El mundo de los negocios a menudo usa los términos aprendizaje automático, aprendizaje profundo e inteligencia artificial como palabras de moda intercambiables. ¿El problema? Cada uno es singularmente diferente de sus hermanos. Con tanta terminología que describe diferentes piezas del mismo rompecabezas de IA, es fácil malinterpretar varios componentes.

La IA ha existido durante décadas en los negocios y el gobierno, pero todavía es una adición relativamente nueva en muchos sectores. Las líneas entre ciencia de datos y aprendizaje automático comienzan a difuminarse para aquellos que no están familiarizados con el sector, pero es cada vez más importante para los profesionales entender esta tecnología que está cambiando nuestro mundo.  Obtenga más información sobre bots y AI aquí.

Por ejemplo, Facebook usa AI para escanear fotos (al igual que Google) para unir personas e información con anunciantes. Netflix usa esta tecnología para recomendar la programación e impulsar sus decisiones de contenido. Sería difícil nombrar una marca importante que al menos no esté investigando cómo aprovechar e implementar AI en su modelo comercial.

Antes de buscar soluciones, es útil tener algún conocimiento de la mecánica detrás de esto aparentemente tecnología mágica.

¿Cómo se relacionan el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?

Mi equipo ha trabajado con el aprendizaje automático durante los últimos dos años. De hecho, fuimos de los primeros desarrolladores en construir un AI chatbot – el nuestro se llama ShoutOut – para Google Home. Nuestro bot permite a los usuarios utilizar indicaciones verbales para dictar tarjetas de cumpleaños a sus familiares y amigos en aproximadamente 60 segundos.

Este software se basa en potentes algoritmos de aprendizaje automático. Codificamos nuestro chatbot para reconocer nombres, números de teléfono y mensajes en el lenguaje natural: entiende la jerga y el lenguaje contextual, entre otras cosas. Cuantos más datos del mundo real alimentamos al bot, más comentarios podemos recopilar. Con el tiempo, el software aprende y mejora los resultados que proporciona.

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un poderoso segmento de aprendizaje automático que permite que el software detecte los matices del habla humana, tanto verbalmente como en texto. Según un estudio reciente, el 40 por ciento de las grandes empresas usan PNL para tareas como análisis de datos y servicio al cliente.

Aquí es donde el aprendizaje profundo entra en juego.

Un algoritmo de aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que almacena grandes cantidades de datos y los clasifica en el conjunto de datos correcto. Como tal, el reconocimiento de patrones cae en el cubo de aprendizaje profundo.

Los algoritmos de aprendizaje profundo analizan los datos para tomar decisiones informadas, sirviendo como la base de la automatización. ¿Alguna vez se preguntó por qué Netflix parece predecir los programas que disfrutará con tanta precisión? Esos motores de recomendación se han vuelto tan refinados que más del 80 por ciento de los programas que ven los usuarios en el servicio son por recomendación.

Google AlphaGo Zero es otro gran ejemplo de profundidad aprendizaje. AlphaGo Zero recientemente venció al campeón mundial del antiguo juego chino de Go. Después de derrotar a los mejores del mundo, Zero continuó mejorando jugando juegos contra sí mismo y aprendiendo de esos combates. No solo se lo considera el mejor del mundo, sino que su red neuronal también se está volviendo cada vez más inteligente.

Imagínese que la tecnología no solo transforma el entretenimiento y la competencia, sino que también se aprovecha de todas las industrias. El potencial es ilimitado, siempre que esté listo para abrazar este mundo nuevo y valiente.

Aplicaciones y avances de la inteligencia artificial

¿Aún no está seguro de si necesita subir a bordo del tren de IA? No necesita mirar muy lejos para encontrar numerosos ejemplos de empresas, grandes y pequeñas, que sumergen los dedos de los pies en el agua. Se espera que el gasto global en sistemas de IA alcance $ 46 mil millones para 2020 según un estudio.

HubSpot, el mismo sitio web que está explorando ahora, ha estado invirtiendo en aprendizaje automático e inteligencia artificial. HubSpot adquirió recientemente Kemvi una startup de aprendizaje automático que está desarrollando una plataforma para ayudar a las empresas a entablar relaciones más profundas con clientes potenciales a través del poder de la inteligencia artificial. De hecho, Gartner estima que el 30 por ciento de las empresas utilizará AI en su departamento de ventas para 2020.

Mientras que Google TensorFlow y Amazon Web Services son las principales herramientas de desarrollo que se utilizan en el área de inteligencia artificial, ambas plataformas todavía son bastante complejos. Afortunadamente, los desarrolladores están ocupados creando aplicaciones plug-and-play que bajan la barrera de entrada para los recién llegados a la IA.

Recuerde que sus esfuerzos de IA no tienen que ser demasiado complicados. El mejor lugar para comenzar en términos de automatización son los procesos manuales que exigen un esfuerzo administrativo significativo. Los procesos financieros, la entrada de datos, la detección de fraude y la lealtad de los clientes son solo algunas áreas en las que AI puede marcar una gran diferencia.

Mejor vida a través de la automatización

Al conectar varios sistemas de inteligencia artificial a su empresa, puede reducir costos. aumentar la productividad y convertirse en una empresa más eficiente. Una vez que el aprendizaje automático asume el grueso del trabajo de su equipo, las personas se liberan de tareas mundanas y pueden centrar la energía en la innovación para impulsar el negocio.

En particular, su equipo de marketing apreciará la oportunidad de dedicar más tiempo a la ideación en lugar de tedio. No hay escasez de automatización en marketing, y hay muchas herramientas disponibles para resolver casi cualquier problema.

Los algoritmos de marketing por correo electrónico, por ejemplo, pueden determinar el contenido que más probablemente genere respuestas específicas. Plataformas como Phrasee y Persado permiten a las empresas usar NLP para crear líneas de asunto automáticas, copias corporales y llamadas a la acción.

Estos titulares generados por AI superan a los humanos el 95 por ciento del tiempo y la tasa de interacción del contenido supera a los humanos el 100 por ciento del tiempo. Eso es una mejora exponencial en una sola plataforma de marketing. ¡Imagine el impacto si pudiera desplegar varias herramientas a la vez!

La IA y el aprendizaje automático desbloquearán un nuevo conjunto de herramientas para ayudar a los profesionales del marketing, y a las empresas en general, a crecer y destacarse. La verdadera belleza de las soluciones de inteligencia artificial plug-and-play es la forma en que se complementan entre sí. Debido a su confianza compartida en los datos, estas plataformas se vuelven más inteligentes, más precisas y eficientes a lo largo del tiempo al tiempo que agregan más valor al ciclo comercial. La revolución de la IA está en marcha, pero los avances verdaderamente emocionantes están por venir. Nunca ha habido un mejor momento para explorar la riqueza de posibilidades.

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