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09.07.2024 | COMPILACIÓN ESPECIAL DE AD AGE

Glosario del marketing de IA: 24 términos que todo marketer debe conocer

(Ad Age) - De Géminis a SLM y a los datos sintéticos.

Por Asa Hiken y Garett Sloane
Redactores de Ad Age especializados en tecnología

Tranquilo con esas indicaciones de ChatGPT, amigo: los marketers deseosos de incorporar la IA en sus estrategias comerciales primero deben aprender los términos clave que articulan el espacio. Es un vocabulario que se repliega infinitamente sobre sí mismo y requiere el conocimiento de un concepto previo tras otro, como una pila de muñecos que se anidan. ¿De qué otra manera se supone que uno puede entender los LLM (large language models) si aún no tienen redes neuronales inactivas? Peor aún, qué embarazoso podría ser hablar de Perplexity cuando en realidad lo que querías hacer era hablar de Anthropic.

Por estos motivos, Ad Age ha compilado un glosario de todas las palabras y conceptos que usted necesita saber para entender bien este espacio. Y continuaremos actualizándolo a medida que sea necesario comprender más términos.

AI (IA): inteligencia artificial, el conjunto general de tecnologías que utilizan informática avanzada para realizar tareas. Las redes neuronales, el aprendizaje automático y los grandes modelos de lenguaje (LLM): todos estos son desarrollos que pertenecen al ámbito de la IA. Si bien la IA generativa es un subconjunto de la IA, cuando decimos IA no nos referimos necesariamente a herramientas que generan contenido. La historia de la IA se remonta al siglo XX, pero los avances que comenzaron en la década de 1960 llevaron a las capacidades que están disponibles en la actualidad.

AI washing: el acto de comercializar falsamente o exagerar el uso del software de IA, ya sea intencionalmente o no. A principios de 2024, la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos comenzó a tomar medidas enérgicas contra las empresas que hacían afirmaciones tan engañosas, en respuesta a lo que muchos ven como una exageración dentro del espacio de la IA.  

Alucinación: un caso en el que un sistema de inteligencia artificial proporciona información incorrecta o sesgada, como cuando Gemini de Google representó de manera inexacta imágenes históricas. El término “alucinación” se usa porque el sistema presenta la información como si fuera correcta, lo que dificulta aún más detectar el error. Las alucinaciones surgen de sesgos en los datos de entrenamiento del sistema u otros fallos de funcionamiento.

Anthropic: la startup detrás del modelo de IA generativa Claude y uno de los principales competidores de OpenAI. Anthropic ha intentado separarse promoviendo su compromiso con el desarrollo responsable de la IA. La empresa está asociada con WPP y cuenta con el respaldo de Amazon y Google.

Aprendizaje automático: cuando una máquina aprende de sí misma con una programación mínima necesaria. El aprendizaje automático puede ser útil en el marketing directo y el marketing por correo electrónico, en particular, al incorporar grandes conjuntos de datos de consumidores y usarlos para determinar cosas como los mejores momentos para enviar correos electrónicos. Sus defensores dicen que también puede identificar a los clientes que serían más receptivos a determinados mensajes. Y el aprendizaje automático se utiliza en la orientación de anuncios para ayudar a transmitir mensajes a esas audiencias.

Chatbots: programas que se ejecutan dentro de aplicaciones de mensajería y en sitios web que ayudan a los consumidores a realizar tareas sencillas. Los chatbots se popularizaron gracias a aplicaciones como Facebook Messenger y funcionan como aplicaciones dentro de los servicios de mensajería. El reciente auge de los robots de IA generativa como ChatGPT está permitiendo que estos servicios sean mucho más avanzados y parezcan más humanos.

ChatGPT: un bot de IA generativa creado por OpenAI, que utiliza tecnología GPT (ver más abajo) para producir una salida basada en una entrada. La plataforma se basa en grandes cantidades de texto extraído de sitios web, artículos, libros y otras fuentes. Se lanzó públicamente a finales de 2022 y rápidamente explotó en popularidad debido a su amplia gama de capacidades, desde escribir guiones hasta contar chistes y difundir conocimientos sobre básicamente cualquier tema bajo el sol.

Dall-E: otro bot de IA generativa creado por OpenAI, aunque su función es generar imágenes. Al igual que ChatGPT, un usuario consulta al bot con una entrada (por ejemplo, “Ronald McDonald nadando en un río de fuego”) y obtiene la imagen correspondiente. La primera versión de Dall-E se lanzó en enero de 2021; desde entonces se han lanzado dos versiones más.

Datos sintéticos: datos creados por IA que se usan para emular datos reales. Su propósito es ayudar a las empresas a realizar investigaciones y probar productos sorteando las barreras que enfrentarían si usaran información real, como restricciones de privacidad y capacidad limitada para generar nuevos datos. Los datos sintéticos podrían ayudar a las marcas a comprender mejor a sus clientes y cómo interactuar con ellos.

