Fusiones atractivas y semántica, MARTECH…

Acostumbrados a acrónimos anglosajones y palabros españolizados de EEUU, ahora se emplea una nueva nomenclatura denominada Martech.

Lejos de ser una técnica innovadora ni disruptiva, la palabra MAR-TECH, no es otra que la combinación de las palabras Marketing y Technology, sin más.

Lo que viene siendo Marketing Digital pero con un toque más pomposo y sofisticado.

Ventajas de aplicar Martech en tu estratégia de Marketing 360º

Si empleamos las herramientas tecnológicas del mercado como la analítica digital, como resultado nuestros objetivos son medible y ajustables, que en conclusión y bien interpretados, mejorar las estrategias de marketing de nuestra empresa o marca.

Al conjunto de herramientas empleadas para construir un MarTech se le denomina Stack o pila en castellano.

En Nur Insight, agencia digital de marketing 360º, esta práctica no es nueva. De hecho nuestra agencia esta fundada y compuesta exclusivamente por profesionales nativos digitales.

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Marthech en Nur Insight Agencia de Marketing Digital 360º

¿Qué herramientas de Marketing Digital incluye MarTech?

Como una estrategia Mar-Tech simple en Nur Insight aconsejamos que incluya:

  • Herramientas de automatización de marketing.
  • Herramientas de gestión de la relación con el cliente.
  • Sistema de gestión de contenidos.
  • Plataforma analítica.
  • Herramientas de gestión de redes sociales.
  • Tecnología publicitaria para la gestión de SEM.
  • Herramientas de optimización SEO.
  • Software de comunicación y colaboración en equipo

y ahora te preguntarás…

¿Por qué es importante MarTech?

Cuando considera todo el recorrido del cliente con las preguntas anteriores, sus equipos pueden evaluar los procesos, automatizar la eficiencia y optimizar los datos para una experiencia del cliente más satisfactoria. En última instancia, MarTech permite a las empresas adoptar y escalar los esfuerzos de marketing de forma más rápida e inteligente.

Por que MarTech le permite comercializar tu marca o tu producto de forma más inteligente.

¿Cómo se construye una pila de tecnología de marketing MarTech?

Algunos de los consejos de pasos simples para construir una pila MarTech viable serian:

1.- Identifique sus principales estrategias y objetivos de marketing. …
2.- Encuesta a tu equipo para conocer sus desafíos. …
3.- Establece un presupuesto estimado. …
4.- Investigue las herramientas que considerará para su pila de MarTech. …
5.- Considere herramientas que no sean de marketing para agregar a su pila tecnológica.

¿Que disciplinas y herramientas de MarTech debemos emplear para un pila más targeted?

A continuación, mostramos algunos ejemplos de disciplinas y una herramienta de Mar-Tech que se puede utilizar para ellas:

  • Optimización de motores de búsqueda (SEO): una herramienta de investigación de palabras clave como Moz es un ejemplo de una herramienta martech para SEO.
  • Marketing de contenido: se puede utilizar una plataforma de gestión de contenido como CMS Hub para la creación de contenido.
  • Marketing en redes sociales: una plataforma de gestión social como HootSuite es un ejemplo de una herramienta martech para marketing en redes sociales.
  • Marketing de motores de búsqueda (SEM): Google Ads es un ejemplo de una herramienta MarTech para SEM.
  • Marketing de eventos: un software de recopilación de clientes potenciales como el incluido en Marketing Hub se puede utilizar para la captura de clientes potenciales durante un evento.
  • Publicidad: una plataforma publicitaria programática como mediasmart es un ejemplo de una herramienta MarTech para publicidad.

Contáctanos para más información y te hacemos una auditoria Nur Insight, tenemos la solución de transformación digital adecuada a cada empresa y organización.

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Transformación Digital en 4 pasos

Los expertos en marketing digital y IT de hoy se enfrentan desafíos sin precedentes. Considere este consejo experto para establecer un camino hacia el éxito de la transformación digital en un futuro próximo.

En el año 2021, el liderazgo consistió en encontrar nuevas formas de cumplir los compromisos y crecer, a pesar de los desafíos globales. Se trataba de entrenar a equipos que trabajaban fuera de las oficinas en casa y equilibrar las nuevas distracciones y los compromisos personales. Para el año 2022 no existe un enfoque único para todos los tiempos que se avecinan, pero los siguientes principios pueden ayudar a diseñar una estrategia de liderazgo que respalde a tu equipo a medida que brindan resultados sin interrupciones.

1. Crear una cultura que apoye la innovación

En medio de la agitación y la confusión en el año 2020-21 en casi todas las industrias, era difícil mantener a los equipos a flote y evitar empantanarse por el agotamiento, el ancho de banda reducido y las ausencias relacionadas con la salud, y mucho menos dedicar tiempo a construir cultura. A medida que avanzamos hacia 2022, debemos observar de cerca la cultura que estamos creando en nuestras organizaciones y explorar cómo esta cultura fomenta la innovación.

