Consideraciones éticas y divulgación del uso de IA para los especialistas en marketing de contenido

La IA tiene que ser el tema más dominante en los círculos de marketing de contenidos este año. Todo el mundo habla de cómo usar la IA para escribir contenido, optimizar contenido e incluso crear marcas completas.

Los especialistas en marketing de contenido también están utilizando IA para ideas de contenido y distribución de contenido al optimizar el tiempo y la frecuencia para lograr la máxima participación.

Dado que la inteligencia artificial (IA) sigue influyendo en el marketing de contenidos , ¿existen implicaciones éticas del contenido generado por IA? Cuando usamos IA para crear guías completas, ¿deberíamos revelarlo al lector? ¿Deberían los lectores tener control sobre sus datos personales y cómo logramos un equilibrio humano-máquina?

Este artículo explora las consideraciones éticas clave y las prácticas de divulgación que los especialistas en marketing de contenido deben usar al usar IA. También abordaremos las inquietudes sobre la privacidad, el sesgo y la transparencia de los datos.

Consideraciones éticas en el uso de la IA para los especialistas en marketing de contenido

A medida que la inteligencia artificial se vuelve más avanzada y generalizada en el marketing de contenido, vemos varias consideraciones éticas que los especialistas en marketing de contenido deben implementar al usar la IA en sus campañas.

Éstas incluyen:

1- Imparcialidad y sesgo

( Fuente )

La equidad en la IA es la medida en que el algoritmo trata a todos por igual sin tener en cuenta la edad, la raza, el género, la religión o las preferencias y características personales.

El sesgo de IA es el prejuicio sistemático e injusto y las predicciones realizadas por modelos de IA que dan como resultado un trato injusto de individuos o grupos. Los datos utilizados para entrenar el algoritmo, el diseño o cómo se implementa la IA pueden introducir sesgos.

El sesgo de la IA puede tener consecuencias graves, como decisiones incorrectas y un trato injusto al usar contenido generado por la IA .

Por ejemplo, si un algoritmo de IA se entrena en un conjunto de datos predominantemente masculino, es posible que no reconozca con precisión las voces femeninas, lo que genera resultados sesgados.

El sesgo también puede ocurrir en el marketing de contenidos. Por ejemplo, si los conjuntos de datos utilizados para entrenar el algoritmo están sesgados, puede discriminar involuntariamente a ciertos grupos de personas. En publicidad, por ejemplo, es más probable que un algoritmo optimizado para las tasas de clics muestre anuncios a personas que históricamente han tenido más probabilidades de hacer clic en los anuncios, incluso si eso significa excluir a otros clientes potenciales.

La falta de equidad y el sesgo correcto en la IA pueden crear fácilmente la exclusión de grupos, lo que puede reducir el rendimiento óptimo de las campañas de marketing y causar un ROI reducido. También puede conducir a la promoción de ciertas ideas mientras se descuidan otras.

Maneras de abordar la equidad y el sesgo

Los especialistas en marketing deben perseguir continuamente el sesgo de mitigación como un objetivo en constante movimiento que debe perseguirse y no necesariamente lograrse. Esto es lo que los especialistas en marketing pueden reducir el sesgo:

• Promueva la participación humana constante con la IA : compare decisiones humanas y de IA, busque diferencias o patrones y verifique periódicamente el algoritmo para asegurarse de que funcione según lo previsto.
• Diversifique los datos utilizados para entrenar el algoritmo : mantenga el conjunto de datos utilizado para entrenar el algoritmo de IA lo suficientemente diverso como para representar a todos los grupos.
• Use IA explicable: implemente algoritmos de IA que brinden explicaciones. Esto le permitirá identificar y abordar cualquier sesgo.
• No crea todo lo que produce la IA : es necesaria una dosis de escepticismo al evaluar la IA.Recuerde, la IA es solo una herramienta poderosa y solo parcialmente precisa. Mirar debajo del valor nominal de los subgrupos individuales y los posibles sesgos puede ser extremadamente útil, especialmente antes de invertir mucho dinero.

2- Privacidad y Protección de Datos

( Fuente )

Hoy en día, se genera y comparte una gran cantidad de datos en línea que las empresas y organizaciones utilizan para obtener nuevos conocimientos sobre las audiencias. Pero, no todo el mundo da su consentimiento para compartir su información en línea.

La privacidad es el derecho humano fundamental de cada individuo para mantener el control sobre su información personal y evitar el acceso no autorizado.

Con la IA, la privacidad es necesaria para garantizar que los sistemas de IA no puedan manipular datos personales ni discriminar a un determinado grupo en función de sus datos personales.

