Las estrategias de la Inteligencia Artificial van desde los sistemas de recomendación para la compra de productos hasta la oferta de precio predictivo de un servicio en función de su demanda.
Principales tecnologías de Inteligencia Artificial para marketing
IA es mucho más que una tecnología, también reúne algoritmos, códigos y datos que pueden realizar diferentes funciones.
Ahora, comprendamos mejor cuáles son las principales tecnologías de Inteligencia Artificial que se pueden utilizar en el Marketing empresarial, ya que a menudo se utilizan juntas para desarrollar mejores productos, servicios y estrategias.
Machine Learning
Machine Learning significa aprendizaje automático. Según este concepto, las máquinas procesan grandes volúmenes de datos e identifican patrones que generan conocimiento sobre el comportamiento del usuario.
De esta manera, pueden aprender y mejorar continuamente la toma de decisiones, incluso sin ninguna intervención humana.
Deep Learning
Deep Learning es profundizar en el aprendizaje automático. Se basa en redes neuronales, que utilizan algoritmos más complejos para aproximar el funcionamiento de las neuronas y el cerebro humano.
En combinación con el machine learning —que funciona de manera más lineal—este concepto mejora la capacidad de procesar datos y generar inteligencia.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural o natural language processing (NLP) es la capacidad de las máquinas para comunicarse con las personas en un lenguaje humano.
En otras palabras, es el área de la Inteligencia Artificial que se acerca a la lingüística para comprender las expresiones, modismos, jergas, reglas sintácticas, relaciones semánticas y errores cotidianos que hacen que el lenguaje humano sea tan complejo, es decir, un lenguaje desestructurado.Debido a que las computadoras usan un lenguaje estructurado, necesitan algoritmos y sistemas para comprender a los seres humanos y darles respuestas usando el lenguaje natural.
Visión computacional
Es la capacidad de las máquinas para ver como seres humanos. La intención es imitar la visión humana, que puede captar la luz reflejada de un objeto, identificar el entorno que lo rodea, analizar la información y almacenarla en la memoria.
En la visión computacional, las máquinas también son capaces de hacer esto y pueden tomar decisiones inteligentes basadas en lo que ven.