Fundamentalmente, los chatbots se están utilizando en el campo del servicio al cliente, pero también para guiar en el proceso de compra o contratación online mediante su integración en los sites de las marcas. También son útiles en el envío de mensajes comerciales personalizados a través de los chats de redes sociales o aplicaciones de mensajería instantánea. En definitiva, un chatbot se utiliza para interactuar con los usuarios, en sustitución de las personas, en búsqueda de una mayor eficiencia y una atención 24/7 a un menor coste.

Un chatbot no sólo mejora la atención ofrecida al cliente: si se integra adecuadamente en la estrategia de marketing ayudará a la mejora del posicionamiento y al incremento de las ventas. Una óptima programación que favorezca el aprendizaje acerca de los temas sobre los que va a versar la atención al cliente o acerca del proceso de venta, es lo que determinará el éxito. Para ello deberemos contar con los recursos tecnológicos necesarios.

Por otro lado, es importante que el bot sea capaz de comprender lo que los clientes están demandando o cuáles son las carencias de la marca para extraer esa información y poder utilizarla para la mejora de productos, servicios o experiencia de navegación, por ejemplo. Se trata, por tanto, de un trabajo de doble dirección, por lo que es muy importante determinar unos objetivos previos y orquestar la estrategia en base a su cumplimiento.

Chatbots y marketing digital

En cuanto al marketing, el chatbot y las funciones que desempeñe deben ir alineadas con la estrategia y con la imagen de marca, en lo que respecta a tipo de mensajes y tono. Si estamos hablando del envío de mensajes promocionales, debe existir por detrás una estrategia de ventas. También es importante alinear la estrategia en función del canal en el que se incluya, no será lo mismo un chatbot que opera en un comercio electrónico, en donde habrá que hacer un esfuerzo mayor en cuanto al soporte a la venta y un enfoque más específico hacia la conversión, que su utilización, por ejemplo, en un contexto de redes sociales, donde una de las funciones principales consistirá en brindar servicio al cliente de forma ininterrumpida, de modo que será necesario contemplar el chatbot dentro de la estrategia de social media marketing.

Si hablamos de los retos, podemos decir que el principal desafío tiene que ver con poseer unos datos de calidad y cómo estos se integran con el chatbot para ofrecer una experiencia completamente satisfactoria. No olvidemos que el aprendizaje en inteligencia artificial se realiza a partir de datos, por lo que es fundamental que estén bien organizados. Por otro lado, es importante que ofrezcan al cliente una buena experiencia en la conversación, que no se detecte fácilmente que se está hablando con una máquina porque ello suponga un freno en las necesidades que el usuario tiene.

En la medida en la que los chatbots puedan satisfacer la necesidad de respuesta de un usuario, no debería echarse de menos la atención ofrecida por una persona. El hecho de que responda una máquina en un contexto de servicio al cliente no es nada nuevo en atención telefónica, donde el cliente sólo se queja cuando queda atrapado porque la máquina no le entiende o porque, de entrada, entiende que acude con una demanda muy específica y compleja. Si la máquina es capaz de resolver su duda o problema -y el machine learning trabaja para que la inteligencia artificial ofrezca soluciones de forma mas eficiente que las propias personas- el usuario quedará satisfecho. Los grandes avances en inteligencia artificial ya hacen posible unos extraordinarios niveles de aprendizaje por parte de las máquinas. Chatbots bien programados serán capaces de ofrecer respuestas mucho más acertadas de las que, en un momento determinado, pueda ofrecer una persona, más propensa a los olvidos, a los fallos o a dar mensajes ambiguos.

¿Necesita mi empresa un chatbot?

La adopción de chatbots no tiene tanto que ver con si el sector es más o menos tradicional: lo que debe tenerse en cuenta principalmente es cómo de familiarizados están los potenciales clientes con los chats o las aplicaciones de mensajería instantánea, ya que el verdadero freno entre los usuarios es de adopción tecnológica. Da igual el producto o servicio que una marca venda, si sus visitantes web son usuarios de otro tipo de chats, no tendría por qué suponerles un freno interactuar con chatbots.

