Aplicaciones y ramas de la inteligencia artificial: cómo se usan en analítica web

Las diferentes ramas de la inteligencia artificial, son en su totalidad un ambiente en constante cambio y desarrollos que aún tienen mucho por dar. En este artículo hablaremos de las principales ramas de este campo para poder hablar de su uso actual en la analítica web y el marketing. 

Una de las principales esperanzas depositadas en esta tecnología, está centrada en mejorar la productividad e impulsar el crecimiento de las empresas hacia la innovación. Con esto, no sólo los puestos directivos tienen ventajas sino que se crean nuevas oportunidades de empleos para personas con las habilidades que se esperan en este ambiente. 

Los temas de los que hablaremos en este artículo se centran en algunas de las inteligencias artificiales, o bien, los desarrollos creados a partir de ellas. ¿Qué vas a encontrar en este artículo:

  • Machine Learning
  • Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Generación de Lenguaje Natural
  • Deep Learning
  • Chatbots
  • Asistentes virtuales
  • Análisis predictivos
  • Sistemas de recomendaciones

¿Qué es la inteligencia artificial?

La Inteligencia artificial es una disciplina derivada de las ciencias computacionales y tiene el fin de construir sistemas que puedan realizar tareas que se relacionan con la inteligencia y capacidad humana.

Por ejemplo, una de sus aplicaciones en el campo del marketing, que es uno de tantos, pero que es el que nos interesa; es la capacidad de poder recopilar y analizar la información obtenida para tomar decisiones de negocio inteligentes. ¿Cómo se hace actualmente?

Por medio de Big Data, Aprendizaje automático y más procesos, las empresas pueden obtener información que les ayude a acercarse más a su público objetivo.

Gracias a la Inteligencia Artificial, podemos  comprender de forma más profunda el comportamiento de los consumidores y tener una estrategia que logre aumentar las ganancias y la inversión hecha en diferentes campañas, o acciones de marketing. 

Para que esto sea posible, han pasado años y años de desarrollo; que hasta la fecha, aún tiene un largo camino por delante. Comencemos a revisar las ramas de la inteligencia artificial y cómo es que se involucran en las tareas diarias del marketing digital, relacionadas con el análisis de datos y obtención de conocimiento.

Antes de empezar, podemos comentar que la diferentes aplicaciones de la inteligencia artificial pudieron dar paso a la automatización del marketing.

Aplicaciones y ramas de la inteligencia artificial

  • Machine Learning

El Machine Learning es una de las ramas de la Inteligencia Artificial y funciona de la siguiente manera: entrenamiento de los algoritmos de acuerdo con datos anteriores. Básicamente muchas de las aplicaciones que hoy en día usamos, están basadas en esta tecnología, con lo que aseguran que los contenidos que veamos sean personalizados. La aplicación que ha hecho un gran trabajo con esto es TikTok. 

Cuando pasa un periodo de tiempo dedicado al aprendizaje de los algoritmos, se comienza a generar la información necesaria para que se optimicen procesos, como los que utilizan las herramientas de publicidad de Google, entre otras.

  • Procesamiento del Lenguaje Natural

Se trata de una de las ramas de la inteligencia artificial más exploradas en los últimos años y es que su objetivo es el de poder procesar y comprender en profundidad el lenguaje humano. Hay que aclarar que esto no tiene que ver con la lengua o el idioma, sino en cómo es que el lenguaje humano en su totalidad funciona para poder comunicarse entre humano  y máquina.

Por ejemplo, una computadora entiende y realiza acciones porque nos comunicamos con ella por medio del lenguaje de programación. Con el procesamiento natural del lenguaje, es posible que las actividades diarias como buscar información sean mucho más exactas y de esta forma lograr una conexión importante entre los humanos y las máquinas, que finalmente terminarían por cumplir el objetivo de la conciencia colectiva.

  • Generación de Lenguaje Natural:

La generación de Lenguaje Natural es justamente como el nombre lo dice: se trata de los procesos que cumple una computadora para entender un concepto y traducirlo a palabras. En los humanos esto pasa por medio de la adquisición del lenguaje y la meta de la inteligencia artificial es desarrollar un proceso similar para poder analizar de formas más sencillas la información que las máquinas obtienen.

Es decir, de esta forma es más fácil poder saber los resultados de la recopilación de datos y poder llevar a cabo procesos de optimización que sí requieren por completo de la intervención humana.

