¿De qué hablamos cuando hablamos de Inteligencia Artificial en Marketing?

La Inteligencia Artificial está avanzando a pasos agigantados y es obvio que ha llegado para quedarse. Sin embargo, sus aplicaciones en el sector todavía generan numerosas confusiones.

Por ejemplo: ¿sabrías explicar la diferencia entre Inteligencia Artificial y Machine Learning? Si estás leyendo esto y poniendo cara de circunstancia, no te preocupes, no eres el único.

Según esta encuesta publicada en eMarketer, y realizada por EverString y Heinz Marketing a marketeros B2B, solo 2 personas de cada 10 entienden estos conceptos de forma clara:

Vamos a ver si después de este artículo entendemos mejor las diferencias 😉

 

¿Qué es exactamente la Inteligencia Artificial?

Es la capacidad que tienen las máquinas de aprender, razonar y solucionar problemas imitando la lógica humana.

Según Andres Macario en este artículo de Puro Marketing, podemos distinguir entre Inteligencia Artificial débil, aquella “diseñada para una tarea particular como SIRI”, o fuerte, donde la máquina sería capaz de darle solución a un problema hasta ahora desconocido para ella.

Y no estamos hablando de nada nuevo propio del siglo XXI. La Inteligencia Artificial reconocida como tal lleva mucho tiempo entre nosotros. Quizás el hito más conocido y a partir del cual empezó su popularidad fue en 1997, cuando la máquina Deep Blue ganó al campeón del mundo de ajedrez. [Desde aquí puedes leer más sobre los orígenes de la IA].

 

¿Y el Machine Learning?

Muchas veces se utilizan como sinónimos Inteligencia Artificial y Machine Learning pero no son lo mismo. De hecho, el Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial.

Por ejemplo: un programador codifica una función en un sistema, es decir, que cuando pase A, realice B. Con Machine Learning no es necesario que los programadores incluyan todo el conjunto de reglas, sino que a través de una serie de ejemplos, la máquina es capaz de aprender de ellos, de establecer nuevas reglas y de aplicarlas en el resto de casos.

 

La Inteligencia Artificial aplicada en Marketing  

Las aplicaciones de la IA en Marketing son numerosas, esta es la recopilación de las 15 más populares según Smart Insights:

  • Creación de contenido por IA
  • Búsquedas de voz
  • Compra programática (ahora iremos a ello)
  • Modelos predictivos de comportamiento de cliente
  • Análisis predictivos
  • Lead Scoring
  • Ad Targeting
  • Precio dinámico
  • Personalización de Webs y App
  • Chatbots
  • Retargeting
  • Servicio al cliente predictivo
  • Marketing Automation
  • Emails Dinámicos personalizados

Si quieres más detalle, en esta gráfica -también de Smart Insights- puedes ver en qué parte del customer journey se implementan cada una de estas aplicaciones:

 

Aunque cada vez más empresas utilizan alguna de estas aplicaciones en sus estrategias, según el Hype Cycle de la consultora Gartner realizado en 2017, todavía faltan 10 años para que la Inteligencia Artifical llegue a su punto álgido (¡imagina todo lo que nos queda por ver!).

 

Usos de la Inteligencia Artificial en la Publicidad Programática

La publicidad programática actual ya utiliza Inteligencia Artificial al realizar el targeting y match para impactar con un anuncio determinado a una persona que tiene unas características concretas definidas por el anunciante. También se utiliza en todo el proceso de precios dinámicos que van cambiando según la demanda y oferta en la compra-venta de espacios e impresiones.

Como hemos visto al principio de este artículo, en estos procesos se trabaja la Inteligencia Artificial más sencilla, no tanto Machine Learning.

No obstante, las mejoras y el trabajo en este campo ya están desarrollando grandes cambios y evoluciones que llegarán en breve, como te explicaremos en nuestros próximos artículos 🙂

Esperamos que este post te haya aclarado dudas. Por nuestra parte, seguiremos informándote de este futuro tan cercano y apasionante de cambios que nos ha tocado vivir.