Aprovechar las nuevas oportunidades que la IA aporta al marketing para el éxito del marketing de IA es algo que todas las empresas deben
hacer para seguir siendo competitivas en 2019 y en adelante.</span>
Sin embargo, aunque las plataformas de marketing impulsadas por IA se estén volviendo más comunes y sencillas de usar, no significa que
no existan dificultades a la hora de usar IA en marketing.</span></p>
Una encuesta realizada por la firma de análisis de datos Teradata reveló que el 80 % de las organizaciones empresariales ya utilizaban algún
tipo de IA en sus negocios (el 32 % de las del sector de
marketing). Sin embargo, más del 90 % también preveía importantes obstáculos para
su plena adopción e integración.&lt;/span>
Al ser consciente de los desafíos que probablemente enfrentará al integrar IA en su estrategia de marketing, puede evitar de manera proactiva los problemas comunes y saber cómo abordar los obstáculos cuando los encuentre.
Conclusiones rápidas:
- Los servicios en la nube ayudan a las pequeñas empresas a superar la falta de recursos de infraestructura de TI.
- Es fundamental disponer de una gran cantidad de datos de alta calidad para incorporar al software de IA.
- El público desconfía de la IA en general debido al revuelo creado en torno a ella por los medios populares.
- Los sistemas de IA requieren una inversión significativa para su implementación.
- No hay muchos candidatos lo suficientemente capacitados para ocupar puestos relacionados con IA en las empresas.
1. Infraestructura de TI insuficiente
Una estrategia de marketing exitosa basada en IA requiere una infraestructura de TI robusta. La tecnología de IA procesa grandes cantidades de datos. Para ello, requiere hardware de alto rendimiento.
Estos sistemas informáticos pueden ser muy costosos de para el éxito del instalar y operar. Además, Conjunto de datos Número de teléfono de Vietnam probablemente requieran actualizaciones y mantenimiento frecuentes para garantizar su correcto funcionamiento. Esto puede ser un obstáculo importante, especialmente para empresas pequeñas con presupuestos de TI más ajustados.
Afortunadamente, existe una solución alternativa para solucionar este problema.
Si bien las grandes empresas pueden optar por desarrollar y ejecutar su propio software de marketing de IA, las empresas con recursos menos impresionantes pueden optar por soluciones basadas en la nube.
Los proveedores de software en la nube proporcionan toda la get=”_blank” rel=”noopener”>Cómo aprovechar los correos electrónicos de reseñas posteriores a la compra infraestructura de TI y los empleados necesarios para ejecutar el software de IA a cambio de una tarifa mensual o anual asequible. Estos servicios en la nube son la solución ideal para empresas con infraestructura de TI insuficiente para desarrollar sistemas internos.
2. Falta de datos o mala calidad de los datos
La IA se alimenta de datos de alta calidad. Una cantidad insuficiente o de mala calidad de datos generará malos resultados del software de IA.
A medida que avanzamos hacia un mundo de Big Data, las empresas recopilan cada vez más datos. Sin embargo, a veces estos datos no son los adecuados para impulsar una estrategia de marketing de IA exitosa.
Las partes interesadas también deben asegurarse de que los conjuntos de datos correo electrónico de Europa existentes estén depurados y de que los datos recopilados sean de alta calidad. Sin este importante paso, los resultados de la IA pueden estar sesgados, lo que afectará negativamente el éxito de las campañas de marketing basadas en IA.
3. Falta de confianza en el softwar de IA
La IA es una tecnología relativamente nueva y algo compleja. Esto significa que el público en general (e incluso los empleados técnicos sin formación en IA) pueden desconfiar de ella.
Los medios populares definitivamente no ayudan en este sentido, para el éxito del con varias películas que usan una historia del “auge de los robots” para dar a entender que, como humanos, debemos ser cautelosos de las capacidades de la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático.
Por supuesto, la realidad es muy diferente a la ciencia ficción, pero las empresas deben tener cuidado al utilizar software de IA para que ciertas aplicaciones no parezcan <em>demasiado</span> precisas o humanas.