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Hace tan solo una semana se celebró el taller «Cómo la IA ha cambiado mi vida ‘para bien’«, un evento en petite comité de interesados en explorar el impacto de la inteligencia artificial y conocer la experiencia de otros profesionales que ya han dado un paso al frente al uso de la IA su día a día.

Organizado por nosotros dentro del Festival Moments 11  y patrocinado por Cerveza Alhambra, el taller ofreció una visión interdisciplinar y práctica sobre cómo la IA está redefiniendo campos como la fotografía, el vídeo y la creación de contenidos de texto.

La tarde dio para mucho; incluso faltó pedir una pizzas y seguir hablando del presente y el futuro de la IA ya que tuvimos un lujazo de asistentes volcados cien por cien.

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Ah, ¿qué te lo perdiste?

Te dejo aqui los puntos más destacados del taller:

Primera parte: Coloquio inspirador

La jornada comenzó con un coloquio de dos horas moderado por Javier Moral, fundador de Disruptivos, quien actuó como maestro de ceremonias y también aportó sobre cómo ha influenciado la integración de la IA en las empresas y negocios digitales. Además, dos profesionales y yo compartimos nuestras experiencias en una mesa redonda contestando una tanda de preguntas flash, y divagando sobre la IA con los asistentes.  Fue realmente interesante este rato juntos.

Los invitados fueron:

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Durante el coloquio, compartimos cómo la integración de la IA ha transformado nuestros procesos creativos, optimizando tiempos y abriendo nuevas posibilidades en métodos y forma de trabajar. Y aquellos que sentían algo de ansiedad por todo esto, que cambiaran el chip, y sintieran excitación al descubrir un mundo de posibilidades. Como dijo Agu, «O lo gozo, o me agobio con todo esto de la inteligencia artificial generativa. Mejor gozarlo ¿no?» Quizás esa sea la clave: tener una actitud positiva ante el cambio de paradigma.

Segunda parte: Taller práctico con ChatGPT

La segunda parte del evento consistió en un taller de dos horas enfocado en el uso de Chat GPT para la creación de contenidos de texto. Mi objetivo fue mostrar cómo esta herramienta puede optimizar procesos para redactores y responsables de contenido, pero sobre todo me centré en aterrizar conceptos básicos del uso de modelos de lenguaje y creación de los GPT. En entender bien qué es un prompt, una instrucción, cuales son los fallos recurrentes, y cómo puedes borrar la firma de Chat GPT en los textos y hacerlos tuyos.

Para terminar, aunque podríamos haber estado toda la noche como dije al principio del post, se abrieron unas Alhambras y estuvimos un ratito charlando y despejando dudas más concretas y conociendo al resto de asistentes. Y es que este tipo de eventos son perfectos para conocer a otros profesionales y hacer networking del bueno. No te pierdas el próximo y visita nuestra página de Talleres y Eventos de Disruptivos para estar al tanto.

Y eso fue todo.

Chin, Chin.

BKOOL es un simulador de ciclismo indoor que ofrece una gran variedad de rutas ciclistas virtuales recreadas con gran realismo. Además de entrenamientos semanales diseñados por expertos, eventos y desafíos para su comunidad. Fundado en 2011, BKOOL se ha afianzado como la app de ciclismo indoor más completa con más de 40.000 usuarios activos y presentes en países como España, Francia, Inglaterra, Italia, Alemania…

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El reto: optimizar su estrategia de Email Marketing

Establecimos el punto de arranque con una primera auditoría, que nos permitió bucear, tomar el control y las riendas del canal. Tras el análisis de su estrategia de email marketing como un activo digital para ventas y relación con el cliente, pudimos identificar, dada nuestra dilata experiencia como agencia de Email Marketing, una serie de problemas:

• Plan desactualizado. BKOOL utilizaba un Plan Legacy, sin acceso a algunas de las funciones actuales de la plataforma.
• Gestión inadecuada de audiencias. Contaba con más de 30 audiencias, en su mayoría completamente inactivas.
• Miles de contactos duplicados. Debido a la gestión de múltiples audiencias, había numerosos contactos duplicados que encarecían el plan mensual.
• Suscriptores inactivos y no clientes. La base de datos de BKOOL incluía una gran cantidad de contactos inactivos o sin suscripción en su aplicación, generando costes sin retorno.

Una vez expuesta la problemática, no dudaron en trabajar con nosotros para optimizar su estrategia de email marketing, aprovechando nuestro conocimiento y el valor de ser Partners Pro de Mailchimp para ayudarles a corregir el rumbo.

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La solución propuesta

Para poder optimizar el canal, dividimos los trabajos en tres fases:

• Fase 1: Depuración y optimización de audiencias y contactos duplicados.

• Fase 2: Identificación y reactivación de contactos inactivos.

• Fase 3: Optimización de automatizaciones clave para el negocio y propuesta de nuevas estrategias.

Antes de comenzar con la «Fase 1» negociamos con Mailchimp un nuevo plan a medida gracias a nuestro rol de Partner Pro. Logrando así que accedieran a las herramientas más actuales, consiguiendo un ahorro de más de 15.000 euros solo en 2024.

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Las acciones

FASE 1: Depuración y optimización de audiencias y contactos duplicados.

Durante la auditoría, realizamos un análisis preliminar de las audiencias y los contactos duplicados. Este trabajo inicial nos permitió profundizar en la base de datos de BKOOL. Identificamos con precisión los contactos no deseados para eliminar y aquellos que se deseaban conservar.

Una vez identificados, pudimos etiquetar y archivar los usuarios correspondientes, lo que permitió reducir las audiencias no utilizadas.

Como resultado, BKOOL tenía una BBDD más saneada y fácil de trabajar.

FASE 2: Identificación y reactivación de contactos inactivos.

FASE 3: Optimización de automatizaciones clave para el negocio y propuesta de nuevas estrategias.

Primero revisamos y analizamos en detalle todas las automatizaciones existentes, poniendo especial atención en un aspecto clave: qué usuarios recibían cada automatización y en qué momento. Con varias automatizaciones activas, es fácil pasar por alto que un mismo usuario pueda recibir dos emails automatizados distintos al mismo tiempo.

Con esto claro, optimizamos el contenido y el diseño de las automatizaciones, y mejoramos el flujo de emails para aumentar la efectividad de cada automatización.

Además, se propusieron nuevas estrategias basadas en la automatización de correos:

• Automatización – FREE to TRIAL: El objetivo principal de esta automatización es aumentar la conversión, retención y fidelización, impactando a los usuarios con suscripciones gratuitas y animándolos a probar un trial de 30 días de la aplicación de BKOOL.
• Automatización – NPS: Este flujo de emails tiene como objetivo evaluar el grado de satisfacción de los usuarios y detectar posibles problemas durante su experiencia de uso.
• Automatización – MONTHLY to YEARLY: Esta automatización tiene como finalidad impactar a más de 2.300 usuarios para aumentar la retención y el Customer Lifetime Value, invitando a aquellos con suscripciones mensuales a cambiar a una suscripción anual.

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Los resultados: mayor ahorro en la facturación de Mailchimp, nuevos clientes reactivados y una estrategia de email marketing optimizada

Tras meses trabajando codo con codo con BKOOL, podemos destacar los siguientes logros:

Optimizar los costes de herramienta

Aumentar los ingresos con acciones directas de reactivación

En conclusión, gracias a una auditoría exhaustiva y a un plan de optimización en tres fases, BKOOL ha conseguido convertir su canal de Email Marketing en una herramienta más eficiente y rentable. La depuración de contactos, la reactivación de usuarios y la mejora de automatizaciones clave no solo han rentabilizado la inversión, sino que también han potenciado la experiencia y el compromiso de su comunidad de ciclistas.

Con un ahorro mensual considerable y una base de contactos mucho más alineada, BKOOL está ahora mejor preparado para seguir creciendo y reforzando la relación con sus usuarios en 2024.

Como Consultoría de negocios digitales este caso de email ejecutado por nuestro departamento de email marketing dio mucha satisfacción al equipo al haber ayudado a BKOOL a optimizar el canal de email.

