Cómo los Marketers pueden diferenciar entre IA y automatización

Descubrir la diferencia entre IA y automatización puede ser complicado, especialmente cuando se trata con proveedores de tecnología. Aquí hay una descripción general de lo que AI puede y no puede hacer.

La inteligencia artificial, según el pionero del campo John McCarthy, es exactamente lo que parece: usar una máquina para realizar cualquier tarea que requiera inteligencia humana.

Entonces, si se aplica el dicho Tan simple, un mono podría hacerlo, entonces hacer que una máquina lo haga no es IA.

Sin embargo, la definición de McCarthy también es un poco demasiado simple. A medida que la IA progresa y la tecnología se vuelve más avanzada, explicar exactamente cómo funciona la IA también se vuelve más complejo.

Y debido a que estas tecnologías son tan nuevas y difíciles de explicar, desafortunadamente hay bastantes impostores que prometen a los vendedores que la tecnología no puede cumplir.

Aquí se explica cómo distinguir lo real de lo falso cuando se trata de elegir soluciones de inteligencia artificial para resolver los desafíos de marketing.

Contenido producido en colaboración con Phrasee.

Tenga cuidado con las compañías que ofrecen explicaciones simples

Uno de los principales obstáculos que enfrentan muchas empresas a la hora de ayudar a los clientes a comprender sus soluciones de inteligencia artificial es explicar exactamente cómo funcionan esas soluciones. El diseño y los procesos detrás de la IA y el aprendizaje automático son increíblemente complejos.

Además, cuanto más complejo es el problema de que una IA ha sido construida para resolver, más compleja debe ser la IA.

Las soluciones de IA analizan y procesan la información a velocidades y escalas que desafían la comprensión humana, por lo que también es difícil explicar de manera sucinta cómo y por qué la IA toma las decisiones que toma, según el Dr. Neil Yager, científico jefe de Phrasee:

Las técnicas simples de IA, como los árboles de decisión , son buenas porque son fáciles de entender. Sin embargo, no ofrecen el rendimiento de vanguardia que ofrecen las técnicas más complejas.

Por otro lado, las técnicas más potentes (como el aprendizaje profundo) funcionan muy bien, pero son complejas y no fáciles de entender. Hay una compensación y hemos decidido optimizar nuestra IA hacia el rendimiento. Cualquiera que pueda explicar completamente sus resultados en términos simples e intuitivos no está utilizando la tecnología

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