Por qué necesitás este glosario
La inteligencia artificial entró al marketing con tanta velocidad que el vocabulario técnico quedó sin traducir para muchos empresarios y equipos de marketing. Reuniones donde se habla de «LLMs», «RAG», «embeddings» o «fine-tuning» generan más confusión que claridad.
Este glosario está pensado para el empresario o directivo argentino que quiere entender de qué hablan cuando le proponen soluciones de IA para su negocio, sin necesidad de ser ingeniero.
Los términos esenciales de IA en marketing
LLM (Large Language Model)
Modelo de lenguaje grande. Es el tipo de IA detrás de ChatGPT, Claude, Gemini y Llama. Se entrenó con enormes cantidades de texto y puede generar, resumir, traducir y analizar texto de forma muy sofisticada. En marketing, es la base de los chatbots avanzados, los generadores de contenido y los asistentes de estrategia.
Prompt
La instrucción o pregunta que le das a un sistema de IA. La calidad del output depende en gran medida de la calidad del prompt. «Escribí un artículo sobre marketing» es un prompt pobre. «Escribí un artículo de 1.500 palabras sobre lead scoring para CFOs de PYMEs argentinas en tono consultivo» es un prompt efectivo. El «prompt engineering» es la habilidad de formular instrucciones que producen resultados de alta calidad.
Machine Learning (ML)
Subcampo de la IA donde el sistema aprende de datos sin ser programado explícitamente. En marketing, el ML está detrás del Smart Bidding de Google, del algoritmo de Advantage+ de Meta, y del lead scoring predictivo en los CRMs.
NLP (Natural Language Processing)
Procesamiento de lenguaje natural. La capacidad de la IA de entender y generar texto humano. Es lo que permite que un chatbot entienda «quiero ver deptos en Palermo de 3 ambientes» aunque el usuario lo escriba con errores ortográficos o en lunfardo.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Generación aumentada por recuperación. Técnica que combina un LLM con una base de conocimiento propia. En lugar de que el chatbot responda solo con lo que aprendió en su entrenamiento, primero busca en TU base de datos (catálogo, FAQs, políticas) y luego genera la respuesta. Esto hace que el chatbot solo diga lo que vos sabés que es correcto sobre tu negocio.
GEO (Generative Engine Optimization)
Optimización para motores generativos. La disciplina equivalente al SEO pero para aparecer en las respuestas de ChatGPT, Gemini y Perplexity. Se trabaja con autoridad de marca, menciones en fuentes confiables y contenido «citeable».
Lead Scoring Predictivo
Sistema que usa ML para predecir qué leads tienen mayor probabilidad de convertirse en clientes, basándose en el historial de conversiones anteriores. A diferencia del scoring manual basado en reglas, el predictivo aprende y se actualiza solo.
Personalización Dinámica
La capacidad de mostrar contenido diferente a cada usuario según su perfil y comportamiento, en tiempo real. Un sitio web con personalización dinámica muestra la homepage distinta a un lead de inmobiliaria que a uno de salud, aunque sean la misma URL.
Churn Prediction
Predicción de abandono. El sistema identifica qué clientes tienen alto riesgo de cancelar o dejar de comprar antes de que lo hagan, permitiendo intervenir proactivamente con retención.
A/B Testing con IA
El testing tradicional compara dos versiones (A y B). Con IA, se pueden testear decenas de variaciones simultáneamente (multivariate testing) y el sistema optimiza automáticamente hacia la mejor versión sin esperar a que el test termine.
Intent Data
Datos de intención. Señales que indican que un usuario está activamente buscando comprar algo: búsquedas recientes, páginas visitadas, contenido descargado, formularios completados. Los sistemas de IA agregan y puntúan estas señales para identificar al «in-market buyer».
Embeddings
Representación matemática del significado de palabras o textos. Lo que permite que la IA entienda que «auto», «vehículo» y «carro» significan cosas similares aunque sean palabras distintas. Base técnica de los sistemas de búsqueda semántica y recomendación de contenido.
Fine-tuning
Ajuste fino. Proceso de entrenar un modelo de IA preexistente con datos propios para que se especialice en un dominio específico. Una agencia podría hacer fine-tuning de un LLM con el historial de conversaciones de una empresa para que el chatbot suene exactamente como esa marca.
API (Application Programming Interface)
Interfaz que permite conectar dos sistemas. Cuando tu CRM «habla» automáticamente con tu plataforma de email o tu chatbot, lo hace a través de APIs. La mayoría de las herramientas de IA para marketing se integran entre sí mediante APIs.
Agente de IA
Un sistema de IA que no solo responde preguntas sino que toma acciones: busca información en internet, escribe emails, actualiza el CRM, agenda reuniones. El siguiente nivel de los chatbots, donde la IA actúa de forma autónoma para completar tareas.
¿Querés implementar alguna de estas tecnologías en tu empresa? Hablá con nuestro equipo.