La aplicación de la IA y el machine learning al marketing, permite llegar a las audiencias de más eficazmente para impulsar las ventas, pero hay que ser consciente de los riesgos del sesgo algorítmico y prepararse para lo peor, para poder preservar la reputación y la confianza.
La inteligencia artificial (IA), o más bien el machine learning (ML), son cada vez más importantes en el marketing digital, ya que permiten a los profesionales del sector, obtener información relevante de los innumerables datos generados por las diferentes actividades empresariales. De hecho, la función principal de estas tecnologías es proporcionar información sobre los clientes y el negocio.
Un intercambio extremadamente ventajoso que se basa en un valor indispensable: la confianza en la IA. Por lo tanto, para confiar plenamente en esta tecnología, los profesionales del marketing y los anunciantes deben ser conscientes de la existencia de un sesgo algorítmico, un término técnico que denota un error debido a suposiciones erróneas en el proceso de aprendizaje automático. Estos sesgos pueden afectar, efectivamente, a la hora de llegar a la audiencia correcta, la, pero gracias a una IA responsable, pueden limitarse. Antes de entender cómo corregir el sesgo, veamos algunos ejemplos de incidentes de IA que pueden ocurrir.
Hoy en día, muchas empresas se sienten obligadas a adoptar sistemas de inteligencia artificial para adelantarse, o incluso anticiparse, a la competencia. Esta presión es fundada, ya que esta tecnología puede impulsar eficazmente el cambio y optimizar los costes. Sin embargo, al igual que con otras tecnologías, es importante comprender los riesgos inherentes a la combinación de la inteligencia artificial y el marketing digital antes de encontrarse con situaciones desagradables.
En los casos más peligrosos, se encuentra el llamado data poisoning, o envenenamiento de datos; es decir, la contaminación deliberada de datos por parte de hackers expertos en inteligencia artificial. Por citar uno, en 2016, el chatbot de una plataforma de redes sociales fue engañado para utilizar un lenguaje negativo haciéndolo racista y ofensivo.
Partnership on AI conserva una base de datos con más de 1.200 informes públicos con incidentes de IA similares a los descritos. Además, en los últimos años también han sido objeto de una gran atención por parte de medios de comunicación y periodistas. Por ello, las marcas deben prevenirlas y evitar así una crisis de reputación mucho antes de que se produzca.
En la combinación de la inteligencia artificial y el marketing digital, otro de los errores que pueden implicar los sistemas de IA es la falta de transparencia y responsabilidad, como le ocurrió a Google hace unos años. El motor de búsqueda más utilizado del mundo sugirió a los usuarios resultados ofensivos y sin sentido, que en poco tiempo dieron la vuelta al mundo. En respuesta, la empresa añadió inmediatamente una función para informar de los resultados inapropiados. Al adoptar esta práctica, fue posible proporcionar directamente a los consumidores la oportunidad de enviar comentarios, informándoles de que el resultado obtenido y procesado por el sistema es incorrecto, apoyando así simultáneamente el aprendizaje del propio algoritmo.
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