Etiqueta: Inteligencia Artificial

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¿Cómo ha cambiado el sector publicitario con Inteligencia Artificial?

El concepto de Inteligencia Artificial ha estado presente de manera constante en las conversaciones sobre innovación tecnológica a lo largo y ancho de todo el globo. En el caso particular del sector publicitario, ha permitido automatizar tareas y procesos que agilizan las operaciones, traen mejores resultados y amplían el alcance de las campañas.

Fuera de los conocidos chatbots, el nivel de inversión de dinero y tiempo que requiere una nueva aplicación de IA ha sido muy largo para los ritmos que maneja el mercado actual. Y es que dicho mercado sigue madurando poco a poco, con muchos proveedores compitiendo entre sí por hacer la tecnología más sencilla y más accesible.

Hoy en día, las aplicaciones de Inteligencia Artificial ayudan a los publicistas a personalizar el contacto con los consumidores, lo que permite posicionar el mensaje en un punto medular para identificar de manera rápida y precisa quienes son los clientes de una empresa y que esperan de ella.

¿Cómo influye la IA en la publicidad?

  • Identificar las Audiencias correctas: Una de las principales formas en la que la IA ha impactado en la publicidad es en el procesamiento de la información disponible. La IA tiene la habilidad de crear la audiencia ideal para cada producto o servicio. Además cambia la audiencia basada en el desempeño actual y la expande hacia otros segmentos que puedan compartir el mismo comportamiento de compra.
  • Optimizar el presupuesto: Con la IA es posible asignar un mayor presupuesto a las audiencias correctas e identificar los mejores puntos para poner los anuncios en frente del público. Ahora es una realidad realizar campañas con presupuesto que puede ajustarse al minuto y aumentar automáticamente el gasto basado en el momento del día más favorable.
  • Reconocimiento de imágenes: Actualmente existen formas de segmentar anuncios por medio de softwares de reconocimiento de imágenes, para ofrecer anuncios directamente relacionados con las imágenes que se encuentran dentro de un artículo o página web. Por ejemplo: Si te encuentras leyendo un artículo de nutrición para mascotas, es posible que sobre la imagen de un perro puedas ver un anuncio para un nuevo tipo de comida orgánica para mascotas. En estos casos, el anunciante ni siquiera debe segmentar por palabras clave, sitio web o un tema específico alguno. Basta con ordenar al bot para que encuentre artículos con imágenes de perros y el anuncio aparecerá automáticamente.

La adopción de la IA se ha ido acelerando en los últimos años. Según Salesforce, mientras que en 2018 apenas el 29% de los negocios afirmó usar la IA, en 2020 este número se incrementó a 84%. Estos cambios en el mercado hacen aún más evidente la importancia de la necesidad de conocer al consumidor a través de una estrategia de Marketing inteligente, lo cual sólo es posible con IA.

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¿Qué es el Madtech y cómo puede ayudar a optimizar las campañas de Marketing?

La suma de Marketing, publicidad y tecnología ha dado lugar a la nueva era del Madtech que estamos viviendo. En ella, la finalidad es aplicar tecnologías basadas en datos a las estrategias de marketing y ventas para alcanzar los objetivos comerciales.

El Madtech, junto a los conocimientos, experiencia y estrategias de los profesionales del marketing, optimiza los resultados de las campañas publicitarias. Además, con esta unión de elementos, las empresas ofrecen experiencias personalizadas y relevantes para cada uno de sus usuarios. Esta fusión nos ofrece una visión más completa del consumidor a lo largo de todos los canales. El dato es pieza central de esta visión conjunta.

El machine learning, la IA y los asistentes virtuales son tecnologías aplicables al marketing Madtech. Con el marketing basado en estas tecnologías, obtenemos información detallada sobre los patrones de compra de los consumidores. Estas herramientas nos permiten adelantarnos a las necesidades del consumidor y ofrecerle el producto o servicio que necesita incluso antes de que lo busque. O lo que es lo mismo, permiten entenderlo a él y su contexto y ofrecerle una experiencia lo más personalizada y relevante posibles.

