Category: Big Data e Inteligencia Artificial
Hoy en día, las empresas optan por añadir más proyectos basados en Inteligencia Artificial o Aprendizaje Automático (Machine Learning). Durante 2019, una empresa en promedio desarrolla hasta 4 proyectos en estas áreas y se prevé que en 2022 pasarán a desarrollar 35 proyectos de media anual. Un claro ejemplo de esta evolución en la Inteligencia Artificial son los asistentes virtuales como Siri, Alexa, Google Home, etc. Y también Facebook, ya que hace poco demostró que su asistente de IA (Aloha) desarrolla su propio lenguaje para comunicarse. Pero, ¿qué avances y tendencias experimentaremos en los próximos años? Repasamos algunos sectores en los que la IA puede cambiar el modo de entender o hacer las cosas.
1. Selección de empleados
La IA podrá recoger y elaborar una gran cantidad de datos para así encontrar a la persona con las características ideales para desempeñar un puesto laboral.
“Este software por lo general trabaja de dos modos: identifica los CVs más prometedores entre lo que puede parecer una avalancha inmanejable, o amplían la red de modo tal que los empleadores puedan encontrar un grupo de candidatos más diverso que el que hubieran elegido solos” – explicó Ted Greenwald, editor del diario Wall Street Journal.
Además del claro ahorro de esfuerzo para las empresas a la hora de elegir candidato para un puesto, los trabajadores podrán realizar un trabajo para el cual están realmente cualificados, de tal forma que se sentirán realizados y serán más productivos.
2. Creación de medicina personalizada
Gracias al Big Data, los médicos podrán adaptar el tratamiento a cada paciente, ya que tendrán acceso a todos los datos del historial médico.
De esta forma se obtendrán mejoras considerables como la optimización del almacenamiento de datos, mejora de la gestión clínica, favorecer la investigación, reducir costes, adelantar soluciones, prevenir posibles problemas, mejorar la coordinación de la atención del ciudadano, luchar contra los fraudes y abusos y la reducción de ineficiencias administrativas clínicas.
Esta debería ser la principal meta de la sanidad, de esta forma obtendría una mayor calidad. Además, las aseguradoras privadas conseguirían notables ventajas competitivas respecto las otras aseguradoras, claro ejemplo es el de Sanitas y su nueva app.
¿Te interesan los beneficios del Big Data en la sanidad? Te invitamos a leer este post
3. Composición automática de música
Se podrá componer música de todo tipo de melodías. Ya existen herramientas para componer melodías personalizadas. Inmamusys es un software desarrollado por los investigadores Miguel Delgado, Waldo Fajardo y Miguel Molina de la Universidad de Granada, España. Este software es capaz de componer música emotiva gracias al uso de técnicas y características de la inteligencia artificial.
Aunque aún la idea de que existan robots compositores queda muy lejos no hay que subestimar el fuerte desarrollo de las nuevas tecnologías.
4. Asistente Virtual
A través del reconocimiento de voz, patrones de rostro y huellas dactilares un agente virtual sería capaz de identificar tu identidad para acceder a cualquier lugar. ¿Cuál es el problema? Sería una de las tecnologías más costosas de implementar en el mundo.
La compañía Nuance Communications lanzó el primer asistente virtual con seguridad biométrica multifactor integrada llamada NINA ID 2.0 que puede identificar a las personas por el sonido de su voz o un “selfie”.
5. Ahorro de energía gracias a la domótica
Gracias a la capacidad de la Inteligencia Artificial de aprender patrones se podrían ejecutar acciones de manera rutinaria como por ejemplo abrir las cortinas a la hora de despertarse, poner música, o ajustar la temperatura del hogar a la hora de llegada del trabajo de los inquilinos, etc.
Además supondría un ahorro de energía al contar con sensores de movimiento a la hora de encender y apagar luces, modificar la intensidad de luz según la hora, y mucho más.
Esta es una de las tendencias con más desarrollo dentro de la Inteligencia Artificial y la robótica.
