Um guia do profissional de marketing para mitigar riscos de IA em 2023

Nos últimos meses, o ChatGPT conquistou o mundo digital, acumulando cerca de 57 milhões de usuários ativos em apenas um mês após o lançamento para uso público em dezembro de 2022 (CBS). É seguro dizer que as tecnologias de inteligência artificial estão aqui para ficar. Da análise de dados e atendimento ao cliente à tradução e detecção de fraudes, os líderes de negócios em todos os setores e funções estão intrigados com a perspectiva de implantar ferramentas de IA para obter os resultados promissores que foram anunciados na melhoria da eficiência do processo, tomada de decisão, gerenciamento de talentos e marketing por adotantes iniciais.

Embora existam muitos prós para a IA generativa, as preocupações com o viés e a precisão incorporadas à tecnologia são suficientemente evidenciadas – como o exemplo de uma IA mal treinada que criou esse tiro na cabeça do “Obama branco”. Por isso, os executivos de todos os níveis precisam se familiarizar com os usos da tecnologia e definir proteções para garantir que ela funcione de maneira adequada ao conforto e às necessidades de cada empresa. Isso permitirá que as empresas usem IA generativa para promover seus objetivos de negócios, protegendo a confiança da empresa com o público em um momento em que as opiniões ainda são confusas sobre a tecnologia de IA.

Navegando pelas complexidades da IA ​​no marketing

Embora haja uma infinidade de aplicações para a IA generativa, o marketing é talvez uma das áreas que fez as maiores incursões, embora ainda seja suscetível aos maiores riscos.

Por outro lado, a IA generativa pode ser extremamente útil para os profissionais de marketing que dependem fortemente da segmentação de públicos específicos para otimizar a eficácia da campanha. Os modelos generativos de IA podem gerar conteúdo personalizado e segmentar indivíduos com base em dados demográficos, interesses e comportamentos. No entanto, onde os profissionais de marketing precisam prestar atenção é que modelos tendenciosos podem perpetuar a segmentação discriminatória ou reforçar estereótipos, resultando na exclusão de certos grupos ou tratamento injusto. Garantir justiça e precisão na segmentação é crucial para proteger práticas de marketing eficazes e éticas.

Outra área em que a IA generativa pode ser útil para o marketing é no campo da experiência e engajamento do cliente. A Generative AI cria conteúdo personalizado, chatbots e assistentes virtuais para aprimorar as experiências do cliente e está fazendo isso melhor e mais rápido do que nunca. No entanto, se esses sistemas de IA produzirem agentes virtuais estereotipados racialmente ou respostas tendenciosas e imprecisas, isso pode afetar negativamente a satisfação e o engajamento do usuário. Os clientes podem se sentir incompreendidos, mal representados ou discriminados, resultando em menor volume de transações e menor fidelidade à marca. Fornecer interações geradas por IA precisas e imparciais é, portanto, crucial para promover experiências positivas do cliente.

Há também a questão emergente de conformidade regulatória e considerações legais, uma vez que a IA generativa pode se enquadrar nas leis existentes de publicidade e proteção ao consumidor. O ambiente legal em torno da tecnologia de IA ainda está tomando forma. As ferramentas que exibem tendências e imprecisões criam a probabilidade de exposição a penalidades legais e financeiras, bem como danos substanciais à reputação.

Os executivos de marketing fazem um esforço incansável para criar e manter imagens de marca positivas e conquistar a confiança do cliente, o que não é tarefa fácil e requer tempo e investimento consideráveis. Ao se aventurar no reino da IA ​​generativa, é crucial que eles compreendam as vantagens e as armadilhas dessa tecnologia e aprendam a manejá-la com responsabilidade. Estar totalmente ciente dos benefícios e riscos associados à IA generativa os capacitará a tomar decisões informadas e proteger a integridade de sua marca.

Quais são as soluções?

Então, o que está por vir para ajudar os profissionais de marketing e outros usuários de negócios a obter as vantagens e reduzir os riscos da IA ​​generativa? Os cientistas de dados envolvidos na IA generativa em todos os níveis estão trabalhando duro para melhorar os tipos de dados nos quais os classificadores e filtros integrados às ferramentas são treinados. Esse trabalho e os métodos a seguir oferecem soluções promissoras para aumentar o impacto e reduzir o risco da tecnologia de IA generativa.

1. Curadoria e diversidade do conjunto de dados: a curadoria de conjuntos de dados de treinamento mais diversos e representativos pode ajudar a reduzir os vieses. Esforços estão em andamento para incluir uma gama mais ampla de perspectivas e garantir dados equilibrados. Os pesquisadores estão desenvolvendo técnicas para identificar e mitigar vieses nos dados de treinamento.
2. Melhorias algorítmicas: os pesquisadores estão explorando algoritmos de ajuste fino, aprendizado de transferência e treinamento adversário para mitigar vieses e aumentar a precisão. Avanços algorítmicos contínuos e arquiteturas de modelo podem contribuir para sistemas de IA generativos mais precisos e justos.
3. Verificação pós-geração e verificação de fatos: técnicas estão sendo desenvolvidas para avaliar a precisão das saídas generativas de IA. Integrar fontes externas de conhecimento, alavancar o processamento de linguagem natural e colaborar com especialistas de domínio pode ajudar a verificar a exatidão factual do conteúdo gerado para identificar e corrigir imprecisões.
4. Interpretabilidade e explicabilidade: tornar os modelos de IA generativos mais interpretáveis ​​e explicáveis ​​pode ajudar a identificar e abordar vieses e imprecisões. Compreender o funcionamento interno desses modelos ajuda as partes interessadