Marketing de inteligencia artificial (IA) y Machine Learning son las expresiones que más están sonando en nuestro sector. Probablemente hayas escuchado ambos términos en la última conferencia a la que hayas asistido. Con frecuencia se utilizan en sentido amplio y a veces se utilizan (equivocadamente) de manera indistinta.

Como consecuencia, la diferencia entre IA y Machine Learning en marketing puede resultar todavía poco clara.

En la actualidad, solo el 18,9 por ciento de los expertos en marketing tiene un buen conocimiento de las diferencias entre IA, Machine Learning y elaboración de modelos de predicción, mientras que el 37,4 por ciento admite no conocer con claridad la diferencia, según un estudio en curso llevado a cabo por Everstring y Heinz Marketing.

Pero si me concedes cinco minutos de su tiempo, podemos aclarar la confusión ahora mismo. Empecemos por el principio de inmediato.

El término Inteligencia Artificial (IA) fue acuñado por primera vez en 1955 por el legendario científico informático de la Universidad de Stanford John McCarthy. La IA hace referencia a las máquinas y maquinarias que pueden realizar tareas características de la inteligencia humana. Mientras que esta definición puede parecer amplia, la IA para empresas se refiere normalmente a los mecanismos que captan factores ambientales y de manera autónoma emprenden acciones que maximizan las posibilidades de alcanzar con éxito objetivos predeterminados, sin que exista intervención humana.

Más concretamente, piensa en la IA como una expresión genérica para todo aquello relacionado con hacer que las máquinas lleven a cabo tareas del mismo modo en que lo haría el cerebro humano.

Pero esta idea todavía engloba mucho, ¿verdad?

Los expertos en marketing pueden pensar en la inteligencia artificial como las herramientas informáticas que mejoran las plataformas de marketing experiencial y el software de Machine Learning mediante capacidades humanas, como por ejemplo:

  • Razonamiento
  • Planificación
  • Aprendizaje
  • Toma de decisiones
  • Optimización

Para abreviar, aquí en Selligent definimos la inteligencia artificial como un sistema de autoaprendizaje que puede adaptar su comportamiento en función de las percepciones y conocimientos obtenidos a medida que procesa información.

Ahora bien, el Machine Learning, por otro lado, tiene más que ver con los aspectos mecánicos —los modelos y algoritmos matemáticos— que sustentan el modo en que un sistema informático “aprende” cosas. El Machine Learning tiene que ver con la manera en que pueden aprovecharse cantidades masivas de datos procedentes de diferentes fuentes, y después aplicar esos datos a una máquina para aprender de la experiencia.

Este planteamiento supuso, especialmente en los tiempos del pionero John McCarthy, un importante cambio de paradigma. Porque sin el Machine Learning, el modo de “enseñar” a los ordenadores pasa por escribir secuencias de comandos en lenguaje de programación. Pero si se quisiera llevar a cabo el tipo de tarea flexible y compleja desencadenada por el Machine Learning, esto requeriría millones de líneas de código, con complicadas reglas y árboles de decisión diseñados para proporcionar instrucciones específicas para la realización de tareas específicas. Además, cualquier problema nuevo y desconocido exigiría intervención humana para escribir un nuevo código que lo resolviera.

Por ende, dicho esto, el Machine Learning es lo que hace que la IA sea más maleable y le permite ajustar el rumbo en función de los datos disponibles. Como experto en marketing, es posible que escuche a la gente utilizar otros términos, que constituyen básicamente subgrupos del Machine Learning:

  • Aprendizaje profundo
  • Redes neuronales profundas
  • Aprendizaje por percepciones de innovación
  • Aprendizaje adverso

A nivel de marca, gran parte de lo que están haciendo las marcas y los expertos en marketing ahora mismo está asociado con el Machine Learning y el aprendizaje profundo. Aquí en Selligent Marketing Cloud hemos construido y entrenado a nuestro propio motor de IA, Selligent Cortex, específicamente para satisfacer las necesidades de los expertos en marketing experiencial.

Los expertos en marketing pueden utilizar la tecnología de IA para aprender de los datos que han recopilado acerca de sus clientes. Esta inteligencia, almacenada en los Perfiles universales del consumidor, puede entonces aplicarse con la IA para conocer el producto, color o sabor favorito del consumidor a raíz de su comportamiento —y presentar ofertas personalizadas a cada uno de los miles de clientes—. Esta puede elaborar trayectorias del cliente “sobre la marcha” y adaptar el Machine Learning de IA sobre la base de comportamientos en tiempo real a fin de crear una sensación de oportunidad y de conocimiento de la situación que los clientes aprecian.

Por tanto, puede parecer una paradoja, pero si recurre al Machine Learning y a la inteligencia artificial su marketing será más humano y empático. Asimismo, esto le ayudará a ofrecer pertinencia a escala de los grandes segmentos de clientes observando la evolución de los gustos y preferencias, a la vez que adapta independientemente las iniciativas de marketing de IA para lograr la máxima repercusión.

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