Ya para terminar, si te gustaría saber más, en el pasado Mailchimp Experience Day 2024 estuvimos hablando por primera vez en público sobre este caso de éxito, así que dale al play y por supuesto, puedes seguir viendo el resto del evento.

La inteligencia artificial (IA) avanza a pasos agigantados, en un abrir y cerrar de ojos hay nuevas herramientas o conceptos que hay que explicar para entender o tener claro qué es cada pieza que compone este puzzle de la inteligencia artificial.

Una de sus áreas más prometedoras es el deep reinforcement learning o refuerzo profundo. ¿Qué significa realmente este concepto? ¿Por qué es importante? ¿Cómo está cambiando industrias y resolviendo problemas complejos? En este artículo, exploraremos de forma detallada y accesible el mundo del refuerzo profundo, desde sus conceptos básicos hasta sus aplicaciones más avanzadas, así que ve preparándote un buen té con leche.

¿Qué es el deep reinforcement learning?

Para entender el refuerzo profundo, primero necesitamos desglosar dos conceptos clave: el aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) y el aprendizaje profundo (deep learning).

Aprendizaje por refuerzo: aprender a través de recompensas

El aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés) es una técnica de aprendizaje automático inspirada en la forma en que los seres humanos y los animales aprenden a través de la experiencia.

La idea básica es que un «agente» (como un robot o un programa de ordenador) interactúa con su entorno para lograr un objetivo, y cada vez que toma una acción, recibe una «recompensa» o una «penalización».

El renombrado investigador de IA Richard Sutton, considerado uno de los padres del aprendizaje por refuerzo, explica:

“La idea de aprender a partir de la interacción es lo que define el aprendizaje por refuerzo; es una aproximación a la IA que permite a las máquinas aprender comportamientos de manera autónoma.”

Gracias a esta interacción constante, el agente va aprendiendo cuál es la mejor manera de alcanzar sus objetivos acumulando recompensas en el tiempo. Si quieres saber más, te recomiendo esta entrevista muy interesante que trata sobre el Reinforcement Learning y otros conceptos:

Aprendizaje profundo: redes neuronales para procesar datos complejos

El aprendizaje profundo, por otro lado, utiliza redes neuronales profundas para analizar y entender patrones complejos en grandes volúmenes de datos. Estas redes están diseñadas de forma similar al cerebro humano y son especialmente útiles para identificar patrones en imágenes, texto, audio y otros tipos de datos.

Aspecto	Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning)	Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Definición

Técnica de aprendizaje donde un agente aprende a tomar decisiones basadas en recompensas o penalizaciones que recibe por sus acciones en un entorno.

Técnica de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas para analizar grandes volúmenes de datos y encontrar patrones complejos.

Objetivo principal

Maximizar la recompensa a largo plazo a través de la exploración y explotación del entorno.

Identificar patrones en grandes conjuntos de datos para realizar tareas de clasificación, predicción o reconocimiento.

Proceso de aprendizaje

Basado en prueba y error: el agente explora el entorno, recibe retroalimentación y ajusta su estrategia para mejorar.

Basado en aprendizaje supervisado o no supervisado: la red neuronal aprende de datos etiquetados o no etiquetados para optimizar su rendimiento en tareas específicas.

Aplicación típica

Tareas que requieren decisiones secuenciales, como videojuegos, robótica, y conducción autónoma.

Reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural (NLP), diagnóstico médico, y análisis de datos.

Retroalimentación

Recibe recompensas (positivas o negativas) que indican el éxito de una acción en función del objetivo final.

No se basa en recompensas, sino en minimizar el error o la pérdida en la salida de la red neuronal comparada con la respuesta correcta.

Interacción con el entorno

Sí, el agente interactúa continuamente con el entorno y adapta su comportamiento en función de sus experiencias previas.

No, el modelo analiza un conjunto de datos pasivo y aprende a reconocer patrones sin interactuar activamente con el entorno.

Tipo de tareas

Ideal para problemas donde las decisiones sucesivas impactan en el resultado final (decisiones en cadena).

Ideal para tareas de reconocimiento, clasificación o predicción en grandes conjuntos de datos.

Estructura del modelo

Algoritmos de aprendizaje por refuerzo como Q-learning, DQN, PPO, y A3C que optimizan políticas de acción.

Redes neuronales profundas con múltiples capas de neuronas que aprenden representaciones jerárquicas de los datos.

Ejemplo común

Un agente jugando un videojuego donde aprende qué acciones tomar para ganar puntos.

Un sistema de reconocimiento facial que identifica personas en imágenes analizando características visuales.

Tiempo de entrenamiento

Puede ser muy largo debido al proceso de exploración y ajuste en tiempo real; además, puede requerir simulaciones de entorno.

Puede variar, pero suele ser más rápido si se cuenta con grandes volúmenes de datos etiquetados para el entrenamiento.

Uso en DRL (Deep Reinforcement Learning)

Parte fundamental del DRL, ya que el agente utiliza aprendizaje profundo para procesar información compleja del entorno y optimizar sus decisiones.

En DRL, el aprendizaje profundo se usa para mejorar el aprendizaje por refuerzo, permitiendo al agente manejar entornos complejos que requieren una percepción avanzada.

Entonces, ¿qué es el refuerzo profundo?

El refuerzo profundo (deep reinforcement learning o DRL) es la combinación de estas dos ideas. En este enfoque, los agentes de aprendizaje por refuerzo utilizan redes neuronales profundas para tomar decisiones en entornos complejos. Esto les permite aprender en situaciones en las que las reglas no son evidentes y las recompensas no son inmediatas, lo que otorga una gran capacidad de adaptación en tareas que requieren múltiples pasos o decisiones.

¿Por qué es importante el refuerzo profundo?

El refuerzo profundo ha revolucionado la inteligencia artificial moderna, ya que permite desarrollar sistemas capaces de resolver problemas extremadamente complejos que antes eran imposibles de abordar. Algunas de las razones por las que el DRL es tan importante son las siguientes:

1. Adaptabilidad: Los agentes de DRL pueden adaptarse a entornos cambiantes y tomar decisiones en tiempo real.
2. Optimización de tareas complejas: El DRL es útil para resolver problemas en los que no existen reglas claras o directrices fijas.
3. Innovación en industrias clave: Desde la robótica hasta el marketing, el DRL permite avances tecnológicos en múltiples áreas.

Ejemplos de aplicación de deep reinforcement learning

A continuación, veremos algunos ejemplos concretos de cómo se está utilizando el refuerzo profundo en el mundo real:

1. Automatización de videojuegos

Empresas como DeepMind de Google han utilizado el DRL para crear agentes de IA que pueden jugar videojuegos a nivel profesional, incluso llegando a derrotar a jugadores humanos. Un caso famoso fue AlphaGo, una IA que venció al campeón mundial de Go, un juego tradicionalmente difícil para las computadoras debido a su complejidad y a las múltiples posibilidades de jugadas.

Según Demis Hassabis, CEO de DeepMind: “Lo impresionante de AlphaGo no es solo que ganara, sino que lo hizo aprendiendo desde cero, sin estrategias preconcebidas. Esto demuestra el verdadero potencial del refuerzo profundo para resolver problemas que desafían la intuición humana.”

Te dejo el video para revivir el momento:

2. Robótica

El DRL se usa en la robótica para enseñar a los robots a realizar tareas complejas, como ensamblar piezas, moverse en entornos desconocidos y cooperar entre ellos. Un ejemplo es el uso de robots en almacenes de logística, que pueden aprender a identificar productos y moverlos de manera eficiente.

3. Conducción autónoma

Los autos autónomos, como los desarrollados por Tesla o Waymo, dependen del DRL para interpretar su entorno y tomar decisiones en tiempo real. Gracias a la combinación de datos sensoriales y aprendizaje profundo, estos vehículos mejoran continuamente su capacidad para navegar en el tráfico.

4. Marketing y publicidad digital

En el ámbito del marketing, el DRL se utiliza para optimizar campañas publicitarias en tiempo real, ajustando las pujas y la orientación de anuncios para maximizar el retorno de inversión (ROI). Los sistemas de DRL pueden aprender qué tipo de anuncios funcionan mejor para diferentes audiencias, mejorando así la efectividad de las campañas.

