Inteligencia Artificial y Machine Learning: análogos, pero no idénticos

La gran cantidad de expertos del sector que utilizan los términos inteligencia artificial (IA) y Machine Learning indistintamente es la principal causa de la confusión de estos dos temas complejos e interrelacionados. Por lo general, la IA es un superconjunto de algoritmos y el Machine Learning es un subconjunto.

En pocas palabras, la IA abarca cualquier sistema que pueda llevar a cabo una acción en función de unas normas, así como cualquier sistema que pueda aprender, adaptar y llevar a cabo acciones en función de este aprendizaje. Un ejemplo sencillo dentro del ámbito del marketing sería que “si un visitante descarga este libro blanco, se genera un correo electrónico invitándole a registrarse para el próximo seminario web que se celebrará sobre ese tema”.

La IA cuenta con sistemas basados en reglas establecidos previamente. Los usuarios originales y los programadores codifican de forma rígida estas reglas. Pero las reglas son fijas; no hay aprendizaje. Estos sistemas son “inteligentes” hasta cierto punto, pero los sistemas basados en normas no tienen capacidad de adaptación. Los humanos deben ajustarlos.

El Machine Learning es un mecanismo de adaptación. Los profesionales de Marketing miran los datos o patrones e intentan aprender de ellos. Uno de los principales objetivos del Machine Learning aplicado al marketing es la capacidad de predicción (intentar averiguar qué van a hacer los clientes o clientes potenciales en función de lo que han hecho previamente y de la información que se tiene de ellos). Más concretamente, consiste en intentar reconocer patrones en las acciones previas o actuales de los clientes para predecir lo que van a hacer.

¿Por qué resulta valioso el Machine Learning?

Cuando las empresas utilizan el Machine Learning para predecir algo, pueden centrarse en las variables más importantes y eliminar los “elementos sobrantes” de la información que no sean relevantes. Recordar que la modelación consiste en aprender los procesos subyacentes que generan los datos y los comportamientos. Los profesionales de Marketing pueden utilizar esos datos relevantes para personalizar elementos de las campañas tales como las ofertas y los precios, o animar a clientes actuales o posibles clientes a hacer algo. Incluso pueden utilizar la información para optimizar el inventario.

Existen miles de maneras de hacer una cosa y puede haber muchas “mejores maneras”, cada una con diferentes pros y contras. Por ello los profesionales de Marketing pueden utilizar el Machine Learning para optimizar esa información. Por ejemplo, las técnicas de Machine Learning pueden optimizar la mezcla de canales en función de las conclusiones que estén obteniendo los profesionales de Marketing de sus indicadores clave de rendimiento.

Tener en cuenta lo siguiente: Cualquiera que insista siempre en utilizar solamente un algoritmo de aprendizaje específico o una técnica de Machine Learning para la optimización podrá afectar de manera negativa a los resultados (busque en otro lugar su servicio de asistencia técnica del Machine Learning). Los profesionales de Marketing necesitan detectar qué técnicas funcionan mejor con sus datos actualmente y saber que sus datos pueden y van a cambiar con el paso del tiempo. Lo recomendable es dejar que los datos hablen por sí solos y seleccionar los mejores modelos para esos datos independientemente del tipo. La regresión lineal, por ejemplo, puede resultar fácil de usar y entender, pero no es necesariamente el mejor enfoque posible en todo momento. En el mundo real, la mayoría de los procesos subyacentes no son lineales, por lo que la aplicación de técnicas lineales puede llevar a la solución adecuada para el problema incorrecto. Los profesionales de Marketing necesitan probar múltiples técnicas para encontrar la que mejor funciona para los datos disponibles. Esta tarea no tiene por qué ser manual ni por qué llevar mucho tiempo. Puede realizarse de manera automática, utilizando técnicas de optimización para encontrar el mejor algoritmo, realizar los ajustes necesarios y configurar los parámetros correspondientes.

No obstante, al igual que con la IA, es posible que demasiados profesionales de Marketing piensen que el Machine Learning puede reconocer y predecir las cosas a la perfección, que sea una herramienta válida para todo. Los CMOs necesitan gestionar las expectativas que tienen sobre lo que pueden conseguir con el Machine Learning. Es posible que los datos disponibles no resulten suficientes para crear un modelo que realice predicciones a la perfección. También es posible que tan solo se pueda obtener un 80% de acierto en las predicciones, un dato excelente, si esa es toda la información disponible dentro de los datos. El Machine Learning no va a resolver todos los problemas. Es lo mismo que predecir el tiempo.

