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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. Y lo que es más importante, las capacidades de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) son cada vez más sofisticadas, lo que aumenta la capacidad de los profesionales del marketing para activar esos datos de nuevas formas.

Muchos profesionales del marketing saben que estas tecnologías cambiarán su forma de hacer su trabajo, pero aún no está claro qué cambiará exactamente y con qué rapidez. Para hacernos una idea de lo que nos espera, hemos pedido a algunos de nuestros científicos de datos que nos cuenten cuáles creen que serán las principales tendencias en un futuro próximo.

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

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 campo, y soy optimista en cuanto a que empezaremos a leer sobre las formas en que el "sentido común" puede introducirse e incorporarse a nuestros modelos.

- Michael Morgan, Científico Jefe de Datos, Nielsen

La importancia de unos datos limpios y de calidad irá en aumento.

Creo que cada vez nos centraremos más en encontrar formas innovadoras de complementar y mejorar los datos de entrenamiento de las "redes neuronales" (por ejemplo, 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 eso creo que nos centraremos más en aumentar eficazmente la calidad y cantidad de estos conjuntos de datos.

- Jessica Brinson, Científica Senior de Datos, Nielsen

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

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

Dentro de cinco años, la conversación en torno a la ciencia de 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 datos.

- Avi Jain, Jefe Regional de Clientes de Ciencia de Datos, Nielsen

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

A medida que más y más navegadores de Internet empiecen 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, Ciencia de datos, Nielsen

Las empresas de éxito 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 envasados (CPG) en particular están viendo una presión añadida para rendir con mayor rentabilidad. Los responsables de marketing de CPG dan más importancia a las soluciones en tiempo real, la relevancia y la velocidad que a un diseño sólido e ideal. También buscan enfoques ágiles e innovadores para ofrecer una visión total del mercado, y las empresas recurrirán cada vez más a la ciencia de datos para abordar y resolver estos retos.

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 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 convencional de medición.

- Neerja Joshi, Directora de Ciencia de Datos, Nielsen

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