Empresa de desarrollo y servicios de IA

Al menos cuatro proyectos de procesamiento de lenguaje natural de código abierto que explotan enormes redes neuronales están desafiando actualmente al único gran proyecto comercial de PNL: GPT-3 de Abierto AI.

Las iniciativas de código abierto tienen como objetivo democratizar la IA e impulsar su evolución. Todos esos proyectos se basan en transformadores: un tipo especial de redes neuronales que han demostrado ser las más eficientes para trabajar con estructuras del lenguaje humano.

¿Qué son los transformadores y por qué son tan importantes los recientes avances en su panorama?

¿Qué son los transformadores en el procesamiento del lenguaje natural?

En su largo camino hacia el éxito, los investigadores han probado diferentes redes neuronales para el procesamiento del lenguaje natural. Finalmente, llegaron con atención a dos modelos basados en redes neuronales convolucionales (CNN) o redes neuronales recurrentes (RNN).

En un ejemplo de una tarea de traducción, la diferencia entre las dos es la siguiente. Aunque ambos tipos tienen en cuenta lo que aprendieron sobre una oración determinada al traducir las palabras anteriores, continuarían con la siguiente palabra de la fila utilizando enfoques diferentes.

Una CNN procesaría cada palabra de la oración en hilos paralelos, mientras que una RNN con atención se asegurará de ponderar cada palabra anterior de la oración con respecto a su influencia sobre el significado de la siguiente palabra, manejando así las palabras una tras otra. Una CNN no resuelve perfectamente el problema de encontrar el significado correcto de cada palabra, pero puede funcionar más rápido; un RNN produce resultados más correctos pero funciona lentamente.

En pocas palabras, un transformador es una combinación de ambos. Utiliza la técnica de la atención para evaluar la influencia mutua de las palabras individuales de una oración entre sí. Por otro lado, funciona más rápido gracias a los múltiples “hilos”: pares de los llamados codificadores y decodificadores que ayudan a aprender, aplicar lo aprendido y propagar el conocimiento obtenido a la siguiente iteración.

¿Qué pueden hacer los transformadores?

Además de la traducción, los transformadores pueden predecir qué palabra usar a continuación en una oración, generando así oraciones completas de habla de apariencia humana.

Eso nos permite utilizarlos para diversos fines.

Las capacidades de creación de contenido de Transformers se pueden utilizar para diseñar mejores chatbots, escribir contenido web y liberar las manos del personal de soporte técnico. El último caso de uso se combina con la habilidad de los transformadores para buscar información que promete una amplia gama de aplicaciones en la vida real.

Además de los lenguajes puramente humanos, algunos transformadores pueden manejar lenguajes de programación e incluso crear scripts para otros modelos de aprendizaje profundo. Las habilidades de codificación y la capacidad de comprender el habla humana permiten a los transformadores convertirse en desarrolladores frontend. Se les puede informar de la misma manera que un desarrollador humano y crearán un diseño web.

Como parte de otro experimento, los transformadores se integraron en Excel y lograron completar celdas vacías en una hoja de cálculo prediciendo valores basados en los datos existentes en la misma hoja de cálculo. Eso nos permitiría reemplazar funciones voluminosas de Excel con una sola fórmula transformadora que imita el comportamiento de un algoritmo completo.

En el futuro, los transformadores pueden reemplazar a los ingenieros de operaciones de desarrollo humano, ya que deben poder configurar sistemas y aprovisionar infraestructuras por sí mismos.

¡Suena guau! De hecho, 2022 trajo algunas actualizaciones inspiradoras en el campo.

Rendimiento de los transformadores y recursos necesarios

La imitación del arte humano del procesamiento del lenguaje se convirtió en un caso muy competitivo.

Medir el éxito no es algo obvio. De hecho, el ganador es el más rápido y preciso. Pero se puede lograr alta velocidad y precisión mediante una combinación de dos factores principales:

• La arquitectura de su red neuronal; aunque actualmente domina la arquitectura transformadora;
• La cantidad de parámetros en su red neuronal.

Con este último entendemos el número de conexiones entre los nodos de una red. Este número no necesariamente tiene una relación lineal con el número de nodos, que sería el tamaño de la red.

Más importante aún, para las empresas, los grupos de investigación y los individuos, los principales factores que influyen en el éxito de sus hijos son –aparentemente– el tamaño de la inversión que tienen a su disposición, el tamaño de los datos de capacitación y el acceso al talento humano para desarrollar el talento. modelo.

Los proyectos de IA más potentes del mundo

Teniendo en cuenta los factores mencionados anteriormente, veamos quién lidera la competencia de IA.