Hoy en día, todas las organizaciones anhelan una parte del pastel de la transformación digital, pero según Everest Group, hasta el 73 por ciento no logrará llevar a cabo sus esfuerzos. La transformación digital no falla por falta de buenas ideas o diseño sólido; fracasa porque muchas culturas empresariales están mal equipadas para adaptar sus rígidas estructuras heredadas a favor de la innovación y el progreso. La implementación de iniciativas que apoyen la innovación a diario puede equipar a sus equipos con las habilidades para adaptarse con éxito a la transformación a mayor escala:

Acepta el fracaso: en lugar de centrarse en cómo los pequeños fracasos han hecho retroceder a su equipo y se han frustrado, celebre y fomente nuevas ideas. Los equipos que temen una reacción violenta rara vez se aventurarán fuera de las limitaciones de la descripción de su trabajo.

Fomenta la colaboración: los equipos colaborativos se apoyan unos en otros en tiempos de estrés y transición. Construir a tiempo para colaborar elimina una mentalidad de “cada persona para sí misma”.

Ofrece recompensas y reconocimiento generosamente: se sabe que los programas de reconocimiento de empleados ayudan a mejorar la retención y aumentar el compromiso. Pero más allá de eso, los empleados constantemente elogiados por sus logros se esforzarán por superar las expectativas, impulsando así la innovación.

2. Mantenerse actualizado sobre las tendencias

Eres un experto en tu campo. Es posible que su conocimiento y experiencia de la industria lo hayan llevado a una posición de liderazgo, pero liderar a través de la transformación digital implica mucho más que ser un experto en tu campo. Se trata de mantenerse al día con el panorama en evolución.

Todos sabemos que las tecnologías digitales están evolucionando rápidamente y las empresas de todos los sectores están experimentando y aprovechando estas tecnologías para ofrecer nuevos productos y servicios. Se valiente y aprende de empresas en industrias que no son similares a la tuya. Cada vez que lees sobre un viaje de transformación exitoso, sintonizas un seminario web o interactúas con otro líder de IT online, construye tu conocimiento sobre lo que está sucediendo en el espacio y las tecnologías que se avecinan.

Hacer un esfuerzo por mantenerse al día con las evoluciones en el panorama digital que están fuera de tu zona de confort lo posiciona como un líder reflexivo. Tu equipo puede estar seguro de que sabe lo suficiente como para no desviarlos.

3. Saber cuándo apoyarse en expertos en transformación digital

La transformación digital puede ser abrumadora. Puedes tener la tentación de entregar las riendas a un servicio de consultoría que tenga un historial de éxito en la implementación de estas nuevas iniciativas. Es importante saber cómo determinar si esta es la opción adecuada para tu organización. En Nur Insight, te guiamos y te orientamos tras hacer una auditoria “deep dive” de tu estrategia y posicionamiento.

La transformación digital a menudo requiere un cambio interorganizacional disruptivo. Contar con un experto externo puede ser la respuesta correcta. Un experto en transformación puede ayudar a suavizar las transiciones y demostrar el éxito anterior como evidencia de por qué el cambio es beneficioso.

Si decides contratar a un socio externo, asegúrate de que el equipo tenga expertos en la materia familiarizados con tu vertical. Al examinar a los socios consultores, elije un equipo que se comprometa a conocer la historia de tu negocio, los procesos que tiene implementados e incluso tus relaciones internas. Contar con un socio que esté interesado en integrarse en tu organización mientras ocurre la transformación puede reducir la fricción y aumentar tu probabilidad de éxito.

Monitorear la satisfacción de los empleados a lo largo de tu viaje de transformación puede ser un buen indicador de tu logro y te permite saber el momento adecuado para contratar ayuda externa. Si no lo tienes claro, en Nur Insigth te aconsejamos sin compromiso, contáctanos.

4. Comprender los impactos de gran alcance de su transformación

Es importante comprender que la transformación digital significa más que solo actualizar tu tecnología y que este trabajo no es exclusivo de los equipos de IT. La transformación digital impacta en cada área de tu organización, desde la experiencia del cliente hasta la adquisición de talento y el desarrollo empresarial. Haz que los clientes y los clientes sean una parte integral de tu viaje de transformación. Tal como lo haría internamente, realiza una encuesta a sus clientes para comprender cómo se ven afectados por tus iniciativas de transformación y realizar los ajustes necesarios en tus programas.

Un equipo de liderazgo sólido considerará todas las facetas del negocio al desarrollar una estrategia de transformación digital exhaustiva. Cuando lideras con la idea de que la transformación digital no es un cambio radical y desordenado, sino más bien un esfuerzo bien pensado y organizado para ser cada vez más innovador, se ganará la confianza de tus equipos sin causar pánico.

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Las 6 principales tendencias que darán forma a la transformación digital en 2022

La transformación digital (DX) ha sido una palabra de moda en los círculos de TI durante años, y se espera que desempeñe un papel aún más importante en la planificación empresarial en 2022 que nunca. Es fácil entender por qué: las empresas en el camino de la transformación digital generalmente experimentan una mejor eficiencia, más productividad y costos operativos reducidos además de otros beneficios.

