La inteligencia artificial (IA) ha transformado rápidamente la forma en que las empresas hacen negocios, y el marketing no es una excepción.
Los especialistas en mercadotecnia que conocen y entienden los conceptos básicos de la IA están en una posición de ventaja para aprovechar esta tecnología para mejorar el rendimiento de sus campañas de marketing. Es por eso que te compartimos un glosario de inteligencia artificial que busca ser una herramienta útil para la comprensión de algunos procesos que cada vez serán más frecuentes en el desempeño de un especialista en mercadotecnia.
Una de las tendencias en marketing 2024 será el uso de la IA, la cual es transversal pues involucra a muchas áreas y procesos.
A continuación te compartimos un glosario básico de términos relacionados con la inteligencia artificial.
Glosario de inteligencia artificial
- Inteligencia Artificial (IA): Tecnología que permite a las máquinas imitar funciones cognitivas humanas, como el aprendizaje y la resolución de problemas.
- Aprendizaje Automático (Machine Learning): Un subcampo de la IA que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender y mejorar a partir de la experiencia.
- Aprendizaje Profundo (Deep Learning): Una técnica de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas para analizar grandes conjuntos de datos.
- Big Data: Grandes volúmenes de datos que pueden ser analizados para revelar patrones, tendencias y asociaciones, especialmente en relación con el comportamiento y las interacciones humanas.
- Analítica Predictiva: Uso de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para predecir resultados futuros a partir de datos históricos.
- Segmentación de Clientes: Uso de la IA para dividir una base de clientes en grupos que comparten características similares para una comercialización más efectiva.
- Personalización: Adaptar mensajes y ofertas de marketing a individuos específicos en base a sus datos y comportamientos anteriores.
- Chatbots y Asistentes Virtuales: Programas informáticos que simulan conversaciones humanas para proporcionar asistencia al cliente o realizar tareas específicas.
- Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): Una rama de la IA que se ocupa de la interacción entre computadoras y lenguaje humano, especialmente en cómo programar computadoras para procesar y analizar grandes cantidades de datos de lenguaje natural.
- Optimización de Motores de Búsqueda (SEO): Uso de la IA para mejorar la visibilidad de un sitio web en los resultados de búsqueda de los motores de búsqueda.
- Marketing de Contenidos Automatizado: Utilización de la IA para crear o curar contenido de manera más eficiente y personalizada.
- Análisis de Sentimientos: Uso de técnicas de PLN para identificar y categorizar opiniones expresadas en un texto, especialmente para determinar si la actitud de un escritor es positiva, negativa o neutral.
- Visión por Computadora: Campo de la IA que permite a las máquinas interpretar y actuar sobre información visual del mundo real.
- Inteligencia Artificial Explicable (XAI): Enfoque en la IA que busca hacer que los resultados y funcionamientos de los algoritmos de IA sean comprensibles para los humanos.
- Modelos Generativos: Modelos de IA que son capaces de generar nuevos datos que son similares a los datos de entrenamiento. Son ampliamente utilizados en la creación de contenido, como la escritura de textos, la generación de imágenes y la síntesis de voz.
- Automatización de Marketing: Uso de software y tecnología de IA para automatizar tareas de marketing, como la segmentación, la personalización, la gestión de campañas y el análisis de datos.
- Inteligencia Empresarial (Business Intelligence): Aplicación de técnicas de análisis de datos, incluyendo IA y aprendizaje automático, para tomar decisiones comerciales informadas.
- Reconocimiento de Voz y Análisis de Audio: Uso de la IA para convertir y analizar voz y audio. Esto incluye tecnologías como el reconocimiento del habla y la transcripción automática, que son útiles para análisis de sentimientos y asistentes de voz.
- Sistemas Recomendadores: Algoritmos que utilizan la IA para recomendar productos, servicios o contenido a los usuarios, basados en sus preferencias y comportamientos anteriores.
- Realidad Aumentada y Realidad Virtual en Marketing: Uso de IA para crear experiencias de realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR) para fines de marketing, como pruebas virtuales de productos o experiencias de marca inmersivas.
