La startup Honeyjar está desarrollando una plataforma de inteligencia artificial destinada a poner la experiencia de los profesionales de las relaciones públicas y la comunicación a disposición de empresas y particulares que no cuentan con un equipo especializado en este ámbito. La plataforma incluye la preparación de anuncios, la búsqueda de periodistas adecuados y la identificación de oportunidades para hablar, además del seguimiento de noticias y redes sociales y el monitoreo de la cobertura mediática.
La idea surge de las fundadoras de la empresa, Michelle Masek, directora ejecutiva, y Nadia Jamshidi, directora de comunicación, quienes han trabajado durante décadas en comunicación interna y en agencias. Masek ocupó recientemente el cargo de vicepresidenta sénior de marketing y comunicación en la empresa de capital riesgo Obvious Ventures, donde ayudó a asesorar en materia de comunicación y marketing a 110 empresas de la cartera de la compañía.
De herramientas independientes a un flujo de trabajo integrado
Según Jamshidi, la visión de Honeyjar no se limita a mejorar las posibilidades de obtener cobertura periodística o producir textos listos para usar. La plataforma busca reunir las señales, el contexto, la estrategia, el criterio profesional, el momento adecuado y la ejecución dentro de un único ciclo de trabajo de comunicación.
La empresa se dirige a un segmento más amplio de profesionales de las relaciones públicas, ya que Masek considera que millones de personas realizan tareas de comunicación sin tener ese título laboral. Entre ellas se encuentran especialistas en marketing, inversores, escritores, creadores de contenido, directores de centros educativos y líderes de equipos deportivos.
El ser humano sigue siendo responsable de publicar
Honeyjar puede preparar un borrador de mensaje para un periodista o de una publicación para redes sociales con la voz del cliente, pero es el cliente quien pulsa el botón de enviar o publicar. Masek afirma que la empresa no quiere eliminar al ser humano del proceso, lo que indica que la herramienta ofrece sugerencias y resultados iniciales, no una delegación completa en el sistema.
La empresa intenta incorporar la experiencia profesional al producto mediante la iniciativa Comms Lab, cuyo objetivo es entrenarlo con los criterios y la experiencia de un mayor número de profesionales de las relaciones públicas. Según Jamshidi, el criterio profesional no consiste únicamente en saber qué hacer, sino también en determinar qué no debe hacerse, cuándo actuar y cómo adaptar el mensaje a los objetivos de la empresa y a las circunstancias que la rodean.
¿Por qué importa este avance?
La plataforma podría ayudar a los pequeños equipos de comunicación o a los empleados que asumen estas responsabilidades de forma secundaria a organizar el trabajo y tomar mejores decisiones antes de ponerse en contacto con los medios. Sin embargo, la automatización también podría aumentar el volumen de mensajes de baja calidad que reciben los periodistas, un problema que ya existe con la proliferación de herramientas conversacionales capaces de redactar propuestas de prensa listas para usar.
La prueba práctica radica en la capacidad de Honeyjar para mejorar la relevancia y el momento de los mensajes, no simplemente en aumentar su cantidad. Masek afirma que, en ocasiones, la herramienta podría aconsejar al fundador que todavía no está preparado para obtener cobertura mediática, una función que requiere evaluar el contexto y no solo generar un texto nuevo.
Indicadores de adopción temprana
La lista de espera recibió 10.000 registros durante las primeras 24 horas desde su apertura, según Masek. Entre los primeros probadores se encuentran Nextdoor, la startup Coco Robotics, el inversor Bloomberg Beta y las agencias Mission North y Full Picture. Honeyjar también participará en Startup Battlefield 200 como parte del evento TechCrunch Disrupt.
Este interés por sí solo no demuestra la capacidad del producto para mejorar la calidad de las comunicaciones o reducir el ruido mediático; esos resultados dependerán de la calidad de los datos y del contexto que proporcionen las empresas, así como de hasta qué punto las decisiones sensibles sigan sometidas a revisión humana.