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IA
A partir de la gran cantidad de definiciones que se han presentado sobre la inteligencia artificial, Marco Dehnert y Paul A. Mongeau compilan las siguientes:
La visión de IA múltiple considera que, en lugar de tratarla como una máquina pensante, la IA puede diseñarse para tener inteligencias múltiples, como las que tienen los humanos, para diferentes tareas ordenadas. Según la dificultad con la que la IA puede abordarlas, existen inteligencias mecánicas, de pensamiento y de sentimiento (Huang y Rust 2018; Huang et al. 2019).
REFERENCIAS
CITA DE CITA
Los sistemas de IA pueden utilizar reglas simbólicas o aprender un modelo numérico, y también pueden adaptar su comportamiento analizando cómo el entorno se ve afectado por sus acciones anteriores
Ming-Hui Huang y Roland T. Rust conceptualizan la IA como: 4. El uso de maquinaria computacional para emular capacidades inherentes a los humanos, como realizar tareas físicas o mecánicas, pensar y sentir.
La IA mecánica está diseñada para automatizar tareas repetitivas y rutinarias. Por ejemplo, la teledetección, la traducción automática, los algoritmos de clasificación, los algoritmos de agrupamiento y la reducción de dimensionalidad son algunas de las tecnologías actuales que pueden considerarse IA mecánica.
La IA pensante está diseñada para procesar datos para llegar a nuevas conclusiones o decisiones. Los datos normalmente no están estructurados, la IA es buena para reconocer patrones y regularidades en los datos, por ejemplo, minería de texto, reconocimiento de voz y reconocimiento facial. Para el aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo por capas son algunos de los métodos actuales mediante los cuales la IA mental procesa datos. IBM Watson, los sistemas expertos y los sistemas de recomendación son algunas aplicaciones actuales para la toma de decisiones.
La AI sintiente está diseñada para interacciones bidireccionales que involucran a humanos y/o para analizar sentimientos y emociones humanas. Algunas tecnologías actuales incluyen análisis de sentimientos, procesamiento del lenguaje natural (NLP), tecnología de texto a voz, redes neuronales recurrentes (RNN), chatbots para imitar el habla humana, agentes virtuales incorporados e incorporados para interacciones humanas y robots con hardware personalizado para detectar señales afectivas (McDuff y Czerwinski 2018).
SEO es la sigla en inglés de Search Engine Optimization que se traduce como optimización de la ingeniería de búsquedas, es decir, el conjunto de acciones que ayudan a generar tráfico de visitantes que llegan a tu sitio web y redes sociales de forma natural u orgánica, sin pagar publicidad. Una de las estrategias del SEO es el SEM. SEM es la sigla en inglés de Search Engine Marketing, en español marketing de búsquedas, que hace referencia al análisis de las palabras que utilizan las personas cuando buscan información de interés para tu negocio y/o contenido. Para ejecutar la estrategia SEM existe la táctica SERP. SERP es la sigla en inglés de Search Engine Results Pages, en español ingeniería de páginas para resultado de búsquedas que es una actividad de textos clave para la optimización de los contenidos que publicas, apropiados para los motores de búsqueda.
Julie Atherton (15/08/2023) presenta 5 consejos para convertirse en un líder de LinkedIn, la plataforma B2B líder en reclutamiento, construcción de marca y venta social, con más de 950 millones de perfiles profesionales y 63 millones de empresas.
Ahorrar tiempo con las nuevas herramientas de LinkedIn como las publicaciones programadas, seguimiento entre páginas de empresas y sugerencias de publicaciones sobre temas, personas y negocios.
Mezclar los medios con video y audio de 6 a 15 segundos para obtener más vistas y más clics, hacer pruebas de combinación de color, personalizarlos con personas y botones de llamada a la acción al principio o sesiones de preguntas y respuestas en audio.
Integrar la actividad personal y de la empresa para construir relaciones significativas y crear conciencia de marca bajo el principio “las personas les compran a personas”, es clave crear un programa para los perfiles de los empleados.
Aumentar el índice de ventas sociales (SSI) analizando su desempeño con otros perfiles y comprender la resonancia del contenido. Entre más alto el índice, mejor. Mejore sus decisiones para crear una imagen profesional más eficiente y encontrar conexiones significativas.
El Instituto de Marketing Digital (19/07/2023) compartió siete tácticas para obtener excelentes reseñas de clientes. Las opiniones y los comentarios positivos generan confianza porque ofrecen una prueba social, se viralizan muy rápido y pueden llegar a generar ventas, hoy son parte de las estrategias boca-oreja.
¿Quieres volverte viral, darte a conocer, que se corra la voz y llegar a más personas?
¿Quieres obtener el apoyo y el respaldo de tus clientes?
¿Quieres desarrollar relaciones y conexiones de largo plazo con tus clientes?
¿Quieres tener la información clave de tu negocio al día y disponible para los clientes potenciales?
¿Quieres convertirte en la opción preferida de los clientes potenciales?
¿Quieres tener más ventas o una mayor respuesta de tu audiencia?
¿Por qué es importante el marketing digital para los negocios?
Lee las razones por la cuales Linkedin considera que los negocios deben contar con una estrategia digital que complemente su marketing para seguir vigentes en el mercado.
Reid Blackman (14/08/2023) expone cuatro problemas causados por la implementación de los modelos básicos de la IA generativa en las organizaciones y su número infinito de usos posibles como en el diagnóstico médico o la consultoría financiera para inversiones.
El autor explica, cómo gestionar el riesgo que supone el uso de este avance tecnológico, cuando todos quieren implementar la inteligencia artificial, pero no saben cómo, cuándo, dónde o porqué. Así mismo, recomienda no prohibir su uso, como en Samsung que prohibió el uso de ChatGPT porque los empleados cargaron información confidencial que después se filtró. En la práctica controlar su uso es imposible, lo mejor es educar a las personas.
La IA presenta una serie de riesgos éticos que van desde la extinción de la humanidad hasta la eliminación de los puestos de trabajo que ha vuelto a poner de moda hablar sobre la responsabilidad social corporativa. Para las organizaciones la IA generativa implicar riesgos éticos,
reputacionales, reglamentarios y legales.
O de la caja negra cuando arroja resultados sesgados, discriminatorios o falsos que parecen confiables, promovido por el sesgo de automatización, es decir, confiar en los resultados de un programa. Actualmente no se puede automatizar la verificación de información, esto debe hacerse de forma manual; si la organización cuenta con protocolos para la debida diligencia y un comité de auditoría, podría implementarse correctamente.
Surge cuando la organización que implementa la tecnología toma la original del creador y la adapta para su negocio. Lo cierto es que nadie puede explicar como la IA ofrece ciertos resultados, o como fueron las etapas del proceso de creación. En este orden de ideas, la organización debe evitar ubicarse cerca de la delgada línea entre lo que es ético y lo que no.
Tiene su origen en el diseño de la tecnología misma porque el sistema debe crear textos a partir de la predicción y probabilidad en el uso de las palabras correctas para presentar un razonamiento coherente a la conversación. Es decir, te dice lo que quieres escuchar, mas no la verdad relacionada a una realidad. Las organizaciones no podrán reemplazar aquellas personas en roles deliberativos porque la intervención humana en las relaciones sigue siendo fundamental.
O los patrones oscuros en los discursos de venta que buscan influir en las emociones; no se recomienda enseñarle a un “bot” a engañar o manipular porque a gran escala se pierde la confianza del mercado y es éticamente incorrecto.