Podemos definir el machine learning como aquella disciplina relacionada con la inteligencia artificial . Mediante comportamientos similares o patrones trata de llevar a cabo un aprendizaje para labores de clasificación y predicción de comportamientos.
Estas acciones se llevan a cabo mediante la utilización de algoritmos de aprendizaje automático (sí, el famoso algoritmo. Seguro que lo has escuchado varias veces).
A colación de todo lo dicho, como profesionales del marketing digital escuchamos continuamente por parte de las voces de las principales plataformas de anuncios que debemos dejar que su algoritmo aprenda a manejar nuestras campañas. De esta forma, que encuentre las circunstancias necesarias para optimizar los ads de la mejor manera posible.
Esto, aunque se ha demostrado que funciona, suele frustrarnos, ya que nos gusta tener el control. A la vez que también nos gusta disponer de la máxima información posible y poder gestionar nuestros datos en función de nuestro propio aprendizaje y conocimiento.
Es por ello que puede ser bastante interesante el estudio de machine learning para la implementación en nuestras labores. De tal manera, que seamos nosotros los que utilicemos un algoritmo que nos permite clasificar o hacer una predicción a futuro sobre nuestra inversión en publicidad y posibles resultados.
He aquí todo lo que puedo decir al respecto: ¿Puede cualquier persona aprender nociones para implementar acciones de machine learning en sus labores de marketing digital relacionadas con la publicidad? Sí. Sin duda. Ojo, esto no es obligatorio. Cada persona tiene un perfil profesional y especialidad. No obstante, siempre es interesante poder apoyarnos en todas las herramientas que puedan ayudar a maximizar el valor de nuestro trabajo.
Lo importante, según mi opinión, es que comprendas el procedimiento de actuación. Lo normal es que puedas apoyarte en departamentos especializados y con perfiles técnicos que lleven a cabo las labores de programación que a ti se te puedan escapar.
Mucha gente teme a la inteligencia artificial porque la ve como un sustituto de su trabajo. No obstante, una IA nunca será un humano, ya que un humano sabe qué preguntas hacer en un momento determinado. A partir de ahí, puedes apoyarte en esta herramienta para facilitar o acelerar un proceso. Esto nunca podría (o por lo menos no puede) suceder al revés.
¿A qué puede ayudarme esto exactamente? A muchas cosas.
Podríamos hablar de muchas cosas, desde la clasificación de algoritmos entre supervisados, no supervisados y demás. Entre la distinción entre, por ejemplo, el knn o los árboles de decisión, o quizá sobre los programas necesarios así como el idioma de programación requerido para aplicarlos. No obstante hoy en día tenemos la suerte de contar con múltiples formaciones con horas de aprendizaje adaptadas a muchos niveles.
La conclusión es que puede tratarse de una rama de aprendizaje que, de aplicarse correctamente o con fundamento, puede suponer un avance y una mejora al servicio dado a los clientes.
¿Te parecería interesante llevar estas acciones a cabo? ¡Contáctanos!