La mayoría de las compañías de medios, si no todas, buscan nuevas tecnologías para soportar flujos de trabajo eficientes, administrar la entrega de contenido, mejorar las experiencias de los usuarios y respaldar el crecimiento de los ingresos. La Inteligencia Artificial (IA) los está ayudando (al menos en cierto grado) en esta dirección, afectando todo, desde la creación de contenido hasta la experiencia del consumidor.

Las compañías de medios ya están utilizando IA para automatizar operaciones (con aplicaciones como marcado y extracción automática de metadatos) utilizando técnicas, como el reconocimiento de imágenes y la transcripción de voz a texto, para orientar las estrategias de monetización de contenido.

Reinventando los medios

Las compañías de medios también podrían usar IA para fortalecer sus capacidades predictivas. Por ejemplo, podrían predecir la demanda para ajustar los recursos o predecir posibles interrupciones en la cadena de suministro de contenido.

Además, AI puede ayudar a las compañías de medios a pasar de modelos «uno a muchos» a «uno a uno» cuando se trata de distribución, dirigir recomendaciones de títulos y crear contenido basado en las preferencias del consumidor.

Enfoque Data-first

Pero si bien las compañías de medios ya están utilizando herramientas de análisis para analizar operaciones y audiencias, todavía están en las primeras etapas de usar herramientas más sofisticadas, como los algoritmos de aprendizaje profundo. Y, sorprendentemente, el principal desafío de esto es el entrenamiento de datos (aprendizaje automático). En pocas palabras, la IA solo puede ser tan buena como los datos que se utilizan para entrenarlo. Y en los algoritmos de aprendizaje supervisado, los humanos etiquetan los conjuntos de datos para entrenar el modelo, lo que hace que el proceso sea más costoso y difícil para grandes conjuntos de datos.

Los algoritmos de aprendizaje profundo producen los resultados más precisos, pero generalmente requieren millones de observaciones de diferentes tipos de datos de manera unificada. Esto incluye datos de audiencia, datos operativos y datos de contenido (metadatos). Además, todo esto debe hacerse a escala.

Transformando medios en medios inteligentes

La IA tiene el poder de filtrar rápidamente la información pública (lo que los influyentes le dicen a quién y dónde) y aprovechar esos datos para determinar un nivel real de influencia.

Aún así, IA tuvo un comienzo lento en las profesiones de comunicación. CIPR lanzó recientemente un estudio que indica que el uso de IA en las relaciones públicas se triplicará en los próximos cinco años. La IA es una herramienta valiosa que ayudará a las agencias a automatizar y realizar tareas rutinarias (como escribir historias basadas en datos, crear listas de medios, transcribir audio a texto, comprender videos, predecir tendencias de medios, monitorear redes sociales y ayudar con la gestión crisis) más eficientemente. IA ya está presente en muchas herramientas que utilizan las agencias de relaciones públicas (como Hootsuite, Trendkite o MailChimp).

En marketing, es crucial tomar decisiones basadas en hechos (y no solo depender de presentimientos), para trabajar estratégicamente a largo plazo. La IA afectará el marketing, haciéndolo más sobre números y estadísticas. El tipo de contenido producido se basará en estadísticas de lo que el público quiere y no de lo que piensa el vendedor. Por lo tanto, además de sus habilidades de comunicación, los especialistas en marketing también deberán desarrollar habilidades informáticas.

Bienvenido al comienzo de la era de la inteligencia

La IA es una tecnología universal, lo que significa que pronto no habrá nada más allá del alcance de la IA. Puede estar bajo control humano, pero no imita la inteligencia humana. AI significa inteligencia especializada, no inteligencia generalizada. En otras palabras, la IA no puede hacer todo el trabajo por nosotros, al menos todavía no.

Pero, según Microsoft, dentro de cinco años, todas las empresas tendrán IA. El informe de Microsoft La aceleración de la ventaja competitiva con AI muestra que existe una mayor conciencia y adopción de la IA en general entre las empresas, con un 56% de las empresas que adoptan la IA. Sin embargo, menos de una cuarta parte de estas organizaciones (24%) tienen una estrategia de IA y el 96% de los empleados encuestados informaron que sus jefes están agregando IA sin consultarles sobre la tecnología. Esto está alimentando la ansiedad en torno a la tecnología, así como las preocupaciones sobre la seguridad laboral. Además, una de las principales razones detrás de las empresas que no implementan IA es la falta de talento en su fuerza laboral para manejar los procesos de automatización.

A pesar de las barreras, las compañías planean aumentar la inversión en inteligencia artificial en los próximos cinco años. Según una encuesta realizada por Vanson Bourne en nombre de Rainbird, en los próximos 5 a 10 años, la mayor demanda de IA vendrá del departamento de TI (74%). Aquellos que pudieron ver el mayor potencial para la IA incluyeron operaciones (59%), marketing y comunicaciones (46%) y finanzas (43%), que ya muestran algunas de las capacidades más amplias de la tecnología.

Finalmente, hacer que las ideas sean procesables

AI se hará cargo de las Relaciones Públicas? No, pero definitivamente puede ayudar. La IA es ciencia; RP es art.

Las empresas esperan ver los beneficios de la inteligencia artificial, y los principales impulsores de la adopción de la tecnología de inteligencia artificial son la oportunidad de automatizar los flujos de trabajo de rutina y obtener una mayor conciencia entre el público.

Las herramientas de análisis basadas en inteligencia artificial proporcionan una mejor información para la gestión de campañas, la planificación presupuestaria y el análisis de ROI. AI puede recopilar información de una pila de fuentes de datos estructurados y no estructurados en una fracción de segundo.

Entonces, ya sea que esté operando un archivo multimedia inteligente, reconocimiento de voz en tiempo real para programas de TV o analizando transmisiones completas de radio o TV, con la ayuda de AI, el contenido de los medios se puede capturar, analizar y procesado sistemáticamente. El software de inteligencia artificial de inteligencia artificial, como los paquetes de MediaScouting de DataScouting, mejora todo el flujo de trabajo de los profesionales de los medios y ofrece contenido personalizado a los consumidores de medios.

Este artículo de Sophia Karakeva sobre Inteligencia Artificial se publicó por primera vez en el e-book AMEC 2019, publicado como parte del Mes de Medición 2019. Contiene 11 artículos escritos por miembros de AMEC de todo el mundo sobre diversos temas relacionados con la medición y evaluación.