En este sentido, aquellas marcas con productos dirigidos a los millenials y, sobre todo, a los integrantes de la generación Z, son las que más deben enfocarse a este tipo de tecnología con más urgencia. De hecho, este tipo de usuario mas avanzado es el que busca la presencia continua e inmediatez en la respuesta cuando se comunica con una marca. Esto lo garantizan los chatbots en aquellas compañías que no tienen recursos para contar con un equipo de servicio al cliente 24/7.

Es conveniente que cuenten con un chatbot aquellas empresas que tienen un elevado volumen de consultas de atención al cliente, así como las que creen oportuno guiar a los usuarios en un proceso de compra o contratación online. En este último caso es muy importante, ya que contar con un asistente a la compra puede favorecer en gran medida la entrada del usuario en el embudo de venta y el aumento de las conversiones.

En términos generales, un chatbot ayuda a aprovecharse de los hábitos de consumo de medios digitales: incorporar chatbots en tu estrategia de marketing digital te otorgará una máxima presencia en aquellos lugares en los que se encuentran tus potenciales consumidores, tales como redes sociales o apps de mensajería instantánea. De este modo, será más fácil llegar a ellos de manera proactiva y realizar comunicaciones de marca más efectivas.

Cómo sacar el máximo rendimiento de un chatbot

Los chatbots integrados en la estrategia de marketing digital permiten ofrecer experiencias personalizadas, a partir de datos preexistentes o los que la propia máquina recoge de las plataformas en las que se integran. En ese sentido, el chatbot no sirve únicamente para dar respuesta a una necesidad concreta, sino que también es capaz de hacer sugerencias personalizadas en base a las preferencias o el historial del usuario.

Por la propia naturaleza de los escenarios en los que se integran, los chatbots son capaces de alcanzar una audiencia muy amplia, incluyendo nuevos segmentos demográficos que puede que no estuviesen contemplados inicialmente. Además, es importante estudiar de qué modo el chatbot va a entretener a tus potenciales clientes: cuánto más se prolongue la interacción en el tiempo, mayores serán las oportunidades de ofrecerles contenidos o sugerencias, así como los conocimientos adquiridos por la máquina acerca de dicho usuario.

En ese último sentido, es importante utilizar los chatbots para obtener información sobre los clientes. Sólo entendiendo sus preferencias y necesidades se le podrá ofrecer productos o servicios adecuados a lo que están demandando. Así, se trata de una herramienta muy útil de cara a la optimización de la estrategia de marketing. El envío de notificaciones personalizadas es un hecho posible gracias al aprendizaje y análisis de datos, una ventaja que conviene aprovechar, ya que cuanto más cercano e interesante le resulte el mensaje, más posibilidades existen de que el usuario convierta. Los chatbots permiten guiar al usuario a través del viaje del cliente y ello siempre resultará ventajoso.

La proactividad generada por los chatbots no sólo favorecerá a la imagen de marca, sino que logrará que el usuario se relaciones con la marca más fácilmente. También es posible utilizarlos para renovar la experiencia de cliente en redes sociales, ofreciendo experiencias divertidas y lúdicas que favorezcan las comunicación y mejoren notablemente la imagen de marca.

Dmexco me ha mostrado las tendencias que definirán la industria del marketing y la comunicación en los próximos años. En esta edición se ha hecho mucho hincapié en la fuerza que va a tener la inteligencia artificial, área en la que muchos players han puesto su enfoque.

En esta ocasión me ha llamado la atención que, en el avión, se escuchaba hablar en español. Eso quiere decir que en nuestro país ya existe un interés creciente por la economía digital y que nos estamos dando cuenta de la importancia de estar a la vanguardia tecnológica en un mundo que no para en su carrera hacia el futuro.

Uno de los campos con mayor presencia en la feria, y que es el que mayor repercusión tendrá en la economía digital a medio y largo plazo es el de la inteligencia artificial. El machine learning y cómo gracias a ello será posible ofrecer experiencias personalizadas a los clientes, fue uno de los temas protagonistas. Este aprendizaje por parte de las máquinas será capaz de predecir el valor de un público para una marca específica. Gracias a ello se producirá una transformación radical de la comercialización gracias a un uso de los datos hasta el momento impensable. Por otro lado, la «humachine», como se ha bautizado a la unión entre la creatividad humana y la inteligencia de la máquina, afectará al desarrollo de la sociedad y los negocios de manera determinante.