¿Cuáles son los usos más comunes del Machine Learning para los profesionales de Marketing?

Los CMOs pueden utilizar técnicas de Machine Learning para aprender lo que esconden los datos, cómo se afectan entre sí los comportamientos y los canales y reconocer patrones del comportamiento de los clientes.

Por consiguiente, uno de los usos más comunes del Machine Learning es la segmentación (no solo para aprender quién está en cada segmento, sino también para saber por qué son diferentes y cuáles son las zonas límite que separan a las personas en diferentes segmentos). Los CMOs pueden utilizar los modelos resultantes para ayudar a descifrar qué acciones, ofertas o contenidos tienen posibilidades de trasladar a los clientes a un segmento u otro. Con ese tipo de información, es posible alcanzar una tremenda cuota de mercado mediante la mejora de la estructura total de la empresa en lo relacionado con la conservación de los clientes existentes y la obtención de otros nuevos.

No obstante, recuerda que aquello que funciona hoy es posible que no funcione de la misma manera mañana. La gente aprende también mediante la adaptación, por lo que existe un cambio dinámico constante. Las modas cambian, las tendencias vienen y van: el mundo es un lugar dinámico. La gente pasa de un segmento a otro o se desplaza del centro de un segmento a sus extremos. Este dinamismo es el motivo por el que resulta tan importante la toma de decisiones en tiempo real. Crear modelos predictivos puede llevar mucho tiempo y es posible que los datos estén obsoletos en el momento en que los CMOs los usen. Lo ideal es que los profesionales de Marketing puedan utilizar el Machine Learning para automatizar el proceso. Es como disponer de un botón que facilita las cosas. Un CMO podría decir: “Eh, mis datos han cambiado o mi enfoque ha cambiado; quiero volverlo a hacer” y, a continuación, pulsar ese botón para, de manera inmediata y automática, obtener un nuevo conjunto de predicciones y modelos. Incluso mejor, sintetizar el proceso de aprendizaje para que vuelva a realizar el aprendizaje automáticamente en función de un calendario o un evento que lo desencadene. Esta automatización permitirá que las operaciones se ejecuten con mayor rapidez y con menos personas implicadas, por lo que los profesionales de Marketing podrán hacer su trabajo de un modo más eficaz.

¿Y ahora qué?

El éxito del Machine Learning depende exclusivamente de la estrategia y los datos que hay detrás. Por ello, los CMOs deben decidir qué es lo que quieren conseguir utilizándolo, qué desean automatizar o mejorar. Es mejor empezar con un proyecto pequeño que permita obtener una respuesta gestionable y resultados rastreables.

También resulta importante minimizar la hiperpaginación de los datos (por ejemplo, el movimiento de datos entre sistemas). Siempre que los CMOs tienen que llevar a cabo múltiples pasos para obtener y preprocesar (por ejemplo, limpiar) los datos necesarios, están perdiendo tiempo, lo cual puede afectar negativamente a la hora de lanzar una solución al mercado de manera puntual. También saldrán perjudicados si disponen de datos de mala calidad. Los CMOs deben asegurarse de que sus datos son de alta calidad, que no incluyen datos duplicados y que sean lo suficientemente significativos como para ofrecer la información que están buscando.

En cuanto los profesionales de Marketing establezcan la estrategia y dispongan de los datos para apoyarla, obtendrán el máximo rendimiento del Machine Learning mediante el uso de la automatización para personalizar campañas de marketing y contenidos y facilitando su uso para los usuarios, por ejemplo, proporcionando scripts o macros.

No olvides que es muy importante gestionar las expectativas. No esperes alcanzar la perfección absoluta, los únicos modelos perfectos con predicciones perfectas se crean en clases de estadística mediante el uso de datos perfectos. No ha de esperarse que el Machine Learning elimine los trabajos de los COMs. En su lugar, va a hacer que resulten más sencillos y que los analistas, los científicos de datos y los CMOs sean más eficaces y efectivos (y que tengan más posibilidades de tener un impacto positivo en la empresa).

Si deseas ampliar la información sobre cómo usar la Inteligencia Artificial y Machine Learning en tus estrategias de marketing no dudes en contactarnos.