Así, startups, pymes y grandes empresas pueden utilizar el Madtech para generar experiencias cada vez más personalizadas en tiempo real, a gran escala y de forma automática. Y para ello, los datos son clave. Según Statista, un 31% de las empresas afirman que la falta de datos en tiempo real sobre sus clientes es el mayor problema al que se enfrentan cuando intentan mejorar la experiencia de estos. Sin embargo, una buena noticia es que la pandemia ha digitalizado muchas experiencias de compra, lo que facilita obtener más información. Ahora, el reto es tratar esos datos.

Los datos tienden a estar dispersos en varios sistemas de información. Para poder relacionarlos, existen plataformas de datos como los Customer Data Platform o CDP que buscan unificar y actualizar el perfil del cliente basándose en sus interacciones en tiempo real, y a las que pueden acceder otros sistemas de Madtech. Tener la visión única es una pieza fundamental para personalizar la relación con él incluso antes de que se convierta en cliente.

Por otro lado, también hay que considerar que internet se aproxima a un futuro sin cookies de terceros para respetar la privacidad de los usuarios y reducir su huella digital. Por eso, las principales plataformas publicitarias de internet y especialistas en la materia, trabajan en soluciones basadas en el análisis y activación de los datos, para conectar con los consumidores y ofrecerles contenidos y publicidad verdaderamente interesantes. Los usuarios ya no reciben impactos ajenos a su interés y, de esta forma, es más fácil que entren en el embudo de ventas.

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Las aplicaciones del Machine Learning en los modelos de suscripción

Los modelos de suscripción se han convertido en una fuente de ingresos para muchos medios de comunicación y es la forma que tienen para subsistir en un panorama cada vez más competitivo. Con el objetivo de ayudar a las empresas a optimizar y mejorar los procesos de captación de suscriptores, en esta entrada abordaremos cómo los datos potencian la inteligencia artificial y el machine learning para acelerar las suscripciones.

Los sistemas basados en Data Science y machine learning nos permiten detectar cambios en los comportamientos de nuestros clientes, crear alertas ante determinados tipos de cambios que puedan ser relevantes para nosotros, identificar los factores que los causan y generar predicciones de rendimiento.

En el caso específico de la obtención de suscriptores, podemos usar las bondades del machine learning en el análisis del modelo de atribución, es decir, entender el viaje que el usuario hace desde que descubre el medio o la marca hasta que realiza o no la conversión, que en este caso sería una suscripción. Aquí tienen gran importancia los canales de referencia; un visitante que viene de una búsqueda y de una red social tiene un ratio de conversión diez veces mayor que alguien que viene de solo uno de esos canales.

La clave está en el origen de los datos recopilados de los que se nutre la plataforma que cada empresa utiliza. Usar datos de un grupo de clientes no funciona tan bien como generar un modelo entrenado con 1st Party Data.

Y es que el uso de esta información se refleja en 2 aspectos esenciales para los usuarios: la personalización del contenido y la mejora de la experiencia de usuario. Aquí es donde el Machine Learning juega un papel muy importante. Habitualmente, los algoritmos empleados por medios suelen recomendar los contenidos muy leídos, sin embargo, si solo se hacen recomendaciones de cosas populares, nunca aparecera nada nuevo ni se le dará a un contenido especifico la oportunidad de destacar. En este sentido, los algoritmos híbridos seleccionan contenidos en tendencia y a su vez, permiten a los usuarios descubrir algo nuevo.

Con todo esto, podemos concluir en 3 puntos clave:

  1. Lo complejo no siempre es mejor, la complejidad está bien cuando tiene sentido. Sin embargo, a ocasiones es recomendable confiar en el uso inteligente de los datos, la automatización de procesos y las soluciones pre probadas.
  2. Experimentar con Data Science está bien, ya que no todas las soluciones valen para cada medio y deben adaptarse.
  3. Entender qué puede hacer por ti el Machine Learning y qué no; la recomendación de contenidos puede llevarse a cabo en un 90% por los algoritmos. Sin embargo, existen otras tareas importantes donde hay un mayor componente humano, por ejemplo, en las estrategias para mejorar la retención de los suscriptores, el análisis del producto o la mejora de la comunicación del mismo.

