Marketing con Chatgpt

Este elemento es una profundización de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre el marketing con chatgpt como instrumento de Inteligencia Artificial (IA). [aioseo_breadcrumbs]

Marketing con ChatGPT

En este texto, nos centraremos en cómo los profesionales del marketing pueden aprovechar ChatGPT, analizando los principales casos de uso de ChatGPT en este ámbito y cómo los profesionales del marketing pueden aprovecharlo como un valioso asistente.

Aprenderemos cómo ChatGPT puede ayudar en las siguientes actividades:

Necesidad de ChatGPT por parte de los profesionales del marketing
Desarrollo de nuevos productos y estrategia de comercialización
Pruebas A/B para la comparación de marketing
Creación de sitios web y publicaciones más eficaces con la optimización para motores de búsqueda (SEO)
Análisis del sentimiento de los datos textuales

Al final de este texto, podrá aprovechar ChatGPT para actividades relacionadas con el marketing y aumentar su productividad.

Requisitos técnicos
Necesitarás una cuenta OpenAI para acceder a ChatGPT y DALL-E.

Todo el código y las instrucciones de este capítulo están disponibles en el repositorio GitHub de este libro: https://github.com/PacktPublishing/Modern-Generative-AI-with-ChatGPT-and-OpenAI-Models.

La necesidad de ChatGPT para los profesionales del marketing
El marketing es probablemente el ámbito en el que el poder creativo de los modelos ChatGPT y OpenAI puede aprovecharse en su forma más pura. Pueden ser herramientas prácticas para apoyar el desarrollo creativo en términos de nuevos productos, campañas de marketing, optimización de motores de búsqueda, etc. En general, los profesionales del marketing automatizan y agilizan muchos aspectos de su trabajo, al tiempo que mejoran la calidad y la eficacia de sus esfuerzos de marketing.

He aquí un ejemplo. Uno de los casos de uso más destacados y prometedores de ChatGPT en marketing es el marketing personalizado. ChatGPT puede utilizarse para analizar los datos de los clientes y generar mensajes de marketing personalizados que resuenen con cada uno de ellos. Por ejemplo, un equipo de marketing puede utilizar ChatGPT para analizar los datos de los clientes y desarrollar campañas de correo electrónico específicas que se adapten a las preferencias y comportamientos concretos de los clientes. Esto puede aumentar la probabilidad de conversión y conducir a una mayor satisfacción del cliente. Al proporcionar información sobre la opinión y el comportamiento de los clientes, generar mensajes de marketing personalizados, ofrecer atención al cliente personalizada y generar contenidos, ChatGPT puede ayudar a los profesionales del marketing a ofrecer experiencias excepcionales a los clientes e impulsar el crecimiento del negocio.

Este es uno de los muchos ejemplos de aplicaciones de ChatGPT en marketing. En las siguientes secciones, veremos ejemplos concretos de proyectos de marketing integrales apoyados por ChatGPT.

Desarrollo de nuevos productos y estrategia de salida al mercado
La primera forma de introducir ChatGPT en su actividad de marketing podría ser como asistente en el desarrollo de nuevos productos y en la estrategia de salida al mercado (GTM).

En esta sección, veremos una guía paso a paso sobre cómo desarrollar y promocionar un nuevo producto. Ya tienes una marca de ropa de running llamada RunFast y hasta ahora sólo has fabricado zapatillas, así que quieres ampliar tu negocio con una nueva línea de productos. Empezaremos con una lluvia de ideas para crear una estrategia GTM. Por supuesto, todo con el apoyo de ChatGPT:

Lluvia de ideas: Lo primero en lo que ChatGPT puede ayudarte es en el brainstorming y en la redacción de opciones para tu nueva línea de productos. También le proporcionará el razonamiento que hay detrás de cada sugerencia. Así pues, preguntémonos en qué tipo de nueva línea de productos debería centrarme:

De las tres sugerencias, elegiremos la primera por la razón por la que ChatGPT la sugirió: se trata de un producto complementario para nuestras zapatillas de correr, así que procederemos con ella.

