30 términos de inteligencia artificial (IA), fundamentales para el marketing (I)

El uso de la IA en el sector, cada vez gana más terreno, y por ende es importante estar familiarizados con los términos, porque esta herramienta, puede ser de gran ayuda desarrollando el trabajo del marketer, así como el de otros profesionales del área.

El futuro es ahora y la IA puede respaldar partes cruciales del proceso de marketing, como la investigación de SEO, la personalización de campañas, el análisis de datos y la creación de contenido. De hecho, ya existen y de manera gratuita, herramientas que crean entradas de texto para ayudar a los especialistas en marketing, a crear textos para páginas de destino, correos electrónicos y campañas publicitarias de manera fácil y rápida.

Sin embargo, todo lo relacionado con la IA parece complicado. Primero, porque es un desarrollo relativamente reciente, y segundo, que está influenciado por muchas disciplinas de estudio como la informática, las ciencias cognitivas, la sicología, entre otras. Ultravioleta, se aventura a crear un glosario con algunos de los términos relacionados con la IA, que pueden ser beneficiosos para los marketers y que será publicado en 2 partes. Aquí van los primeros 15.

Glosario de términos de la IA

1.- Algoritmo: Conjunto de instrucciones o reglas utilizadas (a menudo por una computadora) para resolver un conjunto de problemas, ejecutar cálculos o procesar datos.

2.- Alineación: En la investigación de IA, se refiere al proceso de construcción de modelos que actúan de acuerdo con los intereses humanos y que no se desvían de ellos.

3.- Análisis de IA: Es un tipo de análisis que utiliza el aprendizaje automático, para procesar grandes cantidades de datos e identificar patrones, tendencias y relaciones. No requiere intervención humana y las empresas pueden utilizar los resultados para tomar decisiones basadas en datos y seguir siendo competitivos.

4.- Análisis predictivo: En IA, el análisis predictivo utiliza algoritmos, para predecir la probabilidad de que ocurra un suceso en el futuro, basándose en patrones de datos históricos.

5.- Análisis semántico: Consiste en máquinas que obtienen significado de mensajes, a partir de entradas de información. Es similar al procesamiento del lenguaje natural, pero puede tener en cuenta factores más complejos, como el contexto cultural.

6.- Aprendizaje profundo (también conocido como aprendizaje por refuerzo profundo): Es una extensión del aprendizaje automático, basada en la premisa de que los modelos de este aprendizaje, pueden volverse más inteligentes si se les proporcionan grandes cantidades de datos.

7.- Aprendizaje por refuerzo inverso (IRL, en inglés): Es una metodología que busca diseñar máquinas que sean capaces de determinar la actividad de un agente. Es decir, que descubra objetivos y recompensas de un ser humano analizando su comportamiento. Un ejemplo son los vehículos autónomos (AV).

8.- Aprendizaje por refuerzo (RL, en inglés): Es el proceso de enseñar modelos de aprendizaje automático, para tomar decisiones óptimas dentro de un entorno dinámico. Es decir, una situación similar a un juego en la que un resultado es preferible a otros. La máquina prueba procesos y el programador “refuerza” los comportamientos deseados.

9.- Arquitectura predictiva de incorporación de video consultas (V-JEPA): Un modelo de inteligencia artificial lanzado por Meta a principios de 2024, que está entrenado para predecir secciones faltantes o “enmascaradas” de videoclips.

10.- Bard: Es la IA conversacional de Google que se ejecuta en LaMDA (Modelo de lenguaje para aplicaciones de diálogo). Es similar a ChatGPT pero tiene una funcionalidad adicional para extraer información de Internet.

11.- Bots: Son programas basados ​​en texto que los humanos usan para automatizar tareas o buscar información. Los bots pueden basarse en reglas y solo pueden completar tareas predefinidas.

12.- Datos estructurados: Son datos organizados, que los algoritmos de aprendizaje automático pueden comprender fácilmente.

13.- Deepfake: Un medio generado por IA que representa a una persona real, incluyendo la imagen y/o audio. Los deepfakes pueden ser difíciles de detectar y, a menudo, se crean y difunden por Internet en un esfuerzo por manchar la reputación de alguien o difundir algún tipo de información errónea.

14.- Entropía: Es el grado de aleatoriedad, desorden e imprevisibilidad dentro de un conjunto de datos, que está siendo procesado por un sistema de aprendizaje automático. Se asocia comúnmente con la segunda ley de la termodinámica, que sostiene, que el grado de desorden o aleatoriedad dentro de un sistema, nunca disminuirá con el tiempo; solo puede permanecer constante o aumentar.

15.- Ética de la IA: Se refiere, básicamente, a la necesidad de que los humanos consideren las implicaciones del empleo de la IA, y garanticen su uso de una manera que sea inofensiva para los usuarios, y cualquiera que interactúe con ella.

Espera los 15 siguientes en una próxima publicación.

Otra noticia para revelar: Cannes Lions 2024, reflexionó sobre las nuevas tecnologías y el futuro del sector.