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¿El metaverso es el futuro del internet?

El Metaverso es un concepto que hace referencia a un universo paralelo al mundo físico, que está formado por mundos virtuales interconectados y en el que algunos prevén que los humanos podremos vivir una suerte de existencia alternativa. El término fue acuñado originalmente por Neal Stephenson, quien se imaginó el futuro de internet como una red de mundos en 3D interconectados en su novela “Snow Crash” (1992). En su relato, las personas podían crearse avatares con los que interactuar entre sí en un espacio virtual

El concepto, por tanto, se remonta prácticamente a los orígenes de internet. Hay muchas aproximaciones y definiciones, que han ido variando a lo largo de los años. Al día de hoy, la idea más generalizada del metaverso contempla tres factores.

  • Un universo digital y accesible online normalmente desde un dispositivo.
  • Es “contribuible” por los usuarios, es decir, las personas que acceden a ese mundo lo pueden construir y crear, a diferencia de un juego tradicional donde todo está predefinido
  • Se producen intercambios sociales, en términos de personas desconocidas que son capaces de interactuar bien a través de identidades ficticias o reales; y monetarios, vinculado al intercambio de servicios digitales.

Esta idea ha recobrado fuerza en los últimos días, después de las declaraciones realizadas por Mark Zuckerberg. El líder de Facebook aseguró que entre los objetivos futuros de la empresa, se encontraba la ambición de convertir a Facebook en “una empresa de metaverso”, con una visión que va mucho más allá de las aplicaciones sociales conectadas.

Lo cierto es que Facebook no es la primera compañía en interesarse por vincular su modelo de negocio a este concepto. Las firmas vinculadas al terreno de los videojuegos y el entretenimiento son las que más están apostando por su desarrollo. Según un informe de Bloomberg Intelligence, el valor del metaverso se sitúa ya en 500.000 millones de dólares y podría alcanzar los 2,5 billones para 2030.

¿Esto convierte al metaverso en el sucesor de Internet?

El metaverso apunta a convertirse en uno de los grandes terrenos a explorar por las compañías y en uno de los puntos claves para el desarrollo tecnológico futuro. Al igual que Facebook y otras firmas, se ve en estos universos paralelos la siguiente gran disrupción de la innovación. Ahora se considera al Metaverso como un sucesor del Internet actual, que será interoperable, persistente, sincrónico, abierto a un número ilimitado de participantes, con una economía en pleno funcionamiento y una experiencia que abarca el mundo virtual y el real.

Muchos especialistas consideran que el Metaverso revolucionará casi todas las industrias y funciones. Desde la atención médica hasta pagos, productos de consumo, entretenimiento, trabajo por horas e incluso trabajo sexual. Además, se crearán industrias, mercados y recursos completamente nuevos para posibilitar este futuro, al igual que nuevos tipos de habilidades, profesiones y certificaciones.

Otros, en cambio, no consideran que el metaverso tenga tal capacidad de disrupción en la sociedad o la economía, ni que pueda llegar a tomar el relevo de internet, precisamente porque su base se construye sobre la red. Los metaversos existen en internet. Es el sitio que aloja y hospeda estos universos. Es cierto que cuanto mayor sea la experiencia más fácil será que aumente su popularidad, sin embargo, el principal reto para este tipo de entornos, es llevar la realidad virtual y masificar el acceso.

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Google lleva su buscador al siguiente nivel

Hace poco, Google anunció las novedades que llegaran próximamente a su motor de búsqueda, específicamente, a las actualizaciones de la versión mobile. Mediante la Inteligencia Artificial, la trasnacional quiere ofrecer a los usuarios búsquedas más naturales e intuitivas, a través de un mejor entendimiento de las personas y una ampliación del contexto de las preguntas y conceptos de búsqueda.

