Estas son las diferencias clave entre la IA generativa y la IA tradicional y cómo cada una afecta a las estrategias de marketing y a la participación del cliente.
por Jonathan Moran
Lo esencial
- IA generativa vs. IA tradicional. Aprenda cómo la IA tradicional maneja tareas como las predicciones y la automatización, mientras que la IA generativa sobresale en el contenido creativo y las estrategias de campaña.
- Conocimiento del mercadólogo. Descubra por qué los profesionales del marketing deben comprender mejor la IA generativa para aprovechar su potencial y abordar las preocupaciones en torno a la seguridad y la ética de los datos.
Si le pides a la persona promedio que proporcione un ejemplo de un caso de uso de IA generativa y un ejemplo de un caso de uso de IA tradicional, probablemente no podría hacerlo, al menos no este último. Sorprendentemente, muchos especialistas en marketing probablemente tampoco podrían hacerlo.
¿A qué se debe esto?
Si bien la IA generativa ha estado en todas las noticias, generalmente hay una falta de educación o comprensión al respecto. Esto se desprende de los hallazgos de un estudio reciente de Coleman Parkes sobre el uso de la IA generativa en el marketing. El noventa y cinco por ciento de los que están en la alta dirección de marketing no entienden la IA generativa ni su impacto potencial en la organización.
Vamos a desordenar la exageración y profundizar en las diferencias de la IA generativa frente a la IA tradicional y algunas de las cosas que se pueden lograr con ambas dentro del marketing.
IA generativa vs. IA tradicional: diferencias clave para los líderes de CX
¿Cuáles son las principales diferencias entre la IA generativa y la IA tradicional, y por qué las organizaciones deberían tener un fuerte control de ambas? La inteligencia artificial tradicional es, en pocas palabras, el amplio campo de la creación de máquinas que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.
Componentes de la IA tradicional
La IA tradicional contiene tres componentes principales:
- Aprendizaje automático (ML): Estos modelos y algoritmos utilizan datos para aprender y comprender patrones y comportamientos, lo que les permite hacer predicciones o tomar decisiones.
- Lengua natural: Esta es la capacidad de procesar (procesamiento del lenguaje natural o NLP), comprender (comprensión del lenguaje natural o NLU) y generar (generación de lenguaje natural o NLG) el lenguaje humano que se proporciona en forma de texto o cadena de audio.
- Visión por Computador: Es la capacidad de los ordenadores para recopilar, procesar y comprender información visual (es decir, imágenes y fotografías) de entornos externos.
La IA generativa, por su parte, es un subconjunto de la IA tradicional que se centra en generar nuevos contenidos, en lugar de limitarse a analizar datos. Si bien la IA generativa es más conocida por la creación de contenido en marketing, también tiene otros usos, como la exploración y el resumen de datos, la generación de datos sintéticos, la creación de campañas y recorridos de marketing, la optimización dinámica de precios, el marketing conversacional, el mapeo del recorrido del cliente, la investigación de mercado, la simulación del entorno (gemelos digitales), el análisis de tendencias y la optimización de motores de búsqueda.
Componentes de la IA generativa
La IA generativa (en particular el aspecto del Modelo de Lenguaje Grande, LLM) tiene dos componentes tecnológicos subyacentes principales:
- Redes generativas adversarias (GAN): Se trata de marcos en los que dos redes neuronales compiten para generar nuevos contenidos.
- Transformadores: Se trata de modelos que procesan las palabras en relación con todas las demás palabras de una frase, mejorando la comprensión del contexto y generando texto.
Mientras que la IA tradicional se centra en completar tareas, hacer predicciones e informar decisiones utilizando datos y análisis, la IA generativa para casos de uso de marketing se centra en la creatividad, la suma y la generación de contenidos. La IA utiliza algoritmos para procesar datos, mientras que la IA generativa emplea redes neuronales para la producción creativa.
Como resultado de sus diferencias, vemos que la IA se utiliza ampliamente en la automatización, el análisis, la toma de decisiones, el aprendizaje y la optimización de procesos, mientras que la IA generativa se aplica principalmente en el arte, la generación de medios y las industrias creativas, al menos por ahora.
Dando forma al futuro de la interacción con el cliente con IA tradicional y generativa
A medida que la IA tradicional y generativa se vuelvan más avanzadas y generalizadas en la sociedad, tendrán un mayor impacto en las prácticas cotidianas de interacción con el cliente. Desde el punto de vista de la tecnología de marketing, es probable que el software avance hasta el punto de que un resumen de campaña sea la única entrada generada por humanos, y la combinación de IA e IA generativa podrá tomar eso y crear la estrategia, la audiencia, el viaje, el contenido y las reglas de activación necesarias para hacer el resto.
Sin embargo, antes de que podamos llegar a este punto, los profesionales del marketing deben sumergirse en la educación sobre la IA generativa. El estudio de Coleman Parkes mencionado anteriormente descubrió que las principales preocupaciones de los profesionales del marketing en torno al uso de la IA generativa son la seguridad y la privacidad de los datos, seguidas de cerca por la ética, el sesgo, la precisión, la confianza del consumidor y la confianza interna. La formación ayudará a mitigar algunas de estas preocupaciones a medida que los profesionales del marketing aprendan a utilizar la IA generativa de forma responsable.
En la cuestión de la IA generativa frente a la IA tradicional, no hay competencia. Ambos son ganadores. Es emocionante imaginar un mundo en el que tanto la IA tradicional como la generativa estén más integradas para mejorar tanto la creatividad como la funcionalidad en diversas aplicaciones y casos de uso.
Sobre el autor
Jonathan Moran, Director de Marketing de Soluciones de MarTech, cubre las actividades globales de marketing de productos en SAS, con un enfoque en la experiencia del cliente y las tecnologías de marketing. Antes de SAS, Jon adquirió más de 20 años de experiencia en el sector del marketing y la analítica tanto en Earnix como en Teradata Corporation en funciones de preventa, consultoría y marketing.
