En muchas empresas, los profesionales del Marketing Digital están adoptando rápidamente la Inteligencia Artificial (IA), reconociendo su potencial transformador. Sin embargo, para aprovechar al máximo esta tecnología, es crucial que los directores de marketing comprendan las diferentes aplicaciones de la IA en el Marketing Digital y cómo podrían evolucionar en el tiempo. Clasificar la IA según su nivel de inteligencia puede ayudar a las empresas a planificar estratégicamente qué tecnologías implementar y cuándo hacerlo.
La IA, el mejor aliado del Marketing Digital
El Marketing Digital es uno de los sectores que más se beneficia de la IA, ya que esta tecnología puede mejorar drásticamente sus actividades clave, como comprender las necesidades del cliente, relacionarlas con productos y servicios, y persuadir a los clientes para que realicen compras. Los datos respaldan esta afirmación, con análisis que muestran que el Marketing Digital es el dominio donde la IA puede aportar un mayor valor. Los directores de marketing están respondiendo a esta oportunidad, con encuestas que indican un aumento significativo en la implementación de la IA en este campo.
Si bien la IA ya ha avanzado en el Marketing Digital, se espera que desempeñe un papel aún más destacado en el futuro. Para los directores de marketing, comprender los tipos de aplicaciones de IA disponibles y cómo pueden evolucionar es esencial para mantenerse competitivos en un mercado en constante cambio. Desarrollar un marco para clasificar proyectos de IA existentes y planificar futuros es crucial para aprovechar plenamente el potencial de esta tecnología en el Marketing Digital.
Tipos de IA en Marketing Digital según el nivel de inteligencia
La clasificación de la IA en el Marketing Digital según el nivel de inteligencia se puede dividir en estas dos categorías:
1.- Automatización de tareas
Estas aplicaciones se dedican a ejecutar tareas repetitivas y estructuradas que demandan un nivel básico de inteligencia. Funcionan siguiendo reglas predefinidas o ejecutando secuencias de operaciones establecidas en respuesta a una entrada específica, pero carecen de la capacidad para abordar problemas complejos o solicitudes detalladas de los clientes. Por ejemplo, un sistema que envía automáticamente correos de bienvenida a nuevos clientes se encuentra dentro de esta categoría. Los chatbots más simples, como los disponibles en Facebook Messenger, también se incluyen aquí; aunque pueden asistir a los clientes durante interacciones básicas, siguen un camino de decisión fijo y no pueden adaptarse a las necesidades individuales ni aprender de las interacciones a lo largo del tiempo.
2.- Aprendizaje automático
Estos algoritmos son entrenados mediante el análisis de grandes conjuntos de datos con el fin de realizar predicciones y tomar decisiones que implican cierto grado de complejidad. Su capacidad les permite reconocer imágenes, interpretar texto, segmentar clientes y anticipar respuestas de los clientes a diversas estrategias de marketing, como promociones. El aprendizaje automático está impulsando actualmente la compra programática en publicidad en línea, los motores de recomendación en plataformas de comercio electrónico o modelos de análisis de ventas en sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), entre otras aplicaciones.
Esta tecnología, junto con su versión más avanzada, el aprendizaje profundo, está en la vanguardia de la IA y se está consolidando rápidamente como herramientas fundamentales en el ámbito del Marketing Digital. Sin embargo, es importante tener en cuenta que las aplicaciones de aprendizaje automático aún tienen limitaciones y requieren un extenso proceso de entrenamiento con grandes volúmenes de datos.
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