La inteligencia Artificial (IA) está cada vez más presente en los avances tecnológicos y se adentra en muchos campos de trabajo diferentes, como puede ser el marketing. Las agencias de publicidad y los proveedores de tecnología están adoptando la IA para reestructurar su conjunto de datos y ayudarles, por ejemplo, a aumentar sus probabilidades de ganar subastas programáticas en internet.
Las grandes compañías como pueden ser IBM, Oracle o Nielsen, ya poseen productos de IA. Su inversión tiene sentido ya que el 83% de las empresas con más de 1.000 empleados usan o planean usar la IA en los próximos 12 meses, según una encuesta realizada por Dynatrace:
Según emarketer, por mucho que se hable de IA y de su desarrollo, la realidad es que la creación de productos reales de este tipo es una gran tarea para la mayoría de las empresas que requiere una enorme inversión, tanto de tiempo y dinero como de recursos tanto materiales como humanos. Kevin Lyons, vicepresidente de ciencia de datos y tecnología digital en Nielsen Marketing Cloud, calculó que cuesta aproximadamente “millones y decenas de millones” de dólares que Nielsen construya su plataforma de IA, que automatiza la creación de segmentos de audiencia personalizados para los especialistas de marketing.
La promesa de esta tecnología es que ayudará a automatizar todo, desde la conducción de automóviles hasta la compra de publicidad. Sin embargo, para la creación de este producto, la empresa necesita ingenieros para construir la infraestructura tecnológica, desarrolladores de productos para implementar mejores prácticas y científicos de datos para monitorear, probar y modificar los modelos y algoritmos del producto.
Por ejemplo, para la construcción de modelos de inteligencia artificial, los investigadores de Nielsen analizaron documentos académicos que abordan las implicaciones teóricas de la IA. Más tarde, un ingeniero tuvo que determinar cómo crear el código para conseguir que las ideas planteadas en los estudios se convirtieran en realidad. Esto implica más dificultades de las que parece ya que la IA es un campo emergente sin ningún estándar determinado, por lo que estas codificaciones pueden ser retocadas durante mucho tiempo hasta que finalmente funcionen. Incluso después de esto aun queda trabajo por hacer ya que, para aumentar la eficiencia, los algoritmos deben ajustarse de manera perpetua.
A pesar de todo esto, a la IA aun le queda mucho recorrido para llegar a instalarse en nuestro día a día. Muchos vendedores no están listos para confiar en la IA. En una encuesta realizada a 500 ejecutivos de marketing de todo el mundo en noviembre de 2017, el 34% dijo que la IA es una tecnología con la que no están preparados para lidiar en 2018. Queda esperar a que transcurra el año para conocer cómo se desarrolla este campo de conocimiento que tantas posibilidades ofrece.