La compañía anunció que había alcanzado un hito importante en la comprensión de la información con el Modelo Unificado Multitarea, conocido como MUM. El MUM es un modelo de Inteligencia Artificial basado en una arquitectura Transformer, que no solo comprende, sino que también genera lenguaje. Esta entrenado en 75 idiomas diferentes y listo para hacer muchas tareas diferentes a la vez, lo que le brinda una comprensión más completa de la información y el conocimiento del mundo.  Además, es multimodal, por lo que comprende la información en texto e imágenes y, en el futuro, se expandirá a video y audio.

Bajo este escenario, Google ha estado probando el potencial de MUM en su buscador, y a partir de esto es que se empezaron a materializar las nuevas características que llegarán al buscador. Se presentó una nueva forma de hacer búsquedas de manera visual usando Google Lens, con lo que será posible combinar imágenes y textos en una misma consulta para hacerla más precisa. Por ejemplo, cuando se ha roto una pieza de una bicicleta que no sabemos cómo se llama, le sacamos una foto con Google Lens y buscamos “Cómo arreglarlo”, así, Google identifica la pieza rota y muestra tutoriales para arreglarla.

Estas nuevas funcionalidades impulsadas por Inteligencia Artificial, son una forma de hacer que las búsquedas sean más útilespara los usuarios. Al hacer uso de la cámara del teléfono como parte de la búsqueda, Google apunta a mantenerse relevante en un mercado donde muchos de sus casos de uso principales están comenzando a cambiar hacia otras propiedades.

Google también anunció un rediseño del buscador, con una nueva interfazpara los resultados de búsqueda donde se integrará todo el potencial de la Inteligencia Artificial. La nueva sección llamada “Cosas que saber”, permite que el usuario pueda explorar y entender sobre temas que le podrían interesar relacionados con la búsqueda principal. También se encontrarán nuevas secciones:  “Refinar esta búsqueda”, con sugerencias para encontrar lo que realmente se está buscando, y “Ampliar esta búsqueda”, con términos de búsqueda relacionados.

Por otro lado, pensando en los negocios cuyas ventas dependen en buena parte de su posicionamiento en Google, la compañía ha presentado nuevas herramientas de búsqueda de compras con funciones que recurren a Google Lens para encontrar productos a partir de imágenes online, términos de búsqueda más amplios para ayudar a buscar y la capacidad de verificar el inventario disponible en la tienda.

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Transformación de datos para un crecimiento continuo

En un contexto donde la complejidad de datos va aumentando, los formatos evolucionan y la personalización se ha convertido en la norma, es necesario optimizar el procesamiento y el uso de la información para poder elevar el rendimiento empresarial.

Las herramientas adecuadas pueden generar un proceso de transformación de datos, que permitan extraer información desde cualquier fuente y convertirlo a un formato utilizable. Para que una empresa se mantenga competitiva y en crecimiento, necesita eficientar todos sus datos disponibles para convertirlos en algo más simple e integrado.

Sin embargo, el número y el tamaño de las fuentes de datos se expanden a diario, lo que dificulta enormemente la gestión eficiente de la información. Es por eso, que el 94% de las organizaciones necesitan acceder a múltiples fuentes de datos para poder tomar decisiones y la mitad de ellas usan alrededor de 5 fuentes internas y 3 externas.  Un proceso de transformación de datos eficiente y automatizado, aporta a las empresas varios beneficios significativos:

  • Optimización de la toma de decisiones: Cuando se dejan atrás las principales limitaciones asociadas a los formatos y las fuentes de datos, el paso a la acción empieza a estar sustentado en decisiones bien informadas. El uso de plataformas de gestión de datos hace posible aumentar la velocidad y la precisión de la toma de decisiones, la visibilidad se amplía y la perspectiva se adapta rápidamente a las necesidades cambiantes del negocio.
  • Aumento de la eficiencia operativa: ¿Qué sucede cuando la automatización sustituye a los procesos manuales? Gracias a la inteligencia artificial, se multiplican las probabilidades de éxito del proceso de transformación de datos. Cuando se ahorran las laboriosas tareas manuales, no sólo se reduce el tiempo de desarrollo, sino que se disminuye la probabilidad de aparición de errores. El aumento de la eficiencia y la calidad de los procesos, se traducen en una mejor integración y la minimización de costes operativos.
  • Mejora el cumplimiento: Al plantear un proceso de transformación, no se debe olvidar la importancia de alinear las acciones de la empresa con la legislación vigente en materia de datos. En un momento en que la convivencia de entornos y la globalización son una realidad, contar con una herramienta capaz de garantizar el cumplimiento de las normas, leyes y estándares, es sinónimo de sumar una ventaja competitiva.