6. Bitcoins y Blockchain
Similar a un libro de registro virtual, el Blockchain es una base de datos de transacciones creadas para asegurar el uso de monedas virtuales, el bitcoin. Gracias a la tecnología tras el Blockchain no es posible el uso de una moneda más de una vez. De esta forma se asegura la transparencia y la seguridad de las transacciones.
Esta herramienta resuelve el problema del mercado financiero: los activos se registran, se mantienen al día y se ponen a disposición de los reguladores, con lo que se debe modificar toda la industria. El Blockchain plantea una gran revolución no solo en nuestra economía, sino en todo tipo de ámbitos.
7. Vehículos con autonomía
Los coches sin conductor tendrán un impacto en el rendimiento de los fabricantes de automóviles y la planificación del tráfico en las ciudades y carreteras. Los fabricantes de automóviles compiten en una carrera por lanzar el primer vehículo autónomo.
El plazo propuesto es 2020 pero la producción masiva de vehículos se prevé a partir del 2025 debido al precio inaccesible que tendría para el público objetivo. Para entonces la esta tecnología tendrá un precio más moderado. Actualmente Telsa y Google tienen la tecnología que permite conducir un coche de forma automática sin intervención humana.
8. Enseñar y aprender
La realidad virtual, la robótica educativa, los sistemas de tutoría inteligente y aprendizaje online o la analítica del aprendizaje como las tecnologías ocuparán un lugar destacado en las aulas en unos años.
Un claro ejemplo es Duolingo, una app enfocada en el aprendizaje de lenguas extranjeras. Puede detectar errores en el habla, corrige y ayuda a progresar el ritmo del estudiante. La realidad virtual permitirá sumergirse y explorar asignaturas de varias disciplinas sin necesidad de moverse.
En un futuro próximo no será extraño encontrarse una máquina trabajando codo con codo con un científico o de pinche acompañando al chef de un restaurante. Cuesta creer la capacidad de la Inteligencia Artificial para cambiar el rumbo al que estamos acostumbrados hacia un nuevo desarrollo.
Tras lo que hemos recopilado de lo que ha sucedido en el mundo del marketing digital durante este 2019 y lo que hemos podido averiguar de los próximos avances, os traemos las que creemos serán las principales tendencias del Marketing Digital para el próximo 2020.
En el medio digital aparecen nuevas redes que surgen día a día, proporcionando diversas formas de ampliar las fronteras de la marca. Lo más importante de todo es estar al día de las innovaciones y por supuesto, estar atento a las necesidades del usuario. El principal motor hoy en día son las nuevas tecnologías como la Inteligencia Artificial o el Big Data y esto se refleja en algunas de las tendencias para este 2020:
1. Los usuarios prefieren cada vez más las búsquedas por voz.
Para adaptarse a este nuevo comportamiento es necesario crear contenido en torno a frases semánticas, sustituyendo a las típicas palabras clave. Los altavoces inteligentes son el dispositivo con el crecimiento más acelerado del mundo, estos son usados más para acciones diarias como preguntar por el tiempo que hará durante el día o poner música, en lugar de realizar compras. La creación de contenido de marca específico adaptado a los altavoces inteligentes será la tendencia de los próximos años.
2. Trato personalizado y comunicarse con la marca
La comunicación de masas cada vez tiene menos repercusión. Para que la comunicación entre el usuario y la marca fluya el mensaje debe estar personalizada lo máximo posible. Respecto a la comunicación entre el usuario y la marca, debe ser lo más inmediata posible, para esto muchas empresas se opta cada vez más por el uso de WhatsApp para empresas, Messenger o la más usada, los Chatbots, para responder los mensajes de usuarios, que gracias a la Inteligencia Artificial permite mantener conversaciones personalizadas en tiempo real con sus clientes.
3. Encontrar nuevos productos en las Redes Sociales
Cada vez más usuarios realizan compras a través de las RRSS o gracias a éstas, ya sea porque hayan visto el producto, porque hayan comprado directamente desde la red social o hayan buscado información del producto. Los “shoppable posts” estarán a la orden del día en las publicaciones de las marcas. Básicamente son posts donde aparece información del producto como su nombre y precio, haciendo clic te redirigen a la página oficial donde se encuentra el producto para que puedas comprarlo, funcionan mejor los vídeos cortos que las imágenes.
