Los grandes obstáculos del desarrollo de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) podría estar sobrevalorada, pero eso no le ha impedido invadir el marketing de la tecnología.

Las agencias de publicidad y los proveedores de tecnología están adoptando la IA para reestructurar sus bases de datos y aumentar sus probabilidades de ganar subastas programáticas. Las gigantes compañías de la nube también se han involucrado en la materia. Salesforce, IBM, Oracle y Nielsen tienen productos de IA. Su inversión tiene sentido dado que el 83% de las empresas con más de 1.000 empleados usan o planean utilizar AI en los próximos 12 meses, según una encuesta de agosto de 2017 de Dynatrace.

Si bien el uso del término “AI” en un comunicado de prensa puede generar ruido, la creación de productos reales de IA es una gran tarea para la mayoría de las empresas. En Nielsen Marketing Cloud calculan que invertirán decenas de millones de dólares para construir su plataforma de IA, que automatiza la creación de segmentos de audiencia personalizados para los especialistas en marketing.

CIOS que planean usar IA

Para crear el producto AI, Nielsen necesitaba ingenieros para construir la infraestructura tecnológica, desarrolladores de productos para implementar mejores prácticas y científicos de datos para monitorear, probar y modificar los modelos y algoritmos del producto. De cuatro a siete personas trabajaron a tiempo completo en la construcción de la plataforma durante unos años.

Por ejemplo, para construir modelos de inteligencia artificial, los investigadores de Nielsen analizaron documentos académicos que abordan las aplicaciones teóricas de la IA. Luego, un ingeniero tuvo que determinar cómo crear código para hacer que las ideas del académico se hagan realidad. Y dado que AI es un campo emergente con poco o ningún estándar, los codificadores tuvieron que retocar continuamente sus proyectos hasta que encontraron la combinación de código que realmente funcionó.

Incluso después de que sale un producto de IA, todavía hay más trabajo por hacer. Para aumentar la eficiencia, los algoritmos deben ajustarse de manera perpetua.

Si un producto de IA forma parte de una plataforma más grande, también debe integrarse de manera transparente si los clientes van a usarlo a escala. El producto de IA de Nielsen salió en abril pasado, pero la interfaz de la plataforma de administración de datos aún tiene que ser modificada para que las herramientas de inteligencia artificial sean más sencillas para los clientes.

Y algunos vendedores no están listos para confiar en la IA. En una encuesta realizada por 500 ejecutivos de marketing de todo el mundo en noviembre de 2017, el 34% dijo que la IA es la tecnología con la que no están preparados para lidiar en 2018.