Conceptos clave en deep reinforcement learning

Para entender cómo funciona el refuerzo profundo, es útil conocer algunos términos básicos:

• Agente: Es el «actor» en el sistema, ya sea un robot, un programa o un algoritmo, que toma decisiones para maximizar las recompensas.
• Entorno: El espacio o contexto en el que el agente opera. Puede ser un videojuego, una simulación de tráfico o un sistema de inventario.
• Acción: Las decisiones que puede tomar el agente. En el caso de un videojuego, las acciones podrían ser moverse hacia adelante, retroceder, saltar, etc.
• Recompensa: La retroalimentación que el agente recibe después de realizar una acción. Las recompensas son cruciales para que el agente aprenda qué acciones son útiles y cuáles no.
• Episodio: Una secuencia completa de acciones, desde el inicio de una tarea hasta su finalización.

Algoritmos populares de deep reinforcement learning

En el campo del DRL, existen varios algoritmos populares que han demostrado ser efectivos para resolver diferentes tipos de problemas. Algunos de los más utilizados incluyen:

1. DQN (Deep Q-Networks): Es uno de los algoritmos más populares y fue desarrollado por DeepMind para jugar videojuegos. Utiliza una red neuronal para aproximar la función de valor Q, que mide la «bondad» de una acción en un estado particular.
2. PPO (Proximal Policy Optimization): Es un algoritmo más avanzado que busca optimizar directamente las políticas (es decir, las reglas que sigue el agente) para maximizar la recompensa a largo plazo. Es muy utilizado en tareas donde se requieren decisiones continuas, como en robótica.
3. A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic): Este algoritmo permite que múltiples instancias de un agente aprendan de forma paralela y compartan sus experiencias, acelerando el aprendizaje en entornos complejos.

Retos y limitaciones del deep reinforcement learning

A pesar de sus impresionantes capacidades, el refuerzo profundo también enfrenta varios retos:

• Necesidad de grandes cantidades de datos: Entrenar un modelo de DRL puede requerir millones de interacciones con el entorno, lo que implica costos altos en términos de tiempo y recursos computacionales.
• Dificultad para generalizar: Los modelos de DRL suelen ser muy específicos para un entorno particular, y transferir lo aprendido a otro entorno no siempre es sencillo.
• Desempeño inestable: En muchos casos, el aprendizaje puede ser inestable y el agente puede dejar de mejorar o incluso empeorar su rendimiento.

El futuro del deep reinforcement learning

A medida que la tecnología avanza, el DRL promete tener un impacto aún mayor. Con la llegada de computadoras cuánticas, mejores técnicas de optimización y algoritmos híbridos, es probable que veamos agentes de DRL aún más poderosos y versátiles. Esto podría abrir nuevas posibilidades en áreas como la salud (medicina personalizada), las finanzas (trading algorítmico) y la sostenibilidad (optimización de redes energéticas). Yo, señores y señoras, estaré expectante a lo que se nos viene.

El procesamiento del lenguaje natural, conocido como NLP (Natural Language Processing), es una rama fascinante de la inteligencia artificial que se encarga de que las máquinas comprendan, interpreten y respondan al lenguaje humano. Desde asistentes virtuales que contestan nuestras preguntas hasta aplicaciones de traducción automática, el NLP está cada vez más presente en nuestra vida cotidiana. Este artículo abordará desde los conceptos básicos hasta los más avanzados, respondiendo las preguntas más frecuentes sobre NLP.

¿Qué es el NLP y por qué es importante?

El NLP se refiere al conjunto de técnicas que permiten a las máquinas procesar y entender el lenguaje humano. Es un campo interdisciplinario que combina la lingüística, la informática y la inteligencia artificial. Gracias al NLP, las máquinas pueden convertir el texto o el habla en datos comprensibles, permitiendo aplicaciones prácticas como la detección de spam en el correo electrónico, la traducción automática o el análisis de sentimientos en redes sociales.

Importancia del NLP en la actualidad: En un mundo donde generamos cantidades masivas de datos textuales y hablados, el NLP se ha vuelto esencial para automatizar procesos, mejorar la experiencia del usuario y extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos.

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¿Cómo funciona el NLP?

Para que las máquinas «entiendan» el lenguaje humano, el NLP sigue una serie de pasos que transforman el texto bruto en datos procesables. Estos pasos son conocidos como el pipeline de NLP, que típicamente incluye las siguientes etapas:

1. Tokenización: Es el primer paso y consiste en dividir el texto en unidades más pequeñas, como palabras o frases. Por ejemplo, la frase «Hoy es un buen día» se dividiría en [«Hoy», «es», «un», «buen», «día»].
2. Stemming y lematización: Estas técnicas buscan simplificar las palabras a su forma base. Mientras que el stemming corta las terminaciones de las palabras (como «corriendo» a «corr»), la lematización transforma las palabras en su forma raíz correcta («corriendo» se convierte en «correr»).
3. Etiquetado de partes del habla (POS tagging): El POS tagging asigna una categoría gramatical a cada palabra (sustantivo, verbo, adjetivo, etc.), lo cual ayuda a comprender el significado en contexto.
4. Reconocimiento de entidades nombradas (NER): Esta técnica identifica palabras o frases que representan cosas específicas, como nombres de personas, organizaciones, o fechas. Por ejemplo, en «Apple lanza un nuevo producto», el NER reconocerá «Apple» como una entidad de organización.
5. Parsing o análisis sintáctico: Permite entender la estructura gramatical de la oración, lo cual es clave para extraer el significado.

¿Cuáles son las técnicas y algoritmos más comunes en NLP?

El NLP ha evolucionado rápidamente, y hoy en día se utilizan diversos modelos y algoritmos para mejorar la precisión y la eficiencia de las aplicaciones. Algunos de los más populares son:

• Modelos basados en reglas: Usan un conjunto de reglas predefinidas para procesar el lenguaje. Aunque son menos comunes hoy en día, pueden ser útiles en tareas específicas.
• Algoritmos de Machine Learning: Los algoritmos de aprendizaje automático, como los modelos de Naive Bayes o las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), son populares para tareas de clasificación de texto, como la detección de spam.
• Redes neuronales y deep learning: El uso de redes neuronales profundas ha revolucionado el NLP. Modelos como los Transformers, entre los cuales destaca BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), han permitido grandes avances en la comprensión del lenguaje. Estos modelos pueden procesar el texto en paralelo y capturar relaciones complejas entre las palabras.

¿Qué son los modelos Transformer y cómo han cambiado el NLP?

Los Transformers han sido un hito en el desarrollo del NLP gracias a su capacidad para procesar secuencias largas de texto de manera eficiente. A diferencia de las redes neuronales recurrentes (RNN), que procesan el texto palabra por palabra, los Transformers utilizan un mecanismo llamado atención para identificar las relaciones importantes en todo el texto. Esto permite entender mejor el contexto, incluso cuando las palabras relacionadas están separadas en la oración.

Uno de los modelos más conocidos basados en Transformers es GPT (Generative Pre-trained Transformer), utilizado en generación de texto y asistentes virtuales, que entra dentro de la Inteligencia Artificial Generativa. Otro modelo destacado es BERT, que se ha convertido en un estándar para tareas como el análisis de sentimientos o la búsqueda de información en grandes bases de datos.

Aplicaciones prácticas del NLP en el mundo real

El NLP tiene un sinfín de aplicaciones en diversos campos. A continuación, se presentan algunas de las más relevantes:

1. Asistentes virtuales (Alexa, Siri, Google Assistant): Estos utilizan NLP para comprender las órdenes de voz de los usuarios y responder de manera adecuada.
2. Análisis de sentimientos en redes sociales: Las empresas lo utilizan para monitorear la opinión pública sobre sus productos o servicios, analizando si los comentarios son positivos, negativos o neutros.
3. Traducción automática: Herramientas como Google Translate han mejorado significativamente gracias a los modelos basados en Transformers, logrando traducciones más precisas y fluidas.
4. Detección de spam y filtrado de contenido: Los algoritmos de NLP ayudan a identificar correos no deseados o contenidos inapropiados de manera automática.
5. Chatbots para atención al cliente: Permiten a las empresas ofrecer soporte 24/7, respondiendo preguntas frecuentes y solucionando problemas básicos.

