{"id":31464,"date":"2021-10-04T09:00:00","date_gmt":"2021-10-04T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/rockcontent.com\/es\/?p=31464"},"modified":"2025-09-17T02:17:22","modified_gmt":"2025-09-17T05:17:22","slug":"inteligencia-artificial-en-las-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pingback.com\/es\/resources\/inteligencia-artificial-en-las-empresas\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial en las empresas: revelamos los secretos por detr\u00e1s de algunos ejemplos exitosos"},"content":{"rendered":"\n

Si todav\u00eda crees que la Inteligencia Artificial es una cosa del futuro, es hora de mirar m\u00e1s de cerca el presente, ya que varias empresas que forman parte de nuestras rutinas \u2014especialmente los gigantes de Internet\u2014 ya utilizan tecnolog\u00edas de Inteligencia Artificial<\/a> en sus estrategias.<\/p>\n

Al visitar un ecommerce, buscar en Google o contratar el servicio de una compa\u00f1\u00eda, es posible que ya est\u00e9s interactuando con m\u00e1quinas inteligentes y no lo percibas, porque los robots tienen un comportamiento cada vez m\u00e1s parecido al humano.<\/p>\n

La intenci\u00f3n, con esto, es aprovechar los recursos de la era digital para que la experiencia del usuario sea cada vez m\u00e1s eficiente, \u00e1gil y relevante.<\/strong><\/p>\n

Pero, como no siempre notamos la Inteligencia Artificial <\/strong>usada diariamente, preparamos este art\u00edculo para mostrarte de qu\u00e9 manera las grandes empresas usan estas tecnolog\u00edas. <\/p>\n

\u00a1Aqu\u00ed descubrir\u00e1s c\u00f3mo la IA est\u00e1 presente en tu vida! y conocer\u00e1s:<\/p>\n

\u00bfEst\u00e1s listo? \u00a1Contin\u00faa leyendo!<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la Inteligencia Artificial?<\/h2>\n

Inteligencia Artificial es un concepto en el campo de la tecnolog\u00eda que se refiere a la capacidad de las m\u00e1quinas para pensar de manera muy similar a los seres humanos; y a menudo nos referimos a este tipo de tecnolog\u00eda con las siglas “IA” o “AI”.<\/p>\n

Por su parte, esta capacidad le permite a las m\u00e1quinas comprender el comportamiento humano, analizar el entorno, razonar, aprender y tomar decisiones de forma aut\u00f3noma, sin intervenci\u00f3n humana. <\/p>\n

Para ello, necesitan recibir y analizar grandes vol\u00famenes de datos, que ampl\u00eden sus conocimientos y hagan m\u00e1s inteligentes sus acciones.<\/p>\n

Adem\u00e1s, la Inteligencia Artificial es uno de los principales elementos de la cuarta revoluci\u00f3n industrial, la Industria 4.0, que tambi\u00e9n est\u00e1 marcada por el Internet de las Cosas (IoT<\/a>), Big Data<\/a>, Cloud Computing<\/a>, entre otros conceptos.<\/p>\n

Por esto, las empresas est\u00e1n viviendo una transformaci\u00f3n digital, que coloca la tecnolog\u00eda en el centro de sus estrategias <\/strong>y promueve la digitalizaci\u00f3n<\/a> y la automatizaci\u00f3n de procesos<\/a>. <\/p>\n

As\u00ed la Inteligencia Artificial se ha vuelto esencial para crear productos y servicios m\u00e1s inteligentes<\/strong> y hacer que las organizaciones sean m\u00e1s competitivas.<\/p>\n

Incluso, las estrategias por detr\u00e1s de la Inteligencia Artificial van desde los sistemas de recomendaci\u00f3n para la compra de productos hasta la oferta de precio predictivo de un servicio en funci\u00f3n de su demanda. <\/p>\n

Pero no te preocupes. M\u00e1s adelante veremos ejemplos de aplicaciones pr\u00e1cticas.<\/p>\n

Principales tecnolog\u00edas de Inteligencia Artificial para marketing<\/h2>\n

IA es mucho m\u00e1s que una tecnolog\u00eda<\/strong>, tambi\u00e9n re\u00fane algoritmos<\/a>, c\u00f3digos y datos que pueden realizar diferentes funciones.<\/p>\n

