¿Qué significa realmente la IA, además de ser una gran palabra de moda? ¿Es el aprendizaje automático? ¿Es solo una exageración? Algunas ideas para que la industria del marketing pueda aprovecharla.
 Según Constellation Research, las empresas de todos los sectores gastarán más de $100 mil millones por año en tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) para el año 2025, en comparación con solo $2 mil millones en 2015. La industria del marketing no será la excepción.
La IA es una gran promesa para hacer que el marketing sea más inteligente, eficiente, amigable para el consumidor y, en última instancia, más efectivo. Sin embargo, tal vez de manera más significativa, la IA  pronto pasará de ser una capacidad “buena para tener” a una “necesidad” que debemos tener
La Inteligencia Artificial es el término genérico que se utiliza para describir la capacidad de las máquinas para completar tareas que, con el tiempo, pueden realizar cada vez mejor. El aprendizaje automático implica que las computadoras realicen estas tareas sin que se las programe de forma reglamentaria para realizarlas La IArecopila todos los datos correctos, incluidos los datos no estructurados, de todas las fuentes correctas y extrae información procesable a gran velocidad para que los profesionales del marketing puedan tomar mejores decisiones más rápido que nunca.
Además, la IA sabe también qué activos de datos aprovechar y a través de qué canal es mejor ejecutarlos. Si bien esto es un claro beneficio para los especialistas en marketing, también existe la promesa de mejores experiencias para los consumidores, ya que éstos reciben anuncios más personalizados no solo en función de sus intereses, sino también de su opinión y el contexto de su entorno de compra.
¿Qué es posible realizar hoy en día?
En el mundo del marketing, la IA se usa cada vez más para anticipar acciones predictivas del consumidor en lugar de centrarse en comportamientos pasados. Por ejemplo, utilizando la IA en la compra de medios, los especialistas en marketing pueden estimar la probabilidad de que un consumidor responda a un anuncio para determinar cuánto ofertar por una oportunidad. También se puede usar para crear modelos parecidos para encontrar usuarios que son conocidos como clientes de alto valor para mejorar la orientación.
IBM es un ejemplo de una empresa que muestra cómo  se puede utilizar la IA en el proceso de compra de medios para optimizar el gasto publicitario. Al conectar su Watson Cognitive Bidder con la tecnología del lado de la demanda, IBM puede usar los datos de áreas como Internet de las cosas y el clima, y sumarlos al análisis contextual más profundo de una página, para tomar mejores decisiones de ofertas. IBM luego puede convertir estos datos en ideas que se adaptan para los mensajes de marketing.
¿Qué se podrá hacer en el futuro?
Según datos del sondeo ‘Marketing 2027’, que se realizó desde MediaMath, y se publicó en abril, el 46% de los profesionales del marketing afirmó que el uso de la  Inteligencia Artificial en campañas de publicidad es la gran tendencia que irrumpirá en la industria en la próxima década. Sin embargo, este año será el de la consolidación y en el que las marcas entenderán qué son estos algoritmos y cuál es su aplicación.Las oportunidades de incorporar Inteligencia Artificial en marketing incluyen mensajes más personalizados, ejecución de campañas más rápidas y eficientes y mayores ventajas de venta adicional y venta cruzada. Y para una mejor optimización, el dinero va a rendir más cuando haya más disponibilidad de datos.
Se podrá anticipar quién podría participar con un anuncio, pero también se podrá aprovechar rápidamente una oportunidad de oferta en su sistema de compra de medios para mejorar la eficiencia.
Las técnicas de Inteligencia Artificial, comprenderán rápidamente el estado de ánimo del consumidor en función de su comportamiento de búsqueda o compra reciente, y este conocimiento de la opinión del consumidor (¿están de humor para comprar?) informará las decisiones óptimas de compra de publicidad al vendedor. Con la capacidad de conocer el sentimiento de un cliente, los especialistas en marketing sabrán si ese individuo está de buen humor para comprar, lo que es un aporte clave sobre cuánto pagar por un anuncio.
Otra capacidad de la IA a corto plazo son los bloques de anuncios interactivos, en los que los clientes pueden hacer una pregunta y recibir respuestas personalizadas.  En el caso del Watson Cognitive Bidder, de IBM, los especialistas en marketing pueden capacitar al sistema para desarrollar miles de respuestas publicitarias diferentes para abarcar dinámicamente a diferentes públicos, transformando una unidad creativa publicitaria en una conversación con un cliente. Los profesionales del marketing también podrán usar cada vez más la IA en análisis de clientes y perspectivas de marketing para predecir lo que un usuario hará en función de su comportamiento.
La Inteligencia Artificial no solo aumenta nuestra comprensión de los consumidores para que podamos adaptar nuestra forma de comercialización, también sirve para cambiar los roles y las responsabilidades de los especialistas en marketing.
Este conjunto de tecnologías está impactando actualmente en la economía y las empresas, y será responsable de un aumento exponencial de la productividad global. Muchas soluciones están disponibles a nivel mundial y no están necesariamente restringidas por zonas. En Argentina y en la región, el avance en la adopción es más lento, pero hay un gran potencial. Varias empresas ya lo están implementando y muchos consumidores lo usan sin saberlo, realizando búsquedas de voz en sus dispositivos móviles, por ejemplo. El poder de la Inteligencia Artificial, más allá de las tecnologías actuales que ya utilizan, es que puede simplificar la oferta de soluciones complejas para los especialistas en marketing.
Esta enumeración de virtudes de la IA aplicada al marketing, no debe hacernos pensar que tomará los trabajos de todos. Sino que, a medida que los especialistas en marketing entiendan mejor el concepto de la IA  y lo que puede hacer, verán que hay una oportunidad para dejar que una máquina realice algunas de sus tareas monótonas y manuales para que ellos puedan realizar tareas más estratégicas.