¿Cuáles son los desafíos del NLP?

A pesar de los avances, el NLP sigue enfrentando varios retos:

• Ambigüedad y polisemia: Las palabras en los lenguajes humanos a menudo tienen múltiples significados. Por ejemplo, «banco» puede referirse a una institución financiera o a un asiento. Entender el significado correcto en cada contexto sigue siendo un desafío.
• Lenguajes con estructuras complejas: No todos los lenguajes siguen las mismas reglas gramaticales, lo que complica el desarrollo de algoritmos de NLP multilingües.
• Sesgos en los datos: Los modelos de NLP pueden heredar sesgos presentes en los datos con los que han sido entrenados, lo que puede llevar a resultados injustos o discriminatorios.

Para finalizar, un dato curioso sobre el procesamiento del lenguaje natural es que la idea de enseñar a las máquinas a comprender el lenguaje humano se remonta a la década de 1950, cuando el científico Alan Turing propuso la famosa prueba de Turing.

Esta prueba buscaba determinar si una máquina podía engañar a una persona haciéndose pasar por humana a través de una conversación escrita. El concepto del chatbot nació en esos primeros años, y el primer chatbot notable, llamado ELIZA, fue desarrollado en 1966 po el alemán Joseph Weizenbaum. Uno de los personajes del que algún día me gustaría hablar por su irónica historia, que tras su trabajo pionero, Desde entonces hasta su muerte, en Berlín en 2008, se dedicó a advertir sobre los peligros que la tecnología y la inteligencia artificial (IA) suponían para el ser humano.

ELIZA simulaba a un psicoterapeuta mediante patrones simples de reconocimiento de palabras clave y respuestas predefinidas. Aunque primitiva en comparación con las tecnologías actuales, ELIZA marcó un hito en el camino hacia el desarrollo del NLP moderno. ¿Qué diría Turin si levantara la cabeza y viera todo lo que está sucediendo ahora con la Inteligencia Artificial? la idea de enseñar a las máquinas a comprender el lenguaje humano se remonta a la década de 1950, cuando el científico Alan Turing propuso la famosa prueba de Turing.

Si te interesa saber más sobre la evolución del NLP te dejo este video, donde Daelemans muestra la revolución que ha supuesto la IA y NLP desde la década de los 90 hasta ahora.

Walter Daelemans, catedrático de Inteligencia Artificial y Procesamiento del Lenguaje Natural en la Universidad de Amberes, nos cuenta cómo ha revolucionado el campo del PLN desde los años 90. Con más de 400 publicaciones y múltiples proyectos de software de código abierto, comparte su visión sobre la minería de textos, la estilometría y el aprendizaje automático aplicado al lenguaje. ¡Descubre el impacto del procesamiento del lenguaje basado en la memoria y cómo la lingüística computacional transforma nuestra interacción con la tecnología!

El pasado 10 de octubre, Málaga fue el escenario del 2º Edición del Mailchimp Experience Day 2024, un evento que reunió a expertos en marketing digital para explorar las últimas tendencias en automatización y el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el email marketing. Organizado por nosotros, Disruptivos; el evento profundizó en cómo estas herramientas están transformando las estrategias de marketing, con Mailchimp como protagonista.

Una bienvenida enfocada en la innovación

La jornada comenzó tanto para los asistentes en presencial como en remoto con la presentación de Javier Moral, CEO de Disruptivos, quien habló sobre la estrecha colaboración entre Disruptivos y Mailchimp, y cómo la reciente adquisición de la plataforma por Intuit ha generado importantes cambios en las funcionalidades. Javier destacó cómo esta asociación ha permitido llevar al mercado español nuevas herramientas avanzadas que ahora están más accesibles para pequeñas y medianas empresas.

Automatización e inteligencia artificial: El futuro está aquí

El evento prosiguió con una demo en directo del Intuit Assistant, una herramienta impulsada por IA que facilita la creación de campañas de marketing mediante prompts. Esta función permite a los usuarios diseñar estrategias avanzadas, como segmentación predictiva y automatizaciones inteligentes, sin necesidad de conocimientos técnicos profundos.

La automatización se ha convertido en una parte central de la plataforma, permitiendo a los negocios gestionar múltiples canales de marketing y optimizar el rendimiento de sus campañas con menos esfuerzo y más precisión. Los asistentes pudieron ver ejemplos en tiempo real de cómo estas herramientas ayudan a personalizar campañas y optimizar resultados.

Fidelización: El arte de retener clientes

Salva y Josema, especialistas en email marketing de Disruptivos, también presentaron una divertida charla sobre la importancia de la fidelización en la era del marketing digital. Explicaron cómo utilizar herramientas de automatización para crear campañas personalizadas que impulsen la lealtad del cliente. Señalaron ejemplos de casos prácticos de carritos abandonados, recordatorios automáticos y emails de bienvenida, los cuales han demostrado ser extremadamente eficaces para aumentar el valor de los clientes a lo largo del tiempo.

Caso de éxito: BKOOL

Uno de los momentos más destacados fue la presentación del caso de éxito de BKOOL, una empresa que ha logrado maximizar su potencial de marketing digital utilizando las herramientas de Mailchimp. Javier Moral explicó la situación de este cliente.

BKOOL enfrentaba varios desafíos en su estrategia de marketing digital: utilizaba un plan Legacy sin acceso a nuevas funcionalidades, tenía más de 30 audiencias desorganizadas con contactos duplicados y contaba con un alto número de suscriptores inactivos que generaban costes sin retorno.

Disruptivos, como Partner Pro de Mailchimp, intervino realizando una auditoría completa que resultó en:

• La migración a un plan Premium, lo que ajustó los costos en más de 15.000 euros anuales y desbloqueó nuevas funcionalidades.
• La limpieza y optimización de las audiencias, logrando un 50% de ahorro mensual en costos por contactos.
• Una campaña de reactivación que permitió que más de 370 suscriptores inactivos contrataran un plan de pago.

Además, se implementaron automatizaciones clave para mejorar la conversión y retención de usuarios, incluyendo la conversión de cuentas gratuitas a planes de pago y la migración de suscriptores mensuales a anuales, lo que incrementó el Customer Lifetime Value.

La importancia de los partnerships

Otro punto fuerte del evento fue la intervención de Marcelo Núñez, country manager de Mailchimp en España, a modo de entrevista con María Ortiz (Key Account Manager) , quien resaltó la relevancia de las alianzas estratégicas. Explicó cómo Disruptivos, como Agencia Pro Partner Full Service, ha ayudado a Mailchimp a expandirse en el mercado español. Este tipo de alianzas no solo beneficia a las empresas, sino también a los clientes, que reciben un servicio más personalizado y adaptado a sus necesidades locales. Marcelo nos dio un tip muy interesante al recalcar que siempre se habla del B2B, o Win to Win, pero la gran diferencia es cuando ganan todos, eso incluye al cliente final y se forma una triada ganadora.

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Mailchimp y el Middle Market: Expandiendo el alcance

Durante la entrevista, Marcelo, habló sobre la creciente presencia de la plataforma en el Middle Market, un segmento de empresas que se sitúa entre las pequeñas y grandes corporaciones. Núñez destacó cómo Mailchimp está evolucionando para cubrir las necesidades de estas empresas que requieren soluciones de marketing más avanzadas, pero con la simplicidad y escalabilidad que caracteriza a la plataforma. Con nuevas herramientas diseñadas específicamente para este segmento, como automatizaciones más complejas y una mayor capacidad de análisis de datos.

El futuro: Hacia una estrategia omnicanal

Finalmente, el evento cerró con un vistazo hacia «el mañana» de Mailchimp. Marcelo Núñez nos orientó sobre que Mailchimp está trabajando en la expansión omnicanal, que permitirá a las empresas gestionar todas sus comunicaciones desde una única plataforma, mejorando la experiencia del cliente y optimizando los esfuerzos de marketing.

