Audiencias sintéticas y la importancia de ser impredecible

¡Sorpresa! El mundo se está acelerando. Se pide a los departamentos de marketing que hagan lo mismo que todos los demás: produzcan más, gasten menos y, de algún modo, mejoren también su trabajo.

La IA domina casi por completo el espíritu de la época y, cuando ofrece una manera de poner a prueba ideas más rápido y a una fracción del costo de la investigación convencional, los profesionales del marketing tienen buenos motivos para prestar atención.

Las audiencias sintéticas son grupos simulados de consumidores, creados a partir de datos que pueden incluir registros de clientes, entrevistas y perfiles demográficos. Un equipo puede presentarles su trabajo, examinar las respuestas previstas, revisarlo y volver a intentarlo sin tener que reclutar a otro grupo de personas.

Ahora bien, para una empresa que conoce a sus clientes y ha contrastado esas predicciones con el comportamiento real, esto podría ser enormemente útil. Gran parte del marketing consiste en mejorar cosas que ya hacemos, y hacerlas bien no tiene nada de trivial. Evitar un error costoso o mejorar una campaña floja es un resultado perfectamente digno. De hecho, a la mayoría de los departamentos les convendría aprovechar estas oportunidades.

Pero su atractivo va más allá de la eficiencia por la eficiencia misma. Las audiencias sintéticas también prometen algo que se ha vuelto invaluable: una razón defendible para seguir adelante.

«Lo probamos y esto es lo que prefirieron los clientes» tiene un tipo de autoridad distinto de «creemos que es una buena idea», incluso cuando los clientes en cuestión son simulados.

Los inversores están apostando fuerte por esa autoridad. En julio, Simile, que crea simulaciones de IA de consumidores reales para que las empresas los consulten, recaudó 200 millones de dólares con una valoración de 2.000 millones de dólares, unos cinco meses después de su ronda de financiación de serie A. Adobe permite a los profesionales del marketing probar conceptos creativos y mensajes con perfiles de clientes generados por IA en su producto Inteligencia de marca.

Dicho esto, a medida que estas herramientas se conviertan en parte del proceso de aprobación del trabajo creativo, influirán en lo que la gente considere que vale la pena proponer desde el principio. Puede que acabemos siendo mucho mejores para anticipar las reacciones de la audiencia y, poco a poco, perdamos la capacidad de ofrecerle algo inesperado.

Aprender más rápido

La promesa de la investigación sintética se enmarca en un cambio más amplio en la forma en que operan las empresas ante esta nueva tecnología. Como sostiene Steven Waterhouse en Máquinas que aprenden hasta el fondo, la IA reduce el costo de probar cosas, examinar los resultados y hacer ajustes. Las empresas que se organizan en torno a este proceso pueden incorporar lo aprendido a la siguiente decisión y, en el camino, mejorar y acelerar su labor.

El marketing siempre ha implicado alguna versión de esto. Juzgamos qué podría interesarle a la gente, lo ponemos en circulación y descubrimos qué tan acertado fue nuestro juicio. La investigación nos ayuda a prepararnos, la experiencia orienta nuestra interpretación y la audiencia suele conservar el derecho a sorprendernos.

El coronel John Boyd, de la Fuerza Aérea de Estados Unidos, dio a este proceso una formulación más formal, a la que llamó ciclo OODA: observar, orientarse, decidir y actuar (y repetir). Las empresas suelen invocarlo como argumento a favor de la rapidez, pero el planteamiento de Boyd presta mucha atención a cómo entendemos lo que está ocurriendo. La orientación se nutre de la experiencia, la cultura y la información nueva. En su diagrama, una decisión es una hipótesis y una acción es una prueba; los resultados retroalimentan nuestra comprensión.

Las audiencias sintéticas pueden ayudarnos a desarrollar esa comprensión antes de comprometer recursos. Pueden sacar a la luz una suposición que no habíamos advertido o sugerir una interpretación que no habíamos considerado. Pero otra respuesta simulada no constituye, por sí sola, una nueva observación del comportamiento de las personas. Aunque mejoremos la recepción prevista de una campaña, todavía tendremos algo que descubrir cuando la gente se encuentre con ella.

La distinción cobra importancia cuando empezamos a revisar principalmente para mejorar la predicción. Un equipo puede hacer cientos de iteraciones y ganar cada vez más confianza en una campaña sin haber averiguado si la audiencia comparte esa confianza. El proceso se ha acelerado, pero parte de la incertidumbre sigue exactamente donde estaba.