La inteligencia artificial está cambiando las reglas del juego y va a suponer un extraordinario impacto para la industria de la publicidad. Siri, Alexa, Cortana… todos los grandes prueban ya los límites de la inteligencia artificial con la creación de los asistentes digitales. La ad tech explora ya las maneras de aplicar esta tecnología a la publicidad, con mucho foco en el modo en que se recabarán los datos -con el freno de la privacidad- y cómo se logrará un adecuado ROI.

Siri o Alexa son capaces de entender una pregunta y dar una respuesta adecuada, pero este tipo de tecnología inteligente basada en las búsquedas de voz es sólo el comienzo. El futuro ya está aquí, es hora de comenzar a construir las bases para el éxito y la inteligencia artificial va a jugar un papel fundamental en la industria del marketing digital, sin ingenuidades: Google y Facebook van a concentrar en sus manos casi todo el poder en los próximos años.

En cuanto a la realidad virtual, también ha comenzado a adquirir un gran peso en el campo de la publicidad digital y forma parte indudable de la cuarta revolución industrial. Aspectos como el control gestual o el reconocimiento de voz posibilitará una relación entre el hombre y la máquina revolucionaria. La realidad virtual abre ya nuevos horizontes para muchas industrias, gracias a un abanico innumerable de posibilidades, como construir y fortalecer las conexiones emocionales con clientes.

Tras regresar de Dmexco y hacer esta reflexión, me doy cuenta de que durante dos días he estado viviendo en el futuro. El porvenir se perfila lleno de oportunidades y en Kanlli permaneceremos muy pendientes de por qué caminos discurre esta cuarta revolución industrial con el objetivo de poder impulsar el negocio de nuestros clientes.

El desarrollo de la Inteligencia Artificial es una prioridad entre los grandes jugadores tecnológicos, que se han embarcado en una carrera por conseguir lograr los desarrollos más punteros y posicionarse en un campo que será determinante para el progreso en los próximos años. Gigantes como Microsoft, IBM, Apple, Google o Facebook se han embarcado en extraordinarios proyectos encaminados a la investigación y el desarrollo de máquinas que sean capaces de comportarse como humanos. Para lograr avances innegables en Inteligencia Artificial hacen falta dos cosas: talento y datos, ventajas con las que cuentan de sobra estas grandes compañías.

A pesar de que su aplicación cambiará radicalmente muchas áreas de la economía, entre ellas la industria y la gestión empresarial, o ayudará incluso a tomar decisiones políticas, la parte que a nosotros nos interesa es la que tiene que ver con el marketing digital. ¿Cómo afectará la IA a nuestras estrategias de marketing futuras? Por el momento, el uso principal que se está dando a la IA tiene que ver con el procesamiento de datos. El Big Data es tan inabarcable que se hace necesario que las máquinas se encarguen de poner orden y es ahí donde la Inteligencia Artificial lleva trabajando tiempo.

El aprendizaje automático ha sido foco de experimentación de grandes compañías como Facebook y Google, que ya han aplicado la Inteligencia Artificial a distintas funcionalidades, como sus algoritmos respectivos: en el caso de Facebook, para seleccionar contenidos que mostrar más relevantes para cada usuario; en el caso de Google, para identificar resultados de búsqueda más adecuados para cada consulta.

Otra de las aplicaciones emergentes tiene que ver con los asistentes virtuales de voz, nacidos para facilitar la vida al usuario dando respuesta a sus necesidades mediante la integración de diversas funciones. Uno de los aspectos clave de estos asistentes es el refinamiento en los resultados que ofrece, por lo que se hace necesario que sean capaces de mantener una conversación con el usuario. Amazon Echo o Google Home son dos ejemplos de asistentes virtuales domésticos que prometen hacernos la vida más fácil.

Hablábamos hace poco, también, de la segmentación emocional. Los desarrollos de Inteligencia Artificial encaminados a interpretar las emociones del usuario están ya en marcha. Por ejemplo, Apple cuenta desde hace un par de años con un software capaz de percibir las emociones de los usuarios partiendo del análisis de sus expresiones faciales. El reconocimiento de las emociones a través de la voz o la interpretación de los datos biométricos son otras dos formas de conocer el estado de ánimo del usuario haciendo uso de la Inteligencia Artificial. Un caramelo para las marcas.