Las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad surgen cuando existe la posibilidad de que los datos recopilados por los sistemas de IA se manejen de manera incorrecta, incluso a través de filtraciones accidentales. Por ejemplo, Italia prohibió recientemente ChatGPT debido a problemas de privacidad de datos.

Otra preocupación es que los sistemas de IA corren el riesgo potencial de piratería y manipulación a medida que se vuelven más autónomos y complejos. Esto puede resultar en diferentes formas de abuso, como robo de identidad y fraude financiero.

Un certificado SSL, por ejemplo, proporciona una capa de protección mediante el cifrado de datos, lo que dificulta considerablemente el robo de información confidencial por parte de los piratas informáticos. Para garantizar su seguridad, puede obtener un Certificado SSL de un proveedor como clickssl , que ofrece medidas de encriptación robustas y fortalece la defensa contra amenazas potenciales.

La legislación de protección de datos aún no regula explícitamente el uso de la IA. Pero, se están introduciendo más leyes de privacidad en los EE. UU. y la UE. Las empresas deben cumplir con las regulaciones que protegen los datos personales de los empleados y brindar opciones claras para el consentimiento con respecto a la toma de decisiones basada en IA.

Por ejemplo, la Ley Local 144 de Nueva York y la CCPA de California regulan el uso de herramientas de decisión de empleo automatizadas y amplían las leyes de privacidad de datos para proteger a los solicitantes de empleo, los empleados actuales, los contratistas independientes y las transacciones comerciales.

En el marketing de contenidos, estas son las mejores prácticas para garantizar la privacidad y el cumplimiento en el contenido generado por IA:

• Obtenga el consentimiento explícito de las personas para recopilar y usar sus datos personales, por ejemplo, usar cookies.
• Solo recopilar datos personales cuando sea necesario para un propósito específico.
• Haga que los datos personales sean anónimos y utilice pseudodatos cuando sea posible para reducir el riesgo de reidentificación.
• Sea transparente sobre cómo se recopilan, usan y comparten los datos personales.
• Implementar medidas técnicas y organizativas apropiadas para proteger los datos personales, como el cifrado y los controles de acceso.
• Proporcionar a las personas el acceso a sus datos personales y permitirles solicitar su eliminación.
• Revise y actualice periódicamente las políticas y los procedimientos de privacidad para garantizar el cumplimiento de las leyes y reglamentos de protección de datos.

3- Transparencia y Rendición de Cuentas

La transparencia es la apertura de los procesos y decisiones del sistema de IA. Esto significa que se puede acceder a los datos y algoritmos utilizados por los sistemas Ai y se pueden explicar sus decisiones.

La rendición de cuentas es la responsabilidad de las personas y las organizaciones por las decisiones y acciones que toman al usar la IA.

La transparencia y la responsabilidad en el uso de la IA ayudan a generar confianza entre los usuarios y los sistemas de IA. Las personas pueden comprender cómo funciona el sistema de IA, el tipo de datos que se utilizan y las decisiones que se toman. La transparencia también ayuda a abordar los sesgos y las preocupaciones éticas en los sistemas de IA.

Cómo garantizar la transparencia y la responsabilidad en el uso de la IA para el marketing de contenidos

Los especialistas en marketing de contenido usan IA para crear contenido , analizar datos y optimizar la distribución de contenido. ¿Cómo podemos garantizar la transparencia y la rendición de cuentas al utilizar la IA en el marketing de contenidos?

• Sea abierto sobre el uso de IA en su marketing de contenido : sea claro sobre los datos utilizados, los algoritmos y las decisiones tomadas por el sistema de IA.
• Proporcione acceso a los datos : puede permitir que los usuarios accedan a los datos utilizados por su sistema de IA y permitirles ver y modificar sus datos.
• Agregue un toque humano a su automatización : involucre a las personas en el proceso de toma de decisiones para su marketing de contenido.Esto asegura una buena supervisión en el proceso de desarrollo y prueba.
• Centrarse en el valor : el uso de la IA en el marketing de contenidos siempre debe tener como objetivo agregar valor a su audiencia.Ya sea que esté creando contenido de SEO, publicaciones en redes sociales o contenido de video, asegúrese de que sea informativo y útil para su audiencia.

Beneficios de la transparencia y la rendición de cuentas en la construcción de la confianza del consumidor

Además de evitar malentendidos, aquí hay algunos beneficios de la transparencia y la responsabilidad en el marketing de contenidos:

• La transparencia y la responsabilidad generan confianza: es probable que los consumidores confíen en usted si es honesto acerca del uso de la IA.
• Ayuda a tomar mejores decisiones: los consumidores pueden tomar decisiones mejor informadas al elegir su producto o servicio.
• Consideraciones éticas: la transparencia ayuda a abordar las consideraciones éticas relacionadas con la IA, como el sesgo.
• Te presenta como una marca auténtica, lo que aumenta la reputación de tu marca.

