Sobre Inteligencia artificial y Machine learning

馃寪 馃搳 驴C贸mo la聽#inteligenciaartifical聽y聽#machinelearning聽se introdujeron en la industria?

El proceso publicitario de la vieja escuela requer铆a mucho trabajo y las campa帽as se gestaban durante per铆odos tan prologados de tiempo que inclusive en algunos casos las dejaban fuera de timing al momento de lanzarlas.
Investigaciones de mercado y consumidores se realizaban manualmente y de acuerdo a la profundidad de 茅stas, muchas veces los posicionaban con trabajos pobres y sin un nivel objetivo adecuado.

馃摵 馃摶馃摪 Estos eran los inputs para los equipos creativos, que manualmente gestaban la publicidad, luego la planificaci贸n y compra de medios contaba con una cantidad limitada de opciones en la era pre-internet (radio, medios impresos y televisi贸n).
Resumimos la publicidad de la vieja escuela como un proceso lento, lineal, costoso y limitado a la informaci贸n existente. 馃憥馃従

馃摫 馃捇聽馃摗En la聽#eradigital聽, tanto los clientes como anunciantes comenzaron a tener acceso a una gran cantidad de聽#datos聽en l铆nea de los consumidores, lo que crea un desbalance en el proceso tradicional, dejando m谩s espacio para la capa creativa respecto de la capa de recopilaci贸n de datos. Con el tiempo, surgi贸 el concepto de聽#bigdata聽y los datos personalizados en l铆nea del consumidor est谩n disponibles en cantidades desafiantes de gestionar.

Este escenario cre贸 un 鈥渕omento de industria鈥 ideal para la聽#inteligenciaartifical聽(AI). Las marcas y las agencias han comenzado a utilizar AI y聽#machinelearning聽(ML) para extraer y explorar en tiempo real los h谩bitos de聽#consumo聽en l铆nea, las trayectorias de comportamiento de los consumidores, la optimizaci贸n y la adaptaci贸n en tiempo real, son dos de los drivers que impulsan la publicidad de IA.

馃懇馃徎馃捇 馃懆馃徎馃捇En聽#BOLDMSS聽contamos con un equipo especializado en IA/ML trabajando para que nuestros clientes puedan tomar ventajas de estas tecnolog铆as.

驴Ya has probado trabajar con IA/ML?

#ai#publicidad#ml