GPT-3

OpenAI GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer) solía ser el líder de la carrera. Contiene 175 mil millones de parámetros y puede aprender nuevas tareas relacionadas con el idioma por sí solo. Puede hacer más que simplemente traducir: una de sus aplicaciones importantes es responder preguntas y clasificar información.

Se entrenó con 570 GB de datos limpios a partir de 45 TB de datos seleccionados, lo cual es mucho. Su principal inconveniente es que OpenAI no permite el acceso gratuito ni al modelo para utilizarlo ni a su código para mejorarlo. Sólo ofrece una API comercial para obtener resultados del modelo. En consecuencia, sólo los investigadores de OpenAI pueden contribuir a ello.

Como muchos otros, GPT-3 sólo “habla” inglés.

Wu Dao 2.0.

En sentido cuantitativo, Wu Dao 2.0. supera a GPT-3 ya que ha sido entrenado con 1,2 TB de datos de texto en chino, 2,5 TB de datos en chino gráficos datos y 1,2 TB de datos de texto en inglés. También tiene 1,75 billones de parámetros, 10 veces más que GPT-3.

Wu Dao 2.0. Puede trabajar en varios modos de medios e incluso dibujar estructuras 3D. Se anunció como código abierto y aún no ha llegado a GitHub por alguna razón.

Metaseq/OPT-175B

Meta, anteriormente conocida como Facebook, se ha enfrentado a menudo a acusaciones de ocultar importantes resultados de investigaciones a los que la humanidad podría haber contribuido. Su reciente intento de hacer que los modelos de transformadores estén más disponibles puede ayudarlos a reparar su reputación arruinada.

Como su nombre indica, el transformador tiene 175 mil millones de parámetros. Ha sido creado como una copia de GPT-3, para igualar su rendimiento y capacidad.

Otra ventaja de Metaseq es que su repositorio de GitHub aloja modelos con menos parámetros, lo que permite a los científicos ajustarlos solo para tareas específicas y evitar altos costos de mantenimiento y capacitación asociados con modelos de transformadores más grandes.

Sin embargo, no es totalmente de código abierto: el acceso está limitado a grupos de investigación y debe ser solicitado por ellos y aprobado por Meta caso por caso.

Abrir GPT-X

Siempre es una lástima que un proyecto científico surja por miedo a perderse algo y no porque haya suficiente inspiración para ello. Ese es el caso con el Proyecto GPT-X: se cultiva en Europa y se califica como una respuesta a GPT-3 y una herramienta para establecer La “soberanía digital” de Europa. El Instituto Alemán Frauenhofer es el principal motor de su desarrollo, con el apoyo de sus socios de cooperación a largo plazo de la comunidad industrial y académica alemana y europea.

GPT-X comenzó recientemente y no hay tanta información sobre su progreso.

GPT-J y GPT-NEO

Eleuther AI es un grupo de investigación independiente que persigue el objetivo de la democratización de la IA. Ofrecen dos modelos más pequeños: GPT-X con 60 mil millones de parámetros y GPT-NEO con sólo 6 mil millones. Curiosamente, GPT-X supera a GPT-3 en tareas de codificación y es exactamente igual de bueno en narración, recuperación de información y traducción, lo que la convierte en una máquina perfecta para chatbots.

Transformador de interruptor de Google

Fue difícil decidir qué nombres deberían aparecer en esta lista y cuáles no, pero Google ciertamente merece una mención, al menos por dos razones.

La primera es que el gigante de Internet hizo que su transformador fuera de código abierto.

La segunda es que el Transformador de interruptor Se le dio una arquitectura novedosa. Tiene redes neuronales anidadas en las capas de su red neuronal principal. Eso permite aumentar su rendimiento sin aumentar la cantidad de potencia computacional necesaria.

El Switch Transformer contiene 1.600 mil millones de parámetros. Sin embargo, todavía no le permitió superar al GPT-3 en precisión y flexibilidad; muy probablemente, debido al menor grado de entrenamiento del Switch Transformer.

Conclusión

Por cierto, la formación es un tema apremiante en este campo: ¡los investigadores ya han utilizado todos los textos en inglés disponibles en el mundo! Probablemente, necesiten seguir el ejemplo de Wu Dao y cambiar pronto a otros idiomas.

Otro problema es el que el Switch Transformer ya ha abordado: más parámetros de red con menos cálculos. La ejecución de redes neuronales provoca emisiones de dióxido de carbono en grandes cantidades. Por lo tanto, un mejor rendimiento debe seguir siendo el principal objetivo no sólo por razones comerciales sino también medioambientales.

Y esto es posible gracias a los proyectos de código abierto: suministran a este campo de investigación nuevos cerebros (humanos), nuevos conocimientos e ideas.

