Vivimos en un mundo donde cada vez tenemos menos tiempo. Bombardeados con información sin valor que nos llega día a día por las distintas redes sociales. Bandejas de entrada saturadas con promociones que no casan con nosotros. Si como emisores queremos ser escuchados, necesitamos enviar mensajes que evolucionen constantemente con los intereses de nuestro receptor.

La personalización del mensaje ha sido un factor importante en el éxito del marketing online. Los métodos de personalización más comúnmente utilizados hasta ahora permitían saludar a tu receptor por su nombre, adaptar el mensaje según su especialidad o franja de edad, etc. Esto puede ser muy eficaz, pero tratar a grandes grupos como si fueran esencialmente las mismas personas tiene sus limitaciones.

Esta nueva era del Internet de las Cosas y el Big Data ofrece nuevas oportunidades y posibilidades no sólo en el marketing, sino en otras múltiples áreas del sector salud-farma. Gracias a la Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning y el Deep Learning, el mensaje ha evolucionado hacia la hiperpersonalización, que sitúa al usuario en primer plano y lo convierte en parte integral de nuestro mensaje.

De la Personalización a la Hiperpersonalización
La personalización del mensaje ha ido evolucionando adaptándose cada vez más a las necesidades y gustos del receptor, dando paso a la hiperpersonalización. Estas dos formas de adaptar el mensaje se diferencian en diversos aspectos:

¿Cómo se está alcanzando la hiperpersonalización?
La hiperpersonalización del mensaje se está consiguiendo gracias a tecnologías como la IA, el Machine Learning o el Deep Learning:

• La IA es el término que describe la forma en que un programa o máquina puede imitar varios tipos de comportamiento y pensamiento humano. Es la tecnología más “básica”, ya que responde siempre ante los mismos parámetros.

• La IA ha evolucionado en el Machine Learning, que permite que una aplicación o programa informático sea capaz de aprender y autocorregir sus errores sin ayuda humana.

• El Deep Learning toma conceptos básicos de la IA y los enfoca en la toma de decisiones y resolución de problemas a partir de redes neuronales profundas. Estas redes neuronales imitan la forma en que nuestro cerebro toma decisiones. Es decir, emplea los datos que conoce para tomar decisiones sobre datos nuevos.

De esta forma, la IA y sus derivaciones permiten una interacción personalizada con el usuario ayudando a llevar el contenido relevante a la audiencia adecuada. Así Google, por ejemplo, emplea el Deep Learning en sus algoritmos de reconocimiento de voz e imagen, y Netflix y Amazon lo utilizan para adelantarse a tus gustos.

Sin embargo, las posibles aplicaciones de estas tecnologías pueden ir más allá de campañas de marketing. Éstas también podrían tener un papel muy relevante mejorando la relación entre el sector farma-salud y la sociedad. Un ejemplo de ello podría ser un sistema de envío de información útil y veraz que se adecuara al estadio de la enfermedad de cada paciente y que se modificase a medida que ésta fuera evolucionando o remitiendo, utilizando un lenguaje adaptado a cada perfil de paciente. Otra aplicación de los mensajes hiperpersonalizados podría ser en campañas de salud pública, donde la información se modificase según los factores de riesgo de cada persona y fuera atractiva no solo en contenido, sino también en forma (vídeo, imagen, audio, etc.) según los intereses de cada usuario. Las aplicaciones de la hiperpersonalización son muchas y usándose de una manera adecuada podrían tener un gran su impacto.

El futuro próximo del contenido
Las nuevas generaciones de usuarios, así como el desarrollo de sistemas de IA que funcionan por voz (como SIRI o ALEXA), provocarán que el contenido, además de ser personalizado, sea cada vez más visual, auditivo y emocional. Asimismo, se prevé que las aplicaciones de la IA no dejen de evolucionar. Por ejemplo, la Generación de Lenguaje es una importante rama de la IA que utiliza esencialmente algoritmos creados específicamente para traducir datos a un lenguaje similar al humano. Esto resultará en la automatización del desarrollo de noticias y la generación de titulares, entre otras tareas.

Todos estos avances no significan el fin de los creadores de contenido; sino que éstos tendrán acceso a herramientas superiores que les permitirán analizar mejor el contenido que crean. Un conocimiento más profundo permitirá predecir eficazmente el rendimiento del contenido y los patrones de compromiso de la audiencia.

Está claro que el contenido que se genera a partir de estas tecnologías llegará mucho más lejos que el contenido tradicional. La limitación es que estas tecnologías sólo funcionan cuando el volumen de datos es muy grande. Por ese motivo, es necesaria una mayor inversión desde la administración y las compañías privadas en IA y sus derivaciones y que además las implementen en su día a día.

¿Crees que en un futuro este artículo podría haber sido escrito por Inteligencia Artificial? …Quizá ese futuro ya está aquí.