Ahora, comprendamos mejor cu\u00e1les son las principales tecnolog\u00edas de Inteligencia Artificial que se pueden utilizar en el Marketing empresarial, ya que a menudo se utilizan juntas para desarrollar mejores productos, servicios y estrategias.<\/strong><\/p>\n

\u00a1As\u00ed que veamos algunas de ellas!<\/p>\n

Machine Learning<\/h3>\n

Machine Learning<\/a> significa aprendizaje autom\u00e1tico.<\/strong> Seg\u00fan este concepto, las m\u00e1quinas procesan grandes vol\u00famenes de datos e identifican patrones que generan conocimiento sobre el comportamiento del usuario<\/a>.<\/p>\n

De esta manera, pueden aprender y mejorar continuamente la toma de decisiones<\/a>, incluso sin ninguna intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n

Deep Learning<\/h3>\n

Deep Learning<\/a> es profundizar en el aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>. Se basa en redes neuronales, que utilizan algoritmos m\u00e1s complejos para aproximar el funcionamiento de las neuronas y el cerebro humano.<\/p>\n

En combinaci\u00f3n con el machine learning \u2014que funciona de manera m\u00e1s lineal\u2014este concepto mejora la capacidad de procesar datos y generar inteligencia.<\/p>\n

Procesamiento del lenguaje natural<\/h3>\n

El procesamiento del lenguaje natural o natural language processing (NLP) es la capacidad de las m\u00e1quinas para comunicarse con las personas en un lenguaje humano<\/strong>.<\/p>\n

En otras palabras, es el \u00e1rea de la Inteligencia Artificial que se acerca a la ling\u00fc\u00edstica para comprender las expresiones, modismos, jergas, reglas sint\u00e1cticas, relaciones sem\u00e1nticas y errores cotidianos que hacen que el lenguaje humano sea tan complejo, es decir, un lenguaje desestructurado.<\/p>\n

Debido a que las computadoras usan un lenguaje estructurado, necesitan algoritmos y sistemas para comprender a los seres humanos y darles respuestas usando el lenguaje natural.<\/p>\n

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Visi\u00f3n computacional<\/h3>\n

Es la capacidad de las m\u00e1quinas para ver como seres humanos<\/strong>. La intenci\u00f3n es imitar la visi\u00f3n humana, que puede captar la luz reflejada de un objeto, identificar el entorno que lo rodea, analizar la informaci\u00f3n y almacenarla en la memoria.<\/p>\n

En la visi\u00f3n computacional<\/a>, las m\u00e1quinas tambi\u00e9n son capaces de hacer esto y pueden tomar decisiones inteligentes basadas en lo que ven.<\/p>\n

10 aplicaciones pr\u00e1cticas y ejemplos de Inteligencia Artificial en empresas<\/h2>\n

Ya que conoces las principales tecnolog\u00edas de Inteligencia Artificial usada en el marketing veamos ahora c\u00f3mo estas se pueden aplicar en la pr\u00e1ctica y c\u00f3mo las empresas est\u00e1n aprovechando el potencial de la Inteligencia Artificial<\/a>. <\/p>\n

1. Recomendaci\u00f3n de productos y servicios<\/h3>\n

Spotify y Netflix son expertos en recomendaciones personalizadas<\/a>. Ambas plataformas buscan comprender los comportamientos e intereses de los usuarios para hacer sugerencias que realmente disfruten; y por supuesto la Inteligencia Artificial est\u00e1 detr\u00e1s de eso.<\/p>\n

Tanto Spotify como Netflix<\/a> funcionan con Big Data, y es que el gran volumen de datos \u2014 tanto internos como externos a las plataformas \u2014 se utilizan para nutrir los algoritmos, que perfeccionan su conocimiento y hacen mejores recomendaciones.<\/p>\n

De esta forma, el enorme cat\u00e1logo en las plataformas se vuelve m\u00e1s interesante para los usuarios.<\/p>\n

Por su parte, en Spotify, lo m\u00e1s destacado es la lista de reproducci\u00f3n “Descubrimientos de la Semana” cuya sugerencia de personalizada de 30 canciones, casi siempre te gusta, \u00bfno es verdad? <\/p>\n

