Publicadooriginalmente en Campaigncomo parte de la serie Road to DMEXCO.
En un sector ya de por sí complejo, tendemos a complicarnos en exceso. Todos conocemos el chiste de que ponemos acrónimos de tres letras a todo (y a cualquier cosa). Pero cuando se trata de big data y smart data -y toda la tecnología intermedia- hacemos bien en reconocer la complejidad. La verdad es que la aplicación adecuada del big data es extremadamente difícil y echar más y más cuerpos al problema no es la solución. En Xaxis, creemos que el aprendizaje automático ofrece la pieza que falta en el rompecabezas de datos de nuestra industria.
El esfuerzo masivo de los datos
Todas las empresas tienen datos, pero no necesariamente los utilizan de la manera más eficiente. Almacenar, extraer y aplicar los datos en tiempo real es un esfuerzo enorme, y si hay un retraso en el tiempo de comercialización, un anuncio puede dejar de ser aplicable a un usuario. Todavía nos queda camino por recorrer para garantizar que los datos de la audiencia se aprovechan de forma óptima en la creatividad y en la forma en que se aprovechan los elementos dinámicos de la creatividad en las campañas. Sin embargo, centrarnos en el uso eficiente de nuestros datos para impulsar la fidelidad a la marca y eliminar el desperdicio debe convertirse en la norma de funcionamiento.
Elcambio hacia la inteligencia de las máquinas
Los creativos y la tecnología pueden hablar entre sí mejor que hace un par de años, y siguen acercándose aún más. Parte de la solución es la inteligencia artificial. La mayor parte del ecosistema digital sigue gestionando manualmente pequeños componentes de las campañas, incluyendo tareas de optimización repetitivas que pueden y deben ser gestionadas en tiempo real por máquinas.
En Xaxis tenemos nuestra propia tecnología de aprendizaje automático, llamada Co-Pilot, que nos ayuda a establecer los mejores medios de negociación. En menos de siete meses, Co-Pilot ha realizado más de 5.000 campañas y ha aumentado los KPI de visibilidad de los clientes en un 30% en Estados Unidos. También ha generado un aumento del 50% en la eficiencia de los operadores. Esto libera a nuestros equipos operativos para que se concentren más en la estrategia de las campañas, que es donde realmente reside su talento".
La inversión continua en ciencia de datos alimenta la posibilidad de que el aprendizaje automático sea más prolífico. La Inteligencia Artificial nunca sustituirá las capacidades de los equipos operativos y de los científicos de datos: debe mantenerse un equilibrio entre la IA y la inteligencia humana. Sin embargo, las funciones de la ciencia de datos serán cada vez más vitales para que las organizaciones informen sobre el aprendizaje automático.
Esta no es una evolución sencilla para nuestra industria. Llevará tiempo y cambiará intrínsecamente las funciones de los puestos de trabajo, los flujos de trabajo y la forma de gestionar a los creativos en el ámbito digital. Estas tres patas del taburete: los componentes del creativo; el aprendizaje automático/la inteligencia artificial, y la aplicación inteligente de los grandes datos crearán la próxima generación del ecosistema digital. Por naturaleza, este tipo de cambios creará una transición importante, pero complicada, hacia la próxima evolución de nuestra industria.
