La computación cuántica cambiará cómo se hace ‘marketing’

Si la computación cuántica promete ser el próximo gran salto tecnológico, el marketing ya se está preparando para aprovechar su potencial. El quantum marketing, al que podríamos llamar ‘Q-Marketing’ en contraposición al ‘C-Marketing’ o marketing clásico, combina aspectos de la física cuántica, la inteligencia artificial y la psicología del consumidor.

Su objetivo es hacer que las estrategias de marketing sean más precisas, personalizadas y efectivas. Más que una nueva tecnología, representa una nueva manera de analizar al consumidor y sus decisiones.

¿Qué lo hace distinto?

El marketing clásico se basa en un modelo simple. Asume que las personas toman decisiones de forma lógica y, en cierta medida, predecible. El Q-Marketing, en cambio, acepta que las decisiones de compra son complejas y cambiantes. Las personas no siempre actúan de manera lógica. Sus gustos pueden variar según el momento, el contexto o, incluso, el estado de ánimo.

Este nuevo enfoque usa herramientas como la inteligencia artificial y, en un futuro cercano, la computación cuántica. Estas tecnologías permitirán analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y adaptarse mejor a lo que cada persona necesita.

¿Qué aporta la física cuántica?

El Q-Marketing se basa en tres ideas clave tomadas de la física cuántica:

1. La superposición. Una persona puede tener gustos opuestos al mismo tiempo. Para entenderlo: alguien puede querer, a la vez, cosas caras y cosas baratas.Understand how AI is changing societyGet our newsletter
2. El entrelazamiento. Las decisiones de los consumidores están conectadas; pensemos que lo que una persona compra puede influir en otras. Es así como se vuelven populares algunas modas o tendencias.
3. El principio de incertidumbre. No se puede conocer todo al mismo tiempo. Por eso, el marketing debe ser flexible y adaptarse, en tiempo real, a los cambios del consumidor.

El poder de la computación cuántica

Los ordenadores actuales usan bits, que pueden estar en estado 0 o 1. En cambio, los ordenadores cuánticos utilizan cúbits, que pueden estar en varios estados a la vez. Esto les permite hacer cálculos más rápidos y complejos.

Empresas como IBM, Google y Microsoft están desarrollando estas tecnologías. En España, ya existen iniciativas como Quantum Spain y centros como el Barcelona Supercomputing Center que trabajan con ordenadores cuánticos.

También hay empresas, como Qilimanjaro, Fujitsu o Multiverse Computing, que ya están aplicando la computación cuántica en la industria.

Nos hallamos ante una tecnología que podría mejorar la inteligencia artificial, reducir el tiempo que esta tarda en entrenarse y permitir un marketing más personalizado.

Optimizar el marketing a través de la cuántica

El comercio electrónico y el entorno virtual han provocado el aumento del volumen de clientes virtuales y de la cantidad y complejidad de la información que se difunde a través de las redes. Este entorno hace que el marketing y la investigación de mercados sean cada vez más complejos, caóticos y costosos y ha obligado a los profesionales del sector a aprender a:

• Gestionar nuevos modelos de negocio y nuevas formas de generar ingresos.
• Comunicarse a través de nuevos canales y plataformas sociales.
• Generar información (y luego gestionarla y analizarla) a partir de la creciente proliferación de datos no estructurados.

Aunque la computación cuántica aún no se ha aplicado directamente al marketing y la investigación de mercados, permitiría afrontar esos retos al:

1. Usar algoritmos cuánticos para analizar el comportamiento del consumidor y poder así crear modelos de las interacciones y preferencias de los consumidores a un nivel cada vez más detallado. De este modo, se optimizaría la forma en que las empresas predicen los patrones de compra de sus clientes y personalizan sus estrategias de marketing.
2. Mejorar las simulaciones. Poder probar y predecir en tiempo real las respuestas del mercado a diferentes estrategias comerciales proporcionaría a las empresas una enorme ventaja competitiva en mercados siempre cambiantes.
3. Usar aprendizaje automático mejorado cuánticamente para la segmentación del mercado. El objetivo sería desarrollar modelos capaces de procesar rápidamente grandes cantidades de datos para identificar segmentos de mercado cada vez más específicos. Esto permitiría un marketing y desarrollo de productos más precisos y enfocados a las necesidades de los consumidores.
4. Mejorar significativamente la logística a través de la capacidad de la computación cuántica de optimizar problemas complejos. Se podrían reducir costes y plazos de entrega, mejorando la eficiencia general de las operaciones de marketing.

Todos estos factores permitirían realizar campañas de marketing más específicas y eficientes, una asignación optimizada de recursos y, en última instancia, una comprensión más profunda de la dinámica del mercado.

Riesgos y retos de la cuántica en el marketing

Aunque promete mucho, el Q-Marketing afronta varios desafíos. En lo tecnológico, los cúbits todavía son muy delicados. Necesitan condiciones extremas para funcionar, como temperaturas cercanas al cero absoluto.

Además, se deben abordar las cuestiones éticas, legales, culturales y políticas que puedan surgir del uso de la investigación personalizada de clientes a través de la computación cuántica.

El acceso a datos muy personales puede afectar a la privacidad de los usuarios y se requiere un manejo responsable y transparente de esta información para influir en las decisiones de las personas.

Dado que la investigación de mercado depende cada vez más de datos sensibles de los consumidores, la protección de esta información obliga al desarrollo de robustos métodos criptográficos, resistentes a la cuántica.

Un futuro cuántico

Aunque todavía en desarrollo, los expertos creen que el Q-Marketing será una realidad dentro de entre cinco y diez años. Su impacto podría sentirse en la personalización de contenidos, la ciberseguridad y la forma en que las marcas se relacionan con sus clientes.

El Q-Marketing no solo trata de tecnología. También es una oportunidad para construir una relación más cercana, honesta y respetuosa entre marcas y personas.

Laura Saéz Ortuño es profesora asociada del departamento de empresas de la Facultad de Economía y Empresa en la Universidad de Barcelona.

Giampaolo Viglia es Lector de Marketing en la Universidad de Portsmouth.

Javier Sánchez García es profesor de Marketing en la Universidad Jaume I.

Rubén Huertas Garcia es profesor agregado en Marketing en la Universitad de Barcelona.

Santiago Forgas Coll es profesor de Marketing especializado en comportamiento del consumidor e IA, en la Universitad de Barcelona.

Este artículo se publicó originalmente en The Conversation. Lee el artículo original aquí.