Cómo dejar de automatizar malas decisiones comerciales

Recientemente trabajé con un fundador que dijo que su marketing era “completamente automatizado”, escribió la IA en la copia y programó la publicación. y ajustar el presupuesto en consecuencia. Estaba muy ilusionado hasta el inicio de la campaña. Sus pistas “exitosas” no tenían pistas calificadas.

¿Te suena familiar? Esto es lo que sucedió: utilizó herramientas de SEO para encontrar palabras clave de tendencia. Luego, introduzca esas palabras en una IA creativa para crear contenido. ¿Problema? Se centra en lo que están haciendo sus competidores. En lugar de lo que les interesa a los clientes, el contenido suena bien, la audiencia está equivocada.

Hoy en día, nuestras decisiones están determinadas por datos generados por máquinas que están divorciados de la realidad. La parte más difícil de la decisión fue no recopilar datos. Se trata de saber en qué información confiar.

Relacionado: Cómo utilizar la automatización Cometer errores (y evitarlos) como emprendedor

Problemas de internet autorreferencial

Cada algoritmo aprende de la historia. Pero ¿qué pasa cuando eso es sólo una idea reciclada? La descripción general de la IA de Google y los fragmentos destacados están por encima de todo lo demás. lo que determina lo que vemos. Mientras tanto, las granjas de contenido publican artículos generados por IA optimizados para ese mismo feed algorítmico. El resultado es una Internet autorreferencial agravada por los prejuicios.

Aprendí esto de la manera más difícil. Después de vender mi primer negocio de comercio electrónico en 2004, pasé dos décadas creando sistemas de marketing para nuevas empresas y pequeñas empresas. En aquel entonces nos preocupaba la falta de información. ¿Ahora? Estoy limpiando el desorden creado por la contaminación de datos.

A menudo, las herramientas de sentimiento automatizadas comienzan a malinterpretar matices sutiles. Esto se debe a que sus modelos de lenguaje importan texto escrito por IA que carece de un verdadero tono humano. El resultado son conocimientos sintéticos. y resulta en malas decisiones comerciales.

2 trampas en las que caen los genios fundadores

Probablemente hayas oído hablar de Sesgo psicológico como el sesgo de confirmación o de anclaje. Esta es la interpretación moderna:

1. Sesgo de potencia del algoritmo

Cuando la IA o los motores de búsqueda hacen recomendaciones Intuitivamente asumiremos que una recomendación es correcta, pero Google no confía únicamente en su precisión. El algoritmo verifica la experiencia. Fiabilidad y confiabilidad de la experiencia o EEAT, que pueden tener elementos incompletos. No asuma que el contenido de IA es real solo porque se ve bien. Verifique los resultados con fuentes confiables.

2. Sesgo de confirmación sintético

Los chatbots facilitan la confirmación de lo que ya cree. Pregúntele a la IA “¿Por qué mi producto es adecuado para los Millennials?” y creará un argumento de respaldo basado en el análisis del contenido publicado que respalde su idea. Incluso si esas opiniones están equivocadas.

Acaba de crear lo que los economistas conductuales llaman un ciclo de refuerzo. Premia el exceso de confianza en lugar de la prueba de la realidad y la investigación. Publicado en la naturaleza Revela que los bucles de retroalimentación entre humanos y la IA amplifican los sesgos significativamente más que las interacciones entre humanos. Y no podemos verlo.

Relacionado: Principales temores y peligros de la IA generativa y qué hacer al respecto

Sesgo del firewall: tres pasos para una toma de decisiones más precisa

Intente utilizar este filtro de sesgo de tres pasos para evitar automatizar malas decisiones.

Paso 1: diagnosticar la fuente de datos

Antes de confiar en los indicadores, pregunte de dónde proviene esta información. ¿Se recopila de clientes reales, se extrae de la web o se genera con IA? Con solo unos minutos de investigación de las URL y los autores se puede mejorar enormemente la calidad de los datos. Pregunte: “¿De dónde viene este número?” Si la respuesta es “No sé”, no estás haciendo tu trabajo.

Paso 2: Triángulo de la Verdad

Compare al menos dos fuentes o herramientas independientes antes de tomar una decisión. Si no están de acuerdo, profundice más. Si es constante, su confianza aumentará. Así es como los investigadores reducen los errores mediante la validación. Muchos fundadores se saltan este paso porque un panel es suficiente. Que no es.

