Una guía de marketing para mitigar los riesgos de IA en 2023

En los últimos meses, ChatGPT ha tomado por asalto el mundo digital, acumulando aproximadamente 57 millones de usuarios activos en solo un mes después de su lanzamiento para uso público en diciembre de 2022 (CBS). Es seguro decir que las tecnologías de inteligencia artificial llegaron para quedarse. Desde el análisis de datos y el servicio al cliente hasta la traducción y la detección de fraudes, los líderes empresariales de todas las industrias y funciones están intrigados ante la posibilidad de implementar herramientas de IA para obtener los resultados prometedores que han sido promocionados en la mejora de la eficiencia de los procesos, la toma de decisiones, la gestión del talento y el marketing por los primeros en adoptar.

Si bien la IA generativa tiene muchas ventajas, las preocupaciones sobre el sesgo y la precisión integrados en la tecnología están suficientemente evidenciadas, como el ejemplo de una IA mal entrenada que creó esta foto de cabeza del "Obama blanco". Por esta razón, los ejecutivos de todos los niveles deben familiarizarse con los usos de la tecnología y establecer barandillas para garantizar que funcione de una manera que se ajuste a la comodidad y los requisitos de cada empresa. Esto permitirá a las empresas utilizar la IA generativa para promover sus objetivos comerciales y, al mismo tiempo, proteger la confianza de la empresa con el público en un momento en que las opiniones sobre la tecnología de IA aún son mixtas.

Navegando por las complejidades de la IA en el marketing

Si bien hay una multitud de aplicaciones para la IA generativa, el marketing es quizás una de las áreas que ha logrado los mayores avances sin dejar de ser susceptible a los mayores riesgos.

Por el lado positivo, la IA generativa puede ser extremadamente útil para los especialistas en marketing que dependen en gran medida de la orientación a audiencias específicas para optimizar la efectividad de la campaña. Los modelos generativos de IA pueden generar contenido personalizado y dirigirse a individuos en función de la demografía, los intereses y los comportamientos. Sin embargo, los especialistas en marketing deben tener cuidado porque los modelos sesgados pueden perpetuar la orientación discriminatoria o reforzar los estereotipos, lo que resulta en la exclusión o el trato injusto de ciertos grupos. Garantizar la equidad y la precisión en la selección de objetivos es fundamental para proteger las prácticas de marketing eficaces y éticas.

Otra área en la que la IA generativa puede ser útil para el marketing es en el campo de la experiencia y el compromiso del cliente. La IA generativa crea contenido personalizado, chatbots y asistentes virtuales para mejorar las experiencias de los clientes y lo está haciendo mejor y más rápido que nunca. Sin embargo, si estos sistemas de IA producen agentes virtuales racialmente estereotipados o respuestas sesgadas e inexactas, pueden afectar negativamente la satisfacción y el compromiso del usuario. Los clientes pueden sentirse incomprendidos, mal representados o discriminados, lo que resulta en un menor volumen de transacciones y una menor lealtad a la marca. Por lo tanto, proporcionar interacciones generadas por IA precisas e imparciales es crucial para fomentar experiencias positivas para los clientes.

También está el problema emergente del cumplimiento normativo y las consideraciones legales, ya que la IA generativa podría estar bajo las leyes de publicidad y protección del consumidor existentes. El entorno legal en torno a la tecnología de IA todavía está tomando forma. Las herramientas que exhiben sesgos e imprecisiones crean la probabilidad de exposición a sanciones legales y financieras, así como a un daño considerable a la reputación.

Los ejecutivos de marketing realizan un esfuerzo incansable para crear y mantener imágenes de marca positivas y ganarse la confianza de los clientes, lo cual no es tarea fácil y requiere una inversión y un tiempo considerables. Al aventurarse en el ámbito de la IA generativa, es crucial que comprendan las ventajas y desventajas de esta tecnología y aprendan a manejarla de manera responsable. Ser plenamente consciente de los beneficios y riesgos asociados con la IA generativa les permitirá tomar decisiones informadas y salvaguardar la integridad de su marca.

