Durante el 2022 la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) serán tecnologías que seguirán haciendo que el marketing, tanto B2B como B2C, sea más eficiente, más personalizado y más ágil.
El mercado de AI a nivel mundial prevé alcanzar un valor de más de u$s 190 mil millones y se estima que generará ingresos por otros 119 mil millones al año en 2025. En el corto plazo, un 75% de las compañías pasarán de hacer pruebas piloto a implementar sus proyectos de inteligencia artificial, aumentando cinco veces su infraestructura de análisis y datos de transmisión. El aceleramiento en la automatización de procesos será un suceso nunca antes visto.
“Según relevamientos globales, más de la mitad de los especialistas en marketing B2B consideran que la AI es una herramienta valiosa para sus estrategias de ventas y marca. Quienes ya han implementado proyectos han logrado importantes beneficios económicos y han mejorado su capacidad de innovación, además de colaborar en la personalización de las experiencias para sus clientes”, comenta Cristian Santander, CEO de Cognitive Latam, empresa argentina especializada en el desarrollo de soluciones comerciales a través de la aplicación de la Inteligencia Artificial y la tecnología.
Pero más allá de lo que ha permitido hasta el momento, aún quedan desafíos por enfrentar. Gran parte de los directores ejecutivos de las empresas creen que la IA y la automatización aumentarán la vulnerabilidad y la interrupción de la forma en que hacen negocios. Y que durante 2022 habrá muchos resultados erróneos por la falta de precisión en el tratamiento de los datos que se han ido recolectando, entre otras cosas.
Frente a este escenario y a la necesidad y/o decisión de incorporar IA o ML en las estrategias comerciales, desde Cognitive Latam detallan los siguientes cinco puntos que serán tendencia en 2022:
1 – Implementación de IA impulsada por el ROI
Algunas de las razones comunes de los resultados financieros poco claros de los proyectos de IA incluyen acceso limitado a datos de calidad, falta de recursos y habilidades para implementar inteligencia artificial a escala; o bien hay una tendencia a complicar demasiado las cosas o no lograr la aceptación del nivel ejecutivo. Es por eso que una de las mayores tendencias de la IA este año, y los siguientes, será adoptar un enfoque incremental impulsado por el ROI para el desarrollo de la IA. Definir objetivos claros al inicio de un proyecto resulta clave para mejorar la tasa de éxito del mismo.
2 – Hiper-automatización por IA
En un mundo azotado por una pandemia, la función de la tecnología de la información ha pasado de respaldar las operaciones comerciales a ofrecer valor comercial. Este cambio ha tenido un impacto profundo en las innovaciones y tendencias de la IA. Impulsada por los despliegues de 5G, chips informáticos más potentes, la baja de los precios de los sensores y los servicios en la nube flexibles, la convergencia de las tecnologías de automatización de procesos robóticos (RPA), inteligencia artificial e Internet de las cosas (IoT) se ha convertido en una realidad viable. Los avances recientes en inteligencia artificial ayudarán a las empresas a lograr resiliencia y reducciones de costos significativas.
3 – Inteligencia artificial responsable
Tanto entidades gubernamentales como empresas privadas deberán centrarse en crear sistemas inteligentes que expliquen el fundamento de sus decisiones y no discriminen a las personas por su origen étnico, edad, género, religión o lugar de residencia. Además, las partes interesadas deben comunicar claramente los beneficios de la automatización para que los empleados se unan y alentarlos a participar en la implementación y capacitación de la IA. Hay una rama de especialistas en IA que se enfocan en generar una IA “explicable” (Explainable AI) que contrasta con la actual caja negra de las Redes Neuronales.
4 – La AI como líder de la revolución de la ciberseguridad
El uso de algoritmos inteligentes para la prevención de ataques cibernéticos se convirtió en una de las innovaciones de inteligencia artificial más importantes de los últimos años. Las empresas con visión de futuro la aprovechan para detectar tráfico sospechoso dentro de las redes de IT corporativas, identificar programas de software maliciosos, detectar enlaces infectados en los correos electrónicos de los empleados e incluso para modelar escenarios de ciberataques basados en evaluaciones de vulnerabilidad.
Las empresas que buscan implementar innovaciones de IA deben monitorear de cerca todos los datos presentados a los modelos de inteligencia artificial, revisar los datos del mundo real utilizados para el entrenamiento de modelos y construir los elementos de aleatoriedad en sus modelos de inteligencia artificial.
5 – La inteligencia artificial como motor de la sustentabilidad corporativa
Si bien las innovaciones de inteligencia artificial ecológica aún son escasas, varias implementaciones han demostrado ayudar a las empresas a lograr sus objetivos de sostenibilidad.
“La IA se va a volver cada vez más inteligente (valga la redundancia) creativa y sincera en los próximos años. Según analistas de Forrester, los nuevos modelos comerciales de inteligencia artificial van a poder optimizar la convergencia del mundo digital con el mundo físico e impulsar la tendencia de ‘cualquier cosa como servicio digital’. El impacto en la experiencia del cliente va a ser enorme”, concluye Santander.