La IA y el procesamiento del lenguaje natural necesitan inspiración de la práctica. En AI Superior, seguimos las actualizaciones y esperamos implementar los hallazgos de proyectos de código abierto para nuestros clientes de la industria y sus necesidades. Lo invitamos a aprovechar nuestra experiencia en inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural para cualquier caso de uso, desde tiendas en línea e investigación de mercados hasta el apoyo a industrias de ingeniería.

Consideremos todas las ventajas y desventajas de ser pionero en la industria del aprendizaje automático e incorporar enfoques SOTA a su negocio.

En AI Superior, creemos firmemente que es esencial seguir los hallazgos académicos más recientes en ML, conocer los métodos de aprendizaje automático propuestos recientemente, conjuntos de datos de entrenamiento y todo lo que tiene importancia para mantener sus proyectos de ML como activos generadores de ingresos exitosos.

Por qué necesitamos el aprendizaje automático científico SOTA

La singularidad es lo que convierte a las empresas en actores fuertes. En la industria del aprendizaje automático, el nivel de competencia no era tan alto hace una década, cuando sólo unas pocas startups se atrevían a trabajar con ML. Pero hoy en día, cuando el aprendizaje automático se está convirtiendo en SOTA para empresas con muchos datos, se vuelve cada vez más importante estar un paso por delante de sus rivales.

La comunidad científica genera constantemente muchos hallazgos prometedores. No todos ellos llegarán pronto a la industria. Debería verlo como su oportunidad de realizar un nuevo hallazgo que nadie más en la industria ha descubierto todavía.

Recuerde que estos hallazgos a menudo nacen en el corazón de una universidad destacada que reunió a las mejores mentes científicas y mucha experiencia relevante. Puedes tocar los resultados que surgieron en un entorno único que nunca podrás recrear. Y, la mayoría de las veces, los trabajos académicos están disponibles de forma gratuita o por una pequeña tarifa.

Cuando logre adoptar SOTA ML en su negocio, puede esperar un gran impulso en el desempeño de su empresa. Los nuevos enfoques le permiten ampliar la gama de sus servicios, atraer nuevos clientes y convertir a los existentes en clientes leales a largo plazo. Sus clientes sabrán que ofrece algo que se destaca y les ayuda a desempeñarse mejor.

Además, con SOTA ML, puede comenzar a resolver problemas que no podrían manejarse de manera eficiente con los métodos existentes. Esto es especialmente importante para las empresas de servicios, como AI Superior, ya que nos hace más resistentes a la tensa competencia del mercado. En AI Superior, trabajamos en varios proyectos con tareas ambiciosas que a menudo solo pueden abordarse adecuadamente mediante enfoques SOTA ML.

Por último, pero no menos importante, los hallazgos científicos a menudo tienen dificultades para llegar a la sociedad, ya que las comunidades académicas pueden estar un poco desconectadas de las audiencias más amplias. La mayoría de los hallazgos son de demasiado alto nivel para tener un impacto directo en los usuarios finales.

Al adoptar el aprendizaje automático SOTA, ayuda a comunicar estos hallazgos. Juegas el papel de moderador.

Pero mantengamos el entusiasmo, pero no nos pongamos demasiado eufóricos. ¿Cuáles son las desventajas de ser uno de los primeros en adoptar SOTA ML?

Aprendizaje automático de última generación: aspectos a tener en cuenta

Dijimos antes que puede obtener la ventaja del conocimiento que nadie más en la industria tiene y utiliza todavía. Pero el inconveniente es que la no adopción del conocimiento académico es per se una historia de final feliz. Es posible que algunos hallazgos no sean directamente aplicables a la vida real o que su implementación resulte costosa.

Basta pensar en cuántas esperanzas teníamos todos respecto de los vehículos autónomos y en cuántas menos tenemos ahora que conocemos todas las cuestiones legales asociadas a ellos.

Ser pionero siempre es un riesgo. Ninguno lo ha probado todavía y el resultado no es seguro. Es posible que tenga la mejor tecnología SOTA ML pero no sepa cómo monetizarla.

Muy a menudo, una de las razones del retraso o el fracaso de la implementación es la falta de marcos que deberían ayudar a transformar su modelo de negocio en uno basado en ML. A veces, no se cuenta con una tecnología puente que pueda conectar los enfoques de SOTA ML con lo que realmente se hace para los consumidores finales; por ejemplo, los microcontroladores con capacidades de ML requieren programación en C y no funcionan con otros marcos.

También necesitas personas con ciertas habilidades. Para adoptar una simulación en tiempo real a partir de un artículo académico, habría que contratar a alguien con un doctorado. Esto no sólo requiere una inversión de dinero, sino que puede resultar un desafío para su cultura corporativa integrar personas con formación académica.

Por lo tanto, el principal riesgo radica en intentar adoptar enfoques SOTA ML que no han sido aprobados y aún no han demostrado ser comercialmente atractivos.

