La inteligencia artificial sigue transformando el marketing digital de manera acelerada, convirtiéndose en un factor estratégico para empresas que buscan eficiencia, personalización y escalabilidad en sus campañas. Frente a las innovaciones más recientes en el campo de la IA, cabe una análisis un poco más profunda sobre el potencial de dos enfoques que han ganado mayor destaque últimamente: IA predictiva e IA generativa
Mientras la IA predictiva se centra en el análisis de patrones para prever comportamientos futuros y generar insights, la IA generativa eleva la automatización creativa, produciendo contenidos altamente personalizados y adaptados al contexto del usuario. Hoy, ella es uno de los mayores focos de atención e inversión de equipos de marketing en empresas de los más diferentes tamaños y segmentos
SegundoDatos de McKinsey, la IA generativa tiene el potencial de mover entre US$ 2,6 billones y US$ 4,4 billones en la economía global anualmente, siendo que el 75% de este valor se generará en cuatro áreas principales, incluyendo marketing y ventas. Para referencia, el valor es superior al PIB de las principales economías mundiales en 2024, excepto Estados Unidos (US$ 29,27 billones, China (US$ 18,27 billones) y Alemania (US$ 4,71 billones
Este dato por sí solo ayuda a demostrar el impacto de la adopción de las nuevas tecnologías basadas en IA generativa y cómo serán preponderantes para los anunciantes en busca de diferenciación y maximización de ROI. Pero aún queda la pregunta: ¿hay otros caminos que se pueden explorar? Y la respuesta es, sin duda, sí
IA compuesta: por qué la combinación de diferentes modelos de IA puede marcar la diferencia
Aunque la IA generativa esté bajo los reflectores actualmente, es innegable la importancia desempeñada por los modelos de IA predictiva para la publicidad digital hasta aquí. Tu papel está en transformar grandes volúmenes de datos en insights accionables, permitiendo segmentaciones precisas, optimización de campañas y previsiones sobre el comportamiento del consumidor. Los datos de RTB House indican que soluciones basadas en Deep Learning, uno de los campos más avanzados de la IA predictiva, son hasta un 50% más eficientes en campañas de retargeting y un 41% más efectivos en la recomendación de productos en comparación con tecnologías menos avanzadas
Sin embargo, los algoritmos de Deep Learning pueden ser perfeccionados si se combinan con otros modelos. La lógica detrás de esto es simple: la combinación de diferentes modelos de IA puede ayudar a resolver diferentes desafíos empresariales y contribuir a la mejora de soluciones de vanguardia.
En RTB House, por ejemplo, estamos avanzando en la combinación de algoritmos de Deep Learning (IA predictiva) con modelos generativos basados en lenguajes GPT y LLM para mejorar la identificación de audiencias con alta intención de compra. Este enfoque permite que los algoritmos analicen, además del comportamiento del usuario, el contexto semántico de las páginas visitadas, refinando la segmentación y el posicionamiento de los anuncios mostrados. En otras palabras, esto añade una capa más de precisión, resultando en ganancias en el rendimiento general de las campañas
Con la creciente preocupación por la privacidad y las regulaciones sobre el uso de datos personales, soluciones basadas en IA generativa y predictiva representan una alternativa estratégica para mantener la personalización en entornos donde la recolección de información directa del usuario se vuelve más restringida. A medida que estas herramientas evolucionan, se espera que la adopción de modelos híbridos se convierta en un estándar de mercado, con aplicaciones que contribuyan a la optimización de campañas y de los resultados generados para los anunciantes
Al integrar los modelos predictivos y generativos de IA, las empresas muestran cómo este enfoque puede transformar el marketing digital, ofreciendo campañas más precisas y eficientes. Esta es la nueva frontera de la publicidad digital – y las marcas que abracen esta revolución tendrán una ventaja competitiva significativa en los próximos años
En este contexto, la pregunta que queda para los anunciantes no es sobre qué modelo de IA adoptar en sus estrategias de marketing, pero ¿cómo pueden combinarlas de manera que logren resultados aún más eficientes y con un enfoque más alineado con el futuro de la publicidad digital
