El deep learning en B2B: entendiendo su funcionamiento
Tabla de contenidos
¿Qué es el deep learning?
El deep learning es capaz de procesar grandes cantidades de datos no estructurados y complejos. Cuanto mayor sea el volumen de datos, más precisas serán las conclusiones del modelo de aprendizaje profundo. El deep learning se basa en su capacidad para aprender de forma autónoma a partir de los datos, mejorando su rendimiento con el tiempo y efectuando tareas complicadas que de otro modo serían difíciles o imposibles de realizar con enfoques tradicionales.
En el contexto B2B, el deep learning se utiliza para multitud de tareas: esta herramienta permite anticipar las ventas y fluctuaciones del mercado, gestionar el contenido para los clientes y refinar la estrategia de marketing.
¿Cómo funciona el deep learning?
Las redes neuronales artificiales están en el centro del funcionamiento del deep learning. Una red se compone de varias capas de neuronas interconectadas. La primera capa, llamada "capa de entrada", recibe los datos en bruto. Las capas siguientes, llamadas "capas ocultas", realizan cálculos sobre los datos para extraer características y patrones. Finalmente, la última capa, llamada "capa de salida", produce los resultados finales.
Cada neurona artificial es una unidad de cálculo que recibe entradas ponderadas y las procesa mediante una función. Cada conexión entre neuronas tiene asociado un peso, que determina la importancia de esa conexión en el cálculo de resultados.
Los datos se propagan a través de la red neuronal desde la capa de entrada hasta la de salida. Este proceso se denomina "propagación hacia adelante". Cada neurona calcula una suma ponderada de las entradas que recibe y aplica una función de activación para producir una salida.
Tras la propagación hacia adelante, se calcula el error entre las salidas predichas y las reales. Luego, el algoritmo ajusta los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar los errores.
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¿Cómo se utiliza el deep learning en las estrategias de marketing y ventas B2B?
La aplicación del deep learning en las estrategias de marketing y ventas B2B está cambiando la forma en que las empresas:
- Interactúan con sus clientes
- Gestionan sus operaciones
- Toman decisiones estratégicas
Personalización de contenido
Predicción de ventas
Análisis de sentimientos
Detección de fraudes
Optimización de precios
¿Cuáles son las diferencias con el machine learning?
El deep learning es una subcategoría del machine learning. A diferencia de otras formas de aprendizaje automático, el deep learning utiliza una red neuronal artificial para imitar el funcionamiento del cerebro humano.
Algunas categorías de machine learning requieren preparación manual de los datos para el aprendizaje, como la selección de características relevantes o el etiquetado previo. En cambio, el deep learning es apto para procesar conjuntos de datos no estructurados más grandes, ya que puede aprender automáticamente esas características de los datos.
Los otros modelos de aprendizaje automático suelen ser más fáciles de entender e interpretar. Ofrecen más transparencia sobre cómo llegan a sus conclusiones. Por el contrario, los modelos de deep learning a menudo se consideran "cajas negras" porque hacen predicciones precisas sin que el proceso para llegar a esos resultados sea claro.
En general, cuanto mayor sea la cantidad de datos, el deep learning supera al machine learning clásico en términos de rendimiento. Las redes neuronales profundas del deep learning son especialmente eficientes para manejar conjuntos de datos masivos y para abordar problemas complejos.
¿Cuáles son los desafíos y perspectivas de futuro del deep learning en B2B?
Además, el deep learning necesita una experiencia técnica significativa. Las empresas deben formar a su personal existente o contratar nuevos empleados con las habilidades necesarias. Asimismo, la implementación del deep learning requiere grandes inversiones en infraestructura informática.
Por último, el uso de datos está sujeto a preocupaciones de privacidad y seguridad. Las empresas deben garantizar que cumplen todas las leyes y normativas sobre el manejo y almacenamiento de datos.
A pesar de estos desafíos, el futuro del deep learning en B2B parece prometedor. El deep learning se está volviendo más accesible a medida que las herramientas y plataformas de IA se vuelven más fáciles de usar y menos costosas. La creciente adopción de la inteligencia artificial en los negocios está estimulando la innovación y la aplicación del deep learning.
¿Qué es el deep learning y por qué es importante en B2B?
¿Cómo se utiliza el deep learning en las estrategias de marketing y ventas?
¿Cuáles son los desafíos del deep learning en B2B?
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