4. Una imagen vale más que mil palabras
La importancia del vídeo no para de aumentar, por eso es que YouTube cuenta hoy en día con más de mil millones de usuarios activos, cada vez más marcas utilizan este formato para anunciarse. Instagram y Facebook son plataformas ideales para mostrar a los usuarios contenido de vídeo, incluso vídeos en directo.
Por otro lado, el podcast ofrece la ventaja de poder consumirse mientras realizamos actividades. Este formato ayudará a la creación de branded content ya que el usuario concibe este tipo de contenido como más cercano y amigable.
5. Los contenidos interactivos y/o inmersos atraen a los usuarios
Gracias a la Inteligencia Artificial las marcas son cada vez más capaces de crear contenidos que proporcionen a los usuarios mejores experiencias y más personalizadas. Contenidos como los vídeos interactivos, la realidad virtual y la realidad aumentada tienen un gran potencial de éxito, el problema es que las marcas no saben sacar partido de ello. Este tipo de contenido ponen al alcance de las marcas la innovación y la creatividad que les permitirá diferenciarse de la competencia.
En resumen, las principales tendencias del Marketing Digital para este 2020 se centran en sacar partido a las nuevas tecnologías y a la Inteligencia Artificial así como saber qué necesita su target y adaptarse a él, el consumidor.
Por último, te animamos que eches un vistazo a las Tendencias de Marketing Digital que publicamos sobre el 2019.
Desde la llegada de Internet las compañías además de poseer datos internos estructurados y almacenados en Bases de Datos, manejan nuevos datos externos de diversas fuentes procedentes de Internet (redes sociales, noticias, open data, etc) y en formatos poco estructurados (PDF, html, imágenes, vídeos, etc). Estos últimos suponen casi un 80% del total de datos que puede manejar una compañía. A este tipo de datos desestructurados, se le conoce bajo el nombre de dark data (datos oscuros) y su análisis supone todo un reto.
Qué es Dark Data
En muchas ocasiones, para explicar qué es Dark Data (datos oscuros) utilizamos la imagen de un icerberg porque resulta más fácil de explicar y de entender. Observando el iceberg, podríamos decir que aquellos datos que posee una compañía de forma interna y estructura en sus base de datos es aquella información que se conoce y resulta «sencilla» de manejar -la parte del iceberg que se ve fuera del agua-. Por otro lado, toda la información externa de una compañía -datos desestructurados- es la que se desconoce y cuyo manejo es más complicado -la parte del iceberg que está sumergida en el agua-. Este último tipo de datos es lo que se le llama Dark Data (el dato que no se ve) y que, muchas veces, las compañías ni siquiera se dan cuenta del poderoso conocimiento inherente que hay en estos datos.
¿Cómo sacar partido al Dark Data?
El problema inherente al dark data es la inaccesibilidad de los datos y la dificultad para registrarlos y tratarlos. El objetivo de cualquier empresa es identificar oportunidades y en este caso, el Dark Data puede proporcionar información valiosa sobre nuevos clientes y/o negocios, descubrir nuevo conocimiento y tener una ventaja competitiva. Sin embargo, ¿cómo solucionar la desestructuración de datos para tener una ventaja competitiva? ¿cómo sacar partido al Dark Data? Lo podemos conseguir a través del siguiente procedimiento:
- Extracción de datos con analítica avanzada (Business Analytics). Extraer datos de diversas fuentes (redes sociales, sensores, open data, noticias, etc) y, a través de analítica avanzada, extraer la información importante y cruzar los datos para mejorar así la información obtenida. Existen varios tipos de analítica avanzada que os lo contamos en un post anterior: qué es business analytics
- Homogenización de los datos. Sirve para llevar a cabo la limpieza de datos y consiste en separar la información en diferentes campo y unificar criterios para un mejor manejo y análisis de los datos. Como resultado obtendrás una estandarización o clasificación de la información extraída.