La forma segura de llevar SOTA ML a su negocio

Para convertirse en moderador, es posible que necesite otro moderador. El equipo de AI Superior puede ayudarle a encontrar nuevos enfoques de ML. Como parte de nuestro servicio de investigación y desarrollo, revisamos los artículos académicos recientes e identificamos aquellos de los que nuestros clientes pueden beneficiarse. Además, podemos ayudarlo a implementar los enfoques SOTA ML que encontremos. Por ejemplo, ayudamos a Boehringer Ingelheim, una empresa farmacéutica, a adoptar con éxito nuevas tecnologías de reconocimiento de imágenes. Eso no sólo impacta a la empresa sino también a la sociedad, ya que recibió una poderosa herramienta para el diagnóstico del cáncer.

Conclusión

¿Hasta qué punto debería seguir los últimos avances científicos como empresa de aprendizaje automático?

Es una decisión difícil ya que una mayor medida puede significar más esfuerzo para su equipo actual o la necesidad de contratar uno nuevo.

El resultado no está garantizado pero puede tener un impacto muy positivo en su negocio y su comunidad.

Procesamiento natural del lenguaje, comúnmente conocida como PNL, permite que el programa informático comprenda el lenguaje humano tal como está escrito y hablado. Se le conoce como lenguaje natural, una parte de la inteligencia artificial.

Con su larga existencia de más de 50 años, la PNL ha incluido una variedad de aplicaciones del mundo real en varios campos, incluida la investigación médica, la inteligencia empresarial y los motores de búsqueda. También tiene raíces en la lingüística.

La PNL es importante porque permite resolver ambigüedades en el lenguaje y agrega una estructura numérica práctica a los datos para numerosas aplicaciones posteriores, como análisis de texto o reconocimiento de voz. ¿Pero sabías cómo funciona la PNL y por qué es tan importante? ¡Vamos a averiguar!
¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural?
La PNL es importante porque permite a las computadoras comprender el lenguaje natural como lo hacen los humanos. Utiliza inteligencia artificial para manejar información del mundo real, procesarla y resumirla para que la computadora pueda entenderla, independientemente de si el idioma es escrito o hablado.

Las computadoras usan programas para procesar la información que se les proporciona, y ésta se convierte en código a lo largo de este proceso para ayudar a la computadora a comprender.

El preprocesamiento de datos es una de las dos fases principales del procesamiento del lenguaje natural e incluye la limpieza y preparación de los datos de texto para que las máquinas los analicen. Esta fase resalta las características y coloca los datos en un formato viable, lo que permite que el algoritmo funcione con el texto proporcionado.

Técnicas de procesamiento del lenguaje

Se pueden realizar varias técnicas de procesamiento del lenguaje natural, que incluyen:

• Tokenización. – Descomponer el texto en unidades más pequeñas.
• Detener la eliminación de palabras. – Eliminar palabras cotidianas y mundanas y dejar el programa con palabras poco comunes que proporcionen la mayor información sobre el texto.
• Lematización y derivación. – Reducir las palabras a sus formas primarias (raíz) para facilitar su procesamiento.
• Etiquetado de parte del discurso. – Marcar las palabras según sus partes de la oración (sustantivos, adjetivos, verbos, etc.)

Una vez que los datos han sido preprocesados, la segunda fase crítica es el desarrollo de algoritmos, que ayuda al programa a procesar los datos. Existen muchos algoritmos de procesamiento del lenguaje natural diferentes y esenciales, pero normalmente se utilizan dos variedades principales:

• Sistema basado en aprendizaje automático: este sistema utiliza estadísticas. Las máquinas aprenden a realizar tareas a través de los datos de entrenamiento proporcionados, lo que les ayuda a ajustar sus estrategias a medida que se procesan más datos. Estos sistemas combinan el aprendizaje automático y profundo con redes neuronales, lo que permite a los algoritmos de PNL perfeccionar sus propias reglas mediante el aprendizaje y el procesamiento repetidos de la información.

• Sistema basado en reglas. Este sistema utiliza reglas lingüísticas cuidadosamente desarrolladas. Este método se utilizó desde el principio en el desarrollo del procesamiento del lenguaje natural y se utiliza en la actualidad.

Procesamiento del lenguaje natural en la atención sanitaria

Cuando se trata del procesamiento del lenguaje natural en el sector sanitario, esto es lo que necesita saber. Si bien la forma en que la PNL puede ser algo más que útil en la atención médica es casi ilimitada, le proporcionamos algunos de los mejores casos de uso:

• Mejora de la documentación clínica: en lugar de revisar manualmente los EHR (informes completos de la salud general del paciente), la PNL utiliza la entrada de datos formulados y el dictado de voz a texto para extraer datos vitales de los EHR en el punto de atención. Esto permite a los médicos centrarse en brindar a los pacientes la atención esencial que necesitan y garantiza que la documentación clínica sea precisa y se mantenga actualizada.