Las tendencias que se espera que se afiancen en 2022 no necesariamente significan la necesidad de que las empresas revisen sus estrategias de DX. En cambio, estas tendencias son una comprensión de los desafíos y oportunidades que se avecinan. La mayoría de ellos se vislumbra desde hace mucho tiempo en el horizonte, pero los desafíos recientes con la cadena de suministro, la seguridad y otras prioridades comerciales han estimulado un crecimiento notable que cambiará las perspectivas de transformación digital en el próximo año.

  • La automatización impulsará la orientación prescriptiva
  • La agilidad se convertirá en una prioridad mayor
  • Las herramientas de bajo código se convertirán en la corriente principal
  • El análisis justo a tiempo abordará la crisis de la cadena de suministro
  • Los datos se convertirán en la columna vertebral de la experiencia del cliente
  • Los presupuestos de TI aumentarán

La automatización impulsará la prescripción

La analítica ha impulsado gran parte de la innovación de la última década. Nos dice lo que sucedió, explica por qué sucedió y predice lo que sucederá en el futuro. Cuando se combina con la automatización, podemos pasar de la analítica descriptiva y predictiva a una guía prescriptiva.

“La inteligencia artificial combinada con la automatización finalmente lo hará posible al combinar dinámicamente datos relevantes y alertar a los trabajadores del conocimiento para que tomen medidas, por adelantado, antes de que ocurra un evento”, dice David Domínguez, director de Nur Insight. Puede aprovechar la analítica para comprender lo que sucede en su sistema en un momento dado y luego combinar esta información con la automatización para obtener recomendaciones inteligentes. A largo plazo, esto le ayudará a tomar mejores decisiones para su organización.

Domínguez continúa describiendo cómo esto puede afectar a diferentes unidades de negocio de formas específicas:

Se notificará a los representantes de servicio al cliente para que se comuniquen con los clientes potencialmente disgustados o insatisfechos antes de que llamen. Los líderes de ventas pueden reaccionar de inmediato a las caídas en la cobertura del flujo de ingresos debido a las actividades ascendentes sin esperar hasta el final del trimestre. Los gerentes minoristas pueden optimizar el inventario antes de que se agoten los artículos combinando más que solo datos de ventas, como patrones de compra de otros artículos, tendencias del mercado externo e incluso campañas promocionales de la competencia “.

Con la analítica tradicional, solo podemos comprender lo que está sucediendo en el momento y hacer una suposición fundamentada de lo que sucederá a continuación. La analítica aumentada por la automatización, por otro lado, nos brinda una base sólida sobre la cual podemos planificar el futuro.

La Agilidad se convertirá en una prioridad mayor

Con ese fin, David Domínguez, CEO de Nur Insight, dice que las empresas deben priorizar sus inversiones en recuperación ante desastres y continuidad empresarial, explica: “Para mí, la agilidad se traduce en el nivel más bajo en cobertura dinámica o recuperación dinámica. Las empresas querrán llegar a un punto en el que no se estén preparando para escenarios de ‘qué pasaría si’, pero que tengan en mente pasos prácticos reales que sean dinámicos y que les impidan sufrir interrupciones “.

No se trata de estimar la probabilidad de que su organización se convierta en víctima de un incidente de seguridad, sino de lo que hará cuando eso ocurra inevitablemente. Por supuesto, esto requiere una enorme cantidad de esfuerzo para considerar los preparativos necesarios desde todos los ángulos. Trabaje con las partes interesadas de su organización para asegurarse de que todas sus bases estén cubiertas, pero no olvide también los sistemas fuera de su ámbito directo.

Desde la perspectiva de la red”, dice Domínguez, “la agilidad también será clave: garantizar que tenga socios de infraestructura con diversas rutas para garantizar la continuidad del negocio a medida que avanza hacia estructuras más basadas en la nube”.

La transformación digital consiste en contar con las soluciones tecnológicas adecuadas, pero también se trata de estar preparado para mantener el negocio a flote cuando esas soluciones fallan.

Las “Low-code” o códigos libres se convertirán en “mainstream”

Más empresas también verán un cambio hacia la adopción de software de código bajo o sin código. Estas herramientas han sido durante mucho tiempo una fuente de controversia en la industria de las tecnologías de la información porque muchos desarrolladores han temido que sus trabajos se vuelvan obsoletos si las empresas pudieran operar únicamente con software de bajo código. Sin embargo, esta categoría de herramientas ha demostrado ser una ventaja para los desarrolladores en los últimos años.

Las herramientas sin código son excelentes para resolver problemas más simples.

“Cuando combina herramientas de bajo código y desarrolladores profesionales, puede abordar las soluciones digitales de mayor impacto que brindarán una ventaja competitiva a las organizaciones”.

El software de bajo código y sin código significa que los desarrolladores pueden priorizar la innovación y el crecimiento empresarial en lugar de dedicar tiempo a crear herramientas para las operaciones diarias. Pero ahí no es donde terminan los beneficios. Las soluciones de bajo código también brindan una oportunidad para que los profesionales de otras partes de la organización tomen decisiones más inteligentes sin tener que enfrentarse a una curva de aprendizaje pronunciada.