El Mailchimp Day 2024 dejó claro que la automatización y la inteligencia artificial son el presente y el futuro del marketing digital. Mailchimp se posiciona como una herramienta esencial para cualquier negocio que busque optimizar sus campañas y ofrecer experiencias personalizadas a sus clientes. Además, la colaboración entre Disruptivos y Mailchimp garantiza que las empresas españolas continúen beneficiandose de las ventajas de Mailchimp en constante mejora.

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Networking

El evento fue una oportunidad perfecta para conocer las últimas novedades de la plataforma y hacer networking con otros profesionales del sector de una manera distendida y relajada con un picoteo y una cerve. ¡Y hasta aquí el 2º Mailchimp Day! ¿Nos vemos en la próxima edición?

PD.

También puedes revivir lo que pasó en la primera edición de Mailchimp Day.

¡Gracias a todos los asistentes por hacerlo posible!

Las Redes Neuronales Convolucionales, más conocidas como CNNs (por sus siglas en inglés, Convolutional Neural Networks), son un tipo especializado de red neuronal que ha revolucionado el campo de la visión por ordenador. Al igual que las GANs, las CNNs están diseñadas para procesar y analizar datos visuales, pero su enfoque está más centrado en la clasificación, detección y segmentación de imágenes.

Introducidas en los años 90 y popularizadas por investigadores como Yann LeCun, jefe de IA en Meta, las CNNs se inspiran en el sistema visual humano. La idea es que una red pueda «ver» e interpretar imágenes, reconociendo patrones como bordes, texturas y formas de manera jerárquica.

En pocas palabras, las CNNs son redes neuronales especialmente eficientes para procesar imágenes y videos, y su uso ha impactado de forma masiva en sectores que van desde el diagnóstico médico hasta la publicidad digital.

¿Cómo funcionan las CNNs?

A diferencia de las redes neuronales tradicionales, las CNNs están diseñadas para procesar datos con una estructura de cuadrícula, como las imágenes. ¿Te preguntas cómo lo hacen? Piensa en las CNNs como un chef con un colador gigante que filtra una imagen para capturar sus características más importantes.

Aquí te explico los pasos esenciales del proceso:

1. Convolución: La imagen de entrada pasa por una serie de filtros (kernels) que actúan como detectores de características. Estos filtros detectan bordes, texturas o patrones específicos en la imagen. Cada filtro genera un mapa de características que resalta ciertas propiedades visuales.
2. Pooling: Después de la convolución, las redes aplican una operación llamada pooling, que reduce la dimensionalidad de las imágenes, simplificando el conjunto de datos sin perder las características más importantes. Esto hace que el modelo sea más eficiente y reduce el riesgo de sobreajuste.
3. Capa completamente conectada: Tras varias capas de convolución y pooling, la información visual se transforma en un vector que puede ser interpretado por las capas finales de la red, que toman decisiones sobre lo que están viendo. ¿Es un gato o un perro? ¿Es una cara humana o un coche? Aquí es donde la CNN decide.
4. Clasificación final: En la última etapa, la red produce una clasificación o predicción basándose en la información procesada. Si el objetivo es reconocer objetos, aquí se identificarán las categorías más probables de lo que aparece en la imagen.

En resumen, las CNNs procesan las imágenes de manera jerárquica, extrayendo características simples al principio (bordes y colores) y luego combinándolas para reconocer patrones más complejos (formas, objetos completos).

Aplicaciones de las CNNs: desde la visión por ordenador hasta el marketing digital

Las aplicaciones de las CNNs son tan vastas que podríamos escribir ciento de post sobre ellas. Aquí vamos a explorar algunas de sus aplicaciones:

1. Reconocimiento de imágenes y objetos

El campo más destacado para las CNNs es, sin duda, el reconocimiento de imágenes. Desde la identificación automática de personas en redes sociales hasta los sistemas de conducción autónoma que reconocen señales de tráfico y peatones, las CNNs son la tecnología detrás de muchas de las capacidades de reconocimiento visual actuales.

En el marketing digital, esta tecnología puede ser utilizada para analizar imágenes publicadas por los usuarios en redes sociales, identificando productos de interés y personalizando la publicidad según las preferencias visuales de cada persona.

2. Diagnóstico médico asistido por IA

Otro campo en el que las CNNs están generando una revolución es el diagnóstico médico. Las redes neuronales convolucionales se utilizan para analizar radiografías, resonancias magnéticas y otras imágenes médicas para detectar enfermedades como el cáncer de piel, enfermedades neurodegenerativas o problemas cardíacos. La precisión que han alcanzado es tan alta que en muchos casos iguala o supera a la de médicos experimentados.

En el futuro, podríamos ver una integración más profunda de estas tecnologías en el marketing de productos médicos, permitiendo que campañas publicitarias estén dirigidas con más precisión a segmentos demográficos con condiciones específicas, ayudando tanto en prevención como en el tratamiento de enfermedades.

3. Publicidad y segmentación de audiencias

Si bien las CNNs se asocian más con la visión por ordenador, su impacto en publicidad no debe subestimarse. Hoy en día, las campañas publicitarias pueden aprovechar las CNNs para analizar grandes volúmenes de contenido visual generado por los usuarios, como imágenes y vídeos, permitiendo a los anunciantes crear anuncios personalizados basados en preferencias visuales detectadas automáticamente.

Por ejemplo, plataformas como Pinterest o Instagram pueden usar CNNs para identificar productos que los usuarios han mostrado interés visual, y luego servirles anuncios publicitarios de productos similares.

Desafíos y consideraciones éticas de las CNNs

Al igual que con otras tecnologías de inteligencia artificial como la Inteligencia Artificial Generativa, el uso de CNNs plantea ciertos desafíos éticos. Uno de los más críticos es la privacidad. Cuando las CNNs se usan para analizar imágenes de personas, hay preocupaciones legítimas sobre cómo se manejan esos datos y para qué se utilizan. ¿Quién controla el acceso a estos datos y con qué propósito?

Otro tema es la parcialidad algorítmica. Si las CNNs se entrenan con datos sesgados (por ejemplo, imágenes que representan ciertos grupos de personas de manera desigual), los modelos pueden reflejar y amplificar estos sesgos, lo que podría dar lugar a discriminación en aplicaciones críticas como la contratación, el marketing o el diagnóstico médico.

El futuro de las CNNs y su impacto en la creatividad y la tecnología

A medida que las CNNs continúan avanzando, su impacto no se limita solo a la tecnología y la ciencia, sino que también está influyendo en la creatividad. Desde la creación de obras de arte visual únicas hasta su integración en aplicaciones de diseño gráfico y publicidad, las CNNs están permitiendo a los profesionales creativos explorar nuevos horizontes.

En el ámbito del marketing digital, las CNNs seguirán transformando la forma en que las empresas analizan y utilizan los datos visuales, permitiendo una personalización sin precedentes. Y aunque enfrentan desafíos éticos y técnicos, su potencial para mejorar la eficiencia y precisión en múltiples campos sigue siendo inmenso.

La evolución de las redes neuronales convolucionales (CNNs) en inteligencia artificial sigue una senda que parece inspirada en la evolución de la visión humana. Diseñadas para procesar imágenes de manera eficiente, las CNNs están construidas con capas jerárquicas que funcionan de forma similar a las diferentes capas de procesamiento en el ojo y el cerebro humanos. Estas redes han ido mejorando desde los primeros modelos, como LeNet, que resolvía tareas básicas de reconocimiento, hasta modelos avanzados como ResNet o EfficientNet, que pueden clasificar imágenes en miles de categorías con gran precisión. Las capas convolucionales actúan como filtros que, en cada paso, extraen características cada vez más complejas, desde bordes y texturas hasta formas completas, acercándose a cómo el sistema visual humano percibe y descompone el mundo visual.

Sin embargo, aunque las CNNs han avanzado notablemente en imitar algunas capacidades visuales, aún existe una diferencia esencial: la experiencia que el ojo humano ha desarrollado a lo largo de la evolución no es solo captar imágenes, sino también interpretarlas en su contexto. El ojo humano, en combinación con el cerebro, entiende de manera intuitiva relaciones espaciales, anticipa movimientos y capta emociones, interpretando el “significado” de lo que ve, no solo su apariencia.

