“Ahora estamos en un entorno, gracias a la IA generativa, en el que todos esos datos están al alcance de la mano de forma casi instantánea”, dijo Zelcer, quien es una rareza en el mundo de los holdings como jefa de tecnología. “Creo que eso es un gran diferenciador para nosotros en este momento: brindarles a nuestros clientes acceso a ese tipo de información al alcance de su mano”.

En marzo, Zelcer dejó su puesto como directora global de análisis y tecnología en Merkle, la empresa de gestión de la experiencia del cliente de Dentsu, donde supervisó una división de 5.600 empleados en diferentes regiones. Zelcer ahora reporta a Michael Komasinski, director ejecutivo de Dentsu Americas y presidente global de datos y tecnología, y lidera un equipo recién formado para centrarse en la tecnología de cara al cliente, que incluye productos de datos como Dentsu Connect y Merkury e IA en sus principales áreas de práctica. de medios, CXM y creatividad.

En esta entrevista, Zelcer analiza cómo las prácticas de datos cambiarán la hoja de ruta de la IA, el enfoque de la agencia para abordar la desaprobación de las cookies de terceros y por qué el sesgo y la privacidad se convertirán en los mayores problemas a abordar en el desarrollo de la IA generativa.

Cuéntame sobre tu nuevo equipo.

El equipo se compone esencialmente de análisis, conocimientos, productos y plataformas. [Within] Servicios Globales y la forma en que todo esto se une en mi mente es que realmente seremos el área de Dentsu que toma los datos, todas nuestras capacidades de identidad, la herencia central que tenemos y habilita todo en Dentsu a través de ello. Básicamente, mi grupo está al servicio de todo lo que hacemos en Dentsu, ya sea creativo, multimedia, experiencia y CXM; somos los facilitadores de eso a través de datos, tecnología e inteligencia artificial.

¿Cómo se diferencia Dentsu en la competencia de IA?

El hecho de que estemos arraigados en los datos y hayamos trabajado con ellos durante décadas y décadas nos dio una perspectiva diferente sobre cómo utilizar la IA generativa. La IA generativa es fantástica para muchos de los modelos de lenguaje que estamos viendo y muchos de los chatbots. [as well as] crear experiencias de sitios web y para creatividad y copia, pero también queríamos pensar en ello desde una perspectiva de datos y cómo puede generar facilidad en el mundo de los datos.

¿Cómo están aumentando los servicios al cliente?

Gran parte de lo que hemos construido, implementado y dado acceso a nuestros clientes es: ¿cómo tomamos toda esta excelente IA generativa y creamos conocimientos en tiempo real y recomendaciones a partir de esos conocimientos y generamos audiencias que luego se pueden activar? Ahí es realmente donde me he centrado durante el último año: permitir realmente el acceso a datos y datos, conocimientos y audiencias, y aprovechar todo el poder de la IA para ello.

¿Cómo está abordando la obsolescencia de las cookies?

[We are] hacer que los clientes comprendan la importancia de sus datos propios y lo que pueden hacer con ellos… y asegurarnos de que nuestros clientes estén preparados y preparados para el futuro, como nos gusta llamarlo. Nuestro producto Merkle GenCX está construido en el entorno del cliente. Toma y aprovecha todos sus datos, ya sean datos propios, datos de terceros, datos externos que desean incorporar o cualquier cosa que elijan en su entorno. Permite a nuestros clientes generar conocimientos y obtener recomendaciones sobre esos conocimientos de forma muy rápida, algo que antes no podían hacer.

Además, la IA ha cambiado enormemente el impulso, y es gracioso porque obviamente hemos estado usando la IA durante mucho tiempo, pero específicamente, la IA generativa que surgió en el último año realmente ha cambiado y evolucionado la forma en que los clientes están pensando.

¿Tiene reservas e inquietudes sobre las tecnologías emergentes?

Hay mucho en qué pensar y muchas consideraciones en torno a la privacidad y la seguridad. [and] para garantizar que obtiene los datos correctos y las respuestas correctas de su API. Gran parte del desafío con la IA generativa específicamente es que podría estar generando algo que no necesariamente quieres publicar. Entonces, ¿cómo creamos barandillas? ¿Cómo nos aseguramos de monitorear constantemente lo que publicamos? Hay muchos prejuicios en la IA, que esencialmente aprende del mundo, y desafortunadamente el mundo está lleno de prejuicios. Hemos dedicado mucho tiempo a descubrirlo y a asegurarnos de que los modelos que generamos lo tengan en cuenta.

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