El Machine Learning es una disciplina del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente.
Siguen evolucionando los aspectos tecnológicos, y demandan que sigamos aprendiendo sobre nuevos conceptos, herramientas y disciplinas. Por eso hoy te queremos hablar del Machine Learning, disciplina del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente.
Machine Learning, inteligencia artificial y talento humano
Hay muchas definiciones sobre la Inteligencia Artificial, y una de las razones por las cuales es así es porque hay varios conceptos sobre lo qué es la inteligencia. De todas formas, los términos muestran en común que una inteligencia artificial es un sistema que puede imitar un “comportamiento inteligente”, ubicándonos así frente a dos cuestiones importantes a entender:
Primero que lo “imita”, es decir, no lo genera por sí mismo. Y segundo que se expresa en diferentes formas, ya que un comportamiento inteligente puede ser desde reconocer un comportamiento de un usuario y categorizarlo, hasta jugar ajedrez de una forma sofisticada.
De hecho, existen, como la misma inteligencia, muchas facetas y áreas en las que una Inteligencia Artificial puede desplegar sus funciones. Hay inteligencias artificiales que pueden moverse (robótica), imitar el lenguaje escrito, pasar un texto a voz y viceversa, mientras que otras pueden “aprender”, entre otros ejemplos.
Y con ésta última cualidad entramos en el terreno del Machine Learning, entendiendo que es una funcionalidad de la Inteligencia Artificial que consiste en que ha sido programado para aprender.
Todo esto puede traer preocupaciones en torno al avance de la tecnología y el desplazamiento de las áreas laborales de las personas, e incluso traer reflexiones morales entorno a la seguridad de las personas respecto de las máquinas. Ante esto conviene recordar que detrás hay personas desarrollando los códigos y algoritmos y, aunque puede reemplazar/”mejorar tareas ejercidas por las personas, también puede abrir nuevas fuentes de trabajo en las que el criterio y la empatía humana adquieren relevancia.
Cómo el Machine Learning se enfoca en los aspectos humanos
Un ejemplo sería una empresa de cosméticos que trabaja con una aplicación de Machine Learning para el monitoreo de los anuncios. De hecho, la aplicación genera resultados que revelan que los anuncios más vistos fueron aquellos mostrados en un horario y duración específica y que, además, los perfiles de los usuarios que vieron el anuncio corresponden a mujeres adolescentes que buscan tips de belleza y de salud.
Aunque toda esta información es valiosa, se necesita un equipo que genere los insights necesarios para crear anuncios nuevos que mezclen de forma acertada y creativa todos estos criterios, y que además piensen no solo en los anuncios como piezas individuales, sino como parte de una estrategia mayor que esté alineada con la identidad de la marca, la actualidad, el contexto, las proyecciones y objetivos de la empresa.
Asimismo, el futuro del marketing estará en las posibilidades de esta función y en el talento humano para ser data driven performance con la información recolectada y agregando todo aquello que una aplicación u otro tipo de software o programa no esté contemplando.
Ejemplos de Machine Learning aplicados al marketing
El Machine Learning es el futuro del marketing, pero también su presente. Existen ejemplos de esta función que nos ayudan a entender su aplicación:
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- Reconocimiento de imágenes: permite reconocer qué es (objeto, animal, persona); y también identificar diferencias y semejanzas más sutiles debido a que el análisis y la información obtenida es pixel por pixel.
- Reconocimiento de voz: gracias a la comprensión del lenguaje, los asistentes pueden discernir entre las palabras e identificar las tareas que queremos que realicen.
- Predicción sobre datos: se trata de predicciones basadas en los datos recolectados y estadísticas.
De todas estas posibilidades, una de los que está siendo más usada es la predicción de datos, refiriéndonos así a un gran número de datos (Big Data), los cuales son procesados a una velocidad que incluso permite el análisis en tiempo real.
De hecho, se podría anexar el Machine Learning al data driven marketing, pues, a través de los datos, se podrán tomar decisiones estratégicas y obtener resultados mucho más razonables.
Cuantificar y analizar el comportamiento del consumidor a partir de la información se ha vuelto una necesidad, y vincular ambos conceptos no se alejaría de la realidad y el objetivo que propone.
Con lo anterior en consideración, Seenka Media Data Platform permite que el cliente pueda ver en un panel cuáles son los anuncios que están pasando, los de la competencia, y variables del mercado.
Ejemplos adicionales sobre el Machine Learning
Como se ha podido ver, el asistente de compra personal que ha integrado la marca The North Face a su eShop, en el que hay un software asistente que le brinda recomendaciones al cliente durante el proceso de compra de acuerdo a su perfil y patrones de comportamiento previo.
También está Under Armour, con su app que sirve como entrenador personal y genera una serie de rutinas de acuerdo a los datos brindados por el usuario.
De esta forma, el futuro del marketing con el Machine Learning cada vez podrá brindar contenidos, productos y servicios más personalizados, así como también una customización de los anuncios que se realiza mediante la plataforma Director Mix de Youtube.
Al final, y gracias a esta herramienta, se pueden programar personalizaciones automáticas para que cambien las cajas de texto que aparecen en los videos, los precios, subtítulos, e incluso fragmentos de imágenes de acuerdo a los datos y perfil de usuario.
¿Para qué sirve exactamente el Machine Learning?
Seguramente te preguntarás para qué te sirve todo esto, y la idea que tenemos es que estés actualizado sobre el Machine Learning y los avances tecnológicos, de manera de que no te quedes atrás en el proceso de transformar tu empresa digitalmente. Anímate a explorar los beneficios de vivir en la era de la información. Podrás:
- Segmentar tus clientes y agruparlos por aquellos perfiles más homogéneos que tengan gustos y comportamientos similares.
- Predecir qué tipo de perfiles abandonaría una acción (like, visita, compra) de acuerdo a datos relevados de estos usuarios.
- Realizar proyecciones de tu empresa gracias a que el CRM (Customer Relationship Management) puede evaluar el valor de vida de tus clientes y predecir así el crecimiento.
Es importante añadir que, se necesitan recursos y profesionales del área para poder implementar estrategias creativas, acordes a tus objetivos y que estén a la vanguardia de los recursos tecnológicos.
También es cierto que cada vez más existen aplicaciones, plataformas, programas, agencias y profesionales que pueden asesorarte. No te quedes afuera y da los pasos necesarios para ser más competitivo y eficaz en tu mercado.