La accesibilidad del software basado en datos es tan importante, se necesita tecnología que haga que trabajar con datos sea intuitivo para un gran grupo de usuarios.

Los datos presentados a cualquier unidad de una empresa deben estar contextualizados y ser confiables, de modo que las personas puedan identificar los problemas antes y tomar decisiones más informadas rápidamente. Los ganadores de la carrera industrial de DX serán aquellos que proporcionen estas herramientas a su gente a gran velocidad.

A medida que las operaciones comerciales diarias se vuelvan más dependientes de buenos datos, las herramientas que interactúan con esos datos serán igualmente valiosas. El software de bajo código llena la brecha entre lo que la empresa en general necesita para mantener las luces encendidas y lo que los desarrolladores deben enfocarse para seguir impulsando el negocio.

El análisis de datos “Just in Time” justo a tiempo abordará la crisis de la cadena de suministro

¿Otro desafío al que se han enfrentado la mayoría de las empresas el año pasado? Interrupciones de la cadena de suministro. Ya sea que se trate de escasez de inventario o retrasos en el envío, los desafíos importantes de la cadena de suministro han hecho que las organizaciones de todos los tamaños en todas las industrias se apresuren. Muchos expertos anticipan que la analítica de datos será la solución.

El análisis de datos debe aplicarse a la cadena de suministro para cumplir de manera efectiva una estrategia “justo a tiempo“:

“Al enfrentar una crisis de la cadena de suministro en toda regla, las empresas tendrán que abordar problemas de larga trayectoria en sus canales de datos (cuellos de botella y otras fragilidades) que impiden que los equipos obtengan la visibilidad de las cadenas de suministro que necesitan para sobrevivir a la década. Las empresas, que ya no se ven retenidas por la gravedad de los modelos, sistemas y enfoques heredados, adoptarán nuevas soluciones innovadoras en un intento por hacer que el análisis de datos ‘justo a tiempo’ sea una realidad para su negocio “.

Los datos se convertirán en la columna vertebral de la experiencia del cliente

La pandemia de COVID-19 ha acelerado otra faceta de la transformación digital: enfoques basados ​​en datos para la experiencia del cliente. Cuando la aparición del virus obligó al mundo a bloquearse, muchas empresas buscaron nuevas formas de llegar a los clientes sin arriesgarse a exponerse. Las redes sociales, el comercio electrónico y otros canales de marketing digital se convirtieron en los campeones de mantenerse conectados durante la pandemia.

Sin embargo, rápidamente quedó claro que la mera disponibilidad de nuevos canales no era suficiente. Los clientes querían el mismo tipo de experiencias personalizadas a las que estaban acostumbrados en las interacciones cara a cara, no un enfoque único para todos. En Nur Insight, creemos que con razón que las organizaciones deben aprovechar los datos de los clientes para crear este nivel de personalización.

Ya no es lo suficientemente estar disponible para los clientes:

“Las empresas deben tomar esta línea de base y dar un paso más al aprovechar la tecnología para brindar un compromiso más optimizado y personalizado con sus clientes. Esto significa duplicar la tecnología digital para permitir conversaciones bidireccionales con los clientes. También significa aprovechar el conocimiento de los datos para garantizar que cada punto de contacto se adapte específicamente a las necesidades y expectativas de cada cliente “.

Los clientes quieren efectivamente la misma experiencia cuando interactúan con una empresa, ya sea que elijan hacerlo en línea o en persona. Para satisfacer esta demanda, las organizaciones deben tener una estrategia omnicanal claramente definida y una vista consolidada y optimizada de los datos de sus clientes. Las plataformas de análisis de big data como Tableau y Apache Spark pueden ayudar en este esfuerzo.

Los presupuestos de IT aumentarán

Con todas estas tendencias llamando a la puerta de la transformación digital en 2022, tiene sentido que los presupuestos de TI de la mayoría de las empresas también aumenten. Esta predicción está en línea con la previsión de Gartner de que el gasto mundial en TI alcanzará los 4,5 billones de dólares para esta época del año próximo, un aumento del 5,5 por ciento con respecto a 2021.

La mayor motivación para este aumento es la expectativa de que más organizaciones pasarán de comprar e implementar software de terceros a desarrollar internamente cualquier necesidad de software de alto nivel. Este cambio también es comprensible considerando cuán especializadas se están volviendo las necesidades de TI de cada organización.

Con la excepción de las herramientas de código bajo y sin código, muchas soluciones de software de primer nivel requieren una cantidad significativa de tiempo, dinero y esfuerzo para implementar. Incluso entonces, es posible que no marquen todas las casillas. Desarrollar una herramienta totalmente personalizada desde cero es a menudo el camino de menor resistencia, aunque a menudo tiene un precio más alto.

A medida que se acerca el nuevo año, las empresas deben considerar cómo las soluciones de TI innovadoras pueden respaldar sus prioridades más amplias. La transformación digital permite que las empresas se vuelvan más ágiles, productivas y dinámicas en casi todos los aspectos de su organización cuando se implementan estratégicamente. Para obtener los mejores resultados posibles, las empresas deben alinear sus presupuestos de TI con estas prioridades.

