Cómo deben usar las startups la Inteligencia Artificial

La rápida subida de la Inteligencia Artificial (IA) ha absorbido a empresas de diferentes ramas, incluyendo al fabricante de automóviles estadounidense Ford, que recientemente compró a Argo por US $ 1.000 millones. La adquisición cimenta las sospechas de los expertos acerca de la próxima incursión de Ford en la tecnología autodirigida. Así que mientras acabamos de vislumbrar la punta de este iceberg de innovación, está claro que IA ya no es una tecnología nebulosa del futuro. El 68 por ciento de los ejecutivos de marketing, según la firma de investigación de medios Weber Shandwick, usan IA en sus operaciones. Para una tecnología que sólo entró en la corriente principal en 2016 y apenas existía hace cuatro años, esa es una tasa de adopción notable. ¿Cómo, independientemente de la plataforma que elija, puede unirse a los empresarios de futuro y construir su negocio con la IA? Hasta ahora, cuatro maneras destacan por su eficiencia:

Cómo deben usar las startups la Inteligencia Artificial

1. Conozca a su próximo cliente.
Antes de transmitir su mensaje, necesita saber a quién está intentando llegar. Node utiliza el procesamiento del lenguaje natural – un término de fantasía para enseñar a un ordenador a entender cómo los seres humanos hablan y escriben – para desarrollar perfiles de clientes. Node está procesando vastas franjas de datos para conectar los puntos entre los vendedores y las empresas que están tratando de alcanzar.

Cómo deben usar las startups la Inteligencia Artificial

Una vez que tenga amplios datos de clientes, Node utiliza rastreadores de datos para rascar información de medios sociales, sitios de noticias y más. Aprende a máquina y procesa modelos de lenguaje natural para extraer sentimientos de datos no estructurados. Luego, al igual que los senadores segmentan a los constituyentes en grupos demográficos, Node utiliza el análisis para clasificar a los clientes en categorías similares.

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2. Vea cómo la gente realmente usa su producto.
Si, Dios no lo quiera, se olvidó de etiquetar a su vecino en la fiesta de la semana pasada, Facebook fue sin duda allí para recordarle su error. ¿Cómo sabe Facebook cuál de tus amigos dejó sin etiquetar? Pues se basa en una técnica de IA llamada redes neuronales convolucionales. Las redes neuronales convolucionales, que modelan vagamente la forma en que la corteza visual del cerebro interactúa con los ojos, funcionan separando una imagen en pequeñas porciones antes de ejecutar cada una de esas partículas a través de un filtro multicapa que reúne una imagen completa.

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Existen muchas formas diferentes de aplicar esta tecnología, pero las empresas minoristas pueden comenzar con la clasificación de imágenes. Trate de usar una red neuronal convolucional para dividir las fotos de sus productos en línea. El modelo puede identificar segmentos de clientes que utilizan con frecuencia su producto, dónde lo están utilizando y si suelen emparejar otros productos con los suyos. Esencialmente, este análisis automatizado de la imagen puede demostrarle cómo sus productos se implementan en las vidas de los clientes, permitiéndole adaptar sus medios de comercialización.

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3. Entrar en la cabeza del usuario.
El éxito en las redes sociales requiere una escucha cuidadosa y una acción rápida. Cuando una campaña social no funciona, lo mejor es quitarla rápidamente. Pero para hacerlo, necesita información en tiempo real sobre las reacciones de los clientes a su contenido. Afortunadamente, IA puede tomar la temperatura emocional de miles de clientes a la vez. Dumbstruck, una startup de video-testing y análisis, ha añadido el procesamiento del lenguaje natural a su pila de análisis emocional. Esto le permite brindar información al momento sobre las reacciones de los espectadores ante los medios de comunicación.

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4. Proporcionar un apoyo asequible.
El servicio al cliente es – o debería ser, según los consumidores – el departamento que nunca duerme. Más de la mitad de las personas, el 50,6 por ciento para ser exactos, creen que un negocio debe estar disponible 24/7 para responder a todas sus preguntas y preocupaciones. Afortunadamente, los robots no duermen, no comen. Un robot bien construido puede ofrecer un servicio al cliente rentable y constante. Por supuesto, la preparación de su robot para servir a los clientes requiere de datos frontales, idealmente cientos de miles de conversaciones de ejemplo, pero puede empezar con un híbrido humano-chatbot.

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