La Inteligencia Artificial está experimentando toda una serie de cambios revolucionarios tanto a nivel tecnológico como de comprensión por parte de la sociedad. Este salto nos ha llevado a lo que podríamos denominar como “La era de la Inteligencia Artificial”. Sin duda, la IA avanza a pasos agigantados, afectando a todos los ámbitos de negocio, especialmente el Marketing. Un sector que sigue transformándose y en el que la digitalización juega un papel clave por su riqueza en datos.

Modelos de IA predictiva: perfeccionando el análisis del consumidor

El auge de la digitalización ha creado un entorno ideal para la implementación de modelos de IA predictiva. Dichos modelos, son sistemas que funcionan gracias a la introducción de diversos 'inputs' – tales como fuentes de datos digitales, campañas de publicidad, bases de datos, sistemas o dispositivos – que permiten generar 'outputs' mediante la combinación de variables, fórmulas matemáticas, algoritmos o códigos de programación.

Un ejemplo de esto es el modelo Next Best Experiences (NBX). Enfocado en la experiencia del cliente, permite calcular cuáles son las siguientes mejores ofertas, contenidos, productos y descuentos para cada uno de ellos y, sobre todo, indicar cuándo es el mejor momento para activarlas. Todo ello es posible gracias a herramientas como SAS CI360 que integra la IA con las técnicas de personalización.

Del mismo modo, existen otros modelos de IA que pueden analizar el sentimiento de los clientes cuando dejan una reseña, envían una sugerencia o cuando interactúan con un chatbot, utilizando el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) o el análisis de textos. Este modelo es esencial a la hora de detectar problemas, permitiendo actuar con rapidez y así activar los procesos asistenciales o Customer Journeys más adecuados.

Para llevar a cabo cualquiera de los modelos anteriores, es fundamental crear audiencias que segmenten a los usuarios en base a sus puntuaciones (scorings) y ‘sentimientos’. Estas audiencias nos permiten agrupar a las personas con características similares para ofrecerles experiencias personalizadas y de valor. En SAS, nuestras audiencias y modelos se actualizan de forma continua gracias a la recopilación de interacciones en tiempo real o micro-batch, garantizando que la segmentación sea siempre precisa y efectiva, y siempre adaptándose a las últimas tendencias y comportamientos de los usuarios.

Revolucionando el marketing con la IA Generativa

Si antes hemos hablado de la IA predictiva, también hay que hablar de otra tecnología que está transformando la forma en la que recopilamos y gestionamos los datos: la Inteligencia Artificial Generativa. Este sistema está diseñado para aprender de los datos del mundo real y generar diversos formatos de contenido, como imágenes, textos o vídeos. Su aplicación al marketing no se ha hecho esperar. Actualmente, gracias a la IA Generativa, las herramientas de marketing permiten establecer relaciones más conversacionales con quienes las gestionan. Por ejemplo, a través de campos descriptivos, se pueden especificar las variables, los atributos y tendencias que se deseen para construir audiencias, sin tener que hacerlo de manera manual.

Por otra parte, gracias a los CDPs Composables como SAS CI360, es posible crear audiencias a partir de distintas fuentes heterogéneas.  Esto permite extraer, modelar, enriquecer y activar datos de clientes ubicados tanto en la nube como en entornos locales, y combinar distintas fuentes para generar audiencias combinadas.

Hay más. Cuando solicitamos algo a una IA Generativa, esta procesa nuestra solicitud utilizando los Large Language Models (LLMs) y nos proporciona una respuesta basada en su modelo de entrenamiento, el cual se ha nutrido de fuentes digitales.

Este proceso no difiere mucho de la generación de datos sintéticos. En este caso, lo que se pide a esta tecnología es que aprenda a partir de nuestros datos – por ejemplo, con nuestra cartera de clientes como fuente – y genere una nueva base de datos en función de las distintas preguntas que se le planteen.

La capacidad de la IA Generativa para aprender del conjunto de datos y generar nuevos escenarios, facilita en gran medida la realización de simulaciones para llevar a cabo una planificación estratégica de marketing y publicidad más proactiva y menos reactiva.

Hacia una IA en Marketing ética y responsable

Tanto la IA Generativa como los modelos de IA predictiva son ideales para optimizar las tareas analíticas y conseguir un marketing más efectivo.

Sin embargo, es importante destacar que el entrenamiento de ambos tipos de IA, son clave. Nos referimos, por ejemplo, al entrenamiento de los algoritmos y modelos de aprendizaje de la IA generativa. Cuando estos no están bien entrenados, la IA Generativa ‘alucina’, devolviéndonos imágenes tan curiosas como estas. Del mismo modo, la IA Generativa ha de utilizarse de forma ética, pues los famosos “Deep Fakes” generados con esta tecnología, cada vez son más sofisticados.

En el caso de la IA predictiva, su entrenamiento minucioso es clave para evitar que tanto los algoritmos como los modelos de aprendizaje prioricen durante la ‘cadena’ unos valores frente a otros, produciendo discriminaciones y sesgos. Asimismo, el uso de estos modelos ha de ser responsable, dado su importante impacto social.

Fruto de esta inquietud, la Unión Europea ha aprobado la nueva Ley de la IA, que entrará en vigor muy pronto. ¿Qué supondrá esta nueva normativa? Desde su entrada en vigor, los contenidos creados con IA Generativa, tendrán que referenciarse.  Del mismo modo, los modelos de IA deberán ser transparentes, para una correcta auditoría.

En SAS, nuestras soluciones de marketing y publicidad se apoyan en un marco de gobernanza transversal para promover un marketing transparente, ético y responsable,  facilitando a los equipos de marketing y datos, la detección de sesgos, entre otros, dentro de este nuevo marco común de responsabilidad y ética en la IA.

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