Desde hace varios años Google desarrolla un conjunto de algoritmos de IA, plantillas y herramientas fáciles de usar para permitir la adopción de la IA a gran escala para expertos en marketing y sus respectivas empresas.

Recientemente anunciamos una nueva alianza tecnológica con Google Cloud que garantizará que prestemos a nuestros clientes los mejores servicios de marketing de IA. Esta alianza permitirá a las marcas de nuestros clientes aprovechar mejores predicciones en tiempo real, todo ello gracias a la IA.

Con esto en mente, queríamos reflexionar sobre cuánto ha hecho Google con la IA. Exploremos algunos ejemplos de cómo han liderado el cambio para marcas y expertos en marketing.

Innovación de IA para marcas, científicos de datos y expertos en marketing

Google facilita más que nunca a las marcas el uso de la IA para conectar con los clientes. He aquí varias maneras sobre cómo lo hace.

1. Asociación con proveedores tecnológicos

La red de socios de Google permite compartir servicios y datos de una forma nueva, especialmente para las marcas que trabajan con esos proveedores tecnológicos, y se basan en grandes cantidades de datos de calidad para alimentar sus máquinas.

Emarsys se ha asociado recientemente con Google Cloud para construir un marco de decisiones en tiempo real que proporcionará a los clientes incluso más productos y herramientas de marketing en tiempo real.

En colaboración con los ingenieros de IA de Google y con el motor Kubernetes de Google para mejorar los análisis entiempo real y los modelos de IA, ahora somos capaces de ayudar a las marcas de nuestros clientes a proporcionar predicciones en tiempo real a más de 1.400 millones de personas, mientras que permiten a los clientes responder al instante al comportamiento de los consumidores.

Hablé con expertos en datos de Emarsys y Google para obtener la primicia de lo que realmente significa para las marcas.

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«Juntos usamos algo del área de IA – aprendizaje bayesiano (aprendizaje de máquina basado en datos estadísticos) – basado en BigQuery. Ustedes (Emarsys) envían emails a más de 1.400 millones de usuarios y el punto está en enviarlos en el momento justo y eso no es algo trivial. La planificación horaria marca una gran diferencia. Usan nuestra solución BigQuery Data Warehouse… para ver constantemente cuando un email necesita enviarse».

Dr. Michael Menzel, ingeniero de clientes de la nube, Big Data y ML en Google

De acuerdo con Levente Otti, Responsable de Datos en Emarsys, la norma era un procesamiento diario en serie de datos. Ahora, si ocurre algo, las acciones de marketing pueden ejecutarse en cuestión de segundos y los clientes pueden reaccionar de inmediato.

Los socios de Google crean un ecosistema de excelencia del big data para permitir el marketing en tiempo real en una escala mucho más amplia.

2. DeepMind, reconocimiento de imágenes e inteligencia de vídeo de Google Cloud

En 2012 Google desarrolló una red neural que podía mimetizar los procesos cognitivos humanos que le permitió, después de mucha práctica, reconocer imágenes de gatos.

En 2014 adquirió una startup denominada DeepMind, lo que llevó a la creación de AlphaGo, que fue su primer impulso real para desarrollar un algoritmo de auto-aprendizaje.

Si bien la opinión pública tuvo noticias sobre estos desarrollos, lo que no veía era el sutil despliegue del aprendizaje profundo y el aprendizaje de máquina dentro del conjunto de aplicaciones de Google.

El reconocimiento de imágenes fue el primer caso de uso importante para el aprendizaje profundo de Google, pero la mejora de imágenes es su último progreso. La máquina evalúa los datos presentes en una imagen para sustituir o rellenar áreas de imágenes ausentes.

Google uses AI to read and inform ranking of images by detecting what’s in a picture. Image source: cognitiveSEO

La aplicación del reconocimiento de imágenes puede usarte tanto para los consumidores como para las empresas. Podría permitir a una marca de comercio electrónico o minorista buscar fácilmente la imagen adecuada (en una vasta biblioteca) para un email promocional basándose en atributos de esa imagen, por ejemplo.

La IA de Google en acción también puede verse en su plataforma de vídeo.

Los usuarios de la plataforma pueden automatizar la segmentación y el análisis de contenidos / contexto de vídeos, junto con otros muchos casos de uso.

Google Cloud Video Intelligence lets users search every moment of videos in their library. Image source: Google Cloud Platform (YouTube)

El API de inteligencia de vídeo también puede ayudar a los cineastas, creadores de contenidos y expertos en marketing a entender rápida y fácilmente y analizar una gran biblioteca de contenidos de vídeo.

3. Aprendizaje de máquina, AutoML y TensorFlow

En lugar de mantener toda esta información como propietaria, el equipo de Google adopta precisamente el enfoque contrario: proporcionan varias herramientas de mejora para la comunidad y de fuente abierta para que cualquiera pueda adentrarse en el juego del aprendizaje de máquina.

Cloud AutoML de Google, por ejemplo, es un conjunto de productos de aprendizaje de máquina que permite a los desarrolladores con unos conocimientos (o datos) limitados de aprendizaje de máquina formarse con modelos de alta calidad.

El Director Técnico de IA de Google, Ashwin Ram explicó cómo funciona esto en nuestro podcast:

Google Cloud AutoML can train, evaluate, improve, and deploy models through a simple UI that lets users upload their own data. Image source: 9to5Google

TensorFlow es otra biblioteca de inteligencia artificial de fuente abierta que permite a los desarrolladores construir sus propios modelos para numerosos caso de uso, incluyendo reconocimiento de voz / sonido, aplicaciones de texto, reconocimiento de imágenes, series temporales y detección de vídeo. Usa gráficos de flujo de datos para construir modelos y permite a los desarrolladores crear redes neurales a gran escala con muchas capas.
TensorFlow y la biblioteca ML abierta de Google esencialmente permiten a todas las personas con un mínimo de habilidades formar ordenadores para usar sus propios modelos y comenzar a hacer predicciones.

Conclusión

La intención del equipo innovador de Google siempre ha sido facilitar el trabajo y la vida del mundo. Están introduciendo la IA, ML y el aprendizaje profundo en todos los entornos para mejorar la manera de hacer las cosas o descubrir información para las personas.

«Ese es el objetivo en última instancia en un smartphone con inteligencia de máquina: el verdadero asistente personal digital, predictivo en última instancia y con vastos conocimientos, esa parte del cerebro con la que no nacemos» — Dave Gershgorn, Popsci.com

Nuestra reciente alianza y colaboración continua con Google en la innovación del marketing de IA nos permite trabajar junto con los científicos de datos más brillantes del mundo, a medida que ayudamos a transformar los análisis predictivos para sus clientes y los nuestros. También creemos que esta alianza garantizará que nuestros clientes se beneficien directamente de los avances de Google en la aplicación de la IA.

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➤ La reciente alianza de Emarsys con Google permitirá a los expertos en marketing responder al instante al comportamiento de los clientes, pues ahora podemos proporcionar predicciones en tiempo real a más de 1.400 millones de personas. Más información de nuestro Responsable de Datos, Levente Otti, en su reciente entrevista con Google sobre casos prácticos.

La adopción de la inteligencia artificial está en auge… ¿lo está usted?


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