Cómo combinar ciencia de datos e inteligencia artificial sin conocimientos en ambas (conceptos y herramientas profesionales)

Como especialista en marketing, probablemente haya observado el valor de los datos a la hora de generar opciones y elaborar estrategias. También es probable que esté cansado de estar atascado en la recopilación y presentación de informes manuales de información.

La ciencia de la información es parte integral del mundo del marketing en Internet, pero el tiempo es dinero, y el tiempo que dedica a trabajar con grandes conjuntos de datos podría destinarse a realizar otras tareas, como la promoción de artículos.

Afortunadamente, la inteligencia artificial puede combinarse con la ciencia de datos de muchas formas para facilitar su trabajo como especialista en marketing sin descuidar técnicas importantes como la generación de informes de información.

Echaremos un vistazo al enlace sobre ciencia de los hechos, inteligencia artificial y herramientas que puede utilizar como especialista en marketing independientemente de su nivel de habilidad en la evaluación detallada.

Diferencia entre ciencia del conocimiento e inteligencia artificial

La ciencia de los detalles es una frase general que describe analizar, cuidar e interpretar grandes cantidades de datos para generar conclusiones.

La inteligencia sintética es un tema en el que una computadora o un robótico completa tareas que generalmente requieren inteligencia y discernimiento humanos.

Aunque la ciencia de la información y la inteligencia sintética son campos únicos, generalmente se incorporan para simplificar tareas, realizar mejoras en la eficiencia, abordar dificultades o mejorar la eficiencia.

Por ejemplo, la IA generalmente depende de investigadores de datos para investigar, aclarar y alimentar datos para que la herramienta pueda aprender y mejorar. Dicho esto, la ciencia de la información depende mucho menos de la IA, ya que la ciencia puede analizar y aclarar conjuntos de datos por sí sola.

Sin embargo, la IA puede extraer datos de los hechos de una manera que no es posible con las estrategias típicas de la ciencia del conocimiento. Esta es especialmente la situación con tipos de información ricos, como vídeos o grandes volúmenes de datos.

Ilustraciones de IA en la ciencia de la información

A continuación se muestran algunos ejemplos de la IA en el mundo de la ciencia detallada.

IA en la redacción de encuestas

Es común utilizar encuestas para recopilar conocimientos e información sobre sus espectadores y consumidores, y la IA generalmente se aprovecha para automatizar muchas áreas del proceso de investigación.

Las encuestas de IA reducen la necesidad de intervención humana en trabajos como el ingreso de detalles y la investigación de informes de estudios.

Aprovechar la IA en la redacción y ejecución de estudios permitirá a las organizaciones obtener automáticamente respuestas de muchos canales, como páginas web y chatbots.

A partir de ahí, la IA puede clasificar los datos en función de condiciones predeterminadas, analizar patrones y tendencias y generar un informe en función de sus resultados mucho más rápido que si se hiciera manualmente.

IA en la selección de conocimientos

Una forma en que la IA generalmente funcionará en la selección de detalles es el scraping de sitios web, que implica la aplicación de bots o scripts automatizados para extraer datos de los sitios web. La IA permite a estos robots identificar patrones e ideas en el conocimiento de manera rápida y efectiva.

A su vez, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos sobre sus productos, servicios o estrategias de marketing y publicidad.

La selección de datos de IA también puede ayudar a proporcionar conocimientos individuales adicionales en un sitio web. La IA puede recopilar conocimientos sobre las acciones y preferencias de los consumidores para recomendar productos o artículos personalizados para todos y cada uno de los clientes.

Las experiencias personalizadas aumentan la probabilidad de conversión y compromiso. Este método es común y valioso para los sitios web de comercio electrónico.

Numerosos sitios web de comercio electrónico utilizan IA para obtener y evaluar datos sobre la conducta del cliente y utilizar esos datos para ofrecer recomendaciones personalizadas de productos o servicios o campañas específicas.

Detalles de aplicaciones que utilizan IA

A continuación se presentan algunos instrumentos de IA beneficiosos para recopilar y examinar detalles que puede aprovechar en tareas a largo plazo.

1. cuadro

Esta herramienta de visualización de información y análisis permite a los usuarios interactuar con sus datos y es una excelente plataforma si tiene poca o ninguna experiencia de codificación o examen de detalles.

Con Tableau, puede crear y compartir experiencias en plataformas móviles y de escritorio.

Tableau también admite cálculos complejos, paneles y combinación de información, lo que reúne datos de varios recursos en un único conjunto de datos útil.

2. Copiloto de GitHub

GitHub Copilot es un asistente de programación que proporciona estrategias de autocompletar a los programadores. Los desarrolladores pueden usar GitHub Copilot mientras crean código o utilizan indicaciones básicas en lenguaje natural que le dicen a Copilot lo que quieren que haga.

La fuente de información puede realizar muchas tareas de codificación y domina muchos lenguajes de codificación, como Python, Go y JavaScript. Incluso mejorado, nunca es necesario saber codificar para usarlo.

3. ChatSpot

ChatSpot es el robot CRM conversacional de HubSpot al que los expertos de ingresos, publicidad y la industria empresarial pueden conectarse a HubSpot para aumentar la productividad y agilizar distintos procedimientos: informes de datos.

Los profesionales pueden utilizar instrucciones basadas en chat para dirigir a ChatSpot para que obtenga experiencias, genere nuevos segmentos y administre prospectos.

4. BI de energía eléctrica de Microsoft

La plataforma de inteligencia empresarial de Microsoft permite a los usuarios finales escribir y visualizar información para obtener conocimientos. Los usuarios finales pueden importar datos de prácticamente cualquier recurso y crear paneles e informes al instante.

Además, Microsoft Power BI permite a los usuarios finales crear sus propios estilos de comprensión del equipo y utilizar otras opciones impulsadas por IA para revisar la información.

5. Akkio

Los equipos de pronóstico y análisis empresarial de Akkio ayudan a los usuarios finales a examinar su información y predecir resultados de oportunidades. La herramienta está destinada a principiantes y es especialmente útil para ingresos, marketing y análisis predictivo.

Con Akkio, puede cargar su conjunto de datos y decidir qué variable desea predecir, lo que le permite a Akkio desarrollar una comunidad neuronal en torno a esa variable.

Cómo elegir el equipo adecuado

Descubrir la herramienta de IA ideal para ayudarle a recopilar, regular y evaluar conocimientos puede resultar complicado, pero no imposible. Debe evaluar sus capacidades y preferencias para encontrar el instrumento más eficaz para su próximo esfuerzo en ciencia de datos.

Pregunte qué aspecto del curso de acción de conocimientos espera optimizar o mejorar. ¿Qué tan competente eres en informes o codificación? ¿Cuál es tu grado de talento?

Por ejemplo, si eres experto en lenguajes de programación como Python, querrás obtener herramientas que sean compatibles con este lenguaje. Si actualmente estás trabajando con herramientas como Microsoft o HubSpot, descarga aplicaciones compatibles o integradas.

No es necesario ser un científico o un codificador experto para utilizar la IA en sus iniciativas de marketing y publicidad o de datos de ingresos. Todo lo que necesita son las aplicaciones adecuadas que se ajusten a su información y necesidades.