En 1962 se estrenó la caricatura “Los Supersónicos” (¿la has escuchado?) presentando un mundo futurista, con inventos y situaciones que pensábamos inimaginables. Hoy en día, muchas de aquellas tecnologías que presentaron en el dibujo animado, son realidad. ¿Cómo llegamos a crear este mundo digitalizado? Gracias a la inteligencia artificial.
Actualmente, la inteligencia artificial forma parte de nuestro día a día, desde que nos levantamos ordenando a nuestro asistente de voz que encienda la luz hasta el final del día cuando revisas tus publicaciones en redes sociales.
La IA ha traído un gran desarrollo tecnológico en el mundo, convirtiéndose en un pilar esencial en un mundo digitalizado y que busca resolver problemas de forma más rápida y automatizada. ¿Quieres conocer más? En este artículo te vamos a mostrar la evolución de la inteligencia artificial y su impacto en el marketing digital. ¡Comencemos!
¿Qué es la inteligencia artificial?
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo del estudio de la tecnología que se centra en crear programas, algoritmos y sistemas capaces de realizar las tareas que requieren de inteligencia humana. Esta rama de la informática involucra otras disciplinas como las matemáticas y la lógica para procesar datos y generar acciones.
La IA imita el comportamiento y razonamiento humano, haciendo que estás plataformas o máquinas entiendan la información suministrada para usarla en el proceso de toma de decisiones, así poder resolver problemas habituales o consultas diarias, tal cual una persona.
Esta herramienta tecnológica abarca una amplia gama de técnica como el Machine learning, big data, procesamiento del lenguaje natural (NLP), robótica, etc; para que las máquinas puedan realizar tareas como traducción automática, recomendaciones personalizadas, reconocimiento de voz, diagnósticos médicos, conducción automática, asistencia virtual y más.
Inteligencia Artificial definida por especialistas
– Alan Turing, considerado el padre de la inteligencia artificial se hizo una pregunta: “¿pueden pensar las máquinas?”. Así, a través de un artículo titulado “Computing Machinery and Intelligence” y el “Test de Turing”en 1950, sentó las primeras bases de la IA, objetivos y visión, definiéndose como “máquinas inteligentes”.
– Stuart Russell y Peter Norvig publicaron el libro “Artificial Intelligence: A Modern Approach”, donde definen a la IA como “el estudio de los agentes que reciben percepciones del entorno y realizan acciones. Construyen agentes racionales capaces de percibir su entorno, tomar decisiones y actuar en consecuencia para resolver problemas”.
– John McCarthy, uno de los pioneros en el campo de la IA, es «la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes».
– Patrick Winston, profesor de inteligencia artificial, señala que la IA es como “algoritmos activados por restricciones, expuestos por representaciones que soportan modelos que vinculan el pensamiento, la percepción y la acción”.
– Nils J. Nilsson, científico de computación especializada en IA, menciona que es «la actividad de construir programas de computadora que realicen tareas que requieren inteligencia cuando se realizan por personas».
Historia y evolución de la Inteligencia Artificial
La historia de la Inteligencia Artificial se remonta a la edad antigua, donde los filósofos debatían y reflexionaban sobre la idea de crear seres artificiales, hombres mecánicos que cumplan tareas simplificadas. Bajo esta premisa, la inteligencia artificial se volvió cada vez más tangible durante los siguientes siglos.
Pero, la historia concreta de la IA comenzó en 1943, con la publicación: “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity” de Warren McCullough y Walter Pitts, donde los científicos presentaron el primer modelo matemático para la producción de una red neuronal. Este invento fue llamado Snarc, en 1950 y fue creado por los alumnos de Harvard, Marvin Minsky y Dean Edmonds. Para ese mismo año, Alan Turing publicó el Test de Turing, el cual se utiliza hasta hoy para valorar las IA.
En 1952 sucedió uno de los hechos más importantes para la Inteligencia Artificial, Arthur Samuel creó un software capaz de aprender a jugar ajedrez de forma autónoma y para 1959 presentó el término Machine Learning mientras trabajaba en IBM.
