Datos más consistentes para una IA más eficaz

Antes de optar por marketing generado por IA, es importante contar con los datos adecuados. Brett Cella, nuestro director regional de Irlanda y vicepresidente de Análisis, cree que todas las marcas deberían contar con una estrategia de datos sólida. Estas son sus principales recomendaciones para los publicistas:

La carrera por utilizar la IA en publicidad está cogiendo cada vez más fuerza, con profesionales del marketing en todo el mundo que aspiran a beneficiarse de la IA generativa y predictiva para conseguir una ventaja competitiva. Sin embargo, hay que tener en cuenta que unos datos de alta calidad son la base fundamental de estas tecnologías avanzadas. Sin una estrategia de datos sólida, incluso los modelos de IA más avanzados se quedarán cortos.  

En este artículo, voy a compartir los principios básicos para crear una base de datos consistente, que todo profesional del marketing necesita para integrar con éxito la IA en sus campañas.

1. Calidad y depuración de los datos

El clásico dicho de «si metes basura, sale basura» es especialmente aplicable a los modelos de IA. Los publicistas deben centrarse en la calidad de los datos y en aplicar procesos de tratamiento rigurosos para garantizar su precisión, integridad, coherencia y relevancia en cada caso práctico concreto. Además, la depuración y el tratamiento previo de los datos son imprescindibles para eliminar lo sobrante, gestionar los valores que faltan y abordar cualquier sesgo o incoherencia.

2. Diversidad y representatividad de los datos

Los modelos de IA funcionan mejor con datos diversos que sean representativos. Para ello, es necesario recopilar y tratar datos que reflejen una amplia variedad de situaciones de la vida real aplicables al sector. Esta diversidad ayuda a los modelos de IA a hacer generalizaciones de forma eficaz y evitar la toma de decisiones sesgadas.

3. Ética y gobernanza de los datos

Con el auge de los sistemas de IA, la gobernanza de los datos y las consideraciones éticas son fundamentales. Se deben definir unos marcos sólidos de gobernanza de los datos para abordar cuestiones como la privacidad, la seguridad y el cumplimiento de normas, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) o la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). Además, los principios éticos, como la imparcialidad, la responsabilidad y la transparencia, tienen que integrarse en el ciclo de vida de los datos para reducir posibles sesgos y garantizar un desarrollo responsable de la IA.

4. Escalabilidad e infraestructura de los datos

Los modelos de IA, especialmente los que tienen fines generativos y predictivos, suelen necesitar grandes cantidades de datos para fomentar el aprendizaje y la capacidad de inferencia. Por ello, hay que invertir en una infraestructura escalable que pueda gestionar de forma eficiente grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Así, podrían utilizarse la informática en la nube, sistemas de almacenamiento distribuido y una segmentación avanzada del tratamiento de datos.

5. Anotación y etiquetado de datos

Muchos modelos de IA dependen del etiquetado de datos para el aprendizaje supervisado. Es necesario asignar recursos para anotar y etiquetar datos, ya sea con equipos internos o con plataformas de colaboración abierta. Un etiquetado coherente y de alta calidad es fundamental para formar modelos de IA precisos y fiables.

6. Supervisión continua de los datos y circuitos de retroalimentación

Los modelos de IA requieren una supervisión, una evaluación y un perfeccionamiento constantes. Se deben crear circuitos de retroalimentación para integrar nuevos datos, comentarios de los usuarios e informes sobre el rendimiento de los modelos. Este enfoque iterativo garantiza que los modelos de IA sigan siendo relevantes, precisos y acordes a la evolución de las necesidades empresariales.

El éxito de las iniciativas de IA depende de la calidad y la solidez de los datos subyacentes. Al dar prioridad a una estrategia de datos e invertir en la infraestructura y los procesos necesarios, los publicistas pueden crear soluciones de IA transformadoras que aporten un valor comercial real.

Aprovechar al máximo las posibilidades que ofrece la IA

En Jellyfish, sabemos que la eficacia de cualquier iniciativa de IA depende de unos datos fiables. Como líderes en el mundo de la IA, nos hemos especializado en crear y aplicar estrategias de datos esenciales para impulsar modelos de IA competitivos.

Nuestro equipo especializado de ingenieros y científicos de datos, así como expertos en IA y aprendizaje automático, te ayudará a:

• Crear mecanismos integrales de seguimiento de sitios web, aplicaciones y clientes.
• Combinar información dispar para crear perfiles de clientes y repositorios de datos homogéneos.
• Garantizar la calidad de los datos, la gobernanza, la escalabilidad y las prácticas éticas de la IA.
• Utilizar las plataformas en la nube para desarrollar la IA de manera personalizada y adaptada a tus necesidades.
• Integrar las soluciones de IA en los principales procesos, el marketing, las actividades y los productos.
• Aplicar ciclos continuos de supervisión de datos y perfeccionamiento de modelos.
• Saber cuál es tu «cuota de modelo» en las diferentes plataformas de IA.

Con nuestras metodologías de demostrada eficacia y nuestra amplia experiencia, ayudaremos a tu empresa a sentar las bases para integrar unas funciones de IA transformadoras que fomenten la innovación, optimicen los procesos y logren una ventaja competitiva sostenible.

Evita que los datos de mala calidad frenen tus expectativas en el uso de la IA.  Empieza ya a trabajar con nosotros para sacar el máximo provecho de modelos de IA generativos y predictivos que llevarán a tu empresa al futuro.