• Acelerar la coincidencia de ensayos clínicos: los proveedores de atención médica pueden verificar automáticamente enormes cantidades de datos clínicos y de pacientes no estructurados y determinar candidatos calificados para ensayos clínicos utilizando PNL. Esto ayuda a los pacientes a acceder a atención experimental que podría mejorar drásticamente su condición y al mismo tiempo respalda la innovación en el campo médico.

• Respaldo de decisiones clínicas: la importancia del procesamiento del lenguaje natural se muestra una vez más aquí, ya que permite a los médicos acceder a información relacionada con la salud exactamente cuando la necesitan, lo que la hace fácil, rápida y eficiente, y les permite tomar mejores decisiones en el momento. de cuidado.

Casos de uso de PNL en aplicaciones cotidianas

Se sabe que el procesamiento del lenguaje natural es extremadamente práctico, útil y se utiliza en muchas aplicaciones modernas del mundo real. Sin duda, el lenguaje natural representa una fuerza impulsora detrás de la inteligencia artificial.

Queremos presentarte algunos de los ejemplos más utilizados y extendidos: 

Máquina traductora

Uno de los ejemplos de PNL más famosos es Google Translate. La traducción automática práctica implica algo más que reemplazar palabras de un idioma por palabras de otro. Si bien no es perfecto, la representación principal de Google Translate es capturar el significado y el tono del idioma que se está traduciendo y, lo mejor que pueda, traducir la palabra, frase u oración a otro idioma.

Las herramientas de traducción automática han logrado enormes avances en términos de precisión desde donde comenzaron. La mejor manera de probar esto es traducir una oración o frase a otro idioma y luego regresar y ver si tiene sentido.

Detección de spam

Si bien no es estándar, las mejores aplicaciones de detección de spam utilizan algunas soluciones de PNL para escanear correos electrónicos en busca de capacidades de clasificación de texto. Todo funciona porque la solución de procesamiento del lenguaje natural escanea los correos electrónicos en busca de frases, palabras que se utilizan a menudo en spam o phishing.

Todo puede incluir mala gramática, términos financieros, urgencia inapropiada, vocabulario amenazante e incluso nombres de empresas mal escritos, por nombrar algunos.

Asistentes virtuales

Probablemente no conocías los agentes virtuales y los chatbots, pero los asistentes virtuales como Alexa de Amazon y Siri de Apple funcionan con IA, es decir, PNL. Utilizan el reconocimiento de voz para identificar comandos de voz y patrones de lenguaje natural para responder de manera adecuada o con comentarios útiles.

También tienen la opción de responder a los textos escritos. Una de las funciones más avanzadas que demuestra cuán necesario es el procesamiento del lenguaje natural es la capacidad de responder preguntas con sus propias palabras con respuestas útiles.

Resumen de texto

Una técnica beneficiosa de PNL permite al programa resumir grandes volúmenes de textos digitales y hacer resúmenes, lo que permite a las personas no tener que leer la prueba completa. Las mejores aplicaciones de resúmenes de texto utilizan el razonamiento semántico y la generación de lenguaje natural (NLG) para agregar contexto y conclusiones valiosos a las sinopsis.

Análisis de sentimiento en las redes sociales: esta característica particular de PNL permite a los sistemas analizar el lenguaje utilizado en las publicaciones, reseñas e incluso respuestas de las redes sociales y extraer emociones y actitudes derivadas de productos, información de eventos y promociones. Esto, a su vez, ayuda a las empresas a utilizar estos comentarios y datos en diseños de productos o campañas publicitarias.

Conclusión del procesamiento del lenguaje natural.

El procesamiento del lenguaje natural cierra una brecha crucial entre el software y los humanos para todas las empresas. Garantizar y respaldar un enfoque sólido de PNL es un proceso continuo, pero los resultados se mostrarán en sus equipos y en su negocio.

Las empresas utilizan cantidades masivas de datos no estructurados y con mucho texto y necesitan una forma de procesarlos de manera eficiente. Mucha de la información que puede encontrar en línea se almacena en bases de datos. Representa el lenguaje humano natural y, hasta hace poco, las empresas no podían analizar estos datos. Por esa razón en particular, podemos concluir que el procesamiento del lenguaje natural es esencial.

El procesamiento del lenguaje natural desempeña un papel crucial en la tecnología y en la forma en que los humanos interactúan con ella, y se utiliza en muchas aplicaciones cotidianas y del mundo real en las esferas de consumo y negocios, incluida la ciberseguridad, los chatbots, los motores de búsqueda y el análisis de big data. Aunque no está exenta de desafíos, se prevé que la PNL vuelva a ser una parte esencial tanto de la industria como de la vida cotidiana.