Desde la década de 1950, los científicos, matemáticos y programadores trabajaron en conjunto para solidificar el concepto de inteligencia artificial. Para 1966, surgieron dudas sobre esta tendencia, el informe estadounidense ALPAC mostró la falta de avances en la investigación de la traducción automática de la lengua rusa en el contexto de la Guerra Fría, cancelando proyectos.
Durante los años 80’s y 90’s, Japón y Estados Unidos fueron los países que más invirtieron en investigaciones de Inteligencia Artificial, estas empresas gastaron más de mil millones de dólares al año en sistemas automatizados. Fue en 1997, donde la historia de la IA tuvo un hito importante en su historia. IBM presentó Deep Blue un sistema que logró vencer al campeón mundial de ajedrez Gari Kaspárov.
Tuvieron que pasar diez años para que la Inteligencia Artificial resurja en las investigaciones de las grandes empresas tecnológicas. En 2008, Google presentó acciones en el reconocimiento de voz y diseñó aplicaciones para smartphones.
En el 2012, Andrew Ng presentó una red neuronal con 10 millones de videos de YouTube como serie de datos de entrenamiento, ello fue posible gracias al Deep Learning, dado que la red neuronal aprendió a reconocer gatos, sin saber de qué animales se trataban. En el 2018, Alpha Zero de Google aprendió a jugar ajedrez en solo cuatro horas, logrando un récord nunca antes visto.
Sabemos que la historia de la Inteligencia Artificial es muy amplia, así que vamos a mostrarte los puntos importantes de su evolución:
1. Fundamentos teóricos (1950 – 1960)
En esta etapa, científicos como John McCarthy y Alan Touring sentaron las bases de la Inteligencia Artificial. Los pioneros idearon máquinas que pueden pensar y comunicarse de manera inteligente. McCarthy acuñó el término «inteligencia artificial» y organizó la conferencia de Dartmouth en 1956, que marcó el inicio formal del campo.
2. Sistemas y reglas (1960 – 1970)
En este periodo, los investigadores se centraron en diseñar y desarrollar sistemas expertos a través de la tecnología, matemáticas y lógica, utilizando reglas y conocimiento específico. En 1966, Joseph Weizenbaum presentó el programa de IA llamado «Eliza», que fue uno de los primeros ejemplos exitosos de procesamiento del lenguaje natural.
3. Invierno de la Inteligencia Artificial (1970 – 1980)
Los avances en esta década fueron limitados produciéndose un periodo de desilusión conocido como «invierno de la IA». Las expectativas exageradas y la falta de avances técnicos llevaron a una disminución en la financiación de investigaciones de la IA.
4. Redes neuronales y aprendizaje automático (1980 – 1990)
Aquí comienza el nuevo camino de la Inteligencia Artificial gracias a la producción de avances en el aprendizaje automático en las redes neuronales. En esta etapa se desarrollaron algoritmos de aprendizaje automatizado, como las redes neuronales profundas, que permitían a las máquinas aprender a partir de grandes conjuntos de datos.
5. El ‘boom’ de la Inteligencia Artificial (1990-2010):
El resurgimiento de la Inteligencia Artificial llegó durante esta década. Se desarrollaron aplicaciones prácticas de Inteligencia Artificial, en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, apps para smartphones, asistentes virtuales y un gran avance en robótica.
Además, se impulsó el trabajo de la IA en diferentes áreas como la medicina, ingeniería y marketing, proporcionando grandes herramientas para el desarrollo de estrategias digitales como el email marketing, social media y publicidad en buscadores como Google.
6. La era del Big data y el aprendizaje profundo (2010 – actualidad)
El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que se basa en el desarrollo de redes neuronales profundas, revolucionando la Inteligencia Artificial. Sumado al poder del Big data, la IA ha dado un gran salto tecnológico revolucionando todas sus áreas de aplicación, logrando sistemas y programas con un lenguaje natural y efectivo.