Y es que estas recomendaciones se basan en un cruce entre tres modelos:<\/p>\n

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  1. Modelos de filtrado colaborativo:<\/strong> procesan datos sobre el comportamiento del usuario en relaci\u00f3n con otros usuarios de plataformas similares.<\/li>\n
  2. Modelos de procesamiento de lenguaje natural: <\/strong>procesan datos sobre lo que dicen los usuarios de Internet sobre el cat\u00e1logo de Spotify.<\/li>\n
  3. Plantillas de audio:<\/strong> procesan archivos de audio sin procesar del cat\u00e1logo de Spotify.<\/li>\n<\/ol>\n
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    Fuente: Harvard Business School<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

    Por otro lado, en Netflix, la p\u00e1gina de inicio personalizada es la forma principal en que los suscriptores interact\u00faan con las recomendaciones de la plataforma.<\/p>\n

    La estrategia de Netflix es recomendar t\u00edtulos que sean de inter\u00e9s, pero tambi\u00e9n estimular que exploren y naveguen por el cat\u00e1logo. Para ello, la p\u00e1gina de inicio se organiza en l\u00edneas, clasificadas por g\u00e9neros o subg\u00e9neros de pel\u00edculas y series. <\/p>\n

    Las l\u00edneas y el orden de los t\u00edtulos consideran los intereses del usuario en relaci\u00f3n con otros usuarios similares de la plataforma (filtrado colaborativo) y una serie de reglas.<\/p>\n

    En general, los t\u00edtulos m\u00e1s relevantes tienden a estar m\u00e1s cerca de la esquina inferior derecha, el cual tiende a recibir m\u00e1s atenci\u00f3n por parte de los usuarios. \u00a1Pero el aprendizaje autom\u00e1tico en Netflix va todav\u00eda m\u00e1s lejos!<\/p>\n

    Los algoritmos aprenden de la interacci\u00f3n con la p\u00e1gina de inicio y comprenden de qu\u00e9 manera cada usuario consume sus contenidos, pudiendo reordenar t\u00edtulos para crear una p\u00e1gina espec\u00edfica para cada uno de los usuarios.<\/p>\n

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    Fuente: Netflix TechBlog<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

    En el d\u00eda a d\u00eda, estas recomendaciones parecen tan naturales que uno olvida f\u00e1cilmente que detr\u00e1s hay cientos de ingenieros ajustando y recalibrando modelos para mejorar la experiencia. No es magia, claramente, pero s\u00ed un proceso continuo de prueba y error alimentado por feedback silencioso de millones de clics y visualizaciones. De repente, te das cuenta de que rara vez se siente que te muestran algo totalmente fuera de lugar, y eso, por s\u00ed solo, ya dice mucho de la precisi\u00f3n lograda. Algunos usuarios pueden incluso sentir que la plataforma “los conoce demasiado” y se preguntan si tanta personalizaci\u00f3n es buena o asfixiante, pero bueno, ah\u00ed entra la eterna discusi\u00f3n sobre privacidad y conveniencia.<\/p>\n

    Y no hay que olvidar que esos sistemas de recomendaci\u00f3n se utilizan en casi todo: desde las redes sociales que deciden qu\u00e9 publicaciones mostrarte primero, hasta tiendas online que adivinan lo que podr\u00edas querer comprar la pr\u00f3xima semana (o antes). Muchas veces, el usuario medio ni siquiera piensa en la posibilidad de darle “vacaciones” a estos algoritmos, y ser\u00eda curioso ver el caos (o la indiferencia) si los sistemas dejaran de personalizar de repente. El nivel actual de dependencia es impresionante y, para muchos, ya resulta dif\u00edcil navegar la web sin ese empujoncito algor\u00edtmico invisible.<\/p>\n

    2. Automatizaci\u00f3n del servicio a trav\u00e9s de chatbots<\/h3>\n

    Los chatbots<\/a> son uno de los principales referentes de la Inteligencia Artificial por parte de las empresas. Para que las interacciones entre robots y clientes sean relevantes, las m\u00e1quinas deben comprender de qu\u00e9 est\u00e1n hablando las personas y brindarles respuestas y soluciones.<\/p>\n

    Es importante mencionar que muchas compa\u00f1\u00edas est\u00e1n invirtiendo en este tipo de aplicaciones para optimizar el servicio al cliente. Entre ellos, los bancos destacan en el poder de la inversi\u00f3n en tecnolog\u00eda, con asistentes de Inteligencia Artificial que interact\u00faan con los clientes<\/a>, aclaran dudas, informan saldos y realizan transacciones. <\/p>\n

