Según indican diversas fuentes, esta tecnología, igual que todo lo relacionado a la Web3 se aceleró con la pandemia. Lo que se esperaba para 2025-26 lo estamos viendo en 2022-23. ¿Qué implica esto para la industria del marketing y la publicidad? ¡Hay mucho qué analizar! Para empezar, a través del uso de algoritmos avanzados y aprendizaje automático (machine learning), las empresas pueden ahora personalizar y optimizar sus campañas de marketing de manera más efectiva y como nunca antes habíamos visto.
Uno de los principales beneficios de utilizar la IA en nuestra industria es la capacidad de segmentar y personalizar el contenido para diferentes audiencias. Los algoritmos pueden analizar grandes cantidades de datos sobre el comportamiento del consumidor, por ejemplo las búsquedas en internet y las interacciones en redes sociales, para utilizar esa información en la creación de contenido altamente personalizado para cada usuario.
Por ejemplo, una empresa de ropa puede utilizar la IA para analizar los datos de comportamiento de un usuario y mostrarle anuncios personalizados que se ajusten a su estilo y preferencias. Esto no solo aumenta la probabilidad de que la persona haga clic en el ad, sino que también mejora la experiencia del usuario (User XP) al mostrarle contenido relevante e interesante.
Otro uso que se vislumbra claramente de la IA son los chatbots y asistentes de voz. Los chatbots inteligentes pueden ayudar a las empresas a atender a los clientes de manera más eficiente y personalizada, ya que pueden responder preguntas y resolver problemas de manera automatizada (y aprender de cada interacción). Por otro lado, los asistentes de voz como Alexa y Google Home, son una excelente forma de llegar a los clientes de manera no invasiva, es decir, llegando a ellos en momentos donde es más probable que estén relajados y dispuestos a escuchar su mensaje promocional o de oferta e incluso interactuar con el mismo.
Todo esto suena fantástico, sin embargo, construir una plataforma de inteligencia artificial para ofrecer soluciones reales en cuestiones de marketing no es una tarea fácil y requiere una combinación de habilidades técnicas y de negocio. A continuación, quiero enlistar algunas de las habilidades esenciales que se requieren para tener una plataforma adecuada de IA:
- Conocimientos en ciencia de datos: Es esencial entender cómo analizar y manipular grandes cantidades de datos para poder entrenar y mejorar los algoritmos. Se requieren habilidades en álgebra, cálculo, estadística y machine learning para diseñar y evaluar modelos de IA.
- Experiencia en machine learning: Conocer las diferentes técnicas y algoritmos de aprendizaje automático es esencial. Esto incluye conocimientos en redes neuronales, procesamiento de lenguaje, y algoritmos de clustering y clasificación.
- Conocimientos en infraestructura y arquitectura de software: Es necesario entender cómo diseñar y construir un sistema escalable y seguro que sea capaz de manejar grandes cantidades de datos y tráfico de usuarios. Esto incluye habilidades en desarrollo de software, bases de datos y almacenamiento, y seguridad de la información.
- Conocimientos en marketing y publicidad: Es importante tener un buen conocimiento de cómo funcionan las campañas de marketing y publicidad para poder diseñar una plataforma de IA que sea capaz de mejorarlas. Se requiere mucho análisis de rendimiento para diseñar y medir el éxito de las campañas de IA. Es decir, una gran combinación de conocimientos en Performance y Brand Marketing.
- Habilidades de comunicación: Es esencial poder comunicar de manera efectiva con los diferentes miembros del equipo, así como con los clientes y usuarios. Esto incluye habilidades en presentación, escritura y negociación.
Lo anterior, bien podríamos definirlo como las características de un mercadólogo del futuro… cercano.
Hay otro punto muy importante: los datos. He participado en pocos proyectos de data e inteligencia artificial dado el poco tiempo en el que esto se está desarrollando, uno de ellos como parte de mi Maestría en Ciencia de Datos y otro que no pude concluir en un empleo anterior. La intención inicial en ambos proyectos era centrarnos en la consolidación de los datos y crear una plataforma para que estuvieran disponibles para que posteriormente los algoritmos pudieran hacer su tarea. La accesibilidad de los datos aunque provengan de diversas fuentes me parecía fundamental para poder crear modelos que pudieran resolver problemas que ni siquiera se supiera que existían.
Esto te lo dicen desde el día uno: la calidad y confiabilidad de los datos son fundamentales para el desarrollo de una plataforma de inteligencia artificial. Los algoritmos necesitan datos de alta calidad y precisión para poder aprender y mejorar, de lo contrario pueden afectar negativamente el rendimiento del modelo y los resultados.
Una de las principales razones por las que la calidad de los datos es importante es que los algoritmos basan sus decisiones en los patrones y tendencias que encuentran en los datos de entrenamiento. Si estos contienen ruido, outliers o datos faltantes, los algoritmos pueden aprender patrones que no son relevantes o que no son generales en relación a otros conjuntos de datos.
La confiabilidad de las fuentes de datos también es esencial para garantizar la calidad de los datos. Es necesario que las fuentes de datos sean confiables y precisas, y se deben llevar a cabo verificaciones de calidad para asegurar que los datos son veraces.
Analicemos, por ejemplo, una base de datos de usuarios registrados. Para asegurar la calidad de esos usuarios, se deben llevar a cabo prácticas de limpieza de datos, como la eliminación de duplicados, la corrección de errores ortográficos y conseguir los de datos faltantes, esto suele resolverse con promociones que invitan a los usuarios a completar su información y recibir un beneficio a cambio. También es importante realizar un análisis exploratorio de los datos para detectar tendencias y patrones inusuales, y para evaluar la calidad de los datos en relación con el objetivo final.
Esta revolución tecnológica nos está demandando nuevas habilidades. Es una nueva realidad que tenemos que vivir o, para algunos, enfrentar. Y como hemos podido analizar, no es algo tan sencillo. El uso de la IA no se va a limitar a la creación de artículos, copys, contenido visual o atención a clientes. Va mucho más allá, puede impactar positivamente a los negocios que sepan implementar la estructura necesaria para ello.. Esto solo es el inicio.
Quizás este artículo que estás leyendo fue escrito con Inteligencia Artificial, quizás no. Empieza el tiempo en que empezará a ser complicado ver la diferencia.