Paso 3: ejecutar la simulación de verificación de cordura

No necesita ningún software sofisticado para poner a prueba sus decisiones. Una hoja de cálculo con los mejores y peores escenarios es suficiente.

Con un cliente reciente. Una prueba simple que muestra que el tráfico está aumentando rápidamente hacia el tráfico de bots. Filtrar datos incorrectos puede ahorrarle miles de dólares en costes publicitarios.

Cada uno de estos pasos obliga a lo que el psicólogo Daniel Kahneman llama pensamiento lento. Intente utilizar este proceso deliberado y racional para contrarrestar la tendencia a confiar en juicios rápidos y automáticos.

De las ideas individuales a la cultura de equipo

La tecnología puede causar sesgos. Pero el liderazgo durará para siempre. El antídoto es cultural. Y comienza con la forma en que su equipo habla sobre los datos.

Promover conflictos respetuosos: Si todos asintieran con la cabeza hacia el tablero, nadie pensaría críticamente. Desafíe a las personas a preguntar: “¿Qué pasa si esto está mal?”

Utilice una autopsia: Antes de lanzar una campaña o producto, pida al equipo que se lo imagine fracasando espectacularmente. ¿qué pasó? Descubrirá suposiciones ocultas más rápido que cualquier análisis de datos. Un marco como SCAMPER puede ayudar a los equipos a cuestionar sistemáticamente las suposiciones y explorar escenarios alternativos.

Haga de la narración de datos un hábito: Puede explicar cómo obtener y limpiar datos antes de compartir los resultados. Revelar la cadena de suposiciones detrás de cada gráfico. Utilice las mejores prácticas de visualización de datos y narración de historias para que sus datos sean comprensibles para todos.

Durante los últimos 20 años, he aprendido que el mejor marketing no se basa sólo en buenos datos. Pero también tiene una gran historia. Cuando su equipo puede explicar por qué los datos son importantes y de dónde provienen, habrá creado una cultura que resiste los prejuicios.

La próxima vez que entreviste a un candidato, pregúntele: “Hábleme de un momento en el que los datos le dijeron una cosa. Pero sus instintos le dicen otra”.

Las respuestas revelan su nivel de pensamiento crítico.

nueva contaminación de datos

Hace una década El desafío es la falta de información. Hoy es contaminación informativa.

Los datos incorrectos, junto con artículos y reseñas generados por IA, pueden confundir los conocimientos. Incluso el verdadero análisis puede verse distorsionado por datos de entrada contaminados o una lógica de modelo poco clara. Para los fundadores Esto significa que no podemos subcontratar el trabajo experto. Cuando la herramienta de cálculo numérico, los humanos cuestionan el significado.

Por eso es importante la curiosidad constante. Los modelos de IA son tan éticos y precisos como ellos. sólo con las personas que los guían. Las habilidades técnicas son valiosas. Pero pensar críticamente sobre la calidad de los datos no tiene precio.

Relacionado: Los grandes riesgos que debe evitar al utilizar la automatización de marketing

Capacidad competitiva de pensamiento claro.

El sistema de automatización seguirá mejorando. También lo es el contenido sintético. Pero esto es lo que no cambiará: la ventaja competitiva de los fundadores que saben cuándo detenerse y preguntar: “¿Qué va a pasar?”. “¿Es esto cierto?”

Los fundadores ganadores no son los que tienen las herramientas de inteligencia artificial más llamativas. En cambio, combina la precisión de la máquina con la curiosidad humana.

Tus movimientos: Vea una de las decisiones más importantes de esta semana. Siga la fuente Pruebe la hipótesis y tome decisiones conscientes. Si se da cuenta de que confía ciegamente en su panel de control, genial. Ahí es cuando te conviertes en un mejor emprendedor.

Recientemente trabajé con un fundador que dijo que su marketing era “completamente automatizado”, escribió la IA en la copia y programó la publicación. y ajustar el presupuesto en consecuencia. Estaba muy ilusionado hasta el inicio de la campaña. Sus pistas “exitosas” no tenían pistas calificadas.

¿Te suena familiar? Esto es lo que sucedió: utilizó herramientas de SEO para encontrar palabras clave de tendencia. Luego, introduzca esas palabras en una IA creativa para crear contenido. ¿Problema? Se centra en lo que están haciendo sus competidores. En lugar de lo que les interesa a los clientes, el contenido suena bien, la audiencia está equivocada.