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Qué aportarán la IA, el big data y la ciencia de datos al marketing en 2019?

Lectura de 4 minutos | Marzo de 2019

Hoy en día, hay más puntos de datos sobre los consumidores, tanto colectiva como individualmente, que nunca antes. Y lo que es más importante, las capacidades de aprendizaje automático (ML) y de inteligencia artificial (AI) son cada vez más sofisticadas, lo que aumenta la capacidad de los profesionales del marketing para activar esos datos de nuevas maneras.

Muchos profesionales del marketing saben que estas tecnologías cambiarán su trabajo, pero aún no está claro qué cambiará exactamente y a qué velocidad. Para tener una idea de cómo será el camino a seguir, pedimos a algunos de nuestros científicos de datos que compartieran lo que creen que serán las mayores tendencias para el futuro cercano.

Los científicos mejorarán su capacidad para enseñar a los ordenadores a comprender el lenguaje con precisión.

Este año veremos avances significativos en la forma de modelar y procesar el texto. En los círculos del procesamiento del lenguaje natural (PLN) se está produciendo un acalorado debate sobre la fragilidad de algunos de los modelos de mayor éxito en este campo y sobre cómo manipulaciones muy sencillas del texto pueden hacer que se rompan de forma embarazosa. Actualmente, los mejores modelos sólo son capaces de memorizar patrones elaborados, y no estamos ni cerca de un modelo que pueda comprender realmente el texto. Por lo tanto, espero que se investigue mucho en este ámbito, y soy optimista en cuanto a que empezaremos a leer sobre las formas en que se puede introducir e incorporar el "sentido común" a nuestros modelos.

- Michael Morgan, científico jefe de datos, Nielsen

La importancia de los datos limpios y de calidad será cada vez mayor.

Creo que veremos una mayor atención a la búsqueda de formas innovadoras de complementar y mejorar los datos de entrenamiento de las "redes neuronales" (por ejemplo, los sistemas informáticos que siguen el modelo del cerebro y el sistema nervioso humanos. Estos tipos de modelos sólo pueden ofrecer resultados tan buenos como los datos que se introducen. Por tanto, creo que veremos un mayor enfoque en el aumento eficiente de la calidad y la cantidad de estos conjuntos de datos.

- Jessica Brinson, científica de datos senior, Nielsen

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se convertirán en diferenciadores clave para las empresas que buscan desbloquear el crecimiento.

Algoritmos más sofisticados, un talento de ciencia de datos más fuerte y un volumen de datos cada vez mayor permitirán a las empresas utilizar el ML y la IA en 2019 como diferenciadores clave y desbloquear más valor que nunca.

Dentro de cinco años, la conversación en torno a la ciencia de los datos y la IA avanzará hacia cómo desarrollar habilidades de resolución de problemas complejos a partir del desarrollo de herramientas y algoritmos. Además, los algoritmos y el software serán más fáciles de usar y se democratizarán para la población que no se dedica a la ciencia de los datos.

- Avi Jain, Director Regional de Ciencia de Datos, Nielsen

La capacidad de recopilar datos en línea será más difícil y fragmentada.

A medida que los navegadores de Internet empiezan a bloquear las cookies de terceros, los proveedores de plataformas de gestión de datos (DMP) empezarán a enfrentarse a retos a la hora de recopilar datos en línea. Los profesionales del marketing descubrirán que las DMP individuales no podrán ofrecer la misma cantidad de datos con el mismo nivel de precisión que antes. Esto afectará en gran medida a la capacidad de los profesionales del marketing para dirigir y segmentar sus audiencias con precisión. Mientras tanto, los proveedores de DMP buscarán soluciones que les permitan compensar esta pérdida de datos.

- Pengfei Yi, Director de Ciencia de Datos, Nielsen

Las empresas exitosas invertirán significativamente en soluciones respaldadas por la ciencia de datos

La digitalización está alterando el enfoque tradicional del marketing, creando un panorama más dinámico y fragmentado. Como resultado, las empresas de bienes de consumo empaquetados (CPG) en particular están viendo una presión añadida para actuar con mayor rentabilidad. Los responsables de marketing de CPG están dando más importancia a las soluciones en tiempo real, a la relevancia y a la velocidad que al diseño robusto e ideal. También buscan enfoques ágiles e innovadores para proporcionar una visión total del mercado, y las empresas recurrirán cada vez más a la ciencia de los datos para abordar y resolver estos desafíos.

Se espera que la cantidad de datos digitales que generan los consumidores se duplique cada año en el futuro, y las empresas que quieran navegar por este diluvio digital invertirán en técnicas digitalizadas para capturar y medir los datos. También diseñarán soluciones utilizando IA, ML y redes neuronales. Las empresas que incorporen algoritmos de ciencia de datos encontrarán una mayor escalabilidad, eficiencia y podrán avanzar más allá de la corriente de medición convencional.

- Neerja Joshi, Directora de Ciencia de Datos, Nielsen