Nombre del producto: Ahora que ya tenemos nuestra idea en mente, tenemos que pensar en un nombre pegadizo para él. De nuevo, pediré a ChatGPT más opciones para poder elegir mi favorita.

Generar eslóganes pegadizos: Además del nombre del producto, también quiero compartir la intención que hay detrás del nombre y la misión de la línea de productos, para que mi público objetivo quede cautivado por ella. Quiero inspirar confianza y fidelidad a mis clientes y que se vean reflejados en la misión que hay detrás de mi nueva línea de productos.

Genial, ya tengo el nombre del producto y el eslogan que utilizaré más adelante para crear un anuncio único en las redes sociales. Antes de hacerlo, quiero dedicar más tiempo al estudio de mercado del público objetivo.

Figura 7.4 – Lista de grupos de personas a los que quiero llegar con mi nueva línea de productos

Es importante tener en mente diferentes grupos dentro de tu público para poder diferenciar los mensajes que quieres dar. En mi caso, quiero asegurarme de que mi línea de productos se dirigirá a distintos grupos de personas, como corredores de competición, corredores ocasionales y entusiastas del fitness.

Variantes de producto y canales de venta: En función de los grupos de clientes potenciales anteriores, podría generar variantes de productos para que estén más adaptados a públicos específicos:

Figura 7.5 – Ejemplo de variantes de la línea de productos

Del mismo modo, también puedo pedir a ChatGPT que sugiera diferentes canales de venta para cada uno de los grupos anteriores:

Figura 7.6 – Sugerencias de ChatGPT para diferentes canales de venta

Diferenciarse de la competencia: Quiero que mi línea de productos destaque entre la competencia y emerja en un mercado muy saturado: quiero que sea única. Con este propósito en mente, pedí a ChatGPT que incluyera consideraciones sociales como la sostenibilidad y la inclusividad. Pidamos a ChatGPT algunas sugerencias al respecto:

Figura 7.7 – Ejemplo de características destacadas generadas por ChatGPT

Como puede ver, fue capaz de generar características interesantes que podrían hacer única mi línea de productos.

Descripción del producto: Ahora es el momento de empezar a construir nuestro plan GTP. En primer lugar, quiero generar una descripción del producto para ponerla en mi sitio web, incluyendo todos los diferenciadores únicos anteriores.

Figura 7.8 – Ejemplo de descripción y palabras clave SEO generadas por ChatGPT

Precio justo: Otro elemento clave es determinar un precio justo para nuestro producto. Como he diferenciado entre variantes del producto para distintos públicos (corredores de competición, corredores ocasionales y entusiastas del fitness), también quiero tener un rango de precios que tenga en cuenta esta agrupación.

Figura 7.9 – Rangos de precios para las variantes del producto

Ya casi lo hemos conseguido. Hemos pasado por muchas fases de desarrollo de nuevos productos y de lanzamiento al mercado, y en cada una de ellas ChatGPT ha actuado como una gran herramienta de apoyo.

Por último, podemos pedir a ChatGPT que genere un post en Instagram sobre nuestro nuevo producto, incluyendo hashtags relevantes y palabras clave SEO. ¡A continuación, podemos generar la imagen con DALL-E!

Figura 7.10 – Post en redes sociales generado por ChatGPT

Y, con la contribución especial de DALL-E, aquí está el resultado final:

Figura 7.11 – Post de Instagram generado íntegramente por ChatGPT y DALL-E

Por supuesto, aquí faltan muchos elementos para completar el desarrollo y la comercialización del producto. Sin embargo, con la ayuda de ChatGPT (y la contribución especial de DALL-E, que puedes probar por tu cuenta en https://openai.com/product/dall-e-2), conseguimos crear una lluvia de ideas sobre una nueva línea de productos y variantes, clientes potenciales, eslóganes pegadizos y, por último, generamos un bonito post de Instagram para anunciar el lanzamiento de SprintSoles.