- Marketing Basado en Datos (Data-Driven Marketing): Estrategia de marketing que utiliza el análisis de grandes volúmenes de datos, a menudo con ayuda de la IA, para informar decisiones de marketing y personalizar la experiencia del cliente.
- Inteligencia artificial aplicada (AIE): La inteligencia artificial aplicada (AIE) es la aplicación de la inteligencia artificial a problemas del mundo real. El marketing con inteligencia artificial (AIM) es un ejemplo de AIE.
Glosario inteligencia artificial: OpenAI y ChatGPT
- OpenAI: Una organización de investigación en inteligencia artificial enfocada en promover y desarrollar IA amigable para beneficiar a la humanidad. Es conocida por desarrollar modelos avanzados de procesamiento de lenguaje, como GPT-3 y GPT-4.
- ChatGPT: Un modelo de lenguaje avanzado desarrollado por OpenAI, basado en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer). ChatGPT está diseñado para generar texto humanoide y responder preguntas en un formato de chat, siendo útil para aplicaciones como atención al cliente automatizada, generación de contenido y más.
- GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): La tercera versión de la serie de modelos de lenguaje de OpenAI. GPT-3 es conocido por su capacidad de generar texto coherente y relevante en una amplia gama de estilos y formatos, lo que lo hace valioso para la creación de contenido, el procesamiento de lenguaje natural y otras aplicaciones de IA en el marketing.
- GPT-4: Una evolución de GPT-3, GPT-4 es un modelo de lenguaje más avanzado que ofrece mejoras significativas en términos de comprensión del lenguaje, generación de texto y capacidad para manejar tareas más complejas. Es particularmente útil en áreas de personalización del contenido, automatización de respuestas y análisis de datos de texto.
- DALL-E: Un modelo de IA desarrollado por OpenAI que puede generar imágenes realistas a partir de descripciones textuales. Es útil en marketing para la creación visual y conceptualización de productos.
- GPT Builder: es una herramienta de OpenAI que permite a los usuarios crear versiones personalizadas de ChatGPT para propósitos específicos, conocidas como GPTs. Estos GPTs pueden ser configurados para realizar tareas o tratar temas específicos combinando instrucciones, conocimientos y capacidades. La herramienta es accesible incluso para aquellos sin experiencia en programación, y los usuarios pueden crear GPTs tan simples o complejos como deseen.
- GPT Store: una plataforma donde los usuarios pueden publicar y, eventualmente, monetizar sus GPTs personalizados. Este mercado permitirá a los creadores compartir sus GPTs con el público y recibir ingresos en función de su uso. La idea es similar al modelo de la App Store de Apple, donde los desarrolladores pueden alojar y promocionar sus aplicaciones.
Glosario inteligencia artificial: Google y Gemini
- Google DeepMin:d es un laboratorio de investigación de inteligencia artificial fundado en 2010 por Demis Hassabis, Mustafa Suleyman y Shane Legg. En 2014, Google adquirió DeepMind por 400 millones de dólares.
- Gemini de Google: Modelo de inteligencia artificial más grande y capaz hasta la fecha. Es una plataforma multimodal, lo que significa que puede entender y operar con diferentes tipos de información, incluyendo texto, imágenes, audio, video y código. Gemini se presenta en tres tamaños diferentes – Ultra, Pro y Nano – lo que le permite funcionar desde centros de datos hasta dispositivos móviles. Este modelo de IA se está integrando en varios productos de Google, como Bard, el smartphone Pixel 8 Pro y está experimentando con su uso en la Búsqueda de Google.
- Modelo de lenguaje generativo: Un modelo de lenguaje generativo es un tipo de modelo de aprendizaje automático que puede crear texto nuevo a partir de una entrada. Gemini es un modelo de lenguaje generativo.
- Aprendizaje automático supervisado: Es un tipo de aprendizaje automático en el que los datos de entrenamiento están etiquetados con la respuesta deseada. Gemini está entrenado en un conjunto de datos de texto y código etiquetados, lo que le permite aprender a generar texto que sea relevante para el contexto.
- Red neuronal artificial: Una red neuronal artificial (RNA) es un modelo de aprendizaje automático que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Gemini está basado en una red neuronal artificial.