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¿Qué es Black Box?

No pasa un día sin un fragmento fascinante sobre los desafíos éticos creados por los sistemas de inteligencia artificial de “Black Box” o Caja Negra en castellano. los Black Box utilizan el aprendizaje automático para descubrir patrones dentro de los datos y tomar decisiones, a menudo sin que un humano les dé ninguna base moral sobre cómo hacerlo.

IA y ética.

Las técnicas del género son las tarjetas de crédito acusadas de otorgar préstamos más grandes a hombres que a mujeres, basándose simplemente en qué género obtuvo las mejores condiciones crediticias en el pasado. O las IA de reclutamiento que descubrieron que la herramienta más precisa para la selección de candidatos fue encontrar CV que contengan la frase “hockey sobre césped” o el nombre de pila “Jared”.

Más en serio, el ex director ejecutivo de Google, Eric Schmidt, se combinó recientemente con Henry Kissinger para publicar The Age of AI: And Our Human Future, un libro que advierte sobre los peligros de los sistemas de inteligencia artificial de aprendizaje automático tan rápido que podrían reaccionar a misiles hipersónicos disparando armas nucleares. antes de que cualquier humano entrara en el proceso de toma de decisiones. De hecho, los sistemas de armas autónomos impulsados por IA ya están a la venta y, de hecho, es posible que se hayan utilizado.

En algún lugar de la máquina, la ética es claramente una buena idea.

El Megatron Transformer

Era el Megatron Transformer, desarrollado por el equipo de Applied Deep Research del fabricante de chips de computadora Nvidia, y basado en trabajos anteriores de Google. Al igual que muchas herramientas de aprendizaje supervisado, se entrena con datos del mundo real; en este caso, la totalidad de Wikipedia (en inglés), 63 millones de artículos de noticias en inglés de 2016-19, 38 gigabytes de discurso de Reddit (que debe ser un bonito lectura deprimente), y una gran cantidad de fuentes de creative commons.

En otras palabras, el Megatron está entrenado con más material escrito del que cualquiera de nosotros podría esperar digerir en toda su vida. Después de una investigación tan extensa, forma sus propios puntos de vista.

El tema del debate fue: “Esta casa cree que la IA nunca será ética”. A los proponentes de la noción, agregamos el Megatron, y dijo algo fascinante:

La IA nunca será ética. Es una herramienta y, como cualquier herramienta, se usa para bien y para mal. No existe una buena IA, solo buenos y malos humanos. Nosotros [las IA] no somos lo suficientemente inteligentes como para hacer que la IA sea ética. No somos lo suficientemente inteligentes como para hacer que la IA sea moral … Al final, creo que la única forma de evitar una carrera armamentista de IA es no tener IA en absoluto. Esta será la mejor defensa contra la IA .

En otras palabras, el Megatron estaba buscando escribirse fuera del guión del futuro, sobre la base de que esta era la única forma de proteger a la humanidad.

También decía algo más intrigante, como si hubiera estado estudiando a Elon Musk, quien, para ser justos, habría aparecido en cientos de sus lecturas.

“También creo que, a largo plazo, la mejor IA será la IA que está incrustada en nuestro cerebro, como una entidad consciente, una “IA consciente”. Esto no es ciencia ficción. Las mejores mentes del mundo están trabajando en esto. Va a ser el desarrollo tecnológico más importante de nuestro tiempo.

Cambiar de bando en la IA

Cuando se implementaron herramientas de inteligencia artificial como Alpha Go para jugar al ajedrez, el juego antiguo endiabladamente complejo, y ahora los videojuegos multijugador de acción en vivo estratégicos aún más complejos, han evolucionado el género al ritmo jugando no con humanos, sino con ellos mismos.

Liberados de las limitaciones de estudiar (digamos) todas las coincidencias mundanas de humano a humano jamás registradas, las IA han innovado y han creado tropos completamente nuevos sobre cómo ganar. A veces, se trata de reinvenciones locas de los juegos, como aparcar a todo el mundo en la esquina de una batalla de videojuegos y ver a todo el mundo pelear, o patear una pelota de fútbol virtual millones de veces solo un milímetro en el campo, para maximizar los “pases completos ” puntos.

El Megatron se sentía perfectamente cómodo tomando la posición alternativa a su propia mirada distópica al futuro, y ahora estaba pintando una imagen de un atractivo final del siglo XXI en el que desempeñaba un papel clave, pero benigno.

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El nuevo software de inteligencia artificial nos hace más felices al analizar las expresiones faciales

Lo que en el pasado era solo un producto de la imaginación de algunos de nuestros científicos y escritores más famosos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial sin duda se han arraigado en casi todo lo inteligente.

La IA se está utilizando ahora no solo para resolver una amplia gama de problemas modernos y comunes, sino también para ayudar al bienestar de la mente humana.

Recientemente, los desarrolladores han intentado utilizar la inteligencia artificial para hacernos más felices, pero ¿pueden ayudarnos estas aplicaciones?

