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.

La videovigilancia ha evolucionado significativamente con la integración de la inteligencia artificial, convirtiéndose en una herramienta proactiva y predictiva en el campo de la seguridad. De acuerdo con el estudio "Análisis del tamaño y la cuota de mercado de la IA en videovigilancia: tendencias de crecimiento y previsiones (2025-2030)“Se estima que el tamaño del mercado de IA para videovigilancia será de 5.980 millones de dólares en 2025 y se espera que alcance los 11.760 millones de dólares en 20301.

La combinación de IA y dispositivos de seguridad permite el análisis avanzado de diferentes escenarios en tiempo real, reduciendo alarmas falsas y mejorando la detección de eventos relevantes. Sin embargo, la implementación de estas tecnologías enfrenta varios desafíos, desde la privacidad y la seguridad cibernética hasta la escalabilidad y el costo.

Reducción de falsas alarmas

Uno de los principales desafíos de la videovigilancia con IA es la reducción de alarmas falsas. Los sistemas de seguridad tradicionales generaban varias alertas innecesarias debido a factores ambientales, como el movimiento de plantas, animales o condiciones climáticas adversas. La IA mejoró la precisión del análisis mediante el uso de algoritmos avanzados de reconocimiento facial, análisis conductual y clasificación de objetos. Además, la incorporación de cámaras térmicas y sensores de radar optimizó la detección en entornos con baja visibilidad o condiciones climáticas extremas, aumentando la eficacia de los sistemas de seguridad.

Cumplimiento normativo

Otro gran desafío es la privacidad y la conformidad. La capacidad de los sistemas de videovigilancia con IA para identificar y rastrear individuos ha generado preocupaciones legales y éticas. Las regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en Europa y leyes similares en otras regiones exigen que las empresas tomen medidas para garantizar la privacidad de los datos. La implementación de técnicas como la anonimización de imágenes y la criptografía de datos es esencial para equilibrar la seguridad con la protección de los derechos individuales. Además, el desarrollo de soluciones que permiten a los usuarios controlar el acceso a su información es una tendencia creciente en el sector.

Ciberseguridad

La seguridad cibernética es otro aspecto crítico de la videovigilancia con IA. Los sistemas en red pueden ser vulnerables a ataques cibernéticos, poniendo en riesgo la integridad de los datos y la seguridad de las instalaciones. Para reducir estos riesgos, es esencial implementar protocolos de seguridad avanzados, como autenticación multifactor, cifrado de extremo a extremo y actualizaciones regulares de software. Además, la adopción de sistemas de borde que procesan datos en el dispositivo reduce la exposición a amenazas externas y mejora la velocidad de respuesta.

Implementación y escalabilidad

Por último, el costo de implementación y la escalabilidad representan barreras para varios usuarios finales. Aunque las soluciones de videovigilancia con IA han demostrado ser altamente efectivas, la adopción sigue siendo limitada debido a una percepción errónea de los altos costos de adquisición e infraestructura. Sin embargo, los avances en hardware y software están permitiendo el desarrollo de soluciones más accesibles y modulares, que pueden integrarse progresivamente de acuerdo con las necesidades y el presupuesto de cada organización. Optimizar el retorno de la inversión (ROI) mediante sistemas que no solo detectan amenazas, sino que también generan respuestas automatizadas, es fundamental para invertir en videovigilancia con IA.

Así, la integración de la inteligencia artificial en la videovigilancia revolucionó el sector de la seguridad, ofreciendo soluciones más eficientes y precisas. Sin embargo, es fundamental abordar los desafíos relacionados con la privacidad, la seguridad cibernética, la reducción de alarmas falsas y la escalabilidad para garantizar un uso responsable y eficaz de esta tecnología. A medida que la IA continúa evolucionando, se espera que los sistemas de videovigilancia se vuelvan cada vez más inteligentes, autónomos y accesibles, estableciéndose como una herramienta esencial para la seguridad en entornos urbanos, industriales y comerciales.

En los últimos años, el panorama de las redes sociales ha cambiado drásticamente. Si antes marcas y creadores de contenido lograban alcanzar audiencias grandes de forma orgánica, hoy esa realidad parece estar cada vez más lejana. El algoritmo de las principales plataformas, como Instagram, Facebook, TikTok e incluso LinkedIn, ha reducido significativamente el alcance gratuito de las publicaciones, obligando a empresas e influencers a invertir en publicidad pagada para garantizar visibilidad. Pero, ¿qué hay detrás de este cambio y cuáles son las alternativas para quienes quieren seguir creciendo sin depender exclusivamente de anuncios?

El alcance orgánico, la cantidad de personas que ven una publicación sin promoción pagada, ha ido disminuyendo año tras año. En Facebook, por ejemplo, ese porcentaje ya fue superior al 16% en 2012, pero actualmente oscila entre el 2% y el 5% para páginas empresariales. Instagram sigue el mismo camino, priorizando cada vez más contenidos pagados o virales. O TikTok, que surgió como una alternativa más democrática, también ha ajustado su algoritmo para privilegiar contenidos patrocinados y creadores que invierten en la plataforma.

