La inte­li­gen­cia arti­fi­cial es capaz de res­pal­dar eta­pas cru­cia­les del pro­ce­so de mar­ke­ting, como la inves­ti­ga­ción de SEO y la per­so­na­li­za­ción de cam­pa­ñas.

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 influen­cia­da por muchas dis­ci­pli­nas, como la infor­má­ti­ca, las cien­cias cog­ni­ti­vas y 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.

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 com­pe­ti­ti­vas.
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, o 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): 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): Es el pro­ce­so de ense­ñar mode­los de apren­di­za­je auto­má­ti­co a fin de 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, 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 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.