Soy Manuel Delgado Tenorio. Me dedico al marketing y la tecnología desde hace más de 20 años. Aquí hablo de Customer Analytics, Machine Learning, datos, MarTech y otros temas que me interesan.

Pero… ¿qué es ChatGPT?

Tenía ganas de escribir un artículo sobre ChatGPT pero, a la vez, no me apetecía ponerme a teclear. ¿Cómo evitar la pereza? MUY FÁCIL: he charlado un rato con ChatGPT para que haga el trabajo tedioso por mí.

Lo que viene a continuación, por tanto, no lo he escrito yo, sino el propio ChatGPT en respuesta a mis preguntas. Al final, añado algunos comentarios.


¿Qué es ChatGPT?

ChatGPT es un modelo de lenguaje de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI, que utiliza una arquitectura de red neuronal conocida como GPT (Transformador Generativo Preentrenado). El modelo está diseñado para generar respuestas a preguntas y comentarios en lenguaje natural, y se entrena utilizando una gran cantidad de datos textuales para poder entender y generar texto de manera efectiva.

En resumen, ChatGPT es una herramienta que permite interactuar con los usuarios a través de conversaciones naturales, proporcionando respuestas relevantes y útiles en tiempo real.

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En estos tiempos, no paramos de hablar de inteligencia artificial, metaversos y otros conceptos de moda. Con este escenario, es fácil relegar a un segundo plano los instrumentos menos llamativos de nuestra caja de herramientas.

Uno de los grandes olvidados en la conversación sobre marketing digital es, sin lugar a dudas, el email. Da igual que una organización envíe decenas de miles de correos comerciales cada día: seguramente, el email marketing no ocupará ni una nota al pie en sus planes estratégicos.

A pesar de esa poca atención, el email marketing sigue siendo uno de los principales canales de captación de nuevo negocio, de fidelización y, también, de construcción de marca. Hace unos años, muchos no dudaron en dar por muerto a este canal y, sin embargo, es un mercado que sigue creciendo a doble dígito año tras año, y que sigue ofreciendo tasas de ROI impresionantes: por cada euro invertido en email marketing, puedes lograr 36 en ingresos. Ningún otro canal se mueve de forma consistente en esas cifras.

Desgraciadamente, no podremos aprovechar ese gran potencial del email marketing si nuestros correos electrónicos no llegan a la bandeja de entrada de nuestros clientes. Y esto ocurre mucho más a menudo de lo que creen la mayoría de los profesionales del marketing.

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El futuro de las redes sociales

El panorama actual de las redes sociales anda revuelto. Incluso podríamos decir que, en este aspecto, estamos ante un auténtico fin de ciclo.

Me cuesta estar seguro de cuál fue la primera red social “mainstream” que utilicé. Si no somos muy estrictos con la definición de qué son las redes sociales, podría decir que la primera fue MSN Messenger. Sé que, hoy día, lo cool es decir que viviste tu adolescencia en los noventa buceando en las BBS y los canales de IRC, pero mi uso de esas cosas fue más bien escasito. Sin embargo, esos Messenger/BBS/IRC no eran más que proto-redes sociales, en mi opinión. En artículos como este sobre redes sociales, señalan a sixdegrees como la primera propiamente dicho, pero ni me suena ese nombre, la verdad.

Más allá de aquella primera etapa de redes sociales «primitivas», podemos estar de acuerdo en que el período entre 2002 (con LinkedIn) y 2006 (con Twitter) fue el que generó las plataformas que han creado nuestro modelo mental actual de «qué es una red social». Otro momento de máxima creatividad se vivió entre los años 2010 y 2011, con el nacimiento de Instagram y SnapChat, sobre todo de este último, ya que la forma que tiene hoy Instagram es fruto, fundamentalmente, de copiar las funcionalidades introducidas por SnapChat (vídeos efímeros, stories).

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¿Qué son los datos sintéticos?

Los datos sintéticos (en inglés, «Synthetic Data«) son un método para, a partir de un conjunto de datos que queremos proteger pero que necesitamos compartir con terceros, generar un nuevo conjunto de datos que conserva las características informacionales del conjunto origen pero que no permite recomponer los datos originales a partir de los creados artificialmente.