Pruebas A/B para comparación de marketing
Otro campo interesante en el que ChatGPT puede ayudar a los profesionales del marketing es el de las pruebas A/B.

Las pruebas A/B en marketing son un método para comparar dos versiones diferentes de una campaña de marketing, un anuncio o un sitio web para determinar cuál funciona mejor. En las pruebas A/B, se crean dos variaciones de la misma campaña o elemento, cambiando sólo una variable entre las dos versiones. El objetivo es ver qué versión genera más clics, conversiones u otros resultados deseados.

Un ejemplo de prueba A/B podría ser probar dos versiones de una campaña de correo electrónico, utilizando diferentes líneas de asunto, o probar dos versiones de una página de destino de un sitio web, con diferentes botones de llamada a la acción. Al medir la tasa de respuesta de cada versión, los profesionales del marketing pueden determinar qué versión funciona mejor y tomar decisiones basadas en datos sobre qué versión utilizar en el futuro.

Las pruebas A/B permiten a los profesionales del marketing optimizar sus campañas y elementos para obtener la máxima eficacia, lo que se traduce en mejores resultados y un mayor retorno de la inversión.

Dado que este método implica el proceso de generar muchas variaciones del mismo contenido, el poder generativo de ChatGPT definitivamente puede ayudar en eso.

Consideremos el siguiente ejemplo. Estoy promocionando un nuevo producto que he desarrollado: un nuevo arnés de escalada ligero y fino para escaladores de velocidad. Ya he hecho algunos estudios de mercado y conozco a mi público nicho. También sé que un gran canal de comunicación para ese público es publicar en un blog de escalada en línea, del que son lectores la mayoría de los socios de los gimnasios de escalada.

Mi objetivo es crear una entrada de blog excepcional para compartir el lanzamiento de este nuevo arnés, y quiero probar dos versiones diferentes de la misma en dos grupos. La entrada de blog que estoy a punto de publicar y que quiero que sea objeto de mis pruebas A/B es la siguiente:

Figura 7.12 – Ejemplo de una entrada de blog para lanzar un equipo de escalada

Aquí, ChatGPT puede ayudarnos en dos niveles:

El primer nivel es el de reformular el artículo, utilizando diferentes palabras clave o diferentes eslóganes que llamen la atención. Para ello, una vez proporcionado este post como contexto, podemos pedir a ChatGPT que trabaje sobre el artículo y cambie ligeramente algunos elementos:

Figura 7.13 – Nueva versión de la entrada de blog generada por ChatGPT

De acuerdo con mi petición, ChatGPT fue capaz de regenerar sólo los elementos que le pedí (título, subtítulo y frase de cierre), de modo que puedo controlar la eficacia de esos elementos mediante el seguimiento de la reacción de los dos grupos de audiencia.

El segundo nivel consiste en trabajar en el diseño de la página web, es decir, cambiar la colocación de la imagen más que la posición de los botones. Para ello, he creado una página web sencilla para la entrada de blog publicada en el blog de escalada (puede encontrar el código en el repositorio GitHub del libro en https://github.com/PacktPublishing/Modern-Generative-AI-with-ChatGPT-and-OpenAI-Models/tree/main/Chapter%207%20-%20ChatGPT%20for%20Marketers/Code):

Figura 7.14 – Ejemplo de entrada de blog publicada en el blog de escalada

Podemos alimentar directamente a ChatGPT con el código HTML y pedirle que cambie algunos elementos del diseño, como la posición de los botones o su redacción. Por ejemplo, en lugar de Comprar ahora, a un lector podría llamarle más la atención un botón ¡Quiero uno!

Así pues, alimentemos ChatGPT con el código fuente HTML:

Figura 7.15 – ChatGPT cambiando el código HTML

Veamos el resultado:

Figura 7.16 – Nueva versión del sitio web

Como puede ver, ChatGPT sólo intervino a nivel de los botones, cambiando ligeramente su diseño, posición, color y texto.

