Lucy podría ayudar con la investigación, el perfil de personalidad y la optimización de los medios de comunicación. Pero un vocero le dijo a ConsejoTecnologico.com que el asistente cognitivo está destinado a ayudar a los vendedores, no a reemplazarlos.
Cómo un asistente de IA podría ayudar a los profesionales del marketing a acceder a la información y tomar mejores decisionesDan Mallin de Equals 3 habló con Tonya Hall, de ConsejoTecnologico.com, sobre cómo la asistente de marketing cognitivo de su empresa, Lucy, puede ayudar con la investigación, la creación de perfiles de personalidad y la optimización de los medios de comunicación.
Dan Mallin, socio gerente y cofundador de Equals 3, habló con Tonya Hall, de ConsejoTecnologico.com, sobre cómo el asistente de inteligencia artificial de su empresa podría ayudar a los ejecutivos de marketing. Aquí está su conversación:
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Hall: Háblanos de Lucy. ¿Qué hace Lucy?
Mallin: Lucy es una especie de análisis de marketing, asistente de marketing para ayudar a los vendedores a cumplir sus sueños, ¿verdad? Hay capacidades de investigación y de búsqueda de información en la audiencia y en la elaboración de perfiles de personalidad. Y luego, finalmente, los medios de comunicación y la optimización de los medios de comunicación.
Hall: Hay todo tipo de desafíos que tenemos ahora. La tecnología es un recurso para nosotros. ¿Cuáles son los retos más relevantes a los que se enfrentan hoy en día los profesionales del marketing y cómo les está ayudando la inteligencia artificial?
Mallin: Los vendedores han, bueno, hemos creado nuestro propio problema. Tenemos cada vez mejores capacidades para recopilar información y la recopilamos en muchos sistemas. Un comercializador, en teoría, debería estar aprovechando los datos que provienen de 20, 30, 40 lugares diferentes. Sin embargo, lo que eso requiere es acceso, capacidades de inicio de sesión, capacitación en conocimientos y la capacidad de aplicar toda esa información.
Con las capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial, Lucy recopila y centraliza la capacidad de acceder a todos esos sistemas y aprovechar ese contenido, que en efecto, los datos oscuros para la mayoría de las personas y le permite tomar decisiones informadas a partir de sus datos oscuros.
Hall: Usted ha dicho que hay dos caras de la inteligencia artificial en el marketing, díganos qué quiere decir con eso.
Mallin: La mayoría de la gente piensa en la inteligencia artificial como las habilidades de ese robot o la capacidad de tomar una decisión y ejecutar algo. Eso es parte de la inteligencia artificial. También nos centramos en la inteligencia aumentada. La idea es obtener rápidamente acceso a la información, pero permitiendo que los trabajadores del conocimiento y las personas inteligentes dediquen su tiempo a no recolectar, cotejar y confirmar esa investigación o información, sino a pensar en ella, elaborar estrategias al respecto y tomar una mejor decisión a partir de ella. Es inteligencia aumentada. Tú + Lucy es mejor que tú solo o Lucy sola, y de ahí es de donde viene Equals 3.
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Hall: No todo el mundo, a pesar de que estamos en 2019 y tenemos la tecnología a nuestro alrededor, no todo el mundo se siente cómodo con la tecnología. ¿Cómo puede hacer que el análisis, la toma de decisiones basada en datos y la inteligencia de negocio sean comprensibles y procesables incluso para los empleados menos técnicos?
Mallin: Una de las capacidades de este espacio de inteligencia artificial es, una vez más, el lenguaje de máquinas. Disculpe, la capacidad de hablar, o hablar, o escribir, hacer preguntas, o interactuar con los datos. No usando preguntas o cosas, sino sólo la forma en que piensas o hablas. Hágame una pregunta como: «Oye, ¿tenemos un análisis FODA sobre esta marca? ¿Cómo se compara una marca?» Ese tipo de conversaciones que puedes tener con Lucy, permiten que cualquier persona tenga acceso sin saber cómo hacerlo o de dónde viene.
La otra cosa es que estamos enfocados en no encontrar documentos, o crear gráficos, o hacer varias cosas. La idea es encontrar respuestas, así que si haces una pregunta, no quiero que vuelvan 100.000 documentos, sólo quiero unas pocas respuestas o la respuesta. A veces, la respuesta es un número, un párrafo, una frase o un gráfico, pero es la respuesta a mi pregunta.
Hall: Usted trabaja con IBM Watson. ¿De qué manera contribuye IBM Watson a las características y funcionalidad de Lucy?
Mallin: La forma en que este espacio de inteligencia artificial realmente funciona son sus APIs, interfaces de programación de aplicaciones. Utilizamos la tecnología Watson desde dentro de nuestra aplicación, pero llamamos a una API y recuperamos una parte de la información y es muy raro y bajo el capó cómo todo eso se junta. Hay una docena de APIs diferentes que están en uso dentro de Lucy y la pila de APIs de Watson es un gran componente de cómo hemos permitido a Lucy hacer un montón de funcionalidades, además de nuestra propia IP creada.
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Hall: ¿Cómo genera Lucy modelos de medios predictivos para pronosticar las asignaciones óptimas y los resultados de la campaña? Quiero decir, ¿realmente Lucy elimina el trabajo del comprador de medios?
Creo que es cualquier cosa menos eliminar el trabajo. En la misma nota, ya sabes, si miras sólo a lo puramente programático, quiero decir que sí, hay algo de pérdida de empleo allí. Pero, la idea es tomar las estrategias del lado de los medios de comunicación de la casa, ejecutar escenarios, y predecir cuáles serán los resultados, hacer un seguimiento de esos resultados, pero también interactuar con el comprador o planificador de los medios de comunicación es parte de eso.
Un componente interesante, estamos haciendo algo ahora mismo por lo que el código postal en los EE.UU., donde estamos comparando los gastos de los medios de comunicación, el código postal de la imagen, la diferencia con el líder. Nuestro cliente a sus competidores y luego optimizar el gasto y predecir los resultados donde podrían ser, con suerte, el líder en todos los códigos postales. Pero, si no gastan lo suficiente en códigos postales, ya son líderes en este campo, gastan demasiado en códigos postales en los que necesitan obtener mejores resultados y optimizan exactamente lo que está ocurriendo en cada código postal.
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