Por: Pedro Elías Ochoa, docente de la Escuela de Marketing y Branding de la Universidad Politécnico Grancolombian
¿Qué tienen en común una recomendación de Netflix, una lista personalizada de Spotify y un producto que aparece en Amazon justo cuando pensamos comprarlo? En todos los casos hay una misma apuesta tecnológica: anticipar comportamientos antes de que ocurran.
En el marco del Día Internacional del Marketing, que se conmemora cada 4 de noviembre, resulta oportuno reflexionar sobre cómo esta disciplina está cambiando aceleradamente, ya no está en acceder a los datos, sino en anticipar lo que haremos con ellos.
Mientras desarrollaba mi investigación «Evolución histórica del marketing digital: una perspectiva de gestión estratégica a través del análisis bibliométrico» en el Politécnico Grancolombiano, junto a los profesores Leonardo Ortegón de la Universidad EAN, y Eduardo Bucheli del Tecnológico de Monterrey, encontramos una transformación que va mucho más allá de la publicidad digital.
Lo que durante años entendimos como marketing está evolucionando hacia sistemas fundamentados en inteligencia artificial, aprendizaje automático y capacidades predictivas.
La diferencia es profunda. Durante buena parte de la era digital, las organizaciones utilizaron la tecnología para entender lo que ya había ocurrido. Analizaban búsquedas, visitas web, compras e interacciones para conocer mejor a sus usuarios. Hoy las herramientas más avanzadas buscan estimar lo que probablemente ocurrirá después.
Cuando una plataforma recomienda una serie que termina viendo durante horas, cuando una aplicación sugiere una canción que coincide con sus preferencias o cuando una tienda en línea le muestra un producto justo antes de que considere comprarlo, no estamos observando únicamente procesos de personalización, estamos viendo sistemas diseñados para identificar patrones y convertirlos en predicciones.
Nuestro estudio encontró que la conversación académica sobre marketing digital ha transitado desde temas asociados con comercio electrónico, correo electrónico, redes sociales e infraestructura digital hacia conceptos vinculados con inteligencia artificial, aprendizaje profundo, análisis de datos y capacidades predictivas.
De comprender el pasado a anticipar el futuro
La publicidad tradicional intentaba persuadir, pero los sistemas actuales intentan anticipar.
Un modelo basado en reglas reaccionaba a una acción ya realizada: una búsqueda, una compra o un clic. Los modelos impulsados por inteligencia artificial identifican relaciones entre miles de señales simultáneas y calculan probabilidades sobre comportamientos futuros.
Lo verdaderamente disruptivo es que esta transformación no se limita al marketing, refleja una tendencia mucho más amplia que atraviesa el desarrollo tecnológico actual.
Durante décadas invertimos enormes esfuerzos en almacenar información y aumentar nuestra capacidad de conectividad. Hoy el desafío es interpretar grandes volúmenes de datos para generar conocimiento antes de que los acontecimientos ocurran.
Por eso, la capacidad predictiva se está convirtiendo en un activo estratégico en sectores tan diversos como la banca, la salud, la educación, la logística y el comercio. Las organizaciones compiten cada vez menos por quién tiene más datos y cada vez más por quién logra extraer mejores predicciones a partir de ellos.
En ese contexto, la inteligencia artificial no debe entenderse únicamente como una herramienta de automatización, porque su verdadero aporte consiste en reducir la incertidumbre. Su capacidad de proyectar tendencias, identificar comportamientos emergentes y anticipar escenarios se está convirtiendo en uno de los recursos más valiosos de la economía digital.
Mi investigación muestra que el marketing digital ha dejado de ser una función operativa centrada en comunicar mensajes para convertirse en una capacidad estratégica apoyada en inteligencia artificial y aprendizaje basado en datos. Pero su alcance va más allá de las marcas y las campañas.
Lo que estamos observando es el surgimiento de tecnologías capaces de estimar decisiones futuras con niveles de precisión cada vez mayores. Porque la verdadera innovación consiste en predecir quién podría el mensaje correcto, cuándo podría necesitarlo y qué tan probable sería que respondiera a él.