Para poder sostenerse en un entorno tan competitivo y lograr el éxito en la comercialización, los negocios tienen que depender de muchos factores. Construir la estrategia de marca, presentar un contenido atractivo e intuir la reacción de las personas sobre el mensaje en contraste con sus competidores.

Las compañías que tienen una investigación precisa del consumidor, análisis y datos comprensivos tienen más probabilidades de lograrlo porque poseen una mejor información de conocimiento.

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son probablemente los términos con los que la mayoría de la gente se ha encontrado y ha oído hablar. Pero lo que algunas personas no se dan cuenta es que estas tecnologías pueden tener un impacto significativo en sus industrias, especialmente en términos de publicidad.

Es una frontera bastante nueva, así que no es sorprendente que algunas personas estén luchando por aceptarla, porque adoptar una solución de ML sin entender lo que realmente hace puede resultar en resultados ineficientes e ineficaces. Algunas personas incluso podrían pensar que el Aprendizaje Automático es un elixir mágico y que movería automáticamente la aguja aunque el equipo no haya elegido la solución para retos específicos. Para evitarlo, tienen que mirar más de cerca estos términos y su efecto en la industria.

ML

Ser más como un humano

La IA es una tecnología que promueve una revolución en varias industrias, permitiendo a los ordenadores realizar tareas que requieren un cerebro humano y gestionar procesos automatizados. Para lograr esto, se debe utilizar el aprendizaje automático (ML).

El aprendizaje automático se ha definido como un sistema que contiene algoritmos inteligentes que le permiten comprender los datos y sacar conclusiones y correlaciones a partir de ellos. En otras palabras, las empresas que lo utilicen de forma efectiva podrán diagnosticar, predecir y estructurar los pasos a seguir, pudiendo mejorar el rendimiento en términos de segmentación de clientes, extracción de contenidos relevantes, comunicación y sobreproducción. 

Además, el uso del ML en la publicidad sería extremadamente beneficioso ya que hace correlaciones de las campañas que un cerebro humano puede detectar, replica el cerebro de un comprador experimentado como software y hace optimizaciones que el comprador haría. 

De hecho, se puede decir que las máquinas pueden hacer el "trabajo pesado", pero resulta que sólo el 2% de los negocios están reconociendo todo su potencial, el uso de la automatización y el conocimiento de la audiencia para distribuir los resultados (según el Boston Consulting Group). Después de todo, el reto no es sólo llegar a las personas adecuadas, sino asegurarse de que reflejan con precisión el contenido actual del sitio web.

A medida que las tecnologías sigan avanzando, las computadoras harán mejores correlaciones en el sentido de entender la interacción entre las personas en una plataforma social con otra, prediciendo que el ML mejorará a lo largo del tiempo.