La importancia de la IA en el marketing
La Inteligencia Artificial ha tenido un gran impacto en el marketing, transformando las estrategias de las empresas para que comprendan, interactúen y se comuniquen mejor con sus clientes. ¡Vamos a repasar los principales beneficios!
1. Análisis de datos
La Inteligencia Artificial analiza grandes volúmenes de datos de forma rápida y eficaz, segmentando la información y transformándola en contenidos de valor para el usuario. Estos datos son las preferencias, comportamientos, historial de navegación, interacciones, entre otros datos que va dejando un ADN digital, y crear “segmentos dinámicos” que se nutran en función de dicho comportamiento.
2. Contenido hiper-personalizado
La personalización del contenido es la principal vía para acercarse a los consumidores de forma específica y relevante. Logramos este objetivo gracias al aprendizaje automático en la segmentación, que nos permite crear una experiencia de usuario altamente personalizada y adaptada a las necesidades y preferencias individuales de cada consumidor.
3. Automatización de las tareas
La IA permite automatizar las tareas repetitivas, optimizando el tiempo y recursos de las empresas. Por ejemplo, podemos aplicar la automatización en el envío masivo de correos electrónicos, atención al cliente o la gestión de campañas publicitarias.
4. Aumento de ingresos
Gracias a la Inteligencia Artificial podemos identificar oportunidades de venta para las empresas, identificándose y maximizando para obtener mayor rentabilidad.
5. Reducción de errores humanos
Uno de los grandes beneficios de la IA es la predicción de acontecimientos, ayudando a adelantarnos a situaciones en base a algoritmos, reduciendo los fallos humanos.
Inteligencia Artificial: 3 estrategias para aplicarla
1. IA Conversacional
Sabemos que has escuchado sobre el ChatGPT, una herramienta de OpenAi que se basa en el modelo de lenguaje GPT-3, el cual permite a las personas obtener respuestas acertadas y rápidas, además de generar contenido valioso para las empresas.
Bajo esta idea funciona el IA Conversacional, una rama de la inteligencia artificial que busca desarrollar sistemas capaces de simular conversaciones humanas reales, donde podrás entablar un diálogo contextual empleando PNL y otros algoritmos.
2. Marketing Automation
Si buscas aprovechar las ventajas de la Inteligencia Artificial y el Big Data, el Marketing Automation será tu estrategia ideal. Podrás diseñar campañas con diferentes contenidos para diversos públicos o buyer persona, de acuerdo a su comportamiento y preferencias.
Por ejemplo, podrás enviar una campaña de email marketing personalizada a un público específico, con una oferta basada en sus preferencias y elevando la tasa de conversión de forma efectiva. Para lograr esta acción, debes contar con una plataforma de Customer Engagement como emBlue, que brinde las herramientas adecuadas para obtener los datos de tu audiencia.
3. Experiencias Phygital
La estrategia phygital mezcla lo mejor de las estrategias físicas y digitales. Esta tendencia ofrece una experiencia de compra más personalizada y conveniente, creando acciones de gran valor para el público.,
La experiencia phygital optimiza el Customer journey para que el recorrido en la tienda sea lo más personalizado y rápido posible. Es importante contar con una estrategia integral, apoyada en un plan sólido de customer success y estar integrados a un software de CRM que brinde experiencias inigualables, todo ello, basado en inteligencia artificial.
Crea nuevas experiencias digitales con emBlue
Si tu empresa busca crear experiencias únicas para sus clientes en base a inteligencia artificial, en emBlue podemos ayudarte con esta misión. Contamos con una nueva funcionalidad donde utilizamos el aprendizaje automático para la segmentación de clientes, se llama “Segmentos dinámicos”.
Con esta herramienta, producida con inteligencia artificial, analiza los datos del comportamiento de los clientes como compras anteriores, historial de navegación, etc., para determinar patrones y tendencias. ¡Qué esperas! Crea nuevas estrategias con emBlue. ¡Contáctanos!
