La inteligencia artificial (IA) hace referencia a aquellos sistemas que, simulando funciones propias de los humanos, interpretan datos externos, aprenden de ellos y, a partir de ahí, generan conocimiento. Ese nuevo conocimiento permitirá luego la ejecución autónoma de ciertas tareas.
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Entre esas funciones simuladas se encuentran todas las relacionadas con cuestiones cognitivas:
- La percepción.
- El razonamiento.
- La autocorrección.
- La resolución de problemas.
- El aprendizaje.
El desarrollo de la IA y su potencial de aplicación ha creado una importante sensibilidad en torno al tema. Situación que ha llevado incluso a la Unión Europea a definir un marco normativo para la regulación de este fenómeno.
Aplicaciones de la IA en el marketing digital
La aplicación de la IA en el marketing digital permite la optimización de esta herramienta de mercadotecnia. En este campo, la IA ofrece múltiples posibilidades de uso, entre las que destacan:
- La predicción de comportamientos de compra, a partir del análisis de los patrones de uso del consumidor en internet.
- La recomendación al cliente de determinados productos, en base a sus decisiones de compra previas.
- La utilización de chatbots —ya sean de texto o de voz— en tareas de atención al cliente. Este mecanismo permite ofrecer respuestas estándar a preguntas concretas, a partir de una serie de patrones previamente fijados.
- La adaptación de los contenidos de publicidad digital, en función de la navegación de cada usuario.
Los algoritmos de aprendizaje automatizado
Los millones de interacciones que se producen cada día en las redes sociales entre compañías y clientes generan gran cantidad de datos, que son la materia prima perfecta para la aplicación de técnicas de IA.
La IA permite optimizar las acciones de marketing digital en las redes sociales mediante la interpretación de datos y el aprendizaje mecanizado a partir de estos.
Una de las técnicas que permiten esta optimización es la de los algoritmos de aprendizaje automatizado, para categorizar temáticamente las publicaciones realizadas en cualquier red social por cualquier usuario.
Una empresa puede controlar sus propias temáticas de publicación pero no las de sus competidores, ni los temas tendencia entre sus usuarios clave. De ahí la importancia de poder clasificar, cuantificar y analizar los temas que manejan sus competidores o los que interesan a su audiencia.
En este escenario, los algoritmos de aprendizaje automatizado se usan para clasificar el texto central de las publicaciones, permitiendo la categorización temática de millones de mensajes de manera rápida y eficaz. Esta es una acción que no podría ser realizada de forma manual por un equipo humano al mismo coste, y en el mismo tiempo, que cuando se emplean estas técnicas.
Los algoritmos de aprendizaje automatizados, pueden ser de tres tipos:
- Supervisados, en los que existe un conjunto inicial de datos ya etiquetado. Es decir, existen elementos que previamente han sido emparejados por un equipo humano. En este caso, el grupo humano asigna para un número reducido de mensajes la etiqueta temática apropiada. A partir de este conjunto de datos ya etiquetados, el algoritmo aprende a asignar la etiqueta temática más adecuada al resto de mensajes.
- No supervisados, que no cuentan con un conjunto de datos iniciales ya etiquetado. En este caso, el algoritmo empareja los elementos sin que exista esa base previa de conocimiento supervisada por un equipo humano.
- Semi-supervisados que son una combinación de los dos métodos anteriores.
Implicaciones practicas
La categorización temática de publicaciones permite a las empresas identificar cuáles son los temas de publicación que más interesan a su audiencia. Esto permitirá a la empresa diseñar la estrategia más adecuada para atraer la atención de sus clientes.
Pongamos como ejemplo una compañía del sector financiero. Tras analizar mediante IA las publicaciones en Facebook de usuarios relevantes de su audiencia podría determinar que las entradas sobre cuestiones inmobiliarias están entre las más compartidas. Esta información ayudaría a la entidad a impulsar la comercialización de productos hipotecarios o a ofrecer información sobre aspectos legales en ese ámbito.
Tomemos ahora como ejemplo una empresa de la industria de la energía. Esta, después de examinar las entradas de sus competidores en Twitter, podría determinar que las publicaciones relacionadas con temas de sostenibilidad y medioambiente reciben un elevado número de retuits. Esto podría ayudar a la compañía a reorientar su imagen, dando mayor énfasis a cuestiones relacionadas con la responsabilidad social corporativa.
La aplicación de algoritmos automatizados para la categorización temática de publicaciones puede proporcionar a la empresa información de gran valor para decidir cuál es la estrategia más adecuada para atraer a su público objetivo.
Así pues, la IA de manera general, y los algoritmos de aprendizaje automatizado de forma particular, solo pueden ser vistos como aliados en el plano de la gestión empresarial.
Luis Matosas López, Profesor de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) Aplicadas a la Empresa, Universidad Rey Juan Carlos
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original. / Photo by Su San Lee on Unsplash
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Autor:
The Conversation