Esta caída en el alcance orgánico no es casualidad. Las redes sociales son empresas y, como tales, necesitan generar ingresos. La principal forma de monetización de estas plataformas proviene de la venta de anuncios, lo que significa que cuanto menos alcance gratuito tenga un perfil, más será incentivado a pagar para llegar a su público.

Por eso, las redes sociales perdieron el estatus de "red" y pasaron a ser, en realidad, "medios sociales", donde la visibilidad está cada vez más condicionada a la inversión económica. El concepto original de conectar personas fue reemplazado por un modelo de negocio que prioriza la exhibición de contenidos patrocinados, convirtiendo el tráfico pagado en una necesidad para quienes desean crecer en las plataformas.

Las grandes marcas, con presupuestos robustos de marketing, logran absorber ese impacto e invertir considerablemente en medios pagados. Pequeñas empresas y creadores independientes, por otro lado, enfrentan desafíos cada vez mayores para crecer y comprometer a su audiencia sin gastar dinero.

Sin embargo, vale la pena señalar que el tráfico pagado en las redes sociales todavía es accesible. Hoy, con menos de R$ 6 por día, cualquier pequeño negocio puede impulsar un contenido y alcanzar a clientes potenciales. Eso democratizó el acceso a la publicidad digital, permitiendo que más emprendedores tengan visibilidad. Sin embargo, esta dependencia de las plataformas también significa que, sin inversión, la exposición puede ser extremadamente limitada.

Otro efecto secundario de este cambio es la homogeneización del contenido. Con las redes priorizando contenidos patrocinados o altamente virales, las publicaciones están cada vez más estandarizadas, dificultando la diversificación de voces y nichos.

A pesar de las dificultades, algunas estrategias aún pueden ayudar a marcas y creadores a crecer sin depender exclusivamente de anuncios pagados. En el método que utilizo y enseño, llamado Metamorfosis en Redes Socialesacceder aquí), sostengo que para tener más éxito en las redes sociales, las marcas necesitan seguir un orden importante para aumentar su alcance:

1 – SerAntes de nada, las marcas deben expresar de manera clara sus valores, comportamientos y misión. El público se conecta con autenticidad, y no solo con productos o servicios.La esencia de la marca debe ser demostrada en la práctica, y no solo en discursos.

2 – Saber:Compartir conocimiento y experiencia, ofreciendo contenidos que resuelvan problemas y agreguen valor al público.

3 – Vender:Solo después de construir autoridad y relación, la oferta de productos o servicios se vuelve más natural y eficaz. Cuando la marca ya ha demostrado quién es y lo que sabe, la venta pasa a ser consecuencia.

Es decir, antes de hablar sobre lo que vende, la marca necesita mostrar qué es y qué sabe.Este enfoque genera más conexión y compromiso, haciendo que la presencia digital sea más fuerte.

Además, algunas estrategias aún pueden ayudar a aumentar el alcance orgánico sin depender exclusivamente de anuncios pagos:

Apueste por contenido de valor:Las publicaciones que generan interacción genuina, como encuestas, preguntas y debates, aún tienen un buen alcance.

Uso estratégico de Reels y Shorts:Los formatos cortos y dinámicos, especialmente aquellos que siguen las tendencias, continúan siendo impulsados por las plataformas.

Comunidad y compromiso:Los creadores que fortalecen las relaciones con su audiencia (respondiendo a los comentarios, interactuando en Historias y fomentando la participación) tienden a mantener un alcance más estable.

SMO (Social Media Optimization) para redes sociales:El uso de palabras clave en su biografía, subtítulos y los hashtags adecuados ayuda a mejorar la capacidad de descubrimiento del contenido.

Exploración de nuevas plataformas:A medida que redes como TikTok y LinkedIn ajustan sus algoritmos, pueden surgir nuevos espacios con mejores oportunidades de alcance orgánico.

Exploración de nuevas plataformas:En lugar de apostar todo en una sola red, como Instagram, es esencial diversificar la presencia digital. Plataformas como TikTok, Pinterest, LinkedIn, X, Threads y YouTube ofrecen nuevas vitrinas para los negocios.

Cada red social que surge es una nueva vitrina para tu negocio. Todas ellas están indexadas por Google y, al distribuir contenido en diversas plataformas, su presencia digital se vuelve más sólida. Lamentablemente, muchos todavía ven el marketing digital como sinónimo de Instagram, lo que limita el potencial de crecimiento. Apostar solo en una red puede ser arriesgado, ya que cualquier cambio en el algoritmo puede afectar directamente los resultados.

El escenario actual deja claro que el alcance orgánico no volverá a ser como antes. Sin embargo, eso no significa que vaya a desaparecer por completo. El desafío para marcas y creadores será equilibrar las inversiones en medios pagados con estrategias que mantengan su relevancia y conexión con el público, asegurando que su mensaje siga llegando a las personas correctas, con o sin inversión en anuncios.

*Vinícius Taddone es el director de marketing y fundador de VTaddone®www.vtaddone.com.br