La inteligencia artificial, más comúnmente conocida como IA, continúa teniendo un gran impacto en la cultura popular así como en numerosas industrias. Ejemplos incluyen chatbots que actúan como representantes de servicio al cliente, recomendaciones personalizadas para clientes basadas en su historial de compras, y máquinas de conducción automatizadas. Decir que la IA está impactando al mundo en general es quedarse corto. Sin embargo, el marketing ha sido lento en adaptarse a la IA y en reconocer sus muchos beneficios.
Cuando comienzas a usar IA por primera vez, podría parecer que estás hablando un idioma diferente. En cierta forma, así es. Por eso es importante dominar su terminología así como sus funciones básicas. A continuación encontrarás términos y definiciones que toda persona que trabaje con IA debería tomarse el tiempo de aprender.
El término algoritmo describe una fórmula que representa una relación que existe entre dos o más variables. Es útil pensar en los algoritmos como una lista de instrucciones que incluyen un fin determinado con el propósito de producir una salida. Una receta es un ejemplo cotidiano de un algoritmo común. Sus ingredientes son las entradas que diseñan una salida específica, como una tarta de manzana. Con la IA y el aprendizaje automático, una computadora usa algoritmos para hacer predicciones.
En marketing, crea sugerencias de compra basadas en las acciones pasadas de un consumidor para impulsarlo a comprar el artículo sugerido. Por ejemplo, un visitante de un sitio web verá un anuncio para un smartphone en otros sitios web si pasa tiempo viendo este producto en línea.
Un bot, abreviatura de chatbot, es un programa informático dentro de un sitio web o aplicación telefónica que interactúa directamente con los usuarios para asistirlos con preguntas y tareas sencillas. Muchas empresas actualmente usan bots para soporte al cliente, aunque su uso en otras áreas también está creciendo.
Un cluster es un grupo de personas con demografía o características comunes. La IA procesa datos para determinar patrones y hacer conexiones que un ser humano podría fácilmente pasar por alto. Los mercadólogos pueden usar clusters para identificar su audiencia objetivo, creando así nuevas oportunidades de marketing a través de cosas que las personas tienen en común.
La ciencia cognitiva combina temas como antropología, lingüística, neurociencia, filosofía y psicología con la IA. Esto ayuda a los mercadólogos a comprender cómo funciona la mente humana para que puedan programar una máquina para simular las acciones y pensamientos de las personas.
Las máquinas pueden enseñarse a sí mismas con solo programación mínima por parte de los humanos. Pueden filtrar enormes cantidades de datos para identificar agrupaciones y patrones de interés para los mercadólogos. Luego pueden seleccionar audiencias objetivo y decidir cuándo tomar ciertas acciones basándose en la entrada de la máquina.
Esta es una versión más compleja del aprendizaje automático. Permite que las computadoras se enseñen a sí mismas con poca programación humana. Los mercadólogos pueden usar datos de aprendizaje profundo para predecir cómo podrían responder los consumidores a ciertos productos y servicios.
La IA hace posible programar una computadora para que pueda analizar con precisión una imagen. Busca patrones en imágenes para identificar cosas que una persona podría pasar por alto.
El NLP hace posible que las máquinas comprendan el lenguaje hablado, ya sea que una persona esté hablando o usando texto. Los programas de NLP más sofisticados pueden interpretar el habla en varios idiomas. Aún más impresionante, entiende las palabras habladas realmente así como su contexto y posibles significados ocultos.
Los tecnólogos de la IA han creado redes neuronales para imitar el cerebro humano. Por ejemplo, puede analizar escritura a mano e identificar personas en imágenes basándose en aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural.
El análisis semántico es una forma sofisticada de NLP que se centra en cómo las personas unen palabras así como en cómo comprenden el lenguaje en su contexto cultural. Esto podría ser útil para crear publicaciones de blogs y libros electrónicos y tiene el potencial de reemplazar a los mercadólogos de contenido o escritores humanos.
Este tipo de aprendizaje automático requiere entrada humana para funcionar. Una persona introduce datos en la máquina y luego supervisa el proceso mientras la computadora forma uno o más resultados deseados.
En contraste, las máquinas con capacidad de aprendizaje no supervisado requieren poca o ninguna asistencia por parte de los humanos para llegar a conclusiones basadas en patrones que han descubierto.
Como puedes ver, muchos de estos términos se solapan y tienen significados relacionados. Deberías familiarizarte lo suficiente con ellos para comprender cómo cualquiera de estas tecnologías puede afectar tus esfuerzos de marketing. Estamos felices de responder tus preguntas en cualquier momento a través de Call Sumo y esperamos ayudar a tu empresa a experimentar un crecimiento explosivo con IA.
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