La mayoría de los equipos de comunicaciones están detrás de la curva de la IA porque carecen de varias habilidades clave de las que depende la IA.
«No se puede utilizar la IA en la comunicación hasta que se pueda explicar claramente cómo se hace el trabajo», afirmó Alex Sevigny, profesor asociado de comunicación en la Universidad McMaster, consultor de comunicaciones de la Sociedad de Relaciones Públicas de Canadá desde hace mucho tiempo y asesor del Centro de Estrategia de IA.
«No estamos acostumbrados a especificar nuestro flujo de trabajo con tanta precisión y detalle como, por ejemplo, un contable o un ingeniero», afirmó.
Sevigny, quien presentará en la conferencia AI Horizons el próximo mes, dijo que la buena noticia es que el equipo de comunicaciones puede ponerse al día con bastante rapidez.
A continuación se presentan tres de las lagunas más importantes y formas prácticas de llenarlas.
Construye aliados fuertes
Los comunicadores suelen trabajar en una burbuja, afirmó.
«No necesariamente tenemos amigos o colegas con quienes hablamos todo el tiempo en TI, ciencia de datos o finanzas», dijo Sevigny. Este aislamiento hace que la IA sea más difícil de adoptar.
Estos equipos ya saben cómo funcionan los sistemas, los datos y la automatización. Más allá de las relaciones, los comunicadores luchan por hacer las preguntas correctas o incluso ser invitados a conversaciones sobre IA, afirmó.
Así que empiece con las personas, no con las herramientas.
«El mejor lugar para empezar es con aliados organizacionales», dijo Sevigny.
Entonces explica tu trabajo en detalle, dijo.
«Dígales: ‘Esto es lo que hago hora tras hora’. Así es como produzco mi trabajo», dijo Sévigny. «Pregúnteles cómo hacerlo más ‘compatible con la IA’, qué datos podrían ayudar y qué preguntas debería hacer.
Esto hace dos cosas, dijo. Le ayuda a aprender el aspecto técnico más rápido y les enseña a otros sobre el verdadero valor de la comunicación.
Define tu trabajo
La mayoría de los comunicadores saben lo que están haciendo, pero no necesariamente cada paso que dan para llegar allí. Éste, dijo, es el problema de la integración diaria de la IA.
«Si no puedes decirme exactamente cómo estás produciendo un producto de escritura, ciertamente no puedes automatizarlo de manera segura o confiable», dijo.
Otras profesiones lo hacen mejor porque así debe ser. Los contables e ingenieros pueden explicar su trabajo en detalle. Los comunicadores normalmente no pueden, dijo, lo que hace que las aplicaciones de IA sean incómodas, riesgosas o imposibles.
Empiece poco a poco y sea específico, recomendó Sevigny.
Complete una tarea común, como escribir un comunicado de prensa o elaborar un paquete para inversionistas, y escriba cada paso:
- ¿De dónde viene la información?
- ¿Quién lo revisa?
- ¿Qué decisiones se toman en el camino?
- ¿Qué herramientas se utilizan en cada etapa?
Una vez que el flujo de trabajo esté claro, la IA será más fácil de probar, automatizar y mejorar, afirmó.
Entender cómo utilizar los datos.
Muchos comunicadores provienen del periodismo o de las humanidades, donde los números no son el foco. Pero la IA sólo funciona con datos.
«Si se va a utilizar la IA de manera efectiva de una manera que sea verificable y defendible, es necesario comprender con qué datos está trabajando», dijo.
La mayoría de los equipos de comunicaciones ya generan cantidades masivas de datos entre correos electrónicos y correos electrónicos, sistemas de contenido, registros de CRM e interacciones con las partes interesadas, pero no entienden completamente qué datos tienen realmente, qué se les permite usar, dónde residen y quién más los está usando, dijo.
Esto dificulta explicar el ROI, validar los resultados de la IA o responder preguntas de gestión complejas.
No es necesario convertirse en un científico de datos, pero sí conocimientos de datos, dijo Sevigny.
Empiece por preguntar ¿qué sistemas utilizamos todos los días? ¿Qué datos recogen? ¿A quién pertenecen los datos? ¿Qué es ilimitado?
Sevigny hizo hincapié en aprender con ayuda, no solo.
«Existen excelentes cursos para perfeccionar el flujo de trabajo y la toma de decisiones basada en datos, incluidas plataformas como Ragan Training», dijo, pero el progreso real a menudo proviene de conversaciones internas.
Regístrate aquí Obtenga más información de Lamp y otros expertos de la industria en la conferencia AI Horizons de Ragan del 2 al 4 de febrero. Pie. Lauderdale, Florida.
Courtney Blackann es reportera de comunicaciones. Contáctala LinkedIn o envíele un correo electrónico a (email protected).