  • Deep Learning

Es una forma de Machine Learning, pero como lo dice su nombre se trata de un aprendizaje mucho más profundo. Funciona por niveles de jerarquía por los que se forma un red que va transmitiendo información cada vez de forma más profunda. Por ejemplo; en el primer nivel de la jerarquía, puede comenzar a comprender un concepto, para el siguiente, esos conceptos van haciéndose más complejos y así hasta llegar a un nivel donde se puede obtener una respuesta casi abstracta.

Como su funcionamiento es similar al proceso de aprendizaje divergente de los humanos, puedes obtener una gran cantidad de conceptos que sabemos qué variables las unen y forman en sí mismas posibilidades distintas de ver una situación. Claro, que aún no se logran las redes neuronales por las que funcionamos los humanos y nuestro razonamiento, los avances son significativos.

  • Chatbots

Es muy curioso el caso de los chatbots como una de las ramas de la inteligencia artificial, porque no se trata de una rama en sí, si no una aplicación de la inteligencia artificial más famosa y con más éxito. Se trata de un programa o desarrollo capaz de mantener conversaciones con los humanos por medio de una interfaz de chat. Cuando entramos en contacto con un chatbot la expectativa es que sea una conversación natural y que sean atendidas nuestras solicitudes, como lo haría un asistente humano.

Pero, la realidad es que uso del chatbot es una forma en que el trato entre marca y usuario es mucho más cercano y por eso, hay muchos aspectos para considerar integrarlos a un sitio porque gracias a su funcionamiento por medio de la inteligencia artificial, se puede lograr una conversación casi natural porque los fundamentos del Deep Learning y del PNL están funcionando en los chatbots.

  • Asistentes Virtuales

Los asistentes virtuales son una variable de los chatbots, pero con un funcionamiento que puede ser un poco más complejo. Es el siguiente paso de los chatbots porque son herramientas y aplicaciones de la inteligencia artificial un poco más sofisticadas. El ejemplo perfecto comenzó con Cortana o Siri de Apple. Cuando tuvo un auge muy importante el uso de los asistentes de voz, Siri fue uno de los desarrollos más populares. Miles de usuarios compartían sus experiencias al hacerle una pregunta a Siri y al recibir una respuesta cercana a lo que querían decir, se comenzaba una conversación.

Desde esos años hasta ahora, ha pasado mucho  ahora existen tecnologías conversacionales que aseguran que pueden o entenderán mejor las intenciones de búsqueda de los usuarios, 

  • Análisis predictivos

Son probablemente las herramientas más solicitadas, al menos en lo que es la oferta de valor para las empresas. Los modelos de análisis predictivos son herramientas de la inteligencia artificial también ayudan mucho para tomar decisiones, pero no sólo basadas en los datos, ya que conocen los posibles resultados de determinados movimientos. Saber esto es parte de analizar los comportamientos que se han mantenido, creando patrones que son posibles de anticipar, e incluso poder descubrir cuándo y cómo tomar las mejores decisiones.

Claro que con tener la tecnología no es suficiente, hay que saber interpretar y obtener conocimiento y es por eso, que los modelos predictivos tiene detrás a un equipo de análisis que puede encontrar los puntos más relevantes para optimizar o tomar decisiones de negocio.

  • Sistemas de recomendaciones

Los sistemas de recomendaciones también derivan del Machine Learning y son herramientas que ayudan a personalizar la experiencia del cliente y de usuario en un recorrido comercial. Esto es un factor determinante para el éxito en una era, donde el cliente es más listo y necesita experiencias personalizadas y empáticas con él.

En ese sentido, la tecnología ayuda a crear recorridos de cliente mucho más adecuados a cada uno de ellos, por medio del análisis de datos y comportamientos. Esto es lo que ocurre con algunas aplicaciones de streaming, que se caracterizan por ser personalizadas como Spotify, Netflix o Youtube.

¿Cuáles son algunas de las aplicaciones de las ramas de la inteligencia artificial en analítica o marketing?

La principal utilidad para el sector del análisis de datos en marketing, está relacionado con el aprendizaje automático y la forma de obtener predicciones que ayuden a las empresas. 

Sin embargo; es importante saber que es cada vez más discutido el uso seguro de los datos y por ello muchos lugares y empresas, como Google, han implementado una nueva política que hace mucho más complejo obtener la información. El uso de la inteligencia artificial y el análisis avanzado de datos, así como la obligación de las empresas por expresar el fin de la recolección, ayudará a crear sistemas que puedan ser complejos con poca información y aún así, ser capaces de obtener conocimiento.

Sabemos que las diferentes tecnologías aún pueden estar dando pequeños pasos, pero mientras esto ocurre es importante hacer espacio para que nosotros podamos mantenernos actualizados.

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