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Cómo impacta la IA en el marketing
(30/10/18). La Mobile Marketing Association (MMA) comparte algunos insights acerca de Inteligencia Artificial, relacionados a cómo las marcas aprovechan los avances de la tecnología para diferenciarse y qué impactos tiene en el marketing. ¿Estaremos ante la próxima gran revolución digital?
La Inteligencia Artificial, conocida como “IA”, está siendo aplicada a todas las industrias. Hace 5 años atrás, hablar de IA era un concepto futurista que se veía en las películas. Hoy está presente en nuestras vidas todos los días. La adopción ha sido realmente rápida y revolucionaria. Lo que comenzó con los asistentes digitales, como Siri, ahora funciona detrás de casi todas nuestras aplicaciones principales en el mercado móvil.
Soledad Moll, Gerente de Argentina de la MMA (Mobile Marketing Association), explica: “Entre los principales beneficios de adoptar la IA es que las marcas pueden recibir feedback de manera consistente del consumidor. Los smartphones aportan el canal óptimo para hacerlo y la combinación de datos móviles mas IA permite que ese feedback silencioso pueda ser utilizado para brindar un mejor servicio”.
La Inteligencia Artificial también ha transformado la forma en que interactuamos con nuestros smartphones. Gracias a los avances en materia de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático, se han podido crear interfaces de chatbot, que son mucho más naturales y convenientes. Los asistentes digitales ahora no solo entienden los comandos en nuestro lenguaje de conversaciones naturales, sino que también nos ayudan a tomar decisiones inteligentes y completar los pedidos. Este campo, denominado comercio conversacional, está tan lleno de potencial que se considera como la próxima gran revolución.
Juan Carlos Göldy, CEO de LOGAN & MMA LATAM Board Member, explica: “La nueva revolución basada en la IA tiene el potencial de impactar en cómo usamos las aplicaciones móviles y cómo utilizamos la publicidad móvil, tal como la conocemos. Mobile ha experimentado un cambio de ser un mero dispositivo para hacer llamadas, a ser una experiencia personal. Con la IA, se ha vuelto más personal de lo que podríamos haber imaginado. Estamos en la cúspide de otra revolución en el mundo de la tecnología móvil. Y podría ser la más grande hasta ahora”.
En ninguna parte es más evidente el uso de la IA que en la industria de la publicidad, en donde el aprendizaje automático ya ha revolucionado la compra de medios digitales, permitiendo que los algoritmos programáticos tomen decisiones en tiempo real, sobre la base de enormes volúmenes de datos. Pero esta es una disciplina amplia con muchas complejidades y la industria de la publicidad ya está pasando del Machine Learning tradicional basado en reglas, a algoritmos más fluidos inspirados en la psicología del comportamiento humano.
Impactos de la IA en Marketing
Juan Carlos Goldy enumera algunos de los puntos a tener en cuenta:
1) Interfaces de usuario en APPs & Mejorar la experiencia del usuario
Los chatbots pueden liberar el potencial de la Inteligencia Artificial para mejorar la experiencia del usuario. Estos sistemas de chat autónomos son cada vez más frecuentes, llevando las comunicaciones de clientes con las empresas, a un nivel superior.
Una de las aplicaciones más grandes de la IA es el razonamiento automatizado. Podemos programar nuestras aplicaciones para que puedan tomar decisiones realmente rápidas después de tener en cuenta varios parámetros diferentes. AI y Machine Learning han hecho que las aplicaciones, como su nombre indica, sean "inteligentes", ya que ahora pueden “pensar” por su cuenta con la mínima intervención humana. Los algoritmos que hacen posible esta capacidad absorben millones de puntos de datos proporcionados al analizar las acciones de los usuarios en la aplicación.
El razonamiento automatizado nos ayuda a hacer que las aplicaciones sean mucho más personalizadas, en lugar de una experiencia de "talla única". Proporciona una experiencia mejorada para los usuarios y un mejor producto, respaldado por datos y números. Uber utiliza esta tecnología para proporcionar la mejor ruta a su conductor al aprender de viajes anteriores sobre el mismo trayecto tomado por sus conductores.
2) Ad Targeting
Cuando se les consulta a los responsables de implementación de campañas digitales acerca de targeting, la primera respuesta que se obtiene suele ser que es un arte y proceso que consiste en apuntar a una audiencia para hacer un test sobre ese público objetivo; medir resultados, realizar ajustes y luego repetir la acción. Machine Learning & AI puede ayudar mucho en el proceso de aprender acerca del comportamiento de las audiencias y ordenar esa información para determinar cuáles son los datos demográficos y comportamentales que ayuden a mejorar la precisión de la campaña.
Las tecnologías de Inteligencia Artificial tienen algoritmos que analizan el comportamiento de un visitante, permitiendo optimizaciones de campaña en tiempo real hacia una audiencia con mayor probabilidad de conversión.
3) Prevención del Fraude
El tráfico no humano es un problema para todos. En muchos casos, los sistemas de detección antifraude implementados no son capaces de reconocer el comportamiento cada vez más humano que muestran estos robots. Casos como estos, están causando que los anunciantes pierdan la confianza en los sistemas tradicionales o básicos de detección de tráfico no humano. La tecnología de publicidad antifraude a través de IA ha avanzado para poner fin a este problema y asegurar que la inversión en publicidad digital sea dirigida a humanos, evitando así hasta los más sofisticados bots.
Leonardo Dalera, Gerente de Analytics avanzado de AGEA, comparte su visión sobre la evolución de la IA y cómo debemos prepararnos para los nuevos puestos del futuro.
-¿Cómo se relaciona la IA con Big Data y Machine learning?
-Para hacer IA, necesitas modelos de Machine learning avanzados. Para desarrollar modelos de Machine Learning, requerís analizar y procesar grandes volúmenes de información a través de Big Data. De esta forma, Inteligencia Artificial funciona como un gran paraguas que envuelve los distintos métodos de machine learning y big data. Particularmente, Machine Learning tiene el rol de motor de decisión del proceso, donde a través de distintas técnicas matemáticas, se construyen algoritmos que “aprenden” en la medida que ingrese más información arrojando mejores resultados. Al ser un proceso en el que estos tres actores interactúan, la clave para su buen funcionamiento es la calidad de la información que ingresa. Si esa información no es consistente, confiable y estable, los modelos tenderán a arrojar una menor eficacia. Cuanto mejor sea la información, mayor será la capacidad de aprendizaje del algoritmo utilizado, obteniendo mejores resultados.
-¿En qué industrias podemos ver aplicada IA en Argentina? ¿Estamos muy atrasados respecto a otros países?
-La región en sí está atrasada si la comparamos con las diversas aplicaciones que se le está dando en los países desarrollados. Esto sucede por una cuestión de que las empresas aún tienden a invertir en otros aspectos, antes de lograr aplicar este tipo de procesos (Por ejemplo, datos, hardware, etc). Sin embargo, existen algunas industrias en las que están comenzando a dar sus primeros pasos en este sentido. Particularmente la industria de Bancos, Retail y Media. Las oportunidades son ilimitadas y los beneficios son claros. La revolución va a ser global y se va a dar en todos los sectores: desde la agricultura hasta la medicina. Pero la inteligencia artificial tiene su riesgo y radica en su crecimiento desmedido. Dicho riesgo dependerá de cuan regulada esté la industria, y qué “libertades se le dará” a IA. Estas regulaciones están tomando cada vez más fuerza, dado los riesgos que implica desligar el componente humano en operaciones de alto impacto.
FOTO: Soledad Moll, Juan Carlos Göldy y Leonardo Dalera.