PYME: Una introducción a la inteligencia artificial en Marketing

Comercialización con Inteligencia Artificial. Suena elegante

Y ese es el problema.

El término se da en la copia de anuncios de herramientas de marketing, por los gurús de marketing y promocionado por los medios de comunicación.

Sin embargo, una definición concreta es esquiva.

Para muchos, la IA es un enigma rodeado de palabras de moda.

Pero la ironía es que, a pesar de que la exageración ha exagerado lo que la IA podría hacer en los próximos años, la realidad de cómo la IA ya se usa hoy en el marketing a menudo es poco reconocida.

Facebook utiliza el reconocimiento facial para recomendar a quién etiquetar en las fotos.Google utiliza el aprendizaje profundo para clasificar los resultados de búsqueda.Netflix utiliza el aprendizaje automático para personalizar las recomendaciones.Amazon utiliza el procesamiento del lenguaje natural para Alexa.The Washington Post utiliza la generación de lenguaje natural para escribir artículos basados ??en datos.Su vida ya está asistida por una máquina, y su comercialización también puede serlo.

¿Qué es la inteligencia artificial?

La mejor manera de entender la inteligencia artificial es como un término general.

Se utiliza para describir un conjunto de tecnologías únicas, pero relacionadas, que pueden simular las capacidades humanas.

No es una tecnología mágica singular que puede hacer todo.

Pero un conjunto de herramientas individuales con capacidades reales, pero que se encuentran en diferentes etapas de desarrollo.

De estos diferentes subconjuntos de IA, hay algunos que son particularmente aplicables al marketing en este momento.

– Visión por computadora que permite que AI vea. Esto conduce a la detección de objetos, reconocimiento facial y escucha visual en las redes sociales.- Procesamiento de lenguaje natural (PNL) que permite que AI escuche y hable, brindándonos chatbots, análisis semántico, generación de contenido y capacidades de búsqueda por voz.- El aprendizaje automático le permite a AI aprender con datos sobre cómo mejorar progresivamente el rendimiento en una tarea específica a lo largo del tiempo, sin programar explícitamente qué hacer. Esto nos da recomendaciones de contenido, audiencias similares, publicidad programática y puntuación de clientes potenciales.

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