- Backpropagation: La backpropagation es un algoritmo que se utiliza para entrenar redes neuronales artificiales. Gemini se entrena utilizando backpropagation.
- Optimización: La optimización es el proceso de encontrar el mejor conjunto de parámetros para un modelo de aprendizaje automático. Gemini se optimiza utilizando algoritmos de optimización.
LEE TAMBIÉN. Oye Bard, ¿en qué celular puedo usar Gemini de Google?
Gemini 1.0
Definición: Modelo de lenguaje generativo de Google AI, entrenado en un conjunto de datos masivo de texto y código.
Características:
- Puede generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo, y responder a preguntas de manera informativa.
Es un modelo de lenguaje multimodal, lo que significa que puede procesar datos de diferentes modalidades, incluyendo texto, imágenes, audio y video.
Es un modelo de aprendizaje automático supervisado, lo que significa que está entrenado en un conjunto de datos de texto y código etiquetados.
Está basado en una red neuronal artificial.
Aplicaciones:
- Generar contenido creativo, como anuncios, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, etc.
Traducir idiomas, para llegar a clientes potenciales en todo el mundo.
Responder a preguntas de los clientes, de forma rápida y eficiente.
Personalizar las comunicaciones de marketing, para que sean más relevantes para cada cliente.
Gemini Nano
Definición: Modelo de lenguaje generativo de Google AI, diseñado para su uso en dispositivos móviles.
Características:
- Es más pequeño y eficiente que Gemini 1.0, lo que lo hace más adecuado para su uso en dispositivos móviles.
Puede generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo, y responder a preguntas de manera informativa.
Es un modelo de lenguaje multimodal, lo que significa que puede procesar datos de diferentes modalidades, incluyendo texto, imágenes, audio y video.
Es un modelo de aprendizaje automático supervisado, lo que significa que está entrenado en un conjunto de datos de texto y código etiquetados.
Está basado en una red neuronal artificial.
Aplicaciones:
- Generar contenido creativo para aplicaciones móviles, como chatbots, asistentes virtuales, etc.
Traducir idiomas para aplicaciones móviles, para que los usuarios puedan interactuar con las aplicaciones en su propio idioma.
Responder a preguntas de los usuarios en aplicaciones móviles, de forma rápida y eficiente.
Personalizar las comunicaciones de marketing para los usuarios móviles, para que sean más relevantes para sus intereses.
Gemini Ultra
Definición: Modelo de lenguaje generativo de Google AI, diseñado para tareas complejas.
Características:
- Es más grande y potente que Gemini 1.0, lo que lo hace más adecuado para tareas complejas, como la traducción automática de alta calidad o la generación de contenido creativo original.
Puede generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo, y responder a preguntas de manera informativa.
Es un modelo de lenguaje multimodal, lo que significa que puede procesar datos de diferentes modalidades, incluyendo texto, imágenes, audio y video.
Es un modelo de aprendizaje automático supervisado, lo que significa que está entrenado en un conjunto de datos de texto y código etiquetados.
Está basado en una red neuronal artificial.
Aplicaciones:
- Traducción automática de alta calidad.
Generación de contenido creativo original, como obras de arte, música, etc.
Respuesta a preguntas complejas, como preguntas sobre ciencia o historia.
Gemini Pro
Definición: Modelo de lenguaje generativo de Google AI, diseñado para empresas.
Características:
- Es más flexible y escalable que Gemini 1.0, lo que lo hace más adecuado para su uso en empresas.
Puede generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo, y responder a preguntas de manera informativa.
Es un modelo de lenguaje multimodal, lo que significa que puede procesar datos de diferentes modalidades, incluyendo texto, imágenes, audio y video.
Es un modelo de aprendizaje automático supervisado, lo que significa que está entrenado en un conjunto de datos de texto y código etiquetados.
Está basado en una red neuronal artificial.
Aplicaciones:
- Generación de contenido creativo para marketing y publicidad.
Personalización de las comunicaciones con los clientes.
Automatización de tareas de atención al cliente.
Análisis de datos para la toma de decisiones.