A medida que las empresas avanzan y se consolidan, van advirtiendo que las fuentes de procedencia de información son muchas y se multiplican. Por eso la implementación de una analítica apropiada no es una opción, es una necesidad crucial, ligada a los procesos comerciales y de operación. Los datos empresariales son una fuente de valor y la meta es una gestión de datos eficaz, todos los días y en cada paso.

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Conversaciones útiles para mejorar la experiencia de los clientes

El marketing conversacional es una practica que permite crear una comunicación más directa con los clientes con el fin de lograr mayores oportunidades de negocio. Para ello se pone foco en generar valor a través de conversaciones en tiempo real, más personalizadas, más cercanas y más humanas con los usuarios. De este modo, se ofrece al consumidor un mayor nivel de accesibilidad y se establece un vínculo eficiente para hacerlo sentir acompañado durante todo el proceso de compra.

A medida que la era digital cambia las formas en que nos comunicamos, el marketing conversacional también implica un cambio de paradigma para la industria, que debe ocuparse cada día para establecer una relación duradera y significativa con los clientes potenciales. Y es que en un mundo dinámico e hiperconectado, los clientes hacen recorridos complejos a través de diversas plataformas y las marcas ya no se pueden confiar únicamente en los canales tradicionales.

En este contexto, el marketing conversacional se resignifica y puede marcar la diferencia, gracias al machine learning y la inteligencia artificial. El marketing conversacional debe acompañar en todo el recorrido de compra a los consumidores, así como funcionar de manera orgánica para conseguir impactar en diferentes áreas del negocio. ¿Cómo lograr esto? Aquí hay 3 claves importantes:

  • Establecer las conversaciones en los tiempos del cliente: Son las necesidades del cliente las que definen el ritmo de la conversación, por lo que si un usuario inicia el dialogo por la mañana y luego lo interrumpe por necesidades en su rutina, para continuarlo por la noche cuando tiene más tiempo libre, las marcas deben ser capaces de continuar con la conversación de manera fluida y sin fricciones.
  • Conversaciones escalables: La cantidad de necesidades a satisfacer no debe poner en riesgo la personalización de los diálogos con los clientes. El uso de bots, por ejemplo, permite a las marcas generar interacciones relevantes y útiles a escala.
  • Evitar las conversaciones aisladas: Utilizar la Data posibilita interacciones contextualizadas que aporten soluciones personalizadas a los clientes y no que no solo ofrezcan respuestas genéricas. Los clientes no están felices si tienen que repetir una y otra vez su problema a medida que la comunicación se escala, por eso, conocer a profundidad los consumidores es la mejor forma de ofrecer una solución valida.

Por lo tanto, el marketing conversacional es una herramienta que implica coordinar múltiples soluciones. La inteligencia Artificial juega un papel muy importante, al analizar el comportamiento de los clientes para hacer recomendaciones inteligentes basadas en diferentes atributos. La inteligencia conversacional impulsada por IA como los chatbots y las plataformas habilitadas por voz, también están cambiando nuestras ideas sobre lo que puede hacer el marketing digital.

La tendencia del marketing conversacional potenciado por IA crecerá a medida que las organizaciones vean esta herramienta como una excelente forma de escalar las conversaciones con sus clientes, optimizar su rendimiento, personalizar su marketing, automatizar la creación de anuncios y utilizar nuevas tecnologías.

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El modelo NBO como herramienta para potenciar la experiencia del cliente

Antes de la popularización y crecimiento del ecommerce, la relación entre clientes y marcas implicaba, además de un intercambio económico, una relación personal generada en el acto de consumo en la sucursal física. Ahora con la consolidación de las ventas digitales, el principal desafío para las marcas es trasladar esa conexión al entorno online, que ofrezca una experiencia de compra personalizada y congruente con lo que el cliente espera.