Los datos sintéticos suponen una evolución de los métodos más comunes para compartir datos con terceros, cada uno de los cuales tiene sus desventajas particulares:

  • La anonimización y pseudonimización, que consisten en eliminar o enmascarar las partes más sensibles de un conjunto de datos (como mínimo, los datos personales identificables). Hoy en día, está comúnmente aceptado que no son prácticas robustas para compartir datos, ya que es relativamente sencillo inferir los datos eliminados, fundamentalmente mediante el cruce con otros conjuntos de datos.
  • La agregación de datos: en lugar de compartir los datos detallados, se crean datos «resumidos». Por ejemplo, un negocio retail que necesite compartir sus datos de ventas puede compartir las ventas agregadas por día y categoría de producto, en lugar de compartir un listado detallado de las compras de sus clientes. Si bien este enfoque puede ser válido para algunos usos concretos, no lo es para muchos otros, porque a medida que aumentamos la robustez de los datos compartidos mediante un mayor nivel de agregación, se reduce también su valor informacional (en el ejemplo anterior, perderíamos la posibilidad de analizar el comportamiento de nuestros distintos segmentos de cliente).

Existen otros mecanismos, más avanzados, que aseguran que las actividades de compartición de datos mantienen la privacidad de los usuarios a los que hacen referencia esos datos. Por ejemplo, ya he hablado por aquí de la privacidad diferencial.

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Si no trabajas en la industria MarTech/AdTech, seguramente no estás muy al tanto del “terremoto silencioso” que sacude al sector desde hace algún tiempo.

Primero, un poco de historia

Trataré de resumirlo brevemente, aunque para lograrlo tenga que simplificar en exceso esta historia larga y compleja:

  • Las tecnologías que han permitido durante años que se mostrase publicidad personalizada en webs y apps dependían de mecanismos de seguimiento que recopilasen información sobre los consumidores en las distintas propiedades digitales que usaran, combinando esos datos en perfiles unificados a los que los anunciantes pudieran acceder para extraer insights y tomar decisiones de segmentación.
  • Una parte de ese trabajo de recopilación, agregación, análisis y compartición de datos se hacía de forma legal, transparente y respetuosa con las personas cuyos datos se manejaban. Otra parte, no nos engañemos, no era así.
  • Del mismo modo, una parte de los usos que se hacían de esa información se traducían en mejores insights y en targeting más eficaz. Otra parte, no. Y, como dice el famoso adagio publicitario, siempre fue difícil saber qué parte es la buena y cuál es la mala.
  • Que muchos anunciantes experimentasen retornos por debajo de sus expectativas en sus esfuerzos de publicidad digital incrementó la presión en toda la cadena de valor, lo que aumentó la frecuencia de las prácticas de falta de transparencia en todos sus eslabones: desde los problemas de visibilidad de los anuncios en los medios hasta un incremento de las prácticas más oscuras de recopilación y seguimiento de datos.
  • La presión publicitaria y de seguimiento aumentó a tales niveles que los consumidores reaccionaron con el uso de herramientas para bloquear los anuncios y las cookies. En algunos segmentos demográficos, el uso de estos ad blockers llegó a superar el 30% en su punto cumbre.
  • Poco a poco, fue aumentando la consciencia entre (casi) todos los implicados de que se estaban superando demasiadas líneas rojas: cada vez más voces se alzaban en defensa de la privacidad de los consumidores y de la transparencia.
  • A medida que aumentaba esa tendencia, cobraron cuerpo ambiciosas iniciativas regulatorias (el RGPD europeo y la CCPA de California -y su futura hija, la CPRA-, principalmente) que dieron un fuerte golpe a todo el sector, sobre todo a quienes operaban más lejos del consentimiento de los usuarios pero, en última instancia, a todos sus integrantes.
  • Coincidiendo en el tiempo con la nueva legislación, escándalos como el de Cambridge Analytica (que ahora sabemos que no fue tan grave como se contaba entonces) llevaron a importantes players como Facebook+Instagram o Twitter a cambiar la manera en la que se podía recopilar y acceder a información en sus propiedades. Si antes ya eran un “walled garden”, desde entonces lo fueron mucho más (sobre todo FB y sus demás propiedades).
  • Jugadores clave de la industria, como Google o Apple, se movieron también en la línea de proteger la privacidad de sus usuarios. De forma paulatina, ambas plataformas han ido limitando las capacidades de recopilación de datos por parte de terceros, hasta llegar a la situación actual de finales de 2020 en la que, en Chrome, Safari o iOS, podemos decir que ya son inoperantes, a efectos prácticos, tanto las cookies de terceros como los identificadores de dispositivos, mecanismos clave para poder componer esos perfiles ricos que usar en segmentación publicitaria.
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Cambios en el examen PMP en 2021

