NEO 294

De acuerdo con Equativ, las herra- mientas de IA enfocadas en publici- dad digital pueden analizar por día más de 10 000 millones de ofertas publicitarias, más 500 000 consul- tas por segundo en 150 países, más de 30 millones de URLs y más de 250 000 vídeos. Cada vez miramos más lejana y hasta curiosa aquella idea de que las com- putadoras por sí solas no podrían aprender a entendernos y anticipar- se a nuestras acciones, gustos, prefe- rencias y hábitos. Cada vez tomamos más conciencia de cómo las historias de ciencia ficción nos han alcanzado y pareciera que ya vivimos en una de ellas. Cada vez más nuestro lenguaje es permeado por palabras como IA, Gen-IA, Metadata, algoritmos… ¿Qué pensarían nuestros bisabuelos si vieran de frente a una persona con los Vision Pro de Apple, bajando del vehí- culo autónomo, el cual se aleja sin un conductor manejándolo, mientras esta persona se dirige caminando hacia un café que ya lo espera con su bebida preferida, al mismo tiempo esta perso- na dirige una importante reunión, envía correos electrónicos, realiza llamadas telefónicas y ve la publicidad de los te- nis de lujo que había estado esperando en la temporada? Gracias a los constantes avances tec- nológicos es posible sacar provecho a las tecnologías para que todo esto sea una realidad. Y el marketing es una de las disciplinas que más se ha benefi- ciado de ello, pues es posible desarro- llar campañas digitales cada vez más dirigidas o segmentadas, más perso- nalizadas y con un mayor impacto en las audiencias deseadas. Poco a poco, el machine learning ha adquirido mayor presencia en nuestras vidas, muchas veces sin que incluso lo sepamos. Pero esta herramienta no funciona por arte de magia, sino que involucra una serie de algoritmos que le permite a las computadoras realizar

análisis en patrones de datos para au- tomatizar construcciones de modelos analíticos y elaborar predicciones. Algunos de los usos más prácticos para el machine learning y la IA son el di- seño de campañas publicitarias y de marketing digitales basadas en análi- sis contextual, curación de contenidos y audiencias, implementación de filtros inteligentes para el blindaje de la ima- gen de la marca ante contenidos ina- propiados, monitoreo en tiempo real de otros medios como la TV y Radio tradi- cionales con el fin de sincronizar anun- cios digitales de acuerdo con lo que se presente en ellos, etc. Todo para tener una mejor interacción con los usuarios y llegar sólo a aquellos que pueden es- tar interesados en los anuncios. Entre todo ello, una de las herramien- tas de la IA mayormente usadas para determinar el éxito de las campañas, en cuanto al conocimiento que se debe tener de las audiencias, es la segmentación contextual, a través de la cual es posible realizar análi- sis de texto, imagen, urls, y hasta au- dios en los sitios con contenidos en los que se puede insertar publicidad de una forma más certera. Este tipo de recursos permiten prede- cir las características de los usuarios, como su género, edad, localización, clima del sitio en que se encuentran y elementos para determinar sus hábitos de consumo de contenidos. Todo ello respetando su privacidad y sin el uso de cookies de terceros. A su vez, pro- picia la creación de clusters de usua- rios, es decir de aquellos grupos que audiencias que estarán interesadas en cierta información sobre productos o servicios que se anuncien, por lo que es posible aumentar tasas de engage- ment e interacción. Según datos de Equativ, con estas herra- mientas es posible analizar hasta 10 000 millones de ofertas (ubicaciones publici- tarias) por día, lo cual representa alrede- dor de 25 millones de URL (contextos)