De hecho, inspeccionando el código fuente de las dos versiones de las páginas web, podemos ver cómo difiere en las secciones de los botones:

Figura 7.17 – Comparación entre el código fuente de las dos versiones de la página web

En conclusión, ChatGPT es una valiosa herramienta para realizar pruebas A/B en marketing. Su capacidad para generar rápidamente diferentes versiones del mismo contenido puede reducir el tiempo de comercialización de nuevas campañas. Al utilizar ChatGPT para las pruebas A/B, puede optimizar sus estrategias de marketing y, en última instancia, obtener mejores resultados para su negocio.

Impulso de la optimización para motores de búsqueda (SEO)
Otra área prometedora en la que ChatGPT puede cambiar las reglas del juego es la optimización para motores de búsqueda (SEO). Este es el elemento clave que se encuentra detrás de la clasificación en motores de búsqueda como Google o Bing y determina si sus sitios web serán visibles para los usuarios que buscan lo que usted promociona.

DEFINICIÓN

El SEO es una técnica utilizada para mejorar la visibilidad y el posicionamiento de un sitio web en las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERPs). Se realiza optimizando el sitio o la página web para aumentar la cantidad y la calidad del tráfico orgánico (no remunerado) procedente de los motores de búsqueda. El objetivo del SEO es atraer más visitantes al sitio web optimizándolo para palabras o frases clave específicas.

Imagine que dirige una empresa de comercio electrónico llamada Hat&Gloves, que sólo vende, como habrá adivinado, sombreros y guantes. Ahora está creando su sitio web de comercio electrónico y desea optimizar su posicionamiento. Pidamos a ChatGPT que nos indique algunas palabras clave relevantes para incluirlas en nuestro sitio web:

Figura 7.18 – Ejemplo de palabras clave SEO generadas por ChatGPT

Como puede ver, ChatGPT fue capaz de crear una lista de palabras clave de diferentes tipos. Algunas de ellas son bastante intuitivas, como Sombreros y Guantes. Otras están relacionadas, con un vínculo indirecto. Por ejemplo, Ideas para regalos no está necesariamente relacionada con mi negocio de comercio electrónico, sin embargo, podría ser muy inteligente incluirla en mis palabras clave, para poder ampliar mi audiencia.

Otro elemento clave del SEO es la intención del motor de búsqueda. La intención del motor de búsqueda, también conocida como intención del usuario, se refiere al propósito u objetivo subyacente de una consulta de búsqueda específica realizada por un usuario en un motor de búsqueda. Comprender la intención del motor de búsqueda es importante porque ayuda a las empresas y a los profesionales del marketing a crear contenidos y estrategias de marketing más específicos y eficaces que se ajusten a las necesidades y expectativas del buscador.

En general, existen cuatro tipos de intención de búsqueda:

Intención informativa: El usuario busca información sobre un tema o pregunta concretos, como ¿Cuál es la capital de Francia? o ¿Cómo hacer una pizza en casa?
De navegación: El usuario busca un sitio o página web concretos, como Facebook o Amazon.com.
Intención comercial: El usuario busca comprar un producto o servicio, pero puede que aún no haya tomado una decisión definitiva. Algunos ejemplos de búsquedas con intención comercial son el mejor portátil de menos de 1.000 dólares o zapatos rebajados online.
Intención transaccional: El usuario tiene el objetivo específico de completar una transacción, que puede referirse a compras físicas o a la suscripción a servicios. Ejemplos de intención transaccional podrían ser comprar el iPhone 13 o suscribirse a un gimnasio.
Al comprender la intención que hay detrás de las consultas de búsqueda específicas, las empresas y los profesionales del marketing pueden crear contenidos más específicos y eficaces que satisfagan las necesidades y expectativas de su público objetivo. Esto puede conducir a un mejor posicionamiento en los motores de búsqueda, más tráfico y, en última instancia, más conversiones e ingresos.

Ahora bien, la pregunta es: ¿podrá ChatGPT determinar la intención de una solicitud determinada? Antes de responder, cabe señalar que la actividad de deducir la intención de una solicitud dada es la actividad principal de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), incluido GPT. Por lo tanto, ChatGPT es capaz de captar la intención de las solicitudes.