A partir del 2 de enero de 2021, cambiará el contenido del examen de certificación PMP (Project Management Professional).

Si estabas pensando en prepararte para obtener la certificación PMP, debes estar al tanto de estos cambios. La mayoría de los cursos y libros que hay hoy en el mercado aún no se han actualizado, así que debes andarte con ojo.

Por qué cambia el examen PMP en 2021

La dirección de proyectos es una profesión en evolución constante. El Project Management Institute (PMI) revisa de forma continua los cambios que se producen en nuestra disciplina y los plasma de dos maneras principales:

  • Generando nuevas ediciones del Project Management Body of Knowledge (PMBoK)
  • Actualizando el contenido del examen

En ambos casos, el objetivo es que el corpus teórico con el que tienen contacto los PMP certificados esté actualizado con las prácticas más modernas en la gestión de proyectos.

En qué consisten los cambios del examen PMP

Hasta ahora, el examen del PMP se estructuraba alrededor de los cinco grupos de procesos que se corresponden, grosso modo, con las fases del ciclo de vida de un proyecto clásico:

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Llamamos Citizen Data Scientists (Citizen DS) a aquellas personas cuya dedicación principal es ajena al área de analítica de datos pero que son capaces de llevar a cabo tareas de analítica avanzada con cierto nivel de sofisticación, como parte de su trabajo.

En cierto modo, los Citizen Data Scientists son como esos “power users” de Excel que puedes encontrar en cualquier área funcional, solo que ahora tienen a su disposición cantidades mucho mayores de datos.

Además, cuentan con herramientas que automatizan y simplifican tareas que, hasta hace bien poco, solo podían realizar los Data Scientists (DS) y los Data Engineers (DE).

Los Citizen Data Scientists son usuarios de negocio capaces de realizar tareas analíticas con cierto nivel de sofisticación.

Son uno de los frutos de la democratización de la ciencia de datos, tendencia imparable y ya muy asentada en algunas organizaciones.

Algo muy relevante para entender esta figura es que nadie se llama a sí mismo “Citizen Data Scientist”, igual que no existen tarjetas de visita con ese cargo. Siguen siendo quienes eran en sus departamentos, solo que el contexto de datos, la exigencia del negocio y el avance de la tecnología han avivado sus capacidades analíticas.

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La principal preocupación de quienes ostentan la certificación PMP en dirección de proyectos es cómo conseguir los PDU necesarios para la renovación, cada tres años.

Podría ponerme a escribir muchas pistas y consejos sobre cómo acumular esos PDU. Pero, en realidad, creo que el mejor consejo ya lo di hace unos años, en un comentario en el artículo «Ya tengo los PDU necesarios para renovar el PMP«:


¡No pagues nunca por conseguir PDU!

El único motivo que se me ocurre para pagar por conseguir los PDU necesarios para renovar tu certificación PMP es que te hayas dormido en los laureles durante los tres años del ciclo de recertificación y no hayas acumulado ni uno. En esa situación extrema, quizá debas pagar por tener muy a mano un montón de recursos que te permitan conseguir los PDU.

Pero, no nos engañemos: si estás en esa situación desesperada, tu principal problema no es conseguir o no los PDU, sino que estás desconectado de la disciplina de la gestión de proyectos.

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