Sin embargo, a pesar de que se percibe una carrera entre los grandes por dominar este campo, desde el comienzo hemos asistido a espléndidos actos de generosidad entre ellos, compartiendo sus desarrollos y descubrimientos en Inteligencia Artificial. ¿Por qué? Fácil, la verdadera batalla es por los datos y los desarrollos de IA son una mina de ellos. Datos que, por otro lado, serán muy necesarios para el desarrollo de una Inteligencia Artificial más avanzada: a más información, más facilidad de la máquina para aprender y, por tanto, mayor inteligencia. Tener la máquina más inteligente supondrá la verdadera ventaja. A no ser que ésta se pase de lista y haya que desconectarla…

A pesar de que los pronósticos apuntan a un crecimiento de la inteligencia artificial, lo cierto es que no es posible hacer una estimación del tamaño actual del mercado, debido principalmente a las diferentes nomenclaturas con que se identifica la inteligencia artificial, que hacen que no exista ni consenso ni constancia sobre lo que significa o qué tipo de tareas están dentro de esta tecnología.

¿Qué es inteligencia artificial?

Podemos definir inteligencia artificial, en su acepción más amplia, como la capacidad que tienen las máquinas para emular aptitudes humanas, tales como el pensamiento, el razonamiento y toma de decisiones, el aprendizaje o la función lingüística. Su desarrollo y adopción crece de forma vertiginosa, debido en parte a la urgente necesidad de gestionar grande volúmenes de datos. Son las grandes compañías como IBM, Google o Amazon las que están favoreciendo en mayor medida su desarrollo, en su carrera tecnológica por dominar el mercado.

Además, la inteligencia artificial está teniendo mucho peso en la industria y muchas grandes empresas ya la han incorporado a sus procesos para la gestión de diferentes aspectos, gracias a la capacidad cada vez mayor que tienen las máquinas para emular el pensamiento humano, razonar dentro de unos parámetros y tomar decisiones.

Principales conceptos de inteligencia artificial

Machine learning. Se refiere al proceso de aprendizaje que desarrolla la máquina, favorecido por algoritmos de entrenamiento y que parten de datos o casos precedentes, en lugar de ser programados por un humano.  El machine learning se basa en sistemas de aprendizaje automático a partir de la identificación de patrones complejos entre millones de datos. Es posible gracias a un algoritmo que, tras llevar a cabo un análisis de los datos, se capacita para predecir comportamientos o «comprender» la razón de los mismos.  Al igual que en el aprendizaje humano, los sistemas de machine learning mejoran con el tiempo, en base a una mayor «experiencia», y la ventaja es que son completamente autónomos.

Redes neuronales. Son un tipo de algoritmo basado en un proceso cognitivo natural, no humano, sino puramente animal, ya que están inspirados en cómo funciona el sistema nervioso en el proceso de aprendizaje. Las redes neuronales son entrenadas con conjuntos específicos de datos con el objetivo de dar la respuesta correcta a una consulta. En caso de que se produzca un error, el proceso se repite para que los índices de error vayan disminuyendo progresivamente. Se trata de un proceso similar a la regresión estadística que estima las relaciones entre variables.

Algoritmos genéticos. Se trata de un tipo de algoritmos encaminados a la optimización del aprendizaje automático, ya que funcionan imitando la evolución biológica que se produce mediante selección natural, recombinación y mutación. Son particularmente eficaces para optimizar problemas con un gran número de posibles soluciones. Están catalogados dentro de los que se conocen como algoritmos evolutivos. Entre sus funciones aplicadas al mundo empresarial y del marketing se encuentran la predicción, el aprendizaje de comportamiento de robots y de las reglas de lógica difusa y el análisis lingüístico, procesamiento de lenguajes naturales y desambiguación.

Algoritmos de inducción. Se trata de algoritmos de aprendizaje capaces de encontrar patrones de datos y crear reglas sobre ello, a diferencia del proceso deductivo, que implica la existencia de unas reglas preestablecidas, el proceso inductivo trabaja a la inversa y crea reglas para explicar las cosas que suceden, según ocurren.

