Compartimos una columna de Chris Hogg, Chief Revenue Officer de Lotame, quien reflexiona sobre los riesgos de implementar inteligencia artificial sin una estrategia sólida de identity resolution.
Las herramientas impulsadas por inteligencia artificial prometen una segmentación más precisa, insights más rápidos y mejores resultados de negocio. Pero sin una estrategia de identity resolution sólida y centrada en la privacidad, esas promesas se quedan cortas.
¿Por qué? Porque los datos que alimentan a estas herramientas suelen estar incompletos, desorganizados o desconectados.
Hoy en día, el ecosistema de medios está tan fragmentado que las señales de los consumidores llegan desde todos lados, pero rara vez se integran en una visión clara y coherente. En lugar de ofrecer una imagen unificada del cliente, la mayoría de los modelos de IA terminan operando con una versión borrosa de la realidad y ya sabemos qué pasa cuando alimentas a la IA con datos de baja calidad… lo que inevitablemente lleva a resultados erróneos o sin valor. Sí, “Garbage In, Garbage Out” también aplica a la IA.
En toda la industria, hay una demanda constante de datos de alta calidad, porque todos sabemos que los algoritmos de IA necesitan inputs consistentes y confiables para cumplir su promesa. Desde el entrenamiento de modelos, las predicciones o la personalización de experiencias, todo depende de la solidez de los datos base.
Cuanto más fragmentados y aislados estén tus datos, peores serán los resultados. Y eso impacta directamente el rendimiento, la medición y la confianza del consumidor.
Cuando cada plataforma define la identity resolution a su manera, es imposible para los equipos de marketing unificar el journey del consumidor, medir resultados con precisión o saber qué señales están realmente impulsando el éxito.
Hay una mejor forma de hacerlo.
El poder de la identity resolution
Las direcciones de correo electrónico o los IDs encriptados son un buen punto de partida. Sin embargo, para avanzar, o cuando estos identificadores no están disponibles, es fundamental integrar datos de comportamiento, contexto e información declarada. Solo así se puede construir una visión del consumidor completa, respetuosa de la privacidad y preparada para el futuro.
Cada tipo de dato cumple una función esencial:
El comportamiento muestra lo que las personas hacen.
El contexto añade relevancia.
La data declarada, como perfiles de lealtad o preferencias, revela la intención.
Y todo esto debe funcionar con una capa de interoperabilidad, es decir, con la capacidad de conectar datos y señales a través de distintos dispositivos, plataformas y marcos regulatorios. Solo así se puede construir una estrategia de identity resolution capaz de escalar con IA de forma efectiva y segura.
Sin interoperabilidad, incluso las mejores estrategias de identity resolution se quedan cortas. Los equipos de marketing necesitan sistemas que se adapten de forma fluida entre canales, tecnologías y regulaciones; de lo contrario, cualquier intento con IA se estancará antes de despegar.
Los walled gardens quieren muros más altos, pero el control lo deben tomar los marketers.
Las grandes plataformas digitales buscan controlar la identity resolution de los usuarios dentro de sus propios ecosistemas cerrados. ¿El problema? Si solo puedes identificar a tu audiencia dentro de sus “muros”, no podrás alcanzarlos en otros entornos.
Como marketer, necesitas actuar ya para proteger tu capacidad de llegar a los consumidores sin importar dónde se encuentren. Depender exclusivamente de la identity resolution definida por las plataformas es perder visibilidad, portabilidad y, sobre todo, la relación a largo plazo con tus clientes.
Las marcas que lideran con una estrategia de identity resolution propia, que funcione en distintos ecosistemas y se nutra tanto de datos propios como de terceros obtenidos de forma responsable, ganan la flexibilidad para escalar sus soluciones de IA sin comprometer la privacidad ni la confianza.
Los riesgos de no actuar
Mientras las señales de identity resolution se debilitan y la adopción de IA avanza, las marcas que no tengan una base sólida quedarán rezagadas. Sus modelos no darán buenos resultados, la personalización fallará y los esquemas de medición no resistirán el escrutinio.
Peor aún: no tendrán forma de saber qué salió mal, porque las señales estarán demasiado fragmentadas para rastrear el origen del problema.
¿Qué deben hacer los equipos de marketing?
El primer paso es hacerse las preguntas correctas:
¿Tenemos claridad sobre cómo fluye la data entre plataformas?
¿Estamos recolectando datos de comportamiento, contexto e información declarada de manera responsable y conforme a las regulaciones?
¿Nuestros modelos de IA pueden vincular los resultados con señales de identity resolution unificadas?
¿Hay una persona o equipo responsable de coordinar cómo se recolectan, conectan y aplican los datos dentro de la organización?
La identity resolution no es un proyecto paralelo ni algo “deseable”. Es el núcleo de tu estrategia de IA, la base de la experiencia del cliente y una ventaja competitiva real.
Si quieres ser un marketer centrado en IA, primero tienes que centrarte en la identity resolution.