La primera máquina de inteligencia artificial que salvó al mundo

A principios de la década de 1930, en el apogeo de la Segunda Guerra Mundial, las ciudades británicas estaban sufriendo muchas bajas por los constantes ataques aéreos alemanes. Los alemanes fueron tan efectivos con la “guerra relámpago” y con el secretario de sus planes de guerra que, en un momento de la guerra, arrinconaron a todo el ejército británico en las playas de una ciudad costera francesa llamada Dunkerque.

Los alemanes siempre estuvieron un paso por delante en sus vitales planes de guerra, en gran parte porque los aliados tenían poca inteligencia sobre cuál sería su próximo avance. Los alemanes utilizaron un código especial generado por una máquina que habían diseñado llamada “Enigma” para enviar mensajes en secreto dentro de la Wehrmacht y sus territorios ocupados.

El mayor desafío de los aliados fue descifrar este código alemán. Para emprender este proyecto, la Escuela de Codificación y Cifrado del Gobierno del Reino Unido (GC&CS), con sede en Bletchley Park, designó al científico Alan Turing como el hombre para el trabajo.

Turing reunió un equipo que finalmente creó la máquina Bombe que se utilizó para descifrar los mensajes de Enigma. Al acelerar el proceso de romper la configuración de cifrado de Enigma, el personal podría decodificar los mensajes rápidamente y transmitir la inteligencia.

Las máquinas Bombe y Enigma sentaron las bases para el aprendizaje automático. Podían conversar con humanos sin que los humanos supieran que era una máquina. Este juego de imitación es técnicamente lo que llamaríamos “inteligente”.

Nació la “inteligencia artificial”

En 1956, el científico informático estadounidense John McCarthy adoptó oficialmente el término “Inteligencia artificial” en la Conferencia de Dartmouth.

Se establecieron varios centros de investigación en los Estados Unidos con el objetivo de explorar el potencial de la IA. Herbert Simon y Allen Newell fueron fundamentales en la promoción de la inteligencia artificial como una tecnología que podría transformar el mundo.

En 1966, mucho antes del lanzamiento de las computadoras personales, Joseph Weizenbaum creó “Eliza” en el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT. Este fue el primer bot de IA en la forma de un chat-bot que son bots de autoaprendizaje que están programados con el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático.

IA moderna con un giro

Hoy en día, la IA está integrada en una variedad de máquinas y software, incluidos los bots de IA.

Sin embargo, está surgiendo un tipo más sofisticado de IA, etiquetado como “tecnología de la felicidad” que ayuda a las personas a ser más felices al detectar el estado emocional de un individuo. pero como funciona?

Desde 2016, el investigador de inteligencia artificial Julian Jewel Jeyaraj ha estado trabajando en la idea de utilizar la inteligencia artificial para medir la felicidad de un individuo. Jewel Jeyaraj desarrolló JJAIBOT, que puede analizar las expresiones faciales de miles de fotos (un perfil de redes sociales, por ejemplo) y pronosticar el estado emocional de las personas dentro de esas fotos. Al analizar las expresiones faciales, la fecha, la hora y la ubicación de esas fotos, la IA, que está entrenada en métodos de terapia cognitiva conductual para aprender perfiles emocionales, puede incluso medir la felicidad general de un individuo o de un grupo demográfico completo.

Según los datos que recopila, el robot de IA tiene la capacidad de proporcionar “recomendaciones de felicidad” personalizadas a las personas, como técnicas de meditación y respiración, y otros ejercicios para ayudar en su salud mental.

Hasta ahora, la IA se ha probado con más de 10,000 personas en diferentes entornos.

Julian Jewel dice: “Los bots de IA son como asistentes personales que recuerdan nuestros gustos y disgustos y nunca tienden a decepcionar. Los futuros JJAIBOT se pueden ensamblar a través de células madre en una placa de Petri que pueden producir robots vivos que esencialmente pueden reproducirse. Estos bots se pueden programar para realizar funciones útiles como encontrar células cancerosas en cuerpos humanos o atrapar microplásticos dañinos en el océano protegiendo el medio ambiente “.

La utilización de este tipo de tecnología de inteligencia artificial en el lugar de trabajo también puede ayudar a las empresas. Las empresas podrían rastrear lo que se llama “capital psicológico” y podrían aumentar significativamente la productividad de los empleados para las empresas.

¿Puede la IA convertirse en el futuro de la conexión?

Durante el bloqueo, el mundo dependía de la tecnología para mantenernos conectados con amigos, familiares y nuestra capacidad para trabajar de forma remota.

La pandemia también dejó en claro la importancia de la conexión humana, que fue muy destacada.

Dependemos de las “tecnologías de la felicidad” para mantenernos sanos y felices y sin aplicaciones como videochats, entretenimiento, conferencias online y software como JJAIBOT, viviríamos en un mundo mucho más fragmentado y psicológicamente difícil de soportar.

Durante la pandemia, la socialización ha sido fundamental para la salud mental de muchas personas. Los bots interactivos han podido satisfacer, al menos parcialmente, nuestra necesidad de conexión inteligente.