Entonces, surge una pregunta intrigante: ¿Podrá la IA no solo ver un cuadro o fotografía, sino comprenderla en toda su profundidad, comprender la angustia de la Guerra o la chispa de un beso de dos enamorados? ¿Podrá sentir lo que ve?

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que, aunque sea compleja, se puede explicar de manera sencilla. O eso voy a intentar hoy. A medida que avancemos, iremos aumentando la profundidad para que tanto quienes recién empiezan como aquellos con más experiencia puedan comprender mejor su funcionamiento, y aclarar al menos cómo funciona y quedar bien cuando salga la conversación delante de tus amigos y amigas.

Empecemos desde cero: ¿Qué es la IA?

Imagina que tienes un ordenador que, en lugar de solo seguir instrucciones, puede aprender por sí misma. Esta es la esencia de la IA: se trata de enseñar a las máquinas a hacer tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como reconocer imágenes, entender el lenguaje o incluso tomar decisiones. Al principio, los científicos creaban programas que seguían reglas estrictas, pero con la IA, las máquinas pueden mejorar aprendiendo de la experiencia.

Por ejemplo, cuando usas Google y buscas imágenes de gatos, el sistema ha aprendido a reconocer lo que es un gato porque ha sido entrenado con miles de imágenes de gatos y no gatos. Esto se conoce como aprendizaje automático.

¿Cómo aprende una máquina?

El aprendizaje automático (en otro artículo te explico con detalles esto del machine learning) es un aspecto central de la IA. Aquí, las máquinas no reciben todas las instrucciones de antemano; en lugar de eso, aprenden a partir de datos. Volviendo al ejemplo de los gatos, la IA necesita que le mostremos muchas imágenes de gatos y perros, y tras analizar esas imágenes, aprenderá a diferenciarlos.

Este proceso no es inmediato: al principio la IA comete errores, pero al recibir más ejemplos, va ajustando sus «conexiones internas» hasta mejorar. A esta capacidad de aprender a partir de los datos es lo que llamamos modelo de IA.

Este proceso se basa en algoritmos que ajustan los parámetros de un modelo matemático utilizando técnicas como el descenso de gradiente. Los modelos pueden ser supervisados (donde las etiquetas de los datos son conocidas, como «gato» o «perro») o no supervisados (donde se identifican patrones en los datos sin etiquetas previas). Me explayo más abajo por si te interesa entrar al detalle.

Redes neuronales: inspiración en el cerebro humano

Un concepto clave dentro de la IA es el de las redes neuronales artificiales. Estas redes están inspiradas en el cerebro humano, que está compuesto por miles de millones de neuronas que se conectan entre sí para procesar información. Las redes neuronales artificiales funcionan de manera similar, pero con neuronas artificiales que procesan datos en múltiples capas.

Cuando los datos pasan por estas capas, la red va ajustando los pesos entre las neuronas para mejorar su capacidad de predicción o clasificación. Esto se conoce como aprendizaje profundo (deep learning).

Subiendo el nivel: ¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es una subcategoría del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas (de ahí el término «profundo»). Cada capa de la red extrae características más complejas de los datos. Por ejemplo, en una red que procesa imágenes, las primeras capas pueden aprender a detectar líneas y bordes, mientras que las capas más profundas identifican formas más complejas, como una cara o un objeto específico.

En este punto, la IA ya no solo está aprendiendo a diferenciar gatos de perros, sino que puede identificar razas específicas de perros o incluso emociones humanas en una imagen facial.

Estas redes neuronales profundas se entrenan con grandes cantidades de datos utilizando algoritmos de optimización como el descenso de gradiente estocástico (SGD), como he dicho antes, y técnicas como la retropropagación, que ajusta los pesos de las conexiones en función de los errores cometidos durante el entrenamiento.

Y ¿qué es el descenso de gradientes estocástico? y ¿las técnicas de retropropagación?

El descenso de gradiente estocástico (SGD) es un algoritmo de optimización utilizado para entrenar modelos de aprendizaje automático, especialmente redes neuronales profundas. Su objetivo es ajustar los pesos del modelo para minimizar el error o la «pérdida» que comete al hacer predicciones.

Lo que lo hace «estocástico» es que, en lugar de utilizar todos los datos disponibles para cada ajuste, el algoritmo toma pequeños subconjuntos (llamados lotes) de datos en cada paso. Esto lo hace más rápido y eficiente para manejar grandes cantidades de información. En resumen, el SGD ayuda a que las redes neuronales aprendan de los errores poco a poco, mejorando su precisión con el tiempo.

Las técnicas de retropropagación se utilizan en redes neuronales para ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas, con el objetivo de reducir el error en las predicciones del modelo. Aquí te dejo algunas de las técnicas más comunes:

1. Retropropagación estándar: Es el enfoque más básico, en el que el error se calcula hacia atrás desde la salida hasta las capas intermedias de la red. Este error se utiliza para ajustar los pesos en función de su contribución al error total. Es un método eficiente y ampliamente utilizado en redes neuronales.
2. Retropropagación con optimizadores avanzados: Aquí, en lugar de usar solo el descenso de gradiente estándar, se utilizan optimizadores como Adam, RMSProp o Adagrad, que ajustan los pesos de manera más sofisticada. Estos optimizadores adaptan la tasa de aprendizaje de forma automática, acelerando el proceso de entrenamiento y reduciendo la posibilidad de quedar atrapado en mínimos locales.
3. Retropropagación con regularización (L1/L2): Para evitar el sobreajuste, se añaden términos de regularización al proceso de retropropagación. L1 favorece la eliminación de pesos menos importantes, mientras que L2 los reduce sin eliminarlos por completo. Esto ayuda a que la red sea más generalizable y no se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento.
4. Retropropagación con batch normalization: Este método normaliza las salidas de cada capa antes de pasar al siguiente paso, lo que estabiliza el entrenamiento. La normalización de lotes (batch normalization) puede acelerar el entrenamiento y mejorar la precisión, reduciendo problemas como la saturación de activaciones o el desvanecimiento del gradiente.
5. Dropout durante la retropropagación: El dropout es una técnica en la que algunas neuronas se desactivan aleatoriamente durante el entrenamiento para evitar la dependencia excesiva en neuronas específicas. Esto hace que el modelo sea más robusto y generalizable.

Estas técnicas mejoran el proceso de aprendizaje de las redes neuronales, permitiéndoles alcanzar mejores resultados con mayor rapidez y precisión. ¿Te ha volado la cabeza?

Aplicaciones de la IA: de lo cotidiano a lo avanzado

La IA está en todas partes, desde los sistemas de recomendación de películas en plataformas como Netflix hasta los asistentes virtuales como Siri o Alexa, que entienden tu voz y responden a tus preguntas. En estos casos, la IA utiliza procesamiento de lenguaje natural para interpretar las palabras, entender su significado y generar respuestas.

Para tareas como el reconocimiento de voz o la traducción automática, se utilizan modelos como los Transformers, que son redes neuronales especializadas en procesar secuencias de texto. Estos modelos permiten que los asistentes virtuales no solo entiendan las palabras, sino también el contexto en el que se usan.

Te invito a que leas con un bocadillo de Nutella, el artículo sobre la Inteligencia Artificial Gerenativa y su utilidad en la creación de contenido «original» aplicado al marketing de contenidos.

IA en acción: asistentes virtuales y vehículos autónomos

Como ejemplo sencillo, cuando le pides a tu asistente virtual que te diga el clima, está utilizando IA para convertir tu voz en texto (reconocimiento de voz), entender lo que le estás pidiendo (procesamiento de lenguaje natural), y luego buscar la respuesta adecuada. Todo este proceso es automatizado gracias a los algoritmos de IA.

Para los más avanzados, otro ejemplo claro es el de los vehículos autónomos. Estos vehículos utilizan IA para procesar una gran cantidad de datos de sensores (como cámaras y radares), reconocer peatones y señales de tráfico, y tomar decisiones en tiempo real. Aquí se combinan múltiples campos de la IA: desde visión por ordenador hasta algoritmos de toma de decisiones.