Boyd también escribió que «la adaptabilidad implica variedad y rapidez», y vinculó ambas con nuestra capacidad para ser impredecibles y hacer frente a circunstancias imprevistas. Aplicada al trabajo creativo, esa combinación exige más que producir variaciones rápidamente. Requiere preservar una gama de posibilidades lo bastante amplia como para descubrir algo que de otro modo no habríamos intentado.

Por desgracia, la presión por avanzar más rápido puede hacer más difícil considerar esas posibilidades poco familiares. Cuando se acerca una fecha límite y hay que aprobar un presupuesto, la idea que todo el mundo ya entiende tiene ciertas ventajas.

El costo de ir sobre seguro

David Perell describió recientemente esta dinámica en TBPN y atribuyó a Derek Thompson la observación de que Hollywood ha sucumbido a la «moneyballización de nuestro mundo». Según su explicación, la industria se ha vuelto aburrida en parte porque ha aprendido a gestionar el riesgo con inteligencia: «El problema es que acabas teniendo Spider-Man 74 o Lord of the Rings 7 en vez de una serie nueva».

La queja tiene una lógica comercial. Una franquicia consolidada cuenta con una audiencia, un historial de resultados y cierto conocimiento de lo que espera la gente. Financiar otra entrega puede ser sensato, y el público puede disfrutar de verdad al volver a un mundo conocido.

Sin embargo, la primera entrega tuvo que asumir la incertidumbre antes de que hubiera pruebas de la existencia de una audiencia. Un estudio puede tomar una sucesión de decisiones razonables y, aun así, generar una cultura en la que cuesta sacar adelante historias desconocidas.

En otras palabras, una sucesión de decisiones razonables puede generar una cultura que parece repetitiva, aunque cada proyecto cumpla los criterios con los que se aprobó. Habitualmente «aprobamos» ideas que nos entusiasman cada vez menos.

Ahora bien, disponer de mejor información no necesariamente tiene por qué conducir a estos resultados. Comprender los riesgos podría hacer que estuviéramos más dispuestos a asumirlos, especialmente si antes habíamos exagerado las posibles consecuencias negativas. Pero la información, por sí sola, no determina la disposición de una organización a aceptar la incertidumbre.

La investigación sintética incorpora este cálculo a la práctica diaria del trabajo creativo. Podemos consultar al público antes, con mayor frecuencia y sobre decisiones cada vez más pequeñas. Eso puede mejorar considerablemente el trabajo. También puede hacer que la reacción prevista esté tan constantemente presente que la gente empiece a adaptarse a ella antes de haber tenido tiempo de desarrollar una idea propia.

El público que nos entrena

Un equipo creativo no necesita recibir instrucciones para obedecer al modelo. Si una puntuación favorable ayuda a obtener la aprobación, sus integrantes prestarán atención de forma natural a lo que les permite conseguirla. Se fijarán en qué tipos de propuestas salen adelante sin dificultad y cuáles requieren una larga defensa.

Bajo presión, ese conocimiento resulta útil. Una idea puede modificarse antes de presentarla, eliminarse un elemento incómodo o dejarse sin explorar una dirección desconocida. Cada adaptación quizá sea menor. Sin embargo, con el tiempo, todas pueden cambiar el abanico de trabajos que produce el equipo.

Este también es un ciclo de aprendizaje, y quienes participan en él aprenden exactamente qué recompensa su entorno. La posibilidad inquietante es que el éxito dentro del proceso se convierta gradualmente en su definición práctica de lo que constituye un buen criterio creativo. Puede que conserven la autoridad formal para discrepar, pero que la ejerzan cada vez menos.

El desempeño resultante puede ser tranquilizador. Las campañas aprobadas cumplen las expectativas, las recomendaciones del modelo parecen sensatas y el proceso da cada vez más la impresión de ser fiable. Sin embargo, esto nos dice muy poco sobre los trabajos que nunca se propusieron o los públicos a los que podrían haber llegado. Un sistema puede volverse excelente para elegir entre opciones conocidas y, al mismo tiempo, dejar a sus usuarios sin saber qué han dejado de considerar.

Waterhouse describe un fenómeno relacionado en la sección «Imagen especular» de su ensayo. Estamos creando una inteligencia a nuestra imagen y luego reorganizando nuestras empresas e instituciones en torno a esa imagen, escribe. En un departamento creativo, esa reorganización puede producirse a través de los hábitos de cada persona. Nos adaptamos a la herramienta hasta que sus preferencias empiezan a parecernos nuestro propio criterio.

Llegados a ese punto, parte de la previsibilidad que observamos puede ser consecuencia de cómo hemos aprendido a trabajar. Producimos cosas que el sistema entiende porque nos hemos acostumbrado a pedir su aprobación.