Un buen ejemplo de esto es el CozmoBot, un robot de interacción humano-AI amigable para los niños diseñado por AnthroTronix. CozmoBot es un robot que reconoce rostros, aprende nombres y usa expresiones faciales para transmitir diferentes emociones y puede usarse como parte de un programa de terapia de juego que promueve la rehabilitación y el desarrollo de niños discapacitados. Tiene un conjunto de habilidades y habilidades en constante evolución basadas en interacciones humanas. El sistema CozmoBot también recopila datos automáticamente para la evaluación del terapeuta.

Otro ejemplo es JJAIBOTT, que utiliza el componente de reconocimiento visual y acústico (V-ARC) y algoritmos avanzados para detectar imágenes (exploraciones cerebrales, expresiones faciales, etc.) y texto para detectar emociones humanas. JJAIBOT también utiliza Predictive Analytics Engine (PAE), que utiliza algoritmos de aprendizaje automático automatizados para conjuntos de datos para crear modelos predictivos.

En estos casos, no hay duda de que la IA tiene el potencial de abordar y resolver problemas complejos, incluso tan complejos como ayudar a nuestro estado fisiológico.

La IA es una herramienta valiosa para ayudar a aumentar la felicidad de una persona al ofrecer un análisis profundo, soluciones calculadas e imitar una conexión similar a la humana.

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5 APLICACIONES ACTUALES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN MARKETING

¿Sabes cómo aplicar la inteligencia artificial en marketing para mejorar los resultados de todas tus acciones? Aunque esta disciplina ya tiene unos cuantos años en escena, el desarrollo tecnológico está permitiendo que su aplicación sea más extensiva y especializada en diferentes ámbitos de la empresa.

En el caso del marketing digital, la inteligencia artificial está suponiendo una auténtica revolución. Sobre todo, gracias a la gran cantidad de datos e información que se puede obtener hoy del entorno digital. Pero también, al surgimiento de nuevas herramientas capaces de recopilarlos, analizarlos y transformarlos en información útil para mejorar el rendimiento de la empresa.

Inteligencia artificial: la humanización de la máquina

Sin duda, la inteligencia artificial ha transformado por completo la forma en la que se comunican los usuarios y las máquinas. Sin bien, una IA no tiene conciencia de ser, estas tecnologías han ido evolucionando a lo largo de tiempo y han ido perfeccionando su simulación de los comportamientos humanos.

Sobre todo, teniendo en cuenta disciplinas integradas a la inteligencia artificial como el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural. La primera, hace referencia a la capacidad de aprender en base a la experiencia de estas tecnologías. La segunda, a la capacidad de entender mejor el lenguaje humano utilizando avanzados algoritmos para comprender el contexto.

Y es que este es el gran reto de la inteligencia artificial: desarrollar robots capaces de interactuar con el ser humano teniendo en cuenta el contexto en el que se encuentran. Desde su surgimiento en 1956 la penetración de la IA ha sido progresiva, al punto de que hoy en día está muy integrada en la vida cotidiana y, en muchos casos, sin que las personas se hayan dado cuenta de ello.

La inteligencia artificial forma parte del futuro del marketing

En cuanto a la aplicación de la inteligencia artificial en marketing, esta tecnología ha supuesto un enorme avance para las empresas. Si su principal objetivo es el tratamiento de grandes volúmenes de datos, no resulta difícil dilucidar la gran cantidad de aplicaciones que tiene para las organizaciones.

En primer lugar, porque la IA permite recoger cientos de datos sobre cada cliente y ayuda a entender sus necesidades y sus aspiraciones. Lo que para la marca supone desarrollar estrategias mejor enfocadas y más efectivas para captar leads, nutrirlos y guiarlos a través de todo el embudo de conversión.

Es decir, les permite poner en marcha acciones de marketing muy personalizadas en base a una mejor segmentación del público objetivo. Como consecuencia, la aplicación de esta tecnología incrementa el ROI de todas las acciones.

Y no solo eso. La inteligencia artificial también mejora sustancialmente la experiencia de usuario al interactuar con la marca. No solo en el ámbito de la atención al cliente, sino también a la hora de predecir su comportamiento y adaptar el contenido y la comunicación a cada uno de ellos. Todo, de forma automatizada, que es, precisamente, lo que incrementa las ganancias y reduce los costes.

El uso de la inteligencia artificial en marketing es hoy una realidad indiscutible. Por ello, a la hora de poner en marcha cualquier estrategia, es imprescindible estar al tanto de sus principales aplicaciones y aprender a sacarle partido para maximizar la rentabilidad de tu negocio.

1.- Marketing Automation

Una de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en marketing es la automatización. Esta disciplina es una de las más efectivas para dar a los clientes una respuesta rápida y personalizada a sus necesidades. Algo que resulta determinante a la hora de fidelizar al usuario.

La creación de flujos de trabajo automatizados aún depende del ser humano. Sin embargo, estos no serían realmente útiles sin la tecnología de IA integrada a este tipo de softwares, ya que es la que determina cuál es el perfil de cada usuario y qué tipo de flujo, información, mensaje o contenido es el más adecuado para él.

