La inteligencia artificial continúa transformando rápidamente el marketing digital, convirtiéndose en un factor estratégico para las empresas que buscan eficiencia, personalización y escalabilidad en sus campañas. Dadas las innovaciones más recientes en el campo de la IA, se justifica un análisis más profundo del potencial de dos enfoques que han cobrado mayor relevancia últimamente: la IA predictiva y la IA generativa.
Mientras que la IA predictiva se centra en analizar patrones para predecir comportamientos futuros y generar insights, la IA generativa eleva la automatización creativa, produciendo contenido altamente personalizado y adaptado al contexto del usuario. Hoy en día, es uno de los principales focos de atención e inversión para los equipos de marketing de empresas de todos los tamaños y segmentos.
Según datos de McKinsey , la IA generativa tiene el potencial de generar entre 2,6 billones y 4,4 billones de dólares estadounidenses en la economía global anualmente, con el 75 % de este valor generado en cuatro áreas principales, incluyendo marketing y ventas. Como referencia, este valor es mayor que el PIB de las principales economías del mundo en 2024, excepto Estados Unidos (29,27 billones de dólares estadounidenses), China (18,27 billones de dólares estadounidenses) y Alemania (4,71 billones de dólares estadounidenses).
Estos datos por sí solos demuestran el impacto de la adopción de nuevas tecnologías basadas en IA generativa y su importancia crucial para los anunciantes que buscan diferenciarse y maximizar el ROI. Sin embargo, la pregunta persiste: ¿existen otras vías que se puedan explorar? La respuesta es, sin duda, sí.
IA compuesta: por qué combinar diferentes modelos de IA puede marcar la diferencia.
Aunque la IA generativa está actualmente en el punto de mira, la importancia de los modelos de IA predictiva para la publicidad digital es innegable. Su función reside en transformar grandes volúmenes de datos en información útil, lo que permite una segmentación precisa, la optimización de campañas y la predicción del comportamiento del consumidor. 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 recomendaciones de productos, en comparación con tecnologías menos avanzadas.
Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden mejorarse al combinarse con otros modelos. La lógica es simple: combinar diferentes modelos de IA puede ayudar a resolver diversos desafíos empresariales y contribuir al desarrollo de soluciones innovadoras.
En RTB House, por ejemplo, estamos avanzando en la combinación de algoritmos de aprendizaje profundo (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 la ubicación de los anuncios mostrados. En otras palabras, esto añade un nivel adicional de precisión, lo que se traduce en mejoras en el rendimiento general de las campañas.
Ante 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 las campañas y los resultados generados para los anunciantes.
Al integrar modelos de IA predictivos y generativos, las empresas demuestran 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 importante ventaja competitiva 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.