    Adem\u00e1s, cuanto m\u00e1s interact\u00faan los usuarios con el chatbot, m\u00e1s aprenden sobre ellos e, incluso, anticipan sus necesidades.<\/p>\n

    Y el <\/strong>procesamiento del lenguaje natural<\/strong><\/a> es uno de los elementos principale<\/strong>s de la IA del asistente virtual.<\/p>\n

    3. Reconocimiento de voz<\/h3>\n

    Alexa de Amazon y Siri de Apple no son solo asistentes virtuales a los que les puedes solicitar el pron\u00f3stico del tiempo del d\u00eda. <\/p>\n

    Dependiendo de las interacciones que tengas, estas pueden conocer tus intereses y hacer que la conversaci\u00f3n sea mucho m\u00e1s profunda, ya que ambas plataformas son interfaces de usuario de voz (VUI), que utilizan tecnolog\u00eda de IA conversacional.<\/p>\n

    Esto representa un gran avance en la interacci\u00f3n humano-computadora. En lugar de men\u00fas, clics o toques, usamos la voz, que es la forma m\u00e1s natural en que los humanos interact\u00faan con el mundo. <\/p>\n

    Por esto, la Inteligencia Artificial tiene la tarea de entender qu\u00e9 es lo que dicen las personas para poder hablarles tambi\u00e9n y realizar las tareas que deseen.<\/p>\n

    Para hacerlo, los sistemas de Amazon y Apple se basan en el procesamiento del lenguaje natural, que no solo comprende lo que dice la gente, sino que tambi\u00e9n responde, interact\u00faa y aprende cada vez m\u00e1s. <\/p>\n

    Sin embargo, las VUI van m\u00e1s all\u00e1: entienden no solo lo que decimos, sino tambi\u00e9n c\u00f3mo lo decimos<\/strong>, lo que nos permite captar los matices emocionales de un discurso.<\/p>\n

    La cantidad de habilidades de Alexa, por ejemplo, crece a\u00f1o tras a\u00f1o. Seg\u00fan el sitio web Voicebot.ai<\/a>, hay alrededor de 5,000 nuevas habilidades cada 100 d\u00edas, como por ejemplo realizar pagos en los bancos, pedir comida para entregar o solicitar a un Uber.<\/p>\n

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    \"milestones<\/figure>\n<\/div>\n

    4. Reconocimiento de im\u00e1genes<\/h3>\n

    \u00bfTambi\u00e9n te sorprende cuando la aplicaci\u00f3n Google Photos reconoce a todos los miembros de tu familia en las fotos de tu tel\u00e9fono? Pue s\u00ed, la Inteligencia Artificial est\u00e1 detr\u00e1s de esto.<\/p>\n

    Sin embargo, las computadoras no leen im\u00e1genes, ya que si ves una imagen de un perro, por ejemplo, Google solo ve c\u00f3digos. Por lo tanto, necesitan aprender cu\u00e1les son las caracter\u00edsticas de la fotograf\u00eda de un perro para comprender cuando est\u00e1n all\u00ed.<\/p>\n

    Ah\u00ed es donde entra la visi\u00f3n computacional. Esta tecnolog\u00eda te permite entrenar a tu computadora para que reconozca patrones de colores y formas en las im\u00e1genes. De esta manera, las m\u00e1quinas est\u00e1n m\u00e1s cerca de la visi\u00f3n humana y pueden tomar decisiones seg\u00fan lo que ven.<\/p>\n

    Por lo tanto, la aplicaci\u00f3n no solo reconoce las fotos de perros, sino que tambi\u00e9n reconoce las fotos de tu perro. No solo reconoce fotos de personas en general, sino que tambi\u00e9n reconoce fotos de tu familia o amigos. Y cuanto m\u00e1s le digan los usuarios a los robots qui\u00e9n o qu\u00e9 aparece en las im\u00e1genes, m\u00e1s aprenden.<\/p>\n

    De esta forma, Google Photos puede organizar y agrupar las fotos que guardas, para que puedas encontrarlas con una simple b\u00fasqueda.<\/p>\n

    Y para que tengas una idea m\u00e1s clara en este art\u00edculo<\/a> Google explica c\u00f3mo funciona esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n

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    \"\"<\/figure>\n<\/div>\n

