Hubo un tiempo en que la inteligencia artificial era vista como un concepto demodé. Aunque no lo crean. Lo recuerdo porque así era cuando empecé a trabajar con datos, hace unos quince años. La IA se había inventado conceptualmente en los años 50, durante la conferencia de Dartmouth, y tuvo su boom un par de décadas después. Sin embargo, luego quedó atrapada entre la investigación académica y la ciencia ficción. En el mundo corporativo, simplemente no se la tomaba en serio, o se lo consideraba como un concepto anticuado..
Hoy pasa casi exactamente lo contrario. Llamamos IA prácticamente a cualquier cosa, básicamente porque el concepto volvió a estar de moda. Con todo lo bueno y todo lo malo que eso implica. El tema cuando algo se vuelve una palabra mágica, es que se termina perdiendo la precisión conceptual. Hay un concepto de IA para cada uno de nosotros, y, paradójicamente, la mayoría de las personas están convencidas que entienden lo que es la IA.
Por eso prefiero hablar de tecnologías MAD: Machine learning, Artificial intelligence y Data. No se pueden entender de manera separada, porque en conjunto son las que permiten transformar información en impacto real. Sin una base de datos sólida y modelos predictivos avanzados, cualquier estrategia de marketing se vuelve un juego de azar. Vamos a hablar un poco de eso.
Marketing Science y tecnologías MAD
El verdadero poder del marketing basado en datos no está en coleccionar información, sino en anticiparse. Modelos de machine learning permiten identificar patrones de comportamiento, predecir necesidades y actuar antes de que el cliente lo pida. Esto cambia las reglas del juego: pasamos de reaccionar a diseñar experiencias hiperpersonalizadas.
Por ejemplo, la segmentación tradicional ya no alcanza. Los modelos de clustering pueden agrupar clientes según comportamientos específicos, permitiendo mensajes y ofertas ajustadas a cada perfil. Pero la personalización real va más allá de los segmentos: ahora podemos hablarle a cada persona en función de sus interacciones pasadas, sus preferencias y hasta su disposición a comprar en tiempo real.
Las recomendaciones de productos también evolucionaron. Ya no se trata solo de mostrar “otros clientes también compraron…”, sino de ofrecer sugerencias calculadas con precisión quirúrgica, incrementando el ticket promedio sin que el cliente lo perciba como una venta forzada. Lo mismo ocurre con la retención de clientes: en lugar de esperar a que se vayan, los modelos predictivos pueden detectar señales de abandono y activar estrategias de fidelización personalizadas.
La optimización de precios es otro ejemplo clave. Algoritmos capaces de ajustar los precios en tiempo real maximizan ingresos sin comprometer la demanda. Esto ya no es solo para gigantes del ecommerce: cualquier empresa con datos suficientes puede aplicarlo y potenciar su rentabilidad.
Las industrias que entendieron esto ya están marcando la diferencia. En retail y ecommerce, los motores de recomendación personalizados y el pricing dinámico son una ventaja competitiva. En la industria financiera, el scoring crediticio basado en machine learning permite ofrecer productos financieros con mayor precisión, mientras que la detección de fraude automatizada es ya una moneda corriente. Y así podríamos seguir
El marketing basado en datos dejó de ser una opción para convertirse en una necesidad. Las empresas que entienden cómo aprovechar los modelos predictivos no solo venden más, sino que construyen relaciones más profundas y duraderas con sus clientes.
En un mundo donde la personalización es clave, la pregunta no es si tenés datos, sino si los estás usando de manera inteligente. Porque la diferencia entre crecer o quedarse atrás no está en la cantidad de información que tengas, sino en cómo la conviertas en acción.
Por Fredi Vivas, Ingeniero Profesor especializado en inteligencia artificial, CEO y fundador de RockingData