El valor añadido aquí es que queremos ver si ChatGPT es capaz de determinar la intención en un dominio preciso con una taxonomía precisa, es decir, el del marketing. Esta es la razón por la que el diseño de instrucciones es, una vez más, fundamental para guiar a ChatGPT en la dirección correcta.

Figura 7.19 – Ejemplo de ChatGPT actuando como experto en SEO

Por último, también podríamos ir más allá y aprovechar una vez más el hack Act as…, que ya mencionamos en el Capítulo 4. En efecto, sería muy interesante comprender cómo optimizar nuestro sitio web para que llegue al mayor número de usuarios posible. En marketing, este análisis se denomina auditoría SEO. Una auditoría SEO es una evaluación del rendimiento SEO de un sitio web y de las posibles áreas de mejora. Una auditoría SEO suele ser realizada por expertos en SEO, desarrolladores web o expertos en marketing, e implica un análisis exhaustivo de la infraestructura técnica, el contenido y el perfil de vínculos de retroceso de un sitio web.

Durante una auditoría SEO, el auditor suele utilizar una serie de herramientas y técnicas para identificar áreas de mejora, como el análisis de palabras clave, el análisis de la velocidad del sitio web, el análisis de la arquitectura del sitio web y el análisis de contenidos. A continuación, el auditor elabora un informe en el que se describen los principales problemas, las oportunidades de mejora y las acciones recomendadas para solucionarlos.

Pidamos a ChatGPT que actúe como experto en SEO y nos indique cómo debe ser un informe de auditoría SEO y qué métricas y KPIs debe incluir:

Figura 7.20 – Ejemplo de ChatGPT proporcionando código HTML optimizado

ChatGPT fue capaz de generar un análisis bastante preciso, con comentarios y sugerencias relevantes. En general, ChatGPT tiene un potencial interesante para las actividades relacionadas con SEO, y puede ser una buena herramienta tanto si estás construyendo tu sitio web desde cero como si quieres mejorar los ya existentes.

Análisis del sentimiento para mejorar la calidad y aumentar la satisfacción del cliente
El análisis de sentimientos es una técnica utilizada en marketing para analizar e interpretar las emociones y opiniones expresadas por los clientes hacia una marca, producto o servicio. Implica el uso de algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático (AM) para identificar y clasificar el sentimiento de datos textuales como publicaciones en redes sociales, opiniones de clientes y encuestas de opinión.

Mediante el análisis de opiniones, los profesionales del marketing pueden conocer la percepción que tienen los clientes de su marca, identificar áreas de mejora y tomar decisiones basadas en datos para optimizar sus estrategias de marketing. Por ejemplo, pueden hacer un seguimiento de la opinión de los comentarios de los clientes para identificar qué productos o servicios están recibiendo comentarios positivos o negativos y ajustar sus mensajes de marketing en consecuencia.

En general, el análisis de opiniones es una herramienta valiosa para que los profesionales del marketing conozcan la opinión de los clientes, evalúen su satisfacción y desarrollen campañas de marketing eficaces que calen en su público objetivo.

El análisis de sentimientos existe desde hace tiempo, así que puede que te estés preguntando qué valor añadido puede aportar ChatGPT. Pues bien, además de la precisión del análisis (siendo el modelo más potente del mercado en estos momentos), ChatGPT se diferencia de otras herramientas de análisis de sentimiento al ser inteligencia general artificial (AGI).

Esto significa que cuando usamos ChatGPT para el análisis de sentimiento, no estamos usando una de sus APIs específicas para esa tarea: la idea central detrás de ChatGPT y los modelos OpenAI es que pueden asistir al usuario en muchas tareas generales a la vez, interactuando con una tarea y cambiando el alcance del análisis según la petición del usuario.

