Ya conocemos que IA es una disciplina que está incorporada en el campo de la informática. Su programación e implementación abarca campos como el data science y el machine learning, que se han visto recientemente potenciados gracias a las nuevas capacidades de procesamiento en hardware y al desarrollo de nuevas técnicas algorítmicas que se remontan a 2006 donde Geoffrey Hinton publica un paper mostrando cómo entrenar una red neuronal para identificar números escritos a mano con una precisión del 98% denominando esta técnica “Deep Learning” e impulsando una idea que se había considerado limitada en su desarrollo en los 90’s. En pasos muy grandes de desarrollo fueron apareciendo diferentes tipos de redes neuronales (Convolucionales CNN, recurrentes RNN, memoria de largo – corto plazo (LSTM), etc) y diferentes arquitecturas de Deep Learning (Redes Neuronales Generativas Adversarias (GAN), U-Net, Redes Siamesas, etc).
Esto a su vez potenció la generación de aplicaciones capaces de superar el trabajo de análisis de datos en diferentes campos como en la ciencia, donde la empresa DeepMind logró predecir la forma de todas las proteínas humanas con su herramienta AlphaFold. Posteriormente se generaron aplicaciones de IA para generación de imágenes y texto, siendo estos últimos los que más rápido avanzan en la actualidad, llegando a generar video con una calidad muy realista.
Un avance tan rápido en IA con tanta potencia en el manejo de información, incorpora nuevos retos a las empresas que, dependiendo de su trabajo, se verán necesariamente obligadas a implementar herramientas específicas dentro de su campo de trabajo, así como en la manera en que enfrentan su relacionamiento con clientes.
En este punto el marketing juega un papel importante permitiendo entre otras cosas identificar tendencias, personalizar contenidos, definir metodologías para la atracción de audiencias y optimización de anuncios para mejorar su ROI. Una de las grandes conclusiones del Machine Learning es que la información de entrada al sistema y el tratamiento de los datos es crucial en la implementación de este tipo de tecnologías. Por eso es importante tener en cuenta los siguientes procesos:
Recopilación y limpieza de datos: Identificando la importancia de recopilar datos relevantes y de calidad para entrenar modelos de IA efectivos, así la necesidad de limpiar y organizar los datos para garantizar resultados precisos.
Selección de herramientas y plataformas: Es necesario saber cómo evaluar y seleccionar las herramientas y plataformas de IA adecuadas para las necesidades de marketing de la empresa, considerando factores como capacidades, escalabilidad y compatibilidad.
Entrenamiento y ajuste de modelos: Es importante saber cómo las empresas deben entrenar sus modelos de IA con datos específicos para lograr resultados precisos, reconociendo la importancia de iterar y ajustar los modelos a medida que se recopila más información.
Ética y privacidad: Se deben reconocer las preocupaciones éticas y de privacidad al utilizar datos en estrategias de IA. Asegurando que las empresas cumplan con las regulaciones vigentes y explorando prácticas para proteger los datos del cliente.
Medición y evaluación de resultados: Identificar las métricas clave para evaluar el éxito de las estrategias de IA en marketing, como tasas de conversión, retorno de inversión y participación del cliente. Estas métricas pueden guiar de manera efectiva la toma de decisiones.