Deep learning (aprendizaje profundo): una rama más avanzada del aprendizaje automático, en la que una computadora aprende de sí misma con sólo una mínima cantidad de programación. Con el aprendizaje profundo, los marketers pueden aprovechar al máximo los datos y aplicarlos para hacer predicciones sobre el comportamiento del consumidor.

Deepfake: imitaciones engañosas de video y/o audio de una persona creadas sin su conocimiento o consentimiento. El auge de la IA ha provocado una mayor proliferación y precisión de este tipo de medios fraudulentos, que suelen afectar a celebridades y marcas.

ElevenLabs: una plataforma de inteligencia artificial de texto a voz, que a menudo se usa junto con otros sistemas de inteligencia artificial generativa para incorporar voz. 

Gemini: el principal sistema de inteligencia artificial de Google, que compite con GPT de OpenAI. Gemini se conocía antes como Bard, pero se le cambió el nombre a principios de 2024. La plataforma se usa en la mayoría de los productos orientados al consumidor de Google, lo que impulsa su revisión de búsqueda, denominada Search Generative Experience. También se usa en muchos productos empresariales, como el administrador de anuncios Performance Max.

GPT: transformador generativo preentrenado, un modelo de IA generativo que se entrena con una gran cantidad de datos para producir un resultado. La tecnología fue creada por OpenAI.

IA de código abierto: software de IA en el que el código fuente subyacente es ampliamente accesible. Varios proveedores de IA han hecho que sus modelos sean de código abierto, incluidos Meta y Google. Sin embargo, el grado de esta transparencia depende del caso; por ejemplo, la IA de código abierto de Meta no revela el código ni los datos utilizados para entrenar el modelo.

IA generativa: una forma de IA que, como su nombre indica, genera contenido. Dependiendo de las capacidades de la plataforma específica, este contenido puede ser imágenes, videos, texto, audio y otros medios. Las plataformas que se han vuelto populares recientemente generan su contenido a partir de la entrada de un usuario, como “producir una imagen de X” o “¿cuál es la respuesta a Y?”.

LLaMA: Large Language Model Meta AI, un modelo de IA generativa desarrollado por Meta. Es un LLM, como el GPT de OpenAI y potencia gran parte de las aplicaciones de IA de Meta.

Modelos de lenguaje grande (LLM): una clase de tecnología de inteligencia artificial cuya función principal es realizar tareas relacionadas con el lenguaje, como la generación de texto. Las plataformas están entrenadas con grandes cantidades de datos y construidas sobre intrincadas redes neuronales que les permiten hacer predicciones y generar los medios correspondientes, como texto o imágenes. El modelo GPT de OpenAI es un LLM.

Modelos de lenguaje pequeño (SLM): modelos de IA compactos creados para tareas lingüísticas específicas. En comparación con los LLM, que tienen una gama mucho más amplia de funcionalidades, los SLM requieren menos potencia computacional, pero pueden funcionar de manera más efectiva para propósitos que pueden tener demasiados matices para los LLM.

OpenAI: empresa de inteligencia artificial que ha creado algunas de las herramientas de IA generativa más populares, incluidas ChatGPT y Dall-E. OpenAI comenzó como una organización sin fines de lucro en 2015, fundada por un equipo que incluía a Elon Musk, pero se expandió para incluir una rama con fines de lucro en 2019. Si bien es técnicamente independiente, OpenAI cuenta con un fuerte respaldo de Microsoft; El gigante tecnológico invirtió otros 10 mil millones de dólares en OpenAI a principios de 2023.

Perplexity: un motor de búsqueda impulsado por inteligencia artificial creado para brindar respuestas conversacionales y detalladas a las consultas. Perplexity cuenta con el respaldo de inversores notables, incluidos Nvidia y Jeff Bezos, pero ha enfrentado controversias por supuestamente plagiar material de publicaciones de noticias como ForbesWired.

Precios dinámicos: una de las tareas comunes que pueden realizar los programas basados en aprendizaje profundo es establecer precios basados en los datos de los consumidores. El precio dinámico significa que a cada consumidor se le presenta un precio basado en sus circunstancias particulares, dependiendo de la hora del día, su situación financiera y otros factores. Los precios dinámicos pueden entrar en juego, por ejemplo, en las tarifas de los billetes de avión. La IA puede ayudar a elaborar precios personalizados que tengan más probabilidades de garantizar una venta al precio más eficiente.

Reconocimiento de imágenes: la IA busca patrones en las imágenes. Las máquinas pueden analizar muchas más imágenes que los humanos y, con el aprendizaje automático, pueden identificar lo que hay en las imágenes y revelar patrones que las personas nunca detectarían. Las marcas pueden usar la tecnología de reconocimiento de imágenes, por ejemplo, para encontrar en línea todas las fotografías en las que aparecen sus logotipos. Eso podría ayudar a las marcas a localizar a sus clientes más leales y descubrir otras ideas de marketing prácticas. “Visión por computadora” es un término asociado con el reconocimiento de imágenes y se refiere a programas de computadora que analizan y categorizan imágenes digitales.

Redes neuronales: programas de inteligencia artificial modelados a partir del cerebro humano. Incorporan aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural para realizar funciones como reconocer escritura a mano y rostros en fotografías.