Gracias a la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, este objetivo es cada vez más posible.  La recopilación, interpretación y activación de los datos del consumidor resulta esencial para los negocios, ya que ayuda a predecir y anticipar sus necesidades, así como a crear experiencias altamente personalizadas y segmentadas. Las empresas son muy conscientes del poder de la información; según el informe “State of Data Governance and Empowerment” publicado en mayo de este año, el 84% de las empresas están de acuerdo en que los datos representan la mejor oportunidad para desarrollar una ventaja competitiva.

Es por esto que fortalecer nuestra capacidad tecnológica y analítica es una de las mejores formas de aumentar la rentabilidad, obtener la lealtad de los clientes y mejorar las tasas de retención. Una de las principales áreas en la que las compañías están apostando es en el análisis predictivo y las recomendaciones de producto. El modelo NBO (Next Best Offer) se apoya en algoritmos de aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones altamente personalizadas a los clientes, en el momento, con el precio y en el canal más conveniente para conseguir una conversión.

El algoritmo NBO es capaz de mapear los datos de los consumidores, provenientes de diferentes dispositivos y entornos, y establecer frecuencias, comportamientos o hábitos de consumo, al mismo tiempo que establece relaciones similares con otros clientes. De esta manera, al verificar la compra de productos comunes entre varios clientes, la herramienta recomienda artículos complementarios, consiguiendo así mayor eficacia en las campañas comerciales y de marketing.

Los modelos Next Best Offer trabajan atendiendo a dos enfoques principales:

  • Por un lado el filtrado colaborativo, que tiene como objetivo principal al cliente y que estudia los comportamientos de compra de estos estableciendo relaciones entre ellos según patrones similares.
  • Por otro lado, está el modelo basado en contenido, enfocado a los productos, busca entender cuáles son las combinaciones apropiadas entre artículos, permitiendo así la recomendación bajo el sistema “productos comprados juntos” o “productos relacionados” y aumentar tanto las ventas directas como las cruzadas.

Beneficios del Next Best Offer

  • Incremento del CTR: las compañías que han utilizado el NBO para impulsar sus campañas han conseguido una mejora de hasta el 4% en CTR, además de que se obtienen hasta el doble de ventas al recomendar productos relacionados casi al final del proceso de compra.
  • Disminución de la tasa de abandono: Gracias al algoritmo se puede analizar el perfil de consumo de los clientes, obteniendo datos relativos a la frecuencia de compra, las visualizaciones y los clics, para identificar patrones y revertir el posible abandono antes de que suceda.
  • Impulsar la fidelización: Al optimizar la comunicación entre el cliente y la marca, es posible fortalecer la relación y las estrategias de marketing para crear mensajes no intrusivos y si bastante certeros.

La Inteligencia Artificial permite interpretar los datos y guiar las estrategias de las empresas, pero también sugiere acciones inmediatas para aumentar las ventas y retener a los clientes. En un ecosistema empresarial cada vez más competitivo, las compañías que sean capaces de aplicar la IA de forma estratégica para impulsar el desarrollo de sus negocios, serán las que destaquen en el mercado.

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El lado ético de la Inteligencia Artificial

Organizaciones de todas las verticales se enfrentan con grandes desafíos en los próximos años, como la integración de procesos automatizados para optimizar su operación, mejorar la sostenibilidad mediante la eficiencia energética, o apostar por modelos de energía circular que prometen ser más eficientes en el futuro cercano. Estos y más retos que se presentan, pueden ser bien enfrentados si logramos escalar el uso de los datos y la Inteligencia Artificial en toda la cadena de valor.

La inversión en Inteligencia Artificial ascenderá a 110,000 millones de dólares en 2024, el doble de lo que se gastó en 2020. Esta enorme cantidad de recursos destinados se debe a que la IA cuenta con un gran potencial de transformación desde el punto de vista tecnológico, económico y social.