Así, por ejemplo, ChatGPT es capaz de captar el sentimiento de un texto determinado, como un post de Twitter o una reseña de producto. Sin embargo, ChatGPT también puede ir más allá y ayudar a identificar aspectos específicos de un producto o marca que influyen positiva o negativamente en el sentimiento. Por ejemplo, si los clientes mencionan constantemente una característica concreta de un producto de forma negativa, ChatGPT puede destacar esa característica como un área de mejora. O se puede pedir a ChatGPT que genere una respuesta a una crítica especialmente delicada, teniendo en cuenta el sentimiento de la crítica y utilizándolo como contexto para la respuesta. De nuevo, puede generar informes que resuman todos los elementos negativos y positivos encontrados en las reseñas o comentarios y agruparlos en categorías.

Consideremos el siguiente ejemplo. Un cliente ha comprado recientemente un par de zapatillas en mi empresa de comercio electrónico, RunFast, y ha dejado la siguiente reseña:

Hace poco compré las zapatillas RunFast Prodigy y tengo sentimientos encontrados. Por un lado, las zapatillas son increíblemente cómodas y proporcionan un gran apoyo para mis pies durante mis carreras diarias. La amortiguación es de primera clase y mis pies se sienten menos fatigados después de mis carreras que con mis zapatos anteriores. Además, el diseño es visualmente atractivo y he recibido varios cumplidos por ellas.

Sin embargo, por otro lado, he experimentado algunos problemas de durabilidad con estas zapatillas. La suela parece desgastarse con bastante rapidez y el material superior, aunque transpirable, está mostrando signos de desgaste después de sólo unas pocas semanas de uso. Esto es decepcionante, teniendo en cuenta el alto precio de las zapatillas.

En general, aunque me encanta la comodidad y el diseño de las RunFast Prodigy, no me atrevo a recomendarlas debido a los problemas de durabilidad que he experimentado.

Pidamos a ChatGPT que refleje el sentimiento de esta opinión:

Figura 7.21 – ChatGPT analiza la opinión de un cliente

En la figura anterior, podemos ver cómo ChatGPT no se limitó a proporcionar una etiqueta: también explicó los elementos positivos y negativos que caracterizan la reseña, que tiene un sentimiento mixto y, por lo tanto, puede etiquetarse como neutral en general.

Intentemos profundizar en ello y hagamos algunas sugerencias para mejorar el producto:

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

Figura 7.22 – Sugerencias sobre cómo mejorar mi producto a partir de las opiniones de los clientes

Por último, generemos una respuesta para el cliente que demuestre que, como empresa, nos preocupamos por las opiniones de los clientes y queremos mejorar nuestros productos.

Figura 7.23 – Respuesta generada por ChatGPT

El ejemplo que hemos visto era muy sencillo, con una sola opinión. Ahora imaginemos que tenemos montones de reseñas, así como diversos canales de venta en los que recibimos comentarios. Imagina el poder de herramientas como ChatGPT y los modelos OpenAI, que son capaces de analizar e integrar toda esa información e identificar las ventajas y desventajas de tus productos, así como capturar las tendencias de los clientes y sus hábitos de compra. Además, para la atención y retención de clientes, también podríamos automatizar las respuestas de revisión utilizando el estilo de escritura que prefiramos. De hecho, al adaptar el lenguaje y el tono de su chatbot para satisfacer las necesidades y expectativas específicas de sus clientes, puede crear una experiencia de cliente más atractiva y eficaz.

He aquí algunos ejemplos:

