Por Jorge Alor*

En los últimos dos años se generó más del 90% de los datos en el mundo. Una base de datos hace diez años consistía en una serie de nombres y apellidos con un teléfono y un mail, hoy los datos son muchísimo más que eso: Los monitores de salud recaban información sobre nuestros latidos del corazón, nuestro peso, nuestra actividad física. Facebook puede reconocer nuestras caras, en su base de datos hay información de nuestras relaciones, nuestras actividades y nuestros intereses. Twitter puede saber nuestras opiniones políticas, sociales y culturales. Google sabe las mil preguntas que nos hacemos diariamente, nuestras intenciones de compra, nuestro estado de salud y nuestra ubicación en tiempo real.

Al recabar tal cantidad de datos se pueden comenzar a hacer asociaciones: La gente joven que hace ejercicio se inscribe a gimnasios, mientras que las mujeres de arriba de 40 años prefieren inscribirse a clases o grupos de ejercicio. La gente que va a los festivales de música alternativa, compra marcas de ropa importada. Cuando hace frío la gente visita más cafeterías. Todas estas relaciones pueden parecer obvias, pero poco a poco las inferencias se van complicando. Nuestros hábitos de desayuno podrían ayudar a predecir si nos gustará una determinada película o un mueble vintage o el horario de nuestra última conexión entre semana podría indicar que somos mucho más afines a ir de viaje a un lugar que a otro.

A todo esto, hay que agregarle el hecho de que, aún después del escándalo de Cambridge Analitica, seguimos (y seguiremos) usando datos personales como moneda de cambio. Otro ejemplo es el #TenYearChallenge, en el que los usuarios subieron fotografías de ellos mismos y las etiquetaron claramente con un hashtag. A nivel personal, esta acción puede no representar ninguna amenaza, las fotografías probablemente ya incluso estaban en Facebook. Pero, si se tratara de entrenar un algoritmo de reconocimiento facial a lo largo del tiempo, ¿no sería ideal tener un acervo de fotografías ya preseleccionadas?

Nuestros datos y nuestro comportamiento, están entrenando diariamente a cientos de algoritmos diseñados para interpretarnos. Esto significa que cada día, la comunicación que recibimos será mucho más asertiva. De este modo, la publicidad dejará de ser publicidad para convertirse en algo más parecido a recomendaciones que a anuncios. Importará más el momento y el contexto que el contenido del “ad”. La información que se brinda en cada contenido deberá ser muy precisa. Si cada persona tiene una motivación distinta para comprar, el algoritmo deberá conocerla y aprovecharla. Y no sólo eso, sino que los productos se tendrán que reconfeccionar a partir de los datos que genera el comportamiento de los usuarios. Los artículos masificados se diversificarán en cientos de variedades, a un grado que parecerán personalizados.

Estamos hablando de algoritmos que te conocen más de lo que te conoces a ti mismo, será cada vez más recurrente el “no sabía que existía, pero definitivamente lo quiero”. Cuando la publicidad se vuelve tan certera, ¿quién no querrá un servicio con anuncios? En lo personal, si me dieran a escoger, yo prefiero mi Instagram con ads que sin ellos.

*Fundador y CEO BNN

 

Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes México.

 

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