La mejora y el desarrollo constantes son cruciales y, sin los usuarios reales, no será posible progresar. Los programas de IA muestran el impacto que tiene el procesamiento del lenguaje natural en los humanos, ya que se realiza con la idea de hacer la vida y los negocios más fáciles para todos.

Ya sea que haya tenido la oportunidad de trabajar con un sistema impulsado por IA o no, el avance actual en este campo sorprende incluso a las personas que tienen poco conocimiento al respecto. Las posibilidades que presenta la IA en cada área o nicho son realmente magníficas y continúan creciendo cada año que pasa.

Si ha visto películas que muestran nuevas tecnologías notables que se sitúan en el futuro profundo con la IA, aquí es hacia donde nos dirigimos. Ya forma parte de las aplicaciones cotidianas y de la atención sanitaria, pero ¿qué pasa con la IA y el marketing combinados? Hoy discutiremos cómo se utiliza la IA en marketing y cómo puede mejorarse aún más.

¿Qué es la IA?

La inteligencia artificial, comúnmente conocida como IA, se refiere a máquinas programadas para pensar como humanos e imitar sus acciones a través de una simulación de inteligencia humana. Este término también se correlaciona con cualquier máquina o programa que muestre rasgos similares a los de la mente humana, como la resolución de problemas o el aprendizaje.

Racionalizar y actuar para lograr un objetivo específico es la característica ideal de cualquier IA. Una variante de la inteligencia artificial es el aprendizaje automático, lo que significa que los programas informáticos no necesitan ayuda de humanos para aprender y adaptarse a nuevos datos.

¿Qué es el marketing de IA?

Cuando se trata de IA en marketing, es esencial entender una cosa. El marketing de IA utiliza inteligencia artificial para tomar decisiones automatizadas basadas en la recopilación de datos, el análisis y comentarios adicionales de la audiencia o direcciones económicas que pueden influir en los esfuerzos de marketing. Cuando se necesita velocidad, la IA se utiliza a menudo en los esfuerzos de marketing. Eso es lo que se conoce como marketing de inteligencia artificial.

Las herramientas de marketing de IA utilizan perfiles y datos de clientes para entender cómo comunicarse mejor con los clientes, atendiéndolos en el momento adecuado con mensajes personalizados sin la participación de los miembros del equipo de marketing, garantizando la máxima eficiencia.

Se utiliza para enriquecer los equipos de marketing o realizar tareas más tácticas que requieren menos matices humanos para muchos de los profesionales del marketing actuales.

Componentes de marketing de IA

La IA ayuda a los especialistas en marketing a conectarse con sus consumidores. Los siguientes elementos del marketing de IA comprenden las soluciones más excelentes de la actualidad que nos permiten cerrar la brecha entre las grandes cantidades de datos de clientes que se recopilan y los próximos pasos viables que se pueden utilizar para futuras campañas:

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático se aplica a algoritmos informáticos que pueden analizar información y mejorarla automáticamente a través de la experiencia. También está impulsado por inteligencia artificial. Los dispositivos que influyen en el aprendizaje automático examinan nueva información en datos históricos relevantes que pueden informar qué decisiones se basan en lo que ha funcionado o no en el pasado.

Big Data y análisis

La llegada de los medios digitales ha provocado una afluencia de big data, brindando a los especialistas en marketing oportunidades para comprender sus acciones y atribuir valor con precisión en todos los canales. Esto también ha llevado a una sobresaturación de datos, ya que muchos especialistas en marketing se topan con la definición de qué conjuntos de datos vale la pena acumular.

Soluciones de plataforma de IA

Las soluciones eficaces impulsadas por IA equipan a los especialistas en marketing con una plataforma líder para gestionar las grandes cantidades de datos recopilados. Estas plataformas pueden generar inteligencia de marketing valiosa para su público objetivo, de modo que pueda tomar decisiones basadas en datos sobre cómo llegar mejor a ellos.

Desafíos del marketing de IA

El marketing moderno depende de una comprensión profunda de las necesidades y prerrogativas del cliente y luego actuar en base a ese conocimiento de manera rápida y efectiva. La capacidad de tomar decisiones en tiempo real basadas en datos ha llevado a la IA al primer plano para las partes interesadas en el marketing.

Sin embargo, los equipos de marketing deben ser prudentes a la hora de determinar cómo incorporar mejor la IA en sus campañas y procedimientos. La evolución y el uso de herramientas de IA aún se encuentran en las primeras fases. Por lo tanto, existen algunos desafíos que se deben tener en cuenta al aplicar la IA en el marketing.

