Machine Learning es la ciencia que apunta a que las computadoras aprendan y actúen como lo hacen los humanos, y así mejoren su aprendizaje con el tiempo de manera autónoma, al proporcionarles datos e información del mundo real.
Para algunos autores, el Machine Learning y la Inteligencia Artificial (IA), comparten el mismo concepto, sin embargo, existen algunas diferencias que todos debemos reconocer.
¿Qué es el Machine Learning?
De acuerdo a la Universidad de Washington, “los algoritmos de Machine Learning pueden descubrir cómo realizar tareas importantes generalizando a partir de ejemplos".
Y según Forbes, el Machine Learning ya está revolucionando el panorama del marketing, con el 84% de las grandes organizaciones de marketing que comienzan a implementar o ampliar el uso de la IA en 2019.
Y estas cifras se traducen en resultados, ya que 3 de cada 4 organizaciones que utilizan Machine Learning en sus operaciones ven un aumento en las ventas de más del 10%.
Así pues, una vez identificado su funcionamiento y principales resultados, vale aclarar que el Machine Learning es un sistema de IA, solo que este método se encuentra específicamente enfocado en desarrollar funciones cognitivas, emulando y aprovechando el conocimiento humano.
Y en el sector de Marketing, sus resultados derivan de utilizar estos sistemas para generar herramientas más "inteligentes" que permitan con facilidad interactuar con los humanos y fomentar las relaciones cliente - marca.
Big Data y Machine Learning
El Machine Learning o Aprendizaje Automático, es un término ya común entre los aficionados a la tecnología, y en los últimos años ha empezado a relacionarse con el Big Data, debido a los factores que involucran a ambos sistemas.
Big data se conoce como el proceso en el que recopilamos y analizamos el gran volumen de datos o información, lo que nos ayuda a descubrir patrones ocultos, como los hábitos de los clientes, las tendencias del mercado, o información de nuestros leads, lo que es realmente beneficioso para las organizaciones operadas bajo la metodología Inbound y orientadas a la satisfacción del cliente.
Es aquí donde la Big data se encarga de aportar información que nutre los sistemas de Machine Learning, procesando los diferentes tipos de datos a la velocidad necesaria para que las máquinas puedan predecir acciones futuras sin la intervención de los seres humanos.
Por lo tanto, se podría decir que el Big Data contribuye a que las aplicaciones de Machine Learning puedan mejorar su precisión para predecir y analizar los resultados.
Ambiente de aplicación del Machine learning
Un área importante que está aplicando las nuevas tecnologías de Machine Learning es el Marketing Digital. Y se ha vuelto tendencia trabajar con profesionales expertos en las últimas herramientas y tendencias de IA para implementar publicidad programática.
La publicidad programática es la compra automatizada de espacios publicitarios digitales, utilizando algoritmos informáticos. En el pasado, la compra de medios era un proceso principalmente manual. Se requirieron innumerables horas de licitación y clasificación a través del inventario de medios para encontrar las mejores oportunidades publicitarias.
Por otra parte, el Marketing de Contenidos es otro ambiente donde los especialistas en Marketing Digital pueden hacer uso del Machine Learning para optimizar sus resultados, al producir contenidos más efectivos y dirigidos a tu público objetivo.
Una gran cantidad de herramientas que utilizan el Machine Learning en diversos grados han hecho que la automatización de las redes sociales sea accesible para la mayoría de las organizaciones.
Por ejemplo, herramientas automatizadas con el Machine Learning y algunos sistemas de CRM pueden realizar la mayoría de las actividades de redes sociales, como seguir cuentas y compartir contenido, empleando el aprendizaje automático para crear automáticamente publicaciones que valgan la pena compartir, y que muestren tus productos o servicios en los diversos canales digitales.
Es así como este segmento de desarrollo de la Inteligencia Artificial funciona de manera autónoma, y genera resultados a partir de la información proporcionada, a la vez que toma en consideración el comportamiento de tus potenciales clientes.
Conclusión
En términos de propósito, el Machine Learning no es un fin o una solución en sí misma. Además, intentar usarlo como una solución general no es para nada útil.
Cuando un algoritmo de aprendizaje no funciona, a menudo el camino más rápido hacia el éxito es alimentar a la máquina con más datos, lo que profundizará el aprendizaje. Sin embargo, esto puede generar problemas de escalabilidad, en los cuales tenemos más datos, pero sin tiempo para aprender, los datos siguen siendo un problema.
Para implementar estrategias impulsadas por el Machine Learning debemos desde un inicio tener conciencia de los objetivos que queremos alcanzar y cómo el aprendizaje se irá reforzando a través de la información.
Contar con herramientas de IA especializadas en este sector es solo el primer paso para generar tácticas alineadas a través del tiempo que generen resultados efectivos.
