Cómo diseñar un equipo de marketing con inteligencia artificial

Notas del episodio

Comprar las herramientas es la parte fácil. Los equipos que obtienen valor real tratan la inteligencia artificial como una cuestión de diseño: rediseñan el trabajo, invierten en las personas y cuidan los cimientos.

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Transcripción

Todos los directores de marketing universitario con los que hablo tienen una historia con la inteligencia artificial. Empieza con un piloto: una licencia de un asistente de redacción, un chatbot en las páginas de admisiones, un puñado de pioneros entusiastas. Luego pasan doce meses. Las herramientas siguen ahí, las licencias se siguen pagando, pero la forma de trabajar del equipo apenas ha cambiado. ¡Resulta que comprar las herramientas es la parte fácil!

Los equipos que obtienen valor real han hecho algo más difícil. Han tratado la inteligencia artificial como una cuestión de diseño: cómo fluye el trabajo por el equipo, desde el primer brief hasta la entrega final, con cada paso pensado a propósito. Se parece menos a comprar un electrodoméstico nuevo y más a rediseñar la cocina. Eso significa mirar con honestidad a dónde se van las horas cada semana, y preguntarse cuáles de ellas necesitan de verdad a una persona.

Mi consejo es siempre empezar por el trabajo que nadie quiere. Los avances más rápidos vienen de las tareas que comen tiempo sin aportar mucho: sacar informes semanales de cinco plataformas, adaptar materiales para cada canal, los primeros borradores de textos rutinarios, ordenar los datos del CRM. Bien automatizado, eso libera horas cada semana. Y además genera confianza en la tecnología, porque los resultados son fáciles de comprobar. La gente ve que funciona.

En Newcastle empezamos por los informes. Reunir los datos de nuestras campañas en una sola vista automatizada hizo que el equipo dejara de pasar los lunes por la mañana preparando hojas de cálculo, y empezara a dedicarlos a lo que significaban las cifras. Un cambio pequeño, pero que movió toda la semana de reunir información a tomar decisiones con ella. Las reuniones también mejoraron, porque todos llegaban habiendo visto la misma imagen.

Una vez resuelto el trabajo rutinario, la forma del equipo debería cambiar. Hacen falta menos personas produciendo, y más personas decidiendo. Eso significa estrategas que hagan buenos briefs, editores que juzguen la calidad y analistas que les hagan a los datos las preguntas correctas. Es otro perfil de habilidades, y requiere invertir en formación además de en software. El presupuesto de formación es donde se descubre si un equipo directivo se toma en serio la inteligencia artificial, o si simplemente siente curiosidad.

Nada de esto funciona con datos desordenados. Las instituciones que avanzan más rápido han invertido en cimientos poco vistosos: un CRM bien gobernado, un seguimiento coherente y reglas claras sobre qué datos pueden tocar las herramientas de inteligencia artificial y cuáles no. Esas reglas también protegen la confianza de estudiantes y solicitantes, y en nuestro sector, la confianza lo es todo. Una herramienta brillante sobre una base de datos caótica solo producirá el caos más rápido.

Yo lo veo como construir una casa. Nadie admira los cimientos cuando llegan las visitas. Pero si están mal, todas las habitaciones de arriba empiezan a agrietarse. La gobernanza, la calidad de los datos y las reglas claras son los cimientos. Si se resuelven primero, las herramientas inteligentes son más fáciles de adoptar, porque la gente confía en lo que hay debajo. Si se omiten, el año siguiente se va en tapar grietas en lugar de construir nada nuevo.

Y luego está la parte que más importa. La educación superior es una decisión profundamente humana, a menudo la más grande que toma una persona joven. La inteligencia artificial debería darle al equipo más tiempo para las conversaciones, las historias y las ideas creativas que convencen a la gente. No debería reemplazarlas. Los mejores equipos con inteligencia artificial que conozco son más humanos, no menos. Pensemos en el solicitante que llama con una preocupación la noche antes de un plazo. Esa llamada merece una persona con tiempo para escuchar.

Voy a explorar todo esto a fondo a lo largo de la temporada, con líderes que lo han hecho bien, y con algunos que la próxima vez lo harían de otra forma. Así que para quienes llevan doce meses en un piloto y se preguntan por qué ha cambiado tan poco, ánimo. Las herramientas nunca fueron la parte difícil. ¡Si se rediseña el trabajo y se invierte en las personas, la tecnología devuelve algo muy valioso: el tiempo para hacer de forma brillante las cosas humanas!