¿Por qué esto es importante para las marcas? Lo veremos a lo largo de dos posts. 

Antes, una pequeña introducción.

Cómo la RAG garantiza la precisión del contenido

La RAG ( generación mejorada por recuperación) es un nuevo marco para la inteligencia artificial que combina los poderes de la búsqueda y la generación de lenguaje.

Básicamente, los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) tienen un componente de motor de búsqueda que puede explorar rápidamente grandes cantidades de datos para encontrar información relevante y específica. Como una versión potenciada de Google, pero para datos especializados. 

Puede "leer" una gran cantidad de contenido y luego "escribir" respuestas como lo haría un experto humano después de investigar su propia base de conocimientos.

El resultado final es una IA generativa que por un lado va más allá de “devolver” lo que ya está en una BBDD fija y, por otro,  consulta dinámicamente el conocimiento disponible en repositorios de contenido en los que puede “confiar”. 

Esto significa que la interacción con una IA generativa tiene como resultado una síntesis de  información de mayor precisión y más matices. Es un proceso más eficiente porque se puede ir actualizando esta base de conocimientos corporativa 

Hay que recordar que los modelos LLM como ChatGPT obtienen nueva información durante sus “retrainings” o re-entrenamientos, que son largos y costosos.

En cambio los modelos RAG evitan esto con actualizaciones en tiempo real de su base de conocimientos que no requieren volver a entrenar todo el modelo.

Una vez introducido el concepto y su funcionamiento… 

¿Cómo las empresas pueden aprovechar la RAG (Retrieval-Augmented Generation) para obtener un mejor contenido generado por IA?

Si bien aún es una técnica emergente, la RAG ya ha demostrado un inmenso potencial en el ámbito comercial y de marketing.

A continuación veamos algunos casos de uso :

Contenido de marketing

No es una novedad que la efectividad de los mensajes de marketing dependen de un contenido de calidad. No es ninguna novedad, pero sigue siendo algo muy relevante. De hecho, no hay que olvidar que “el contenido es el rey”, incluso si el tipo de contenido que nos viene a la cabeza son los Instagram Reels y los interminables TikToks.

Al utilizar la generación mejorada/aumentada por recuperación (RAG), se puede producir contenido de marketing a una escala notablemente grande, de manera más rápida y con un costo significativamente menor que los métodos tradicionales, manteniéndose alineado con la identidad de la marca. 

Esto resulta interesante cuando se desea producir material en formato video, el de mayor demanda y consumo en la actualidad.

Por ejemplo, para la generación automática de guiones y storyboards para vídeos promocionales que se ajusten a la cultura de la empresa, es posible mediante la búsqueda en el conjunto de la base de datos de conocimiento de la empresa con la RAG. Este conjunto de información puede incluir desde presentaciones de ventas hasta folletos de marketing de dos páginas, o cualquier otro material que se desee incorporar a la identidad de la marca.

Este proceso implica la absorción de directrices, el tono de la marca, fichas de información de productos, preguntas frecuentes y estudios de caso, entre otros. 

A partir de ahí, se sintetiza la información más relevante en conceptos creativos para vídeos que transmitan eficazmente el mensaje y la propuesta de valor de la marca. 

 

Al sincronizar este proceso con herramientas capaces de generar vídeos de IA a gran escala, se facilita la creación rápida de contenidos audiovisuales adaptados a diversas audiencias y campañas. 

Esto incluye, por ejemplo:

• Tutoriales animados que expliquen las últimas funcionalidades de un producto/servicio..

• Montajes dinámicos de opiniones de clientes.

• Anuncios de vídeo con llamadas a la acción interactivas.

• Promociones oportunas para eventos o periodos de venta.

Este enfoque no solo optimiza la producción de contenido digital, sino que también asegura su coherencia con la estrategia de marca, maximizando el retorno de la inversión en marketing.

En la segunda parte de este post, veremos más casos de uso de cómo las marcas pueden optimizar el uso de la IA generativa con la RAG (Retrieval-Augmented Generation)