La inteligencia artificial ha pasado de ser un concepto futurista a una tecnología que usamos diariamente. Para los principiantes, es suficiente entender que la IA permite a las máquinas aprender de los datos para realizar tareas humanas. Para los más avanzados, la IA implica una serie de algoritmos y modelos matemáticos que permiten este aprendizaje, con aplicaciones que van desde asistentes personales hasta sistemas complejos como los vehículos autónomos…

Desde luego, vamos a vivir un cambio brutal en la sociedad humana con la incorporación de la Inteligencia Artificial. Pero hay que ser positivo y mirar la aplicabilidad de esta tecnología como herramienta para solucinar los grandes problemas de la humanidad, como por ejemplo, el cambio climático, detectar, predecir o analizar enfermedades y otros tipos de cuestiones relevantes para el ser humano.

Para finalizar, os invito a ver este video de Yann LeCun donde señala que, a pesar de los grandes avances en IA, estamos más lejos de la Inteligencia Artificial General (IAG) de lo que muchos imaginan. Según él, alcanzar una IAG real, capaz de comprender y ejecutar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda realizar, tomará probablemente más de una década.

Destaca que este avance no sucederá de forma repentina ni será un hecho aislado, sino el fruto de un progreso constante y sostenido en la investigación y el desarrollo de la IA. De hecho mientras escribo estas líneas Yann ha dicho públicamente que la IA es tontísima.

El video invita a reflexionar sobre las expectativas «realistas» en torno a la IAG, aunque he de decir que esta opinión está causando debates en redes sobre sus reflexiones. ¿Tú que piensas? Te leo.

El uso de inteligencia artificial (IA) para crear contenido «original» está transformando la forma en que trabajamos en sectores como el arte, el diseño y la producción multimedia, y creando grandes dilemas en el sector cultural.

En el centro de esta revolución tecnológica están las Redes Generativas Antagónicas o GANs, un tipo de red neuronal que tiene la asombrosa capacidad de generar contenido que imita el estilo y la complejidad de lo creado por humanos.

A través de este artículo, te guiaré como el Doctor Extraño por el Multiverso en busca de explicar de la mejor forma posible el concepto de las GANs, te esclareceré cómo funcionan y exploraremos algunas de las aplicaciones más impactantes que están teniendo en esta Dimensión.

¿Qué son las GANs?

Las GANs, introducidas en 2014 por el investigador Ian Goodfellow, son una arquitectura de red neuronal que está compuesta por dos redes en competencia: un Generador y un Discriminador.

• El Generador se encarga de crear contenido, como imágenes, a partir de ruido o datos aleatorios.
• El Discriminador, por su parte, actúa como un «crítico», evaluando si ese contenido es auténtico o generado por la IA.

Esta interacción dinámica entre ambas redes hace que, con el tiempo, el Generador mejore continuamente sus habilidades para producir contenido que parece cada vez más real, mientras que el Discriminador se vuelve más eficiente en identificar falsificaciones.

Este proceso de aprendizaje adversarial es clave para entender cómo las GANs han llegado a ser tan efectivas en áreas como la creación de imágenes, vídeos, música e incluso texto.

¿Cómo funcionan las GANs?

Para simplificar, pensemos en las GANs como un juego de competencia entre dos jugadores. El Generador intenta «engañar» al Discriminador creando imágenes que parezcan reales, mientras que el Discriminador trata de identificar cuáles imágenes son reales y cuáles no.

El proceso tiene varios pasos:

1. Generación inicial: El Generador toma ruido o datos aleatorios y los convierte en una imagen.
2. Evaluación: El Discriminador revisa tanto las imágenes generadas como las imágenes reales del conjunto de datos y trata de identificar cuáles son falsas.
3. Mejora continua: A través de la retroalimentación, ambas redes mejoran. El Discriminador aprende a detectar mejor las falsificaciones, mientras que el Generador ajusta su salida para crear contenido más convincente.

Con cada iteración, el Generador se vuelve mejor en imitar la realidad, mientras que el Discriminador se ajusta para ser más preciso. Este ciclo sigue hasta que las imágenes generadas son casi indistinguibles de las reales.

Para un análisis más profundo y técnico, te sugiero leer esta otra guía «De la física de bachillerato a los GAN: fundamentos para dominar el aprendizaje automático generativo» (Tienes que estar suscrito a Medium)

Variantes de GANs

Desde su invención, las GANs han evolucionado, dando lugar a varias variantes que son útiles para diferentes aplicaciones. Algunas de las más conocidas incluyen:

• DCGAN (Deep Convolutional GAN): Emplea redes convolucionales para generar imágenes de alta calidad, muy útiles en tareas de visión por computadora.
• CycleGAN: Permite la conversión de imágenes entre diferentes estilos o dominios, como transformar fotos en pinturas.
• StyleGAN: Introduce una mayor capacidad de control sobre el estilo de las imágenes generadas, utilizado en la creación de retratos realistas y otros tipos de contenido visual.

Cada una de estas variantes tiene su propio enfoque y utilidad según el tipo de contenido que se desee generar.

Aplicaciones de Generative Adversarial Networks (GANs): en el arte, diseño y creación de contenido multimedia

Las GANs están cambiando el panorama de la creatividad digital, permitiendo que artistas, diseñadores y creadores multimedia produzcan contenido innovador. Veamos algunas de sus aplicaciones más destacadas.

1. Arte generativo

Uno de los usos más fascinantes de las GANs es la creación de arte generativo. Las GANs han sido utilizadas para generar obras de arte completamente nuevas, basadas en estilos existentes o incluso creando nuevos estilos nunca antes vistos. Artistas y programadores pueden entrenar GANs para imitar a maestros como Van Gogh o Monet, creando obras originales que fusionan estilos clásicos con tendencias modernas.

De hecho, algunas de estas creaciones generadas por GANs se han vendido por miles de dólares en galerías de arte. Esta capacidad de las GANs para reinterpretar el arte abre un sinfín de posibilidades para los artistas digitales. Y sí, lo sé, mucha polémica al respecto. De hecho mientras escribo estás lineas se acaba de presentar un manifiesto por colectivos artísticos frente a la IA generativa pidiendo al Gobierno protección ante los abusos de la empresas de Inteligencia Artificial.

2. Diseño gráfico y publicidad

En el ámbito del diseño gráfico, las GANs permiten generar imágenes, logotipos y gráficos de forma rápida y eficiente. Por ejemplo, las agencias de publicidad están comenzando a usar GANs para crear imágenes únicas adaptadas a audiencias específicas, lo que permite un nivel de personalización que antes no era posible.

Además, en el campo del marketing digital, las GANs pueden ser utilizadas para generar campañas visuales dinámicas, adaptando el contenido a las preferencias y gustos de los usuarios, lo que mejora la eficacia y relevancia de las campañas publicitarias.

3. Producción en cine y videojuegos

En el mundo del cine y los videojuegos, las GANs se utilizan para crear personajes, entornos y efectos visuales. Estas redes generativas permiten a los desarrolladores ahorrar tiempo y recursos en la creación de texturas y animaciones complejas. También se utilizan en la restauración de películas antiguas, mejorando la calidad de imagen o coloreando vídeos en blanco y negro con una precisión sin precedentes.

4. Generación de contenido multimedia

Las GANs también se están utilizando para generar contenido multimedia de todo tipo, desde música y texto hasta animaciones. Por ejemplo, las GANs pueden componer música en diversos estilos, escribir textos creativos o generar guiones para anuncios, complementando el trabajo de los creadores de contenido y aportando nuevas perspectivas creativas. Por lo que en el marketing de contenidos se ha disparado el nivel de producción y cambiando todo los procesos de trabajo de redactores, seo content, content strategy, etc.

Desafíos y consideraciones éticas en uso de la tecnología GANs

Como con cualquier tecnología disruptiva, el uso de las GANs plantea algunos desafíos importantes. Uno de los principales es el riesgo de que se utilicen para crear deepfakes, vídeos o imágenes falsificadas con fines engañosos o malintencionados.

Además, la propiedad intelectual de las obras generadas por GANs sigue siendo un tema controvertido. ¿Quién es el autor de una obra de arte generada por IA? ¿El creador del algoritmo, el programador que lo entrenó, o la IA misma? ¿La IA crea o roba? Muchas preguntas difíciles de contentar sin que alguien se sienta ofendido.

