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¿La inteligencia artificial está cambiando el marketing digital?

Una encuesta realizada por Salesforce indicó que el 51 % de los especialistas en marketing ya están usando IA, y un 27 % más está planeando incorporar esta tecnología en 2022

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La implementación de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial (IA) ha evidenciado un crecimiento exponencial en las empresas. Según una investigación de IBM, el 21% de los profesionales de tecnologías de la información encuestados en Latinoamérica señala que su negocio ahora utiliza IA y el 43% indica que sus organizaciones han acelerado la implementación de IA como consecuencia de la pandemia del COVID-19. 

En ese contexto, los especialistas de Marketlogic Perú explican que esta tecnología es una realidad que está influyendo con mayor fuerza en diferentes modelos de negocio, procesos de ventas, comportamientos del consumidor y, por consiguiente, en las estrategias de marketing, por ello señalan que será una de las más adoptadas en el mundo digital en los próximos años. 

Retos de la inteligencia artificial en el marketing

Una encuesta realizada por Salesforce indicó que el 51 % de los especialistas en marketing ya están usando IA, y un 27 % más está planeando incorporar esta tecnología en 2022. Por ello, no cabe duda que la inteligencia artificial está aportando al marketing digital un valor agregado que ayuda a optimizar costos. Además, los datos, imágenes y voz, favorecen los procesos, ejecución de tareas y la resolución de problemas complejos. 

Ante una tendencia que está revolucionando el mercado digital, los especialistas de Marketlogic Perú explican los retos de la IA en el marketing digital. 

  1. Información estratégica. Esta tecnología proporciona y requiere datos de calidad. Si bien es cierto, las empresas reúnen información sobre los procesos, experiencia de sus stakeholders y colaboradores, etc., pero si no se tiene una estrategia de marketing óptima en la que sea importante el uso del IA, probablemente, los datos recolectados no sean los apropiados y útiles. 
  2. Comportamiento del consumidor frente a estas tecnologías. En primer lugar, está la ética y la parcialidad de los algoritmos que hay detrás de la IA, pues son las personas las que construyen los algoritmos que luego las máquinas interpretan. Por otro lado, está el comportamiento del usuario ante estas tecnologías. Las predicciones de preferencias de compra que hacen los sistemas de IA son cuatro veces más eficaces que las de un humano, pero la confianza en estos sistemas se reduce hasta en un 75% cuando el usuario es consciente de que está interactuando con una máquina.
  3. La tecnología en sí misma. La pandemia aceleró la adopción de innovaciones. Por ejemplo, los vehículos autónomos están demostrando una gran fiabilidad, pero esta confianza desaparece en condiciones ambientales adversas. Por ello, la analítica predictiva actual tiene un cierto margen de error, con el impacto que supondría la devolución de los productos que no quiere un cliente.
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