    Fuente: Android Police<\/a><\/p>\n

    5. Precios de productos<\/h3>\n

    \u00bfQui\u00e9n no se ha asustado por el precio de un Uber en una tarde de mucho tr\u00e1fico? \u00a1S\u00ed, la Inteligencia Artificial tambi\u00e9n est\u00e1 por detr\u00e1s! <\/p>\n

    La fijaci\u00f3n de precios din\u00e1mica, basada en la demanda y la oferta de un producto, es otra posibilidad <\/strong>para la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica del aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

    Por ejemplo, cuando mucha gente abandona un partido de f\u00fatbol, \u200b\u200blas tarifas de Uber aumentan. <\/p>\n

    Al mismo tiempo, tienden a venir m\u00e1s conductores al lugar porque los precios son mejores. Pero una vez finalizado el evento, las tarifas vuelven a la normalidad, a menudo m\u00e1s baratas que un taxi.<\/p>\n

    Lo mismo ocurre con Airbnb, que ofrece la funci\u00f3n Smart Pricing para los anfitriones que quieran adoptarla. De esa forma, los precios var\u00edan seg\u00fan la demanda de alojamientos con caracter\u00edsticas similares a las del anfitri\u00f3n, as\u00ed como datos como ubicaci\u00f3n, temporada, clasificaci\u00f3n del alojamiento, proximidad al check-in, entre otros factores.<\/p>\n

    De acuerdo, los precios din\u00e1micos no son nada nuevo; los hoteles y las aerol\u00edneas usan esta estrategia desde hace a\u00f1os: a medida que aumenta la demanda, el precio aumenta.<\/strong> <\/p>\n

    Sin embargo, antes de la IA, esta din\u00e1mica depend\u00eda de reglas definidas por el usuario.<\/p>\n

    El machine learning, por otro lado, le permite a los algoritmos reconocer patrones que los humanos no notan, pronosticar situaciones futuras y actualizar precios en tiempo real. En otras palabras, la fijaci\u00f3n de precios<\/a> se vuelve din\u00e1mica, precisa y r\u00e1pida.<\/p>\n

    Las tarifa din\u00e1mica con IA considera la demanda de un producto en el momento y el comportamiento de los usuarios, as\u00ed como datos externos como noticias, clima, eventos locales, tiempo, tr\u00e1fico, etc.<\/p>\n

    Por lo tanto, si un programa se anuncia en una ciudad determinada, los algoritmos pueden capturar esta informaci\u00f3n y ajustar los precios al instante, lo que ser\u00eda muy dif\u00edcil para un ser humano.<\/p>\n

    6. Segmentaci\u00f3n de la audiencia<\/h3>\n

    La segmentaci\u00f3n de la audiencia<\/a> es una de las actividades m\u00e1s tradicionales del Marketing, pues las empresas orientan sus estrategias teniendo como eje el comportamiento del consumidor, para llegarle a las personas con perfil para su soluci\u00f3n y con las ofertas adecuadas.<\/p>\n

    \u00a1La Inteligencia Artificial puede aprovechar esta segmentaci\u00f3n!<\/strong><\/p>\n

    Netflix, utiliza el machine learning para conocer el comportamiento de sus suscriptores y segmentarlos seg\u00fan sus acciones. El grupo de clientes que vio el \u00faltimo episodio de una serie determinada, por ejemplo, puede recibir un email con una recomendaci\u00f3n de contenido nuevo para ver.<\/p>\n

    Sin embargo, la segmentaci\u00f3n puede volverse mucho m\u00e1s precisa y personalizada<\/strong> a medida que los algoritmos comprenden el perfil de cada usuario.<\/p>\n

    Son capaces de identificar patrones de comportamiento que el ser humano no detecta, adem\u00e1s de evitar prejuicios, pues son los datos los que muestran qui\u00e9n es realmente el segmento de consumidores de un tipo de contenido y alimentan los algoritmos para tomar mejores decisiones de segmentaci\u00f3n.<\/p>\n

    7. Campa\u00f1as digitales<\/h3>\n

    Las campa\u00f1as de medios pagos se pueden hacer mucho m\u00e1s eficientes con Inteligencia Artificial. Incluso, las principales plataformas publicitarias est\u00e1n trabajando con el aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar el rendimiento de los anuncios.<\/p>\n