A medida que las GANs continúan evolucionando, será crucial abordar estas cuestiones éticas y legales para garantizar un uso responsable de esta poderosa tecnología. Un terreno muy farragoso que está generando debates diario en redes sociales.

Habrá que ser pacientes para ver cómo algo tan potente se podrá contener con la legislación y las normas de uso en todo el mundo. Ojalá tuviera el Ojo de Agamotto para poder ver el futuro, pero ante la incertidumbre lo mejor es ser optimistas y velar por el progeso.

Mientras, puedes seguir conmigo en los siguientes artículos:

Machine Learning: Qué es y otras preguntas frecuentes

Python ¿qué es? y todas las preguntas que puedes hacerte sobre este lenguaje de programación

¿Qué es la IA generativa? y otras preguntas frecuentes sobre IAG y el marketing

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¡Felicidades por arrancar tu negocio! Pero, ¿ahora qué? Los primeros 90 días son clave para cimentar tu éxito a largo plazo. Nuestra experta María Ortiz, socia de Mailchimp Partners y proyect manager dentro de nuestra Agencia de Email Marketing, ha preparado una guía con consejos prácticos, hitos realistas y, para aquellos que aún están en la fase de planificación, algunas ideas de negocios rentables. ¡Vamos allá!

Día 1 – Día 30: Arranca con paciencia y herramientas básicas

Objetivo

Durante el primer mes, lo más importante es mantener la calma. Los inicios son estresantes y llenos de imprevistos. Lo que más necesitas en tu kit de supervivencia es paciencia. No te presiones con expectativas irreales; este es un período de adaptación en el que aprenderás mucho sobre ti y tu negocio.

Herramientas clave

• Cualquier recurso disponible: Tu primer objetivo es conseguir clientes, y para ello debes usar cualquier herramienta a tu alcance: teléfono, anuncios online, flyers, lo que sea necesario para atraer ese primer cliente.
• Observación y notas: Presta mucha atención a todo lo que sucede a tu alrededor y con tus primeros clientes. Toma notas de sus comentarios, de cómo llegaron a ti y qué les gustó o no. Esta información será clave más adelante.

Hitos

• Primera meta: Durante los primeros 15 a 30 días, tu objetivo no debe ser otro que empezar a conocer a tus primeros clientes y su comportamiento. Aprende de ellos, ajusta tu oferta si es necesario y asegúrate de que tu producto y precio están alineados con el mercado real.
• Consejo: No seas demasiado duro contigo mismo si algo no sale como esperabas. Esto es solo el inicio.

Consejo de cuidado personal

Evita caer en el agotamiento. No pases todo el día revisando estadísticas o pensando en la caja registradora. Come bien, sal a pasear y dedica tiempo a una actividad que requiera movimiento. Necesitas mantenerte equilibrado para tomar decisiones acertadas.

Día 31 – Día 60: Afina tu relación con los primeros clientes

Objetivo

Tu prioridad en esta fase es conocer profundamente a tus primeros clientes. Sus datos de contacto serán valiosos para futuras acciones de marketing, así que asegúrate de capturarlos y de empezar a construir relaciones duraderas con ellos.

Herramientas clave

• CRM: Usa un CRM para gestionar la información de tus clientes: nombres, compras, preferencias, etc. Este será el núcleo de tus futuras acciones de fidelización.
• Analítica: Si tienes un negocio online, mide y analiza lo que ocurre en tu web o tienda. Si tu negocio es físico, considera acudir a una agencia que pueda apoyarte con análisis de datos.
• Calculadora de ROI: Comienza a evaluar el rendimiento de tus inversiones en marketing. Es crucial que veas qué campañas te están funcionando y cuáles no.

Hitos

• Fidelización: Si tu producto tiene un ciclo de vida corto, es hora de pensar en cómo fidelizar a los primeros clientes. Si es más largo, sigue probando canales para adquirir nuevos clientes, pero asegúrate de controlar el coste por adquisición (CPA).

Consejo de cuidado personal

Intenta cambiar de onda, y leer o ver otro tipos de cosas no relacionadas con el trabajo que tu gusten, te hagan reir o te entregan. Tu bienestar mental es tan importante como los números de tu negocio.

Día 61 – Día 90: Optimiza y planifica a largo plazo

Objetivo

En esta última fase de los primeros 90 días, ya deberías tener una base de clientes y cierta experiencia. Ahora es momento de hacer preguntas clave:

• ¿Puedes renegociar las tarifas con tus proveedores?
• ¿Hay productos o servicios que sobresalgan sobre otros?
• ¿Existen oportunidades que no habías contemplado al inicio?

Es el momento de reflexionar sobre todo lo que has aprendido y comenzar a optimizar tu negocio.

Herramientas clave

• Automatización: Implementa herramientas de automatización para las tareas repetitivas. Mailchimp, por ejemplo, puede ayudarte a ahorrar tiempo en campañas de email marketing.
• Desarrollo de habilidades: Aunque no puedas crecer tu equipo de inmediato, invierte en desarrollar tus propias habilidades para llevar tu negocio al siguiente nivel.

Hitos

• Validación de estrategia: ¿Tu estrategia de precios está funcionando? ¿Tus clientes están en los canales adecuados? Asegúrate de recopilar feedback y ajustar tu enfoque en función de los datos reales.

Consejo de cuidado personal

Apaga las notificaciones del móvil cuando estés fuera de la oficina o directamente no instales aplicaciones relacionadas con el trabajo en en móvil, dejálas en el pc. Esto te permitirá digerir las ideas y seguir siendo productivo a largo plazo sin la presión constante de conectarte a todas horas, porque acabará agotandote.

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¿Todavía no has arrancado? ¡Aquí tienes algunas ideas de negocios rentables en España!

Si aún estás en la fase de planificación, tranquilo. Aquí te dejamos algunas ideas de negocios rentables que han sido exitosos en España en 2023:

1. Consultoría en Transformación Digital: Con la aceleración de la digitalización, muchas pymes están buscando adaptarse a nuevas tecnologías. Si tienes experiencia en CRM, ecommerce o ciberseguridad, este sector está en auge.
2. Energías renovables y eficiencia energética: Empresas que ofrezcan soluciones en energía solar, eólica o eficiencia energética están en alta demanda, en línea con los objetivos de sostenibilidad de la UE.
3. Comida a domicilio y “Dark Kitchens”: Las cocinas fantasmas, que operan solo para entregas a domicilio, están ganando terreno en ciudades como Madrid y Barcelona, con menores costos operativos que los restaurantes tradicionales.
4. Salud y bienestar: Negocios relacionados con el fitness, la nutrición y el bienestar personal siguen en crecimiento, impulsados por una mayor conciencia de los consumidores sobre su salud.
5. Ecommerce especializado: El ecommerce sigue creciendo, pero los nichos como productos ecológicos o tecnología están ofreciendo mayores márgenes de rentabilidad.
6. Servicios de marketing digital: El auge de los negocios online ha disparado la demanda de agencias y freelancers especializados en publicidad online, SEO y SEM.
7. Formación online: La educación online es otro sector en pleno crecimiento, con plataformas como Udemy o Crehana que facilitan el acceso a cursos especializados.
8. Logística y última milla: Con el crecimiento del ecommerce, la entrega de productos al consumidor final se ha vuelto clave, y los servicios de logística sostenible son una gran oportunidad.
9. Economía circular: Negocios enfocados en la sostenibilidad, como la reventa de moda o la reparación de productos electrónicos, están en auge en respuesta a la demanda de un consumo más consciente.
10. Turismo rural y sostenible: El turismo sostenible sigue creciendo, y los alojamientos y actividades que respeten el entorno natural son muy valorados.

Ahora ya tienes un montón de información para elegir tu negocio y crecer, por lo menos, durante tus primeros tres meses. ;=) Aunque lo ideal que solicites tu consultoria de negocio digital con nosotros.

Consejo final: Descansa y sigue adelante

Establece una rutina en la cuál tengas un tiempo reservado para practicar deporte o alguna actividad que contrareste el tiempo que pasas sentado y otra para descansar 100% de todo lo relacionado con el trabajo.

¿Todavía no tienes cuenta de Mailchimp?