Tiempo de formación y calidad de los datos

Las herramientas de inteligencia artificial no saben automáticamente qué pasos seguir para lograr los objetivos de marketing. Necesitan tiempo y capacitación para comprender los objetivos organizacionales, las preferencias de los clientes, las tendencias históricas, el contexto general y la experiencia. Requiere tiempo y análisis predictivos, pero también implica garantías de calidad de los datos.

Supongamos que las herramientas de marketing de IA no están entrenadas con datos de alta calidad que sean precisos, oportunos y representativos. En ese caso, el dispositivo sacará conclusiones menos que óptimas que no reflejan los deseos del consumidor, disminuyendo así el valor.

Privacidad

Tanto los clientes como los organismos reguladores están analizando cómo las organizaciones utilizan sus datos. Los equipos de marketing deben garantizar que utilizan los datos de los clientes de forma ética y respetar estándares como el RGPD o arriesgarse a fuertes multas y daños a la reputación. A menos que las herramientas estén programadas con precisión para observar pautas legales precisas, pueden exceder lo aceptable al utilizar datos de los consumidores para la personalización.

Mejores prácticas de implementación

Debido a que el marketing de IA es una herramienta más nueva, no se han establecido las mejores prácticas tradicionales para dirigir las implementaciones iniciales de los equipos de marketing.

Adaptarse a un panorama de marketing cambiante

Desde que apareció la IA, hemos sido testigos de una disrupción en las operaciones de marketing diarias. Los especialistas en marketing deben evaluar qué empleos se reemplazarán y cuáles se crearán.

Análisis predictivo en IA

También es importante comprender cómo se utiliza el análisis predictivo en la IA. Una vez combinadas con la IA, la observación de estos sistemas avanzados representa la clave para realizar pronósticos más oportunos y precisos en el futuro.

En general, el análisis predictivo existe para mejorar todos los procesos con la ayuda de datos históricos y aprendizaje automático. En esencia, es notable que el análisis predictivo incluya modelado predictivo, minería de datos y aprendizaje automático, que son todas técnicas estadísticas. También utiliza estadísticas actuales e históricas para predecir o estimar resultados futuros.

Para aquellos que no están seguros de si el análisis predictivo es parte de la inteligencia artificial o no, deben tener en cuenta que es un subconjunto de la IA, conocido como un método basado en estadísticas que se utiliza para realizar registros y suposiciones. El objetivo principal es predecir la probabilidad de un resultado futuro determinado.

Si se pregunta si la inteligencia artificial y el análisis predictivo son lo mismo, hay una diferencia clave. El sistema de inteligencia artificial hace suposiciones, luego prueba y aprende de forma autónoma, mientras que el análisis predictivo se conoce como el análisis de datos históricos y datos externos existentes que busca y encuentra comportamientos y patrones.

Inteligencia artificial en marketing digital

Cuando se trata de IA, o inteligencia artificial en el mercado digital, es esencial comprender que la IA permite a todos los especialistas en marketing personalizar las comunicaciones individuales entre ellos en lugar de los grupos objetivo genéricos en los que confiaban todos los profesionales del marketing en el pasado.

La IA en el marketing online es una tecnología que funciona prediciendo el comportamiento de un cliente basándose en inteligencia, aprendida de cómo interactuaban las marcas anteriores en general. Para aquellos que se preguntan cómo cambiará la inteligencia artificial el futuro del marketing digital, tenemos algunos pronósticos, aunque el impacto positivo ya se puede ver.

En primer lugar, la inteligencia artificial en el marketing digital es evidente en este momento. Aumenta la productividad de tal manera que los algoritmos de IA automatizan una gran cantidad de trabajos que resultan monótonos. Ayuda a mejorar la productividad y ahorra tiempo y dinero a las personas.

Con la IA en el marketing online también puedes obtener conocimientos más profundos. Los algoritmos de inteligencia artificial son capaces de pronosticar los objetivos de la empresa y sus compras y decisiones. No olvide también el marketing eficaz, donde la IA ayuda a las empresas a eliminar las conjeturas.

Como líder empresarial o tomador de decisiones empresariales, saber cuándo y cómo adoptar tecnologías emergentes puede parecer una tarea formidable. La Inteligencia Artificial (IA) es una de esas tecnologías y ocupa un lugar único en el mercado tecnológico emergente en general. Se estima que para 2021, 80% de todas las tecnologías emergentes tendrán Fundamentos de la IA. En pocas palabras, si desea invertir para llevar su empresa al siguiente nivel, debe involucrarse con la IA. Pero, ¿cómo deberían los líderes empresariales abordar la IA? Vamos a ver.