Requisitos de divulgación en el uso de la IA para el marketing de contenidos

Los requisitos legales para la divulgación del uso de la IA para el marketing de contenidos varían de un lugar a otro. Los requisitos más recientes fueron establecidos por la Oficina de derechos de autor de EE. UU. sobre la propiedad del contenido de IA. Aclara que el contenido creado con herramientas de IA no puede tener derechos de autor.

En general, si está utilizando inteligencia artificial para el marketing de contenido, debe cumplir con las normas establecidas de protección al consumidor y publicidad. Estas leyes aseguran que las empresas divulguen información importante que podría influir en la decisión de compra del consumidor.

En los Estados Unidos, las pautas de la Comisión Federal de Comercio requieren que las empresas divulguen cualquier material que la audiencia no espere razonablemente, como el uso de IA si pudiera influir en la percepción de la audiencia.

En la Unión Europea, el reglamento general de protección de datos (GDPR) establece la obligación de que las empresas informen a las personas sobre el uso de sus datos personales.

Otros países como Canadá y Australia continúan estableciendo regulaciones sobre propiedad y divulgación de IA en publicidad y marketing. Canadá señala que la regulación de la IA cambiará significativamente en el futuro.

Mejores prácticas para la divulgación

La divulgación del uso de IA en el marketing de contenidos genera confianza entre los consumidores. La transparencia y la divulgación son clave para generar confianza en el consumidor si está utilizando IA en el marketing de contenido.

Un estudio realizado por Forbes Adviser encontró que el 76% de los consumidores están preocupados por la información errónea de las herramientas de inteligencia artificial. Así es como puede divulgar su uso de la IA en el marketing de contenidos:

• Coloque declaraciones de divulgación en lugares destacados, como el principio o el final del contenido.
• Explique claramente cómo está utilizando la IA para crear o seleccionar contenido.
• Proporcione contexto sobre cómo se utiliza la IA para crear o mejorar el contenido y si afecta la experiencia del consumidor.
• Agregue algunas señales visuales, como logotipos o iconos, que indiquen que se ha utilizado IA para crear el contenido.

Ejemplos de prácticas efectivas de divulgación

1. netflix

Netflix revela que utiliza IA para ofrecer recomendaciones personalizadas a sus usuarios. Netflix AI usa sus hábitos de visualización para ofrecer recomendaciones de contenido. También proporciona información clara sobre cómo los usuarios pueden controlar las recomendaciones de IA.

1. Spotify

Spotify revela el uso de IA para personalizar listas de reproducción y recomendaciones para sus usuarios. Proporciona una explicación clara de cómo se usa la IA y qué datos se recopilan. Con el aprendizaje automático, Spotify ofrece recomendaciones hiperpersonalizadas a sus millones de usuarios.

1. gramaticalmente

Grammarly es transparente en el uso de IA para revisar la gramática y la ortografía, lo que ayuda a crear contenido. Proporciona una guía sobre cómo utilizan la IA para mejorar la escritura de sus usuarios.

Los motores de búsqueda como Google, YouTube y Bing también usan IA para ofrecer resultados de búsqueda personalizados en la publicidad. También proporcionan información detallada sobre cómo se utilizan los datos de IA.

Priorizar la transparencia y la divulgación en el uso de la IA

La IA puede ser una herramienta poderosa para crear contenido excelente. Pero, viene con riesgos potenciales e implicaciones éticas.

Para generar confianza como comercializador de contenido, priorice la transparencia y la divulgación. Cuéntales a tus lectores cómo recopilas tus datos, cómo los almacenas y usas, y cómo pueden controlar su información personal.

Además, céntrese en las consideraciones éticas como comercializador de contenido. Asegúrese de que la IA no esté sesgada ni perpetúe los estereotipos existentes. Como especialistas en marketing de contenido,

La verdad es que el sesgo casi nunca es intencional y puede pasar desapercibido para los humanos y las máquinas. Pero los especialistas en marketing no pueden darse el lujo de sentarse y esperar a que los modelos de IA se reparen solos. Tenemos que asegurarnos de que la IA que usamos sea justa, imparcial y no dañe a un grupo en particular mediante el desarrollo de principios específicos sobre cómo desarrollamos y usamos cada tecnología de IA.

Sobre Hugo Molinaro

Entusiasta del marketing digital y fundador de smartlinking.me . Hugo se especializó en SEO On-page y Off-page. Sabe cómo refinar estrategias precisas que generan resultados. Esforzándose por mantenerse en la curva de aprendizaje para seguir enriqueciendo sus habilidades, Hugo fomenta excelentes relaciones con las personas para el aprovechamiento mutuo de los talentos.