El Mulo

Isaac Asimov imaginó una interrupción especialmente dramática de un futuro previsible en Fundación e imperio. La psicohistoria de Hari Seldon puede pronosticar el comportamiento de poblaciones inmensas, lo que le permite concebir un plan que se prolonga durante siglos más allá de su propia vida. Su éxito inspira una confianza extraordinaria en lo que vendrá a quienes dependen de él.

Entonces aparece el Mulo. Mutante con el poder de alterar las emociones y lealtades de las personas, ejerce una influencia que los cálculos de Seldon no habían contemplado. La población empieza a comportarse de otra manera y el Plan se desvía de su rumbo. Un individuo que queda fuera de los supuestos del modelo cambia el futuro que este debía predecir.

Conservar la capacidad de sorprender

En el caso de una marca, la aspiración correspondiente es crear algo tan atractivo que cambie las expectativas de la gente. Para ello hace falta un tipo particular de imprevisibilidad. El público puede confiar en nuestro criterio y en la calidad de nuestro trabajo sin poder anticipar qué haremos después. De hecho, esa combinación puede ser parte de lo que mantiene viva la relación.

El asombro depende de nuestra capacidad para encontrarnos con algo que no habríamos podido especificar de antemano y, aun así, reconocer su valor. El desafío creativo consiste en hacer posibles esos encuentros mediante un trabajo cuya calidad, matices y coherencia recompensen la atención de la gente. A medida que nuestras herramientas se vuelven más capaces, deberíamos querer tener la libertad de intentar hacer más trabajos de ese tipo.

En marketing, esto plantea un problema particular. Nuestro trabajo puede ayudar a las personas a descubrir algo que no sabían que querían. Una campaña puede cambiar las asociaciones en torno a un producto, hacer deseable una experiencia desconocida o brindar a las personas una nueva forma de entender una marca. Las preferencias de la audiencia se desarrollan, en parte, a través de sus encuentros con el mundo, incluidas las cosas que elegimos incorporar a él.

Eso significa que conocer lo que las personas prefieren actualmente solo permite hacer una parte del trabajo. También debemos juzgar qué podría interesarles una vez que exista y qué queremos que aporte la marca. Esas aspiraciones pueden surgir antes de que haya pruebas suficientes para que nos sintamos cómodos con ellas.

En La cúspide de la humanidad analítica, sostuvimos que la creciente abundancia de capacidades analíticas daría más peso a las decisiones que tomamos al utilizarlas. La distinción entre lo que podemos hacer y lo que deberíamos hacer cobra especial importancia cuando una herramienta puede generar y evaluar una cantidad aparentemente interminable de posibilidades.

Una predicción fiable puede ayudar a tomar esa decisión sin resolverla. Es posible que anticipemos correctamente que un enfoque conocido dará buenos resultados y, aun así, decidamos que vale la pena perseguir una aspiración más interesante. Esa decisión depende de cómo entendemos la marca, de la relación que queremos establecer con su audiencia y del período durante el cual esperamos que el trabajo siga teniendo importancia. El pronóstico contribuye a nuestro criterio, pero la responsabilidad por la aspiración sigue siendo nuestra.

Asumir esa responsabilidad exige algo más que confiar en nuestro propio gusto. Las personas pueden perfectamente confundir un capricho con un avance revolucionario, y una predicción desfavorable merece ser tenida en cuenta. La independencia resulta útil cuando podemos examinar la objeción, decidir por qué una idea sigue mereciendo una oportunidad y propiciar un encuentro real con la audiencia que nos enseñe algo.

La investigación preliminar menos costosa debería permitir más encuentros de ese tipo. Parte del ahorro puede destinarse a trabajar con audiencias con las que no estamos familiarizados o a realizar pruebas limitadas de ideas cuyo valor sigue siendo incierto. Así, la organización obtiene pruebas sobre posibilidades que de otro modo quizá habría descartado, y quienes hacen el trabajo conservan el hábito de actuar a partir de un criterio meditado.

La IA puede participar en todo este proceso, incluso en la creación de la idea inesperada. Utilizarla bien puede ampliar considerablemente nuestra imaginación. La libertad que vale la pena preservar es la capacidad de explorar una posibilidad cuyo valor aún no hayan determinado los sistemas que usamos para evaluarla.

P. D. Quizá la IA llegue a anticipar todos los cambios significativos en las preferencias humanas, incluidas nuestras respuestas a las obras más originales que podamos imaginar. Si eso sucede, nada será seguro. Hasta entonces, todavía tenemos que presentarles ideas a las personas y ver qué hacen con ellas.