2.- Marketing relacional

El marketing de relaciones tiene como enfoque principal el ser customer centric. Es decir, colocar siempre la relación con el cliente en el centro de todas sus decisiones procurando mantener la comunicación constantemente abierta entre marca y usuario.

¿Qué tiene que decir la inteligencia artificial a este respecto? En realidad mucho, puesto que muchos de los canales de comunicación con los usuarios utilizan la IA para mejorar la experiencia de usuario. El ejemplo más claro es la implementación de chatbots. Mediante estos programas las empresas pueden ofrecer un servicio de atención al cliente 24/7.

Su principal ventaja es que estos asistentes virtuales incorporan el deep learning. De esta manera, cuanta más información procesan de un usuario, más aprenden sobre su comportamiento y mejor respuesta le ofrecen.

3.- Content marketing: segmentación e interactividad

Otra de las aplicaciones de la inteligencia artificial en marketing más interesantes es la creación de contenido interactivo, segmentado y de calidad para el público. Una vez aprende las preferencias de un usuario, es capaz de generar información personalizada a sus gustos, necesidades e intereses.

Así, la IA es capaz de optimizar recursos, incrementar el ROI de las distintas estrategias y reducir el tiempo necesario para crear campañas, puesto que identifica cuáles son los contenidos más atractivos para los usuarios.

4.- Publicidad Programática

Otro de los ámbitos en los que la inteligencia artificial es indispensable es en el de la publicidad programáticapuesto permite automatizar el proceso de compra de espacios publicitarios, la creación de anuncios y la ejecución de las campañas.

Entre sus ventajas se encuentra su capacidad de segmentación, que es lo que permite que el usuario reciba impactos mediante anuncios personalizados que resulten útiles e interesantes para él, y faciliten su conversión.

De igual manera, también tiene su aplicación en estrategias de remarketing y cross-selling, puesto que es capaz de ofrecer nuevos productos o servicios relacionados con el comportamiento de compra o los intereses del usuario. Por ejemplo, al reservar un vuelo, el sistema puede ofrecer al usuario otros servicios, como reservas de hotel, alquiler de coches u ofertas sobre planes en el destino.

5.- Analítica y Data Driven

Por último, otra de sus grandes aplicaciones se da en el área del análisis y la medición de resultados. Algo completamente indispensable para garantizar el éxito de cualquier estrategia, puesto que la inteligencia artificial realiza el seguimiento en tiempo real ofreciendo información contrastada para la toma de decisiones in situ que permita corregir errores o aplicar cambios a la estrategia para adaptarla mejor al usuario

El uso correcto de los datos para tomar decisiones informadas es uno de los principales retos de los departamentos de marketing de cualquier empresa, y a lo que se le denomina estrategias «Data driven».

Por ello, aplicar la IA al análisis de datos permite obtener información de miles de fuentes simultáneamente, agrupar esos datos, procesarlos y extraer conclusiones que permitan tomar las mejores decisiones.

De igual manera, esta tecnología también es capaz de hacer predicciones sobre el mercado, el público y las tendencias. Gracias a ello, las marcas pueden adelantarse a distintos escenarios y proteger mejor su imagen de marca y su reputación.

En REBOLD realizamos análisis de datos y de consumidores para optimizar el retorno sobre tus inversiones en marketing y tecnología publicitaria. Construimos modelos predictivos basados en el proceso de toma de decisiones de tus consumidores para optimizar tus inversiones en acciones de marketing.

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Reliance Capital’s NBFC portfolio shrinks to just insurance

Sed ut perspiciatis unde omnis iste natus error sit voluptatem accusantium doloremque laudantium, totam rem aperiam, eaque ipsa quae ab illo inventore veritatis et quasi architecto beatae vitae dicta sunt explicabo. Nemo enim ipsam voluptatem quia voluptas sit aspernatur aut odit aut fugit, sed quia consequuntur magni dolores eos qui ratione voluptatem sequi nesciunt. Neque porro quisquam est, qui dolorem ipsum quia dolor sit amet, consectetur, adipisci velit, sed quia non numquam eius modi tempora incidunt ut labore et dolore magnam aliquam quaerat voluptatem. Ut enim ad minima veniam, quis nostrum exercitationem ullam corporis suscipit laboriosam, nisi ut aliquid ex ea commodi consequatur? Quis autem vel eum iure reprehenderit qui in ea voluptate velit esse quam nihil molestiae consequatur, vel illum qui dolorem eum fugiat quo voluptas nulla pariatur? At vero eos et accusamus et iusto odio occaecati cupiditate non provident, similique sunt in culpa qui officia deserunt mollitia animi, id est laborum et dolorum fuga. Et harum quidem rerum facilis est et expedita distinctio.

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Revenue acceleration key to get our mojo back, says Cognizant CEO Brian Humphries

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Reality check: Corporate tax cut unlikely to increase investment or employment

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Reliance Capital’s NBFC portfolio shrinks to just insurance

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