Actualízate con nuestra sección de noticias breves sobre marketing, 100% en español, de blogs internacionales que son tendencia.
Breves Noticias Sobre Marketing
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:
- “algoritmo de aprendizaje utilizado para aproximarse a alguna forma de inteligencia que opera dentro de las máquinas informáticas” (Ninness & Ninness, 2020, p. 100). La IA a menudo se divide en general o fuerte, y restringida o débil. La inteligencia artificial general representa tecnologías totalmente agentes, es decir que realizan múltiples tareas simultáneamente que emulan el razonamiento y la inteligencia humanos. Aunque es común en la ciencia ficción, la inteligencia artificial general no existe todavía (Broussard, 2018). La IA existente es limitada, aunque es una tecnología que realiza “tareas computacionales muy específicas mucho más rápido y con mayor precisión que los humanos” (Ninness & Ninness, 2020, p. 102). La adaptación, la automatización y la interacción son aspectos centrales de la inteligencia (Volkel, Schneegass, Eiband & Buschek, 2020).
- “Son procedimientos paso a paso para resolver problemas y tomar decisiones utilizando sistemas basados en software que incluyen, entre otros, algoritmos, aprendizaje automático, redes neuronales artificiales, visión por computadora, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural y robótica” (Russell y Norvig, 2021).
- Sistemas de software y posiblemente también de hardware diseñados por humanos que, dado un objetivo complejo actúan en la dimensión física o digital para: percibir su entorno mediante la adquisición de datos, interpretar los datos estructurados o no estructurados recopilados, razonar el conocimiento, procesar la información derivada de estos datos y decidir las mejores acciones a tomar para lograr un objetivo determinado (Comisión Europea).
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
- Dehnert, M., & Mongeau, P. A. (2022). Persuasion in the Age of Artificial Intelligence (AI): Theories and Complications of AI-Based Persuasion. Human Communication Research, 48(3), 386–403. https://doi.utadeoproxy.elogim.com/10.1093/hcr/hqac006
- Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 49(1), 30–50. https://doi.utadeoproxy.elogim.com/10.1007/s11747-020-00749-9
CITA DE CITA
- Broussard, M. (2018). Artificial unintelligence: How computers misunderstand the world. The MIT Press.
- Huang, M. H., & Rust, R. T. (2018). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, 21(2), 155–172.
- Huang, M. H., Rust, R. T., & Maksimovic, V. (2019). The feeling economy: Managing in the next generation of artificial intelligence (AI). California Management Review, 61(4), 43–65.
- McDuff, D., & Czerwinski, M. (2018). Designing emotionally sentient agents. Communications of the ACM, 61(12), 74–83.
- Ninness, C., & Ninness, S. K. (2020). Emergent virtual analytics: Artificial intelligence and human-computer interactions. Behavior and Social Issues, 29, 100–118. https://doi.org/10.1007/s42822-020-00031-1
- Russell, S., & Norvig, P. (Eds.). (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson
- Volkel, S. T., Schneegass, C., Eiband, M., & Buschek, D. (2020). What is “intelligent” in intelligent user interfaces? A meta-analysis of 25 years of IUI. IUI ’20: Proceedings of the 25th International Conference on Intelligent User Interfaces, 477–487. https://doi.org/10.1145/3377325.3377500
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).
¿Qué significan las siglas SEO, SEM y SERP? Y ¿Por qué son IMPORTANTÍSIMOS para el marketing?
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.
Un buen SEO construye la reputación de una marca en línea.
Conviértete En Un Líder De LinkedIn
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.
5) Crear campañas con micro-influyentes para mercados B2B que amplíen la exposición del negocio en múltiples plataformas.
Siete Tácticas Para Obtener Excelentes Reseñas De Clientes
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.
¿Cómo seleccionar la campaña publicitaria
digital apropiada para tu negocio?
01. Crear.
¿Quieres volverte viral, darte a conocer, que se corra la voz y llegar a más personas?
06. Fidelizar.
¿Quieres obtener el apoyo y el respaldo de tus clientes?
05. Relacionar.
¿Quieres desarrollar relaciones y conexiones de largo plazo con tus clientes?
02. Actualizar.
¿Quieres tener la información clave de tu negocio al día y disponible para los clientes potenciales?
03. Posicionar.
¿Quieres convertirte en la opción preferida de los clientes potenciales?
04. Vender.
¿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.
Cómo Gestionar La IA-nsiedad Generada Por ChatGPT de OpenAI, StableDiffusion , Bing de Microsoft o Bard de Google
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.
El problema de la alucinación
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.
El problema de la responsabilidad compartida
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.
El problema de la deliberación
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.
El problema del vendedor "hábil"
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.