La inteligencia artificial sigue transformando el marketing digital de manera acelerada, convirtiéndose en un factor estratégico para las empresas que buscan eficiencia, personalización y escalabilidad en sus campañas. Frente a las innovaciones más recientes en el campo de la IA, cabe un análisis un poco más profundo sobre el potencial de dos enfoques que han ganado mayor destaque últimamente: IA predictiva y IA generativa.
Mientras que la IA predictiva se centra en el análisis de patrones para predecir comportamientos futuros y generar ideas, 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 McKinseyLa IA generativa tiene el potencial de mover entre 2,6 billones y 4,4 billones de dólares 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 dado 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 del ROI. Pero aún queda la pregunta: ¿hay otros caminos que puedan ser explorados? 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 ahora. Tu papel es transformar grandes volúmenes de datos en ideas accionables, permitiendo segmentaciones precisas, optimización de campañas y predicciones sobre el comportamiento del consumidor. Los datos de RTB House indican que las 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 efectivas en la recomendación de productos en comparación con tecnologías menos avanzadas.
Sin embargo, los algoritmos de Deep Learning pueden mejorarse si se combinan con otros modelos. La lógica detrás de esto es simple: la combinación de diferentes modelos de IA puede ayudar a resolver diversos desafíos empresariales y contribuir a la mejora de soluciones de vanguardia.
Na 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, perfeccionando la segmentación y la ubicación de los anuncios mostrados. En otras palabras, esto añade una capa adicional de precisión, lo que resulta en mejoras en el rendimiento general de las campañas.
Con la creciente preocupación por la privacidad y las regulaciones sobre el uso de datos personales, las soluciones basadas en IA generativa y predictiva representan una alternativa estratégica para mantener la personalización en entornos donde la recopilación 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 del 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 adopten esta revolución tendrán una ventaja competitiva significativa en los próximos años.
En este contexto, la pregunta para los anunciantes no es qué modelo de IA adoptar en sus estrategias de marketing, sino cómo pueden combinarlos para lograr resultados aún más eficientes y con un enfoque más alineado con el futuro de la publicidad digital.