Sabemos que la inteligencia Artificial está presente en todas nuestras actividades, sin embargo pese a sus evidentes beneficios, su uso también plantea profundos desafíos de cara a construir sistemas justos y responsables.

¿Qué tan confiable es el uso de la Inteligencia Artificial?

Grandes marcas han apostado por soluciones pioneras que han dado solución a problemáticas sociales importantes, sin embargo, algunas de las soluciones creadas a base de inteligencia artificial también han sido objeto de polémica por adentrarse en temas que los usuarios y profesionales consideran moral y éticamente cuestionables. Algunos sistemas puestos en marcha en los últimos tiempos han demostrado los efectos negativos de la tecnología, y han llegado a comprometer o vulnerar cuestiones como la privacidad, la protección de datos o, incluso, los derechos humanos.

Según la “Guía Ética para una Inteligencia Artificial Confiable” Elaborado por la Comisión Europea en 2019, una IA confiable debe cumplir con tres requisitos fundamentales: legal, que respeta todas las leyes y regulaciones aplicables; ética, esto es, respeta los principios y valores éticos; y robusta, tanto desde una perspectiva técnica del dato como a la hora de tener en cuenta el contexto social.

Es por esto que grandes compañías tecnológicas muestran su concientización al respecto y la necesidad creciente de implementar medidas que promuevan la confianza de los consumidores. No obstante, las compañías también entienden que la implantación de una IA confiable y ética se enfrenta a una serie de retos para hacerlo de forma correcta.

  • Fiabilidad del dato, conseguir información de calidad, adecuada y suficiente para aportar valor.
  • Confianza en las herramientas, para poder generar una cultura del conocimiento.
  • Talento, son necesarios perfiles diversos que sepan trabajar con los datos para obtener el máximo potencial de estas soluciones a todos los niveles.

La construcción de una inteligencia artificial mejor debe estar basada en la colaboración público-privada y en la combinación tanto de regulación como de autorregulación. Una IA ética y confiable dependerá, en última instancia, de que los desarrollos tecnológicos y las empresas no pierdan la perspectiva de tener al ser humano como sujeto responsable del uso de esta tecnología.

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Inversión en Inteligencia Artificial de los gigantes tecnológicos

Últimamente se habla mucho de la inteligencia artificial y sus diversas aplicaciones en el mundo de los negocios, pero, ¿Qué es esencialmente la inteligencia Artificial? La IA hace posible que las maquinas aprendan de las experiencias previas, se ajusten a nuevas aportaciones o configuraciones y realicen tareas variadas que en el pasado eran exclusivas de los seres humanos.

A pesar de que aún se encuentra en una fase inicial, considerando los usos que la ciencia ficción ha proyectado, actualmente la combinación de algoritmos planteados para crear sistemas de análisis avanzados, han permitido llevar la lectura de datos y el hallazgo de Insights al siguiente nivel, incluso superando a las capacidades humanas.

En este sentido, los grandes de la tecnología han estado tratando de conquistar el mercado de la IA durante la última década. Según Datos de CB Insights, en 2020, Facebook, Apple, Microsoft, Google y Amazon adquirieron colectivamente más de una docena de startups de Inteligencia Artificial para mejorar los productos ya existentes y/o ingresar a nuevos mercados.

Curiosamente, muchos de los productos y servicios destacados de estos gigantes han surgido precisamente de estas adquisiciones. Por ejemplo, Apple logro darle un toque super personalizado a sus servicios y mejorar sus productos, con Siri, la famosa asistente virtual que compró de una startup. Mientras tanto, Facebook esta utilizando adquisiciones de inteligencia artificial para sentar las bases de proyectos que aún se encuentran en etapa inicial, como su tecnología de gafas inteligentes. 

Otra compañía que figura fuertemente en la inversión en Inteligencia Artificial es Microsoft, que cuenta con nada menos que 13 adquisiciones, incluyendo CyberX y Onions Systems en 2020, así como Nuance Communications a principios de abril de este año. Amazon, el gigante del comercio electrónico, tiene ocho adquisiciones en su haber, con lo que espera estar preparado para responder óptimamente a las necesidades del mercado actual.

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