¿Cuáles son las soluciones?

Entonces, ¿qué hay en el horizonte para ayudar a los especialistas en marketing y otros usuarios comerciales a obtener las ventajas y reducir los riesgos de la IA generativa? Los científicos de datos involucrados en la IA generativa en todos los niveles están trabajando arduamente para mejorar los tipos de datos en los que se entrenan los clasificadores y filtros integrados en las herramientas. Ese trabajo y los siguientes métodos ofrecen soluciones prometedoras para mejorar el impacto y reducir el riesgo de la tecnología de IA generativa.

1. Curación y diversidad de conjuntos de datos: Curar conjuntos de datos de entrenamiento más diversos y representativos puede ayudar a reducir los sesgos. Se están realizando esfuerzos para incluir una gama más amplia de perspectivas y garantizar datos equilibrados. Los investigadores están desarrollando técnicas para identificar y mitigar los sesgos en los datos de entrenamiento.
2. Mejoras algorítmicas: los investigadores están explorando el ajuste fino, el aprendizaje de transferencia y los algoritmos de entrenamiento contradictorio para mitigar los sesgos y mejorar la precisión. Los avances algorítmicos y las arquitecturas de modelos en curso pueden contribuir a sistemas de IA generativos más precisos y justos.
3. Verificación posterior a la generación y verificación de hechos: se están desarrollando técnicas para evaluar la precisión de los resultados de la IA generativa. La integración de fuentes de conocimiento externas, el aprovechamiento del procesamiento del lenguaje natural y la colaboración con expertos en el dominio pueden ayudar a verificar la exactitud de los hechos del contenido generado para identificar y corregir imprecisiones.
4. Interpretabilidad y explicabilidad: hacer que los modelos generativos de IA sean más interpretables y explicables puede ayudar a identificar y abordar sesgos e inexactitudes. Comprender el funcionamiento interno de estos modelos ayuda a las partes interesadas a detectar y resolver problemas relacionados con el sesgo.
5. Directrices y reglamentos éticos: al reconocer la necesidad de directrices y reglamentos éticos, los gobiernos, las organizaciones y los organismos de la industria están trabajando en marcos y políticas para promover prácticas responsables de IA. Estas medidas incentivan la adopción de prácticas éticas y responsabilizan a los desarrolladores por sesgos e inexactitudes.

A medida que la IA generativa continúa evolucionando, los usuarios comerciales, en particular los especialistas en marketing, deben comprender las capacidades de su tecnología y ser diligentes para determinar si una herramienta potencial se entrenó en un rango aceptable de conjuntos de datos. La supervisión continua y la colaboración con expertos en ética, diversidad y lingüística ayudarán a aumentar la conciencia de los problemas potenciales que deben remediarse ya en la fase de adopción o uso más amplio.

Conclusión

Un día, llegará un momento en que la tecnología de IA generativa estará tan extendida en la vida cotidiana como los motores de búsqueda y los teléfonos móviles. Si bien la tecnología es muy prometedora y todavía tenemos que aprovechar todo su potencial, todavía está en pañales, con imperfecciones y dolores de crecimiento que necesitan suavizarse.

Al seleccionar diversos conjuntos de datos, refinar algoritmos, verificar resultados, promover la interpretabilidad e implementar prácticas responsables, se podría minimizar el potencial de sesgo e inexactitud en la IA generativa. Sin embargo, es esencial reconocer que este desafío es complejo y continuo, y requiere esfuerzos continuos de investigadores, desarrolladores, formuladores de políticas y partes interesadas en múltiples disciplinas. Las prácticas transparentes y responsables son vitales para garantizar el desarrollo y la implementación responsables de sistemas de IA generativos que sean justos, precisos e inclusivos.