Aunque actualmente machine learning se ve como una de las tecnologías que puede ayudar a hacer más eficiente, casi cualquier negocio, también conlleva retos en cuanto a cómo adaptar dicha tecnología a los procesos de una empresa, al igual que a su talento.

Si bien machine learning, actualmente se aplica en su mayoría en servicios financieros y para automatizar procesos industriales, el marketing digital no está exento de dicha tecnología.

Una de las razones por las que existe una amplia brecha entre la intención y la ejecución de una estrategia que involucre machine learning es la falta de talento capacitado para entender dicha tecnología, así como la carencia de una estrategia tecnológica que se integre sobre lo que ya hay, sin necesidad de desarrollar la software desde cero.

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 Douglas Montalvao, director de soluciones y satisfacción del cliente para Adobe Latinoamérica, advirtió que uno de los primeros pasos para que el marketing digital saque provecho de machine learning es alinear su tecnología a sus objetivos de negocio.

“Al crear la tecnología desde cero se construyen cosas interesantes y complejas, pero están muy lejanas al negocio y se crea un cementerio de datos que no impactan en la estrategia comercial. (…) El enfoque que tenemos ahora es poner inteligencia en las herramientas que ya se usan y así una persona puede tomar decisiones con base en algoritmos muy sofisticados, pero de forma transparente”.

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