    Google Ads<\/a>, por ejemplo, ofrece el modelo de ofertas inteligentes, las cuales son ofertas autom\u00e1ticas que utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar las conversiones y el valor de conversi\u00f3n en cada subasta de anuncios.<\/p>\n

    En los anuncios de YouTube, por ejemplo, esta estrategia se utiliza para ajustar autom\u00e1ticamente las ofertas en el momento de la subasta. <\/p>\n

    Los algoritmos identifican a las personas que tienen m\u00e1s probabilidades de considerar la marca despu\u00e9s de ver un anuncio de video y establecen autom\u00e1ticamente sus ofertas para aumentar las posibilidades de llegar a esa audiencia.<\/p>\n

    Adem\u00e1s, Google Ads tambi\u00e9n tiene anuncios de b\u00fasqueda responsivos. Para usarlos, los anunciantes deben proporcionar hasta 15 t\u00edtulos y 4 descripciones al crear anuncios para la red de b\u00fasqueda.<\/p>\n

    Google, a su vez, analiza el comportamiento de los usuarios, el dispositivo que utilizan y el contexto de b\u00fasqueda para proporcionarles la mejor versi\u00f3n del anuncio. De esta forma mejora los resultados de los anunciantes y la experiencia del usuario.<\/p>\n

    Seg\u00fan el motor de b\u00fasqueda, los anunciantes que utilizan esta funci\u00f3n obtienen hasta un <\/strong>15% m\u00e1s de clics<\/strong><\/a>.<\/p>\n

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    \"\"<\/figure>\n<\/div>\n

    Fuente: WordStream<\/a><\/p>\n

    8. Personalizaci\u00f3n del producto<\/h3>\n

    Una experiencia personalizada de marca, tambi\u00e9n se consigue personalizando el producto, y Nike es un especialista en esto.<\/p>\n

    En los \u00faltimos a\u00f1os, la marca deportiva ha invertido en la adquisici\u00f3n de startups<\/a> y tecnolog\u00edas digitales para mejorar la experiencia del cliente e involucrar a los consumidores.<\/p>\n

    Nike en 2018, adquiri\u00f3 una empresa de visi\u00f3n computacional (Invertex) y, en 2019, una compa\u00f1\u00eda de an\u00e1lisis predictivo (Celect).<\/p>\n

    Adem\u00e1s, como una forma de involucrar a sus clientes, Nike lanz\u00f3 un proyecto llamado Nike Maker Experience. <\/p>\n

    La intenci\u00f3n era permitirle a los clientes crear el zapato de sus sue\u00f1os, y su sistema era muy sencillo: un par de zapatillas se coloca dentro de un sistema; luego, el cliente elige los colores y gr\u00e1ficos que desea agregar al zapato, todo con comandos de voz.<\/p>\n

    Con ello, el sistema utiliza IA, seguimiento de objetos y proyecciones para crear un producto a medida, y en menos de dos horas, las zapatillas est\u00e1n listas y la marca recopila una gran cantidad de datos de los clientes.<\/p>\n

    Este proyecto se lanz\u00f3 en 2018 en tiendas espec\u00edficas. Pero hoy, en el sitio web Nike By You<\/a>, es posible personalizar completamente los productos, recibir tus zapatos en 2 a 5 semanas y compartir tu creaci\u00f3n con el mundo.<\/p>\n

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    \"\"<\/figure>\n<\/div>\n

    Otro proyecto de Nike que utiliza Inteligencia Artificial es la aplicaci\u00f3n Nike Fit y su objetivo es recomendar el zapato perfecto para cada persona. Para ello, la aplicaci\u00f3n utiliza tecnolog\u00eda de realidad aumentada<\/a> para escanear los pies de los clientes y capturar datos de medici\u00f3n, morfolog\u00eda y anatom\u00eda.<\/p>\n

    La visi\u00f3n computacional procesa estos datos, hace referencias cruzadas con la informaci\u00f3n del producto y genera una recomendaci\u00f3n personalizada. Adem\u00e1s, la propia Nike utiliza estos datos para aumentar la precisi\u00f3n en el dise\u00f1o y la fabricaci\u00f3n de productos.<\/p>\n

    Piensa, entonces, que Nike Fit puede integrarse con Nike By You. Esta es la intenci\u00f3n de la marca: crear una experiencia totalmente personalizada<\/strong>.<\/p>\n

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