Dentro de su ciclo de innovación, la empresa de productos de consumo la está utilizando para identificar necesidades insatisfechas de los consumidores y sugerir nuevos conceptos de productos.
Colgate-Palmolive no solo es una empresa gigante de productos de consumo masivo, sino que también está orientada al manejo de data e insights. De hecho, durante décadas, ha realizado diversas investigaciones de mercado y ha aplicado análisis innovadores para darle sentido a la información recabada.
Siguiendo esa línea de estudio, la compañía usa de forma habitual la inteligencia artificial (IA) analítica, por medio de machine learning, para abordar áreas como el precio, la promoción y el surtido de productos. Asimismo, le ha permitido medir la eficacia de las estrategias de marketing y los medios.
Actualmente, Colgate-Palmolive viene adoptando la IA generativa para mejorar la productividad de sus empleados. «Nos centramos en algunas prioridades empresariales clave con esta tecnología, como la innovación y la creación de contenido de marketing», indicó Diana Schildhouse, directora de análisis e información de la compañía, al Massachusetts Institute of Technology School of Management (MIT Sloan).
IA tradicional combinada con IA generativa
Existen varios usos que Colgate-Palmolive le ha dado a la IA generativa que entran en la categoría de “innovación y crecimiento”. Por ejemplo, pudo sintetizar los conocimientos de los consumidores para proporcionar respuestas instantáneas a preguntas comerciales. Ello, de acuerdo al historial completo de informes de información en todas las geografías y categorías que están disponibles internamente, así como en fuentes externas o de terceros confiables.
Por otro lado, los modelos extensos de lenguaje (LLM) que utilizan los equipos de Colgate-Palmolive se han ampliado con contenido de generación aumentada de recuperación (RAG) de varios tipos. Desde investigaciones patentadas que realiza la empresa hasta tendencias de búsqueda en Google, fuentes de datos sindicadas y más.
Estos sistemas basados en RAG recurren más a contenidos específicos de la empresa que a materiales públicos de Internet. Mediante la IA generativa, revisa rápidamente la data y determina tanto las tendencias del mercado como las necesidades insatisfechas de los consumidores. Dicho de otra forma, cuando los empleados de Colgate-Palmolive desean obtener información sobre los clientes, los empleados simplemente escriben una pregunta y obtienen una respuesta de inmediato.
El siguiente paso para el equipo de la empresa fue descubrir que podían combinar un sistema de IA que surgiera necesidades insatisfechas de los consumidores con otro sistema de IA patentado que desarrollara nuevos conceptos de productos para atenderlas.
Si bien hay humanos involucrados como guías, el sistema mejorado con IA generativa resulta mucho más eficiente y crea un embudo de productos más amplio que la empresa debe seguir, según la diversidad de las ideas planteadas.
Ahora, lo que sucede con los conceptos después de que el modelo los genera y los especialistas humanos en marketing los revisan es sumamente innovador. La empresa ha creado estudios de cohortes de “consumidores digitales gemelos”, los cuales sugieren lo que los usuarios reales podrían pensar sobre los nuevos conceptos de productos. Una ventaja que rápidamente resalta es que, a diferencia de los integrantes de los focus groups tradicionales, ellos son infatigables, por lo que pueden testear decenas de conceptos e ideas a la vez con facilidad.
