Ecosistemas computacionales para marketing inteligente basados en analítica de datos mediante sistemas argumentativos de asistencia

Resumen

En la realidad disruptiva socio-económica de la sociedad 4.0 el Marketing Inteligente se centra en el cliente y su comportamiento como consumidor en ámbito digital. En particular, la generación en tiempo real de grandes volúmenes de información plantea nuevos desafíos asociados a la problemática de definir modelos de negocio exitosos en base a la analítica de datos. Especialmente, resulta fundamental la consideración de información incompleta y/o contradictoria.
Esta situación tiene fuerte relación con uno de los desafíos centrales de la Inteligencia Artificial: el problema de analizar información incompleta, manipular reglas con excepciones, y manejar de manera adecuada información potencialmente inconsistente para emular el razonamiento humano de sentido común. Las limitaciones de la lógica clásica para alcanzar esta meta motivaron el desarrollo de diferentes alternativas. Dentro ellas, la denominada argumentación rebatible se ha consolidado en las últimas dos décadas como un acercamiento particularmente atractivo. Esto propició la consolidación de diferentes modelos computables de argumentos, estableciendo las bases para el desarrollo de plataformas y software para la argumentación rebatible llamadas Sistemas Argumentativos de Asistencia (SAA), que no tienen por objetivo reemplazar el razonamiento del usuario no experto en el área sino asistirlo en el proceso de razonamiento dialéctico.

Este trabajo presenta al Ecosistema Computacional para Marketing Inteligente basado en Argumentación Rebatible (MIAR), incorporando a los SAA como metáfora analítica (inferen-cial) capaz de extraer automáticamente conclusiones plausibles basadas en información incompleta, manipular reglas con excepciones, y manejar de manera adecuada información potencialmente inconsistente. Se establecen los consumos y producciones de MIAR, describiéndose la dinámica de sus objetos y atributos. Se compara la propuesta con otras alternativas. Como objetivo general, se avanza en la integración de las Ciencias de la Computación dentro del Ciclo de Vida del Cliente del Marketing Inteligente para maximizar la performance de la inteligencia de negocios basada en la analítica de datos.