Deep learning. El aprendizaje profundo está conformado por un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que persigue el aprendizaje de representaciones de datos. Es una rama del machine learning que se basa en estructuras lógicas y utiliza capas de redes neuronales para detectar determinadas características en los elementos percibidos, características que se hallan ocultas en los datos. El deep learning se inspira en el funcionamiento del sistema nervioso humano y en aquellas redes de neuronas especializadas en realizar tareas específicas. Es utilizado para la clasificación de datos y la identificación de anomalías en patrones de datos.

Sistemas expertos. Se trata de un sistema computacional que emula la capacidad de toma de decisiones humana con el objetivo de resolver problemas. Funcionan mediante el almacenamiento de conocimientos específicos sobre un determinado campo para después utilizarlos para solucionar un problema mediante una deducción lógica de conclusiones. Buscan mejoras en la calidad y los tiempos de respuestas. Son la forma más primitiva de la inteligencia artificial y deben disponer de una serie de conocimientos predefinidos, con el fin de poder aplicar soluciones anteriores a nuevos problemas.

Representación del conocimiento. Se trata de una rama de la inteligencia artificial que representa la información de un modo que permita inferir, sacar conclusiones. Analiza el pensamiento formal y, una vez adquirido el conocimiento, busca una representación simbólica, completa, precisa y clara.  Se basa en reglas que guardan relación con la lógica y utiliza símbolos, ya sean imágenes, palabras, cadenas de caracteres o conjuntos de señales eléctricas. Es el punto de partida para que una máquina pueda adquirir conocimiento, buscando un modo de representación.

Aplicaciones de la inteligencia artificial

Una vez comprendido qué es inteligencia artificial a nivel general y los diferentes conceptos que se asocian a ella, es momento de pasar al escenario práctico y determinar qué aplicaciones tiene la inteligencia artificial y cómo se puede sacar rendimiento de ellas en el ámbito empresarial, ya sea en su dimensión industrial o de marketing y ventas.

Visión mecánica. Es una rama de la inteligencia artificial centrada en emular el sistema visual del ser humano, no sólo ver, sino interpretar imágenes del mundo real a través del reconocimiento de patrones, su procesamiento y comprensión de las mismas.  La aplicación de la visión mecánica o visión computerizada se centra fundamentalmente en el ámbito de la robótica.

Máquina traductora. Encargada de la traducción automatizada de un lenguaje natural a otro. Sin embargo, no sólo se debe realizar una sustitución lineal de palabras: la inteligencia artificial se ocupa de la identificación de frases, la comprensión semántica y detectar las expresiones de cada idioma.

Procesamiento del lenguaje natural. Esta rama de la inteligencia artificial trata de entender el lenguaje natural en su dimensión semántica. Esta aplicación es muy utilizada por los motores de búsqueda, por ejemplo. También es adecuada para el filtrado de spam o la extracción de información de voluminosos y complejos documentos.

Generación del lenguaje natural. Se trata de una parte del procesamiento del lenguaje natural en el que la máquina toma «decisiones» acerca de cómo dar sentido a un concepto específico y traducirlo a palabras. Esta tecnología se utiliza en la automatización del análisis de datos y comunicaciones a escala.

Ligüística computacional. Se refiere a un campo interdisciplinar que se ocupa de la modelización estadística y basada en reglas, que incluye el reconocimiento de voz y la identificación y reconocimiento de palabras y frases, traduciéndolo y convirtiéndolo en un código legible por la máquina.

Chatbot. Se refiere a un programa informático que usa un conjunto de reglas para establecer conversaciones con persona, habladas o escritas, a través de una interfaz de chat online. Se trata de una funcionalidad cada vez más impulsada por el machine learning, que trabaja en la detección e imitación de las conversaciones humanas. Los bots son utilizados por muchas empresas para ofrecer un servicio automatizado de atención al cliente y redunda en una propuesta de valor para los usuarios.

Asistente digital virtual. Se trata de una versión más sofisticada de los chatbots, también conocidos como asistentes personales. Su función es organizar, almacenar y enviar información basada en la ubicación del usuario, así como contestar las preguntas que éste le realice, extrayendo información de múltiples fuentes online. Ejemplos de asistentes digitales virtuales son Siri de Apple, Google Now, Alexa de Amazon y Cortana de Microsoft. Los asistentes virtuales suponen una nueva oportunidad para el desarrollo de la estrategia SEO.