Chatbot empático: Un chatbot que utiliza un tono y un lenguaje empáticos para interactuar con los clientes que pueden estar experimentando un problema o necesitan ayuda con un tema delicado.
Chatbot profesional: Un chatbot que utiliza un tono y un lenguaje profesionales para interactuar con clientes que pueden estar buscando información específica o necesitan ayuda con un problema técnico
Chatbot conversacional: Un chatbot que utiliza un tono informal y amistoso para interactuar con clientes que pueden estar buscando una experiencia personalizada o tienen una consulta más general
Chatbot humorístico: Un chatbot que utiliza el humor y un lenguaje ingenioso para interactuar con clientes que pueden estar buscando una experiencia desenfadada o para calmar una situación tensa
Chatbot educativo: Un chatbot que utiliza un estilo de comunicación didáctico para interactuar con clientes que buscan aprender más sobre un producto o servicio.
En conclusión, ChatGPT puede ser una poderosa herramienta para que las empresas realicen análisis de sentimiento, mejoren su calidad y retengan a sus clientes. Gracias a sus funciones avanzadas de procesamiento del lenguaje natural, ChatGPT puede analizar con precisión los comentarios y las opiniones de los clientes en tiempo real, proporcionando a las empresas información valiosa sobre el sentimiento y las preferencias de los clientes. Al utilizar ChatGPT como parte de su estrategia de experiencia del cliente, las empresas pueden identificar rápidamente cualquier problema que pueda estar afectando negativamente a la satisfacción del cliente y tomar medidas correctivas. Esto no sólo puede ayudar a las empresas a mejorar su calidad, sino que también puede aumentar la fidelidad y la retención de los clientes.

Revisor de hechos: Rovenstein

Riesgos de la Inteligencia Artificial (IA) Generativa

Nota: Véase más detalles en “Riesgos de la Inteligencia Artificial Generativa“.

Líderes empresariales, académicos, responsables políticos y un sinfín de personas más están buscando formas de aprovechar la tecnología de la IA generativa, que tiene el potencial de transformar la forma en que aprendemos, trabajamos y mucho más. Las empresas están explorando cómo podría impactar en cada parte del negocio, incluyendo ventas, servicio al cliente, marketing, comercio, TI, legal, RRHH y otros.

Honestidad

Como se dijo en otro lugar respecto a los riesgos de la IA en general, si se encuentran formas de generar una nueva corriente de datos continuos que ofrezca una ventaja de rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) en términos del poder predictivo de su inteligencia artificial, eso les dará una fuerza sostenible cuando llegue la IA.

Para saber más

• Generación de Imágenes mediante Inteligencia Artificial: Los generadores de imágenes mediante inteligencia artificial molestan a mucha gente. Estas herramientas funcionan arañando imágenes de todo Internet.
• Inteligencia Artificial: La inteligencia artificial (IA) es la próxima frontera tecnológica, con potencial de cambiar el orden mundial (o global) para bien o para mal.
• Uso de la Inteligencia Artificial para el Desarrollo Sostenible: La inteligencia artificial tiene un potencial significativo para avanzar en la agenda hacia el cumplimiento del desarrollo sostenible.
• La Oscura Naturaleza de la Inteligencia Artificial: Los datos que recogen los sensores del vehículo entran directamente en una enorme red de neuronas artificiales que los procesan.
• Supervisión Corporativa de la Inteligencia Artificial: La inteligencia artificial puede definirse de varias maneras, pero tal vez la definición más sencilla sea la utilización de máquinas.
• Ventajas de la Inteligencia Artificial: Precisamente porque se supone que las plataformas de aprendizaje automático y de inteligencia artificial son «inteligentes», plantean riesgos y también ventajas.
• Oportunidades de la Inteligencia Artificial: Hay riesgos, pero también sustanciales oportunidades de la Inteligencia Artificial (AI) para abogados y otros profesionales.
• Información sobre Ética de la Inteligencia Artificial: Uno de los aspectos controvertidos respecto a esta tecnología hace referencia a la ética y moral de la Inteligencia Artificial.
• Inteligencia Artificial en el diccionario Jurídico y Social, donde se ofrece un concepto de Inteligencia Artificial. ¿Qué es, Qué Significa y Cómo se Define Inteligencia Artificial?

Recursos

Véase También

Ciberseguridad, Empleados, Práctica de Privacidad, Práctica de la Regulación, Internet, Privacidad de Datos, Privacidad de Datos Personales, Riesgos, Trabajadores, Trabajo Asalariado
IA, Aprendizaje Automático, Tecnología, Ética empresarial, Gestión de riesgos, Gestión de TI, Transformación digital

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