:

• Puede equivocarse. A veces genera información que suena correcta pero no lo es. Por eso conviene revisar lo que produce.
• No conoce tu negocio por sí sola. Un modelo genérico no sabe quiénes son tus clientes ni qué compraron, salvo que se lo des como contexto.
• La calidad depende de la instrucción y de los datos. Cuanto más claro el pedido y mejor la información de base, mejor el resultado.

Modo historia

Lucía, de una tienda de deportes online, le pide a una herramienta de AI generativa un email para su colección de invierno. El texto es correcto, pero genérico: sirve igual para cualquier tienda. Luego prueba con una herramienta conectada a sus datos, que escribe un mensaje para cada cliente según lo que compró antes. La tecnología es la misma; la diferencia está en el contexto.

Cómo lo trabajas con Data4Sales

• Orbis Creative usa AI generativa para escribir un mensaje distinto para cada cliente a partir de sus datos.
• Orbis Copilot responde en lenguaje natural preguntas sobre tus datos y genera reportes automáticos.
• En ambos casos, la AI trabaja sobre el perfil 360° de tus clientes, no sobre supuestos.

Términos relacionados

• AI con contexto
• Copiloto de AI
• Hiperpersonalización
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