Motores de recomendación. Consiste en un sistema de filtrado que puede predecir automáticamente los intereses del usuario en función de su comportamiento, de su relación con usuarios terceros, de la similitud entre elementos y el contexto, muy utilizado en e-commerce. Como ejemplo podemos citar el sistema de recomendación de Amazon «Comprados juntos habitualmente» o el algoritmo CineMatch  de Netflix. Redes Sociales como Facebook y LinkedIn usan este tipo de sistemas para localizar conexiones de datos entre personas y poder identificar objetivos para sus campañas de Ads.

Análisis predictivo. Son programas que utilizan una combinación de disciplinas como ciencia de datos o estadística con la inteligencia artificial para analizar conjuntos de sistemas de datos estructurados, descubrir patrones y relaciones, y usarlos para realizar predicciones. El marketing predictivo necesita de esta rama de la inteligencia artificial para detectar en tiempo real patrones de potenciales consumidores para ofrecerles una experiencia de compra personalizada. Los modelos de análisis predictivo están estrechamente relacionados con los modelos de análisis prescriptivos, que incorporan la producción de información útil y un sistema de retroalimentación que permite realizar un seguimiento de los resultados.

Inteligencia artificial y Big Data

Todas las disciplinas que comúnmente se agrupan y catalogan como inteligencia artificial están siendo estimuladas por el creciente auge de lo que se conoce como «el Internet de las cosas», sobre todo en lo que se refiere a la recopilación, tratamiento y uso de elevados volúmenes de datos. Esta avalancha de datos que procede de computadoras, móviles y otros tipos de dispositivos conectados se ha convertido en algo imposible de manejar por las personas, por lo que se requiere de la inteligencia artificial para dar sentido a la gran sobrecarga de datos.

Los datos son el principal valor de la publicidad digital, ya que sin ellos no sería posible conocer a la audiencia, personalizar los anuncios e impactar a los públicos correctos. Social Ads, compra programática, e-commerce… necesitan de los datos para sacar todo el rendimiento. Sin embargo es necesario saber analizar los datos y tener claro cómo utilizarlos, y es ahí donde se hace necesaria la combinación de Big Data e Inteligencia Artificial, ya que los datos por sí solos no tienen valor, sólo lo tienen las decisiones basadas en su análisis.

Así, la analítica avanzada comienza ya a jugar un papel fundamental para hacer frente al comportamiento de compra y lograr una mayor conversión. Para poder personalizar la experiencia de compra es necesario procesar y analizar gran volumen de información en tiempo real. En este contexto, la inteligencia artificial aplicada a estructuración de datos y a la analítica predictiva será determinante.

Presente y futuro de la inteligencia artificial

Las principales empresas de tecnología, como IBM, Microsoft, Google, Facebook, Amazon, Alibaba o Salesforce, trabajan sus propios desarrollos y ofrecen servicios relacionados con la tecnología de recopilación y gestión de datos, lo que nos da una pista sobre la importancia que no sólo tiene en la actualidad, sino con visos al futuro.

Por ejemplo, podemos citar a Watson, de IBM, capaz de entender y responder a preguntas con lenguaje natural aportando conocimientos que obtiene de infinidad de fuentes, generando razonamientos automáticos y aprendiendo con su uso. Por dar una cifra que nos sitúe directamente en el campo de la ciencia ficción, diremos que su capacidad de procesamiento equivale a la lectura de un millón de libros por segundo. Así probaron su capacidad en el concurso de televisión americano Jeopardy!, donde Watson logró un 95% de aciertos en comparación con los concursantes con los que competía.

Watson está basado en el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje a través de algoritmos de razonamiento y la comprensión de imágenes, vídeos, texto y voz. El comercio electrónico es uno de los campos con mayor potencial para este sistema de inteligencia artificial, ya que permite tomar decisiones rápidamente sobre productos de interés para los clientes.