Es hora de invertir en IA

Ahora estamos firmemente en la era de la IA e ignorarla ya no es una opción. Empresas de todos los tamaños están implementando soluciones de inteligencia artificial para obtener una mayor eficiencia, productividad y mayores ingresos. Según una investigación de Gartner, solo 4% de empresas en 2019 habían adoptado la IA. Solo un año después, 14% de empresas han implementado IA, y otros 23% tienen la intención de implementarla en los próximos 12 meses. Esto muestra un patrón claro; Más empresas que nunca están invirtiendo en IA. Las empresas que no invierten pronto corren el riesgo de quedarse atrás y no poder seguir el ritmo de sus competidores.

Determinar el "por qué"

Las tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y la ciencia de datos no solucionarán mágicamente los problemas ni mejorarán su negocio por sí solas. Son herramientas que deben utilizarse para mejorar su situación actual. Cuando considera implementar soluciones de inteligencia artificial, debe determinar por qué las desea. ¿Tiene un objetivo específico en mente? Por ejemplo, ¿quiere ampliar su comunicación con los clientes más allá de su horario de atención? ¿O reducir los tiempos de respuesta y disminuir la carga de su personal de servicio al cliente? Si es así, un chatbot es una excelente inversión.

Concéntrese en las áreas donde puede generar un impacto significativo rápidamente

La IA tiene algunas capacidades realmente impresionantes, pero no es necesario hacerlo todo a la vez. Si está comenzando su viaje hacia la IA, es mejor centrarse en las áreas de su negocio que pueden ver las mejoras más notables de la IA pero con poco esfuerzo. La automatización robótica de procesos simple puede mejorar enormemente la eficiencia y reducir los costos laborales en varios departamentos, y es fácil de implementar. Otro ejemplo es el componente de calificación crediticia que puede automatizar completamente el proceso de suscripción y reducir el riesgo al tiempo que aumenta las tasas de aceptación. Estas y otras soluciones simples de IA son un excelente punto de partida.

Incorpore a los empleados más entusiasmados

Según un estudio de Microsoft, 67% de ejecutivos y 59% de empleados encuestados están abiertos a experimentar con la IA. Esto muestra un claro interés y entusiasmo en torno a la IA en nuestros lugares de trabajo. Si desea implementar soluciones de IA con éxito, debe fomentar este interés. ¿Cómo haces esto? Interactuando con los empleados más entusiasmados con la IA. Estos empleados serán sus promotores de la IA y harán que sea mucho más fácil impulsar el cambio.

Utilice la democratización de la IA en su beneficio

En una sociedad democrática, todas las personas y sus puntos de vista están representados. Entonces, si algo se democratiza, todas las personas podrán experimentar los beneficios de un recurso (en este caso, la IA). Actualmente existe una gran escasez de habilidades en lo que respecta a las ciencias de datos, lo que dificulta que las empresas se familiaricen con sus datos. Sin embargo, no todo son malas noticias. Existen toneladas de algoritmos de IA gratuitos o asequibles que puede utilizar para obtener una comprensión más profunda de sus datos.

¿Es usted constructor o comprador?

Debes elegir dos opciones cuando decidas implementar la IA; ¿Quiere comprar una solución de IA prediseñada o crear la suya propia? La mayoría de los expertos coinciden en que comprar un algoritmo prediseñado es la forma más sencilla de iniciar procesos de IA. Las aplicaciones de IA prediseñadas son rápidas de implementar, generalmente más baratas y el mantenimiento es más fácil y menos costoso. Sin embargo, a menudo este tipo de soluciones no están diseñadas para abordar exactamente su problema, pueden tener una funcionalidad limitada y, al final, volverse inútiles cuando se da cuenta de que necesita análisis únicos. En este caso, crear sus propios análisis es la única forma correcta de proceder.

Los datos como mentalidad

Los datos desempeñan un papel integral a la hora de guiar el futuro del negocio, particularmente con la inteligencia artificial y el análisis. Es esencial que todos los empleados comprendan bien los datos y cómo se pueden aprovechar para obtener información útil. Esto se aplica a empleados de todos los niveles, desde empleados de rango inferior hasta empleados de C-Suite. Todos deben comprender los datos en un nivel básico, y algunos empleados deben tener una comprensión más profunda de ellos para que la empresa tenga éxito en la adopción de la IA.

Sea deliberado e intencional en su enfoque de la ética

Algunas empresas se entusiasman demasiado con las capacidades de la IA y el aprendizaje automático y se olvidan de la ética. La confianza ha sido durante mucho tiempo un problema en la IA, especialmente en lo que respecta a la adopción de la IA en los negocios. Muchas personas desconfían de la IA y, por lo tanto, quieren limitar su exposición a ella. Una forma de superar esto es ser deliberado e intencional en su enfoque de la ética. Recuerde establecer un conjunto claro de ética y compromisos en torno al uso de la IA en su negocio. Los estudios han demostrado que las empresas que hacen esto superan a las que no lo hacen.