- Enriquecimiento de los datos. Incorporar nuevos datos o datos internos ya existentes a los datos extraídos del Dark Data para así «enriquecerlos» (por ejemplo, incluir información geográfica, datos de clientes, etc)
Antes del auge Big Data e Inteligencia Artificial (IA), las técnicas de marketing se sostenían en «casi conjeturas» gracias a las investigaciones de mercado offline pero que no siempre reflejaban lo que realmente querían los consumidores al 100%. De ahí que digamos «conjeturas», como una aproximación o estimación probable. Sin embargo, actualmente, gracias a las nuevas tecnologías inteligentes y al mundo Social Media, las marcas pueden eliminar estas «conjeturas» e incorporar comentarios reales de los consumidores a sus estudios de mercado para obtener una ventaja competitiva.
Por otro lado, existe una nueva generación, los Millennials, que están acostumbrados a trabajar con bots desde realizar una queja a través de chatbots hasta tener «meets» con bots (ej. citar a un coche Uber). Por lo que no sorprende que esta generación quieran que estos bots los ayuden a elegir un atuendo, un coche o una escapada de fin de semana. Ya sean recomendaciones de Amazon impulsadas por la Inteligencia Artificial que revolucionan la cadena de productos o que toda la industria publicitaria se ajuste a los algoritmos de Google y Facebook, que la Inteligencia Artificial ha estado moldeando el espacio online más que cualquier otra tecnología.
Una nueva generación que requiere nuevas soluciones: IA & Seamless Consumer Experience
La solución es simple de explicar pero difícil de ejecutar: hacer que la experiencia de consumo online sea tan parecida como estar en una tienda física o frente una persona real. El ingrediente que falta aquí es una voz: una voz en sentido figurado, que los consumidores deben escuchar sus deseos y necesidades; una voz en sentido literal, que los consumidores deben poder usar el lenguaje para dirigir su experiencia de compra; y una voz en sentido práctico, que las marcas deben utilizar un tono claro.
Un ejemplo claro de todo esto es Starbucks. La app de la compañía -en EE.UU- permite a los clientes usar su propio «Natural Language» para hacer su pedido antes de llegar a la tienda. Como Starbucks sabe, la idoneidad es clave, y el Procesamiento del Lenguaje Natural permite que los pedidos sean personales y fácil de hacer.
A este tipo de soluciones se les llama Seamless Consumer Experience. Se trata de un concepto focalizado en el usuario y cuyo objetivo es hacer que éste obtenga su experiencia en el consumo de un producto o marca de forma sencilla, transparente y sin interrupciones (ej. colas de espera).
La Inteligencia Artificial no va a reemplazar a las personas, pero debería ayudarnos a trabajar de manera más efectiva y eficiente. Por ejemplo, cuando el consumidor interactúa con un agente virtual, es fácil infundirle una tonelada de información personal sobre él, y puede actuar sobre esa información rápidamente. Si se le proporciona esta misma información a un agente call center, solo hay una cantidad de datos que pueden procesar sin dejar de responder al cliente.
Por tanto, estas tecnologías inteligentes puede ayudar a personalizar y abordar las preocupaciones individuales de manera mucho más rápida y eficiente que las personas, y los escenarios más complejos serán aquellos en los que comience a buscar la intervención humana en combinación con la Inteligencia Artificial. Todo el mundo quiere una interacción fácil, sin fricciones, similar a la de Amazon, Starbuck, … y eso se está convirtiendo rápidamente en una apuesta para las expectativas de los clientes. La IA puede ayudar a que las empresas lleguen allí donde el ser humano no puede.
Tanto la Inteligencia Artificial, Procesamiento del Lenguaje Natural, Machine Learning… son, probablemente, las tecnologías más predominantes en la actualidad ya que la mayoría de las marcas se centran en mejorar la experiencia del cliente (customer experience), crear interacciones con el cliente más fluidas y sin problemas (seamless) y optimizar sus resultados.