“Es una de las razones por las que algunos podrían decir que llegamos tarde a la conversación sobre la IA”, dijo Simms, quien fundó Gale en 2014. “Pero yo diría que fuimos cautelosos para garantizar que existieran las salvaguardas que nos permitieran ponerla en funcionamiento de la manera nuestros clientes esperarían. No estoy tan seguro de que si estuviéramos sentados aquí hace un año, ninguno de nosotros habría confiado en la seguridad empresarial de esos LLM”.

Como parte de la red de agencias de Stagwell, Gale también puede aprovechar las diversas inversiones en IA realizadas por el holding. Por ejemplo, puede beneficiarse de un acuerdo de 2023 entre Stagwell y Google Cloud que se centra en soluciones relacionadas con el marketing para la IA generativa. Otros holdings de agencias, incluidos Publicis Groupe, WPP e IPG, también han presentado nuevas plataformas de inteligencia artificial y asociaciones con varias empresas en los últimos meses.

Alchemy.AI, que se basa en datos propios y de terceros, también incluye funciones para estrategias de ventas y planificación de medios. Puede crear audiencias personalizadas, analizar resultados de campañas publicitarias pasadas, desarrollar estrategias para campañas futuras y proporcionar información sobre la lealtad del cliente. Por ejemplo, puede comparar datos de ventas de clientes leales y no leales, sugerir áreas de reinversión y analizar tasas de adquisición y retención de clientes. La plataforma también tiene formas de convertir los datos de CRM (de socios externos, plataformas de propiedad de una marca y datos transaccionales) para ayudar a desarrollar campañas en varias plataformas. Otras características incluyen herramientas para visualización de datos, desarrollo empresarial, gestión de proyectos, tareas de recursos humanos y otras operaciones.

Para desarrollar Alchemy.AI, la agencia cerró acuerdos comerciales con varias empresas importantes de inteligencia artificial, incluidas Google, OpenAI y Anthropic, que brindan acceso API a sus modelos de inteligencia artificial que impulsan chatbots como Gemini, ChatGPT y Claude. Al abstraer el backend y el frontend de Alchemy.AI, Gale también facilitó el cambio entre modelos de IA y entre proveedores de nube. Además de permitir múltiples usuarios dentro de un chat de IA determinado, el enfoque también facilita el cambio entre modelos de IA, lo que podría ser especialmente útil cuando el rendimiento de LLM varía o si una empresa tiene datos en diferentes lugares.

Alchemy.AI también tiene una función de planificación de escenarios tanto para planificadores de medios como para compradores no relacionados con los medios. Mientras que otras empresas también tienen sus propias herramientas de planificación de escenarios, Simms argumentó que la plataforma de Gale le permite adoptar un enfoque más agnóstico para eliminar el sesgo cuando se trata de sugerir gasto en medios.

Cuando se le preguntó cuántos datos históricos se requieren para entrenar Alchemy.AI, Simms dijo que es ideal para los clientes utilizar al menos dos años de datos de rendimiento al optimizar los medios propios, e idealmente tres años para los medios pagos. Según Simms, el proceso de incorporación de clientes a Alchemy.AI también requiere mucho tiempo y esfuerzo. Mientras que los primeros clientes tardaron cuatro semanas, dijo que el proceso ahora lleva entre tres y cinco días.

Tener una perspectiva más objetiva podría ayudar a los anunciantes a evaluar mejor el rendimiento en varias plataformas publicitarias. Esto podría resultar atractivo a medida que más anunciantes se preocupan por la opacidad de las ofertas de IA en plataformas como Performance Max de Google y Advantage Plus de Meta.

“No digo que ninguna empresa de medios lo haga intencionalmente, pero siempre es una pregunta que recibimos de nuestros clientes”, dijo Simms. “¿Cuán independiente y agnóstica es esta recomendación?… Si estás en un entorno de cliente y el plan de medios está ahí y ya ha sido creado, puedes simplemente entrar y [ask] ¿Qué pasa si el cliente tiene dos millones más?’”

Más allá de las agencias que construyen nuevas plataformas, los expertos externos también dicen que la IA remodelará los presupuestos publicitarios. Y aunque algunos esperan que el entusiasmo actual por la IA disminuya, los analistas esperan que la IA continúe remodelando los presupuestos publicitarios. La semana pasada, Tim Nollen, analista senior de tecnología de medios de Macquarie, dijo a Yahoo Finance que las empresas de tecnología publicitaria como AppLovin y The Trade Desk también podrían beneficiarse de los cambios.

Integrar múltiples modelos de IA en una sola plataforma es algo que cada vez más empresas están buscando. Además de mejorar las herramientas, también permite a las empresas contar con recursos provisionales cuando un modelo de lenguaje grande tenga problemas. Las nuevas leyes de inteligencia artificial y privacidad, incluida la recién aprobada Ley de Inteligencia Artificial en Europa, también están llevando a las empresas a asegurarse de impulsar tanto las medidas como las capacidades de seguridad.

Adquirir o construir plataformas de IA también requiere un enfoque diferente al de otras pilas de tecnología, dijo Nitish Mittal, socio de la consultora de investigación de TI Everest Group. Añadió que la naturaleza misma de los LLM y los datos conducirá a una “nueva era de múltiples LLM”.

“La IA no es sólo una cosa pequeña”, dijo Mittal a Digiday. “Tiene de todo, desde hardware hasta software, desde datos hasta servicios, por lo que es necesario unirlos. Casi se necesita un vehículo especial nuevo para poder hacer esto”.

Mejorar las medidas de privacidad de datos para los LLM también requiere nuevos enfoques sobre cómo las empresas recopilan, almacenan y utilizan datos. Esto también está llevando a las empresas a integrar la privacidad desde el diseño al crear nuevas herramientas. Durante un panel en línea la semana pasada después de la aprobación de la Ley de IA por parte del Parlamento Europeo, la directora de privacidad y confianza de IBM, Christina Montgomery, dijo que es importante que las empresas documenten los datos utilizados para entrenar sus modelos de IA y cómo se capturaron.

“¿Cómo se desarrolla entonces la documentación del usuario que ayudará a explicar y proporcionar instrucciones para el uso de esos algoritmos para sus clientes y similares”, dijo? “Luego, a lo largo del ciclo de vida, ¿cómo monitoreas tu IA porque cambiará con el tiempo?”

Avisos y productos: noticias y anuncios sobre IA

• El Parlamento Europeo aprobó la Ley de IA, una ley integral con barreras de seguridad sobre cómo las empresas desarrollan e implementan sistemas de IA.
• El nuevo comercial de Under Armour impulsado por IA de una agencia generó una nueva controversia en torno a las herramientas de IA generativa entrenadas en activos de marca producidos previamente.
• Prescient AI, que utiliza modelos de aprendizaje automático para mejorar la medición de medios para marcas de comercio electrónico, anunció que recaudó 10 millones de dólares en financiación adicional.
• La entrevista del Wall Street Journal con el CTO de OpenAI llevó a muchos a preguntarse en qué se entrenó el modelo Sora de la startup.
• OpenAI anunció un nuevo acuerdo con editores europeos, incluidos Le Monde y Prisa.
• Dos senadores estadounidenses introdujeron una nueva legislación bipartidista que crearía nuevas directrices para la IA antes de las elecciones estadounidenses.
• El Instituto Aspen dijo que organizará un evento el 28 de marzo centrado en la IA y las elecciones. Entre los oradores se encuentran la exsecretaria de Estado de Estados Unidos, Hillary Rodham Clinton, el cofundador de Google, Eric Schmidt, y varios otros altos funcionarios de Estados Unidos y la Unión Europea.

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