No podemos dejar de referirnos a DeepMind de Google, capaz de razonar como un humano y de utilizar su aprendizaje para la resolución de tareas complejas. Es capaz de aprender de manera autónoma y profunda, de responder preguntas sin que nadie le haya dado antes las respuestas y de realizar una lectura comprensiva. Entre sus pinitos destaca el haber derrotado en tres ocasiones al campeón del mundo del juego estratégico Go. Nada raro si no fuera porque se trata de un juego con millones de movimientos posibles y que, además de razonamiento, requiere de creatividad.

Son sólo dos ejemplos de los avances que los gigantes de Internet están haciendo en el campo de la inteligencia artificial y que con toda probabilidad dará un giro determinante a los modelos de negocio, las posibilidades de Internet y del marketing mismo en los próximos años. Pero, ¿cuáles son los pronósticos? Por dar sólo algunos datos, se estima que los ingresos mundiales por inteligencia artificial superarán los 36.000 millones de dólares antes de 2025 y que en 2020 la analítica predictiva representará el 40% de la inversión de las empresas que apuesten por la inteligencia artificial. En lo que respecta a la industria de la publicidad, la mayor parte del mercado estará copada por la necesidad de analizar los comportamientos de los consumidores y determinar patrones de compra.

Hasta ahora, la inteligencia artificial está basada fundamentalmente en capacidades humanas como el aprendizaje o el lenguaje, pero se espera que en los próximos años evolucionen hacia sistemas cognitivos artificiales, integrando funciones psicológicas como el razonamiento, la atención, la memoria semántica, la motivación y la emoción. ¿Llegarán las máquinas a superar la inteligencia humana?

Microsoft es una de las compañías que está dando grandes pasos en el ámbito de la Inteligencia Artificial. Por ejemplo, Cortana Intelligence Suite -un conjunto de aplicaciones de análisis avanzado y de Big Data- se prevé como de gran potencial a la hora de transformar datos en acciones inteligentes. Cortana cuenta con las últimas innovaciones en big data, machine learning, y bots inteligentes.

Las nuevas funciones que han llegado a Cortana, según anunció la compañía el pasado mes de julio, son Microsoft Cognitive Services y Microsoft Bot Framework. La primera consiste en una serie de API inteligentes que permiten que los sistemas vean, escuchen, hablen, entiendan e interpreten las necesidades, mediante el uso de formas naturales de comunicación. La segunda está al servicio de los programadores que trabajen en la construcción de un lenguaje para bots inteligentes, ya que ofrece la posibilidad a los usuarios de mantener conversaciones utilizando un lenguaje natural y en diversas plataformas. Gracias a iniciativas como esta, la normalización de los bots de servicio al cliente se producirá en un futuro cercano.

En este escenario, los conocidos como chat bots ofrecen una oportunidad de contacto directo y cercano con el usuario, lo que para las marcas puede resultar de gran utilidad. Estos bots actúan dentro de aplicaciones de mensajería instantánea, identificando las necesidades de los usuarios y ofreciendo soluciones.Por ejemplo, Facebook Messenger permite ya la integración de estos bots, y marcas como Uber, Sephora o la eaerolínea KLM, ya disponen de un chat bot integrado en esta app de mensajería de Facebook. WhatsApp aún no lo permite, pero sí otras como Kik o Telegram.  Los bots de servicio al cliente son una herramienta muy útil en marketing y en e-commerce.

Pero estos bots pueden usarse para algo más que para atender dudas o consultas: la productora de cine independiente Focus Features creó un bot en Kik con el objetivo de promocionar la película Insidious 3. Aunque muy básica, el bot era capaz de mantener una conversación con los usuarios. Sin embargo, también como ocurre en ciencia ficción, estos bots pueden adquirir vida propia e írsenos de las manos. Así fue en el caso del bot de conversación en Twitter «Tay», creado por Microsoft. Al ser una tecnología que aprendía directamente de los usuarios, acabó desarrollando una conducta muy ofensiva que puso en entredicho a la compañía y tuvo que ser retirado.

¡Quien sabe lo que nos deparará el futuro! Mientras el mundo se prepara para la inexorable hegemonía de la Inteligencia Artificial, el presente ya habla por boca de bots en proyectos piloto y pequeños desarrollos en los campos de la traducción simultánea, las búsquedas de voz o la conversación con usuarios. Y las oportunidades para el marketing digital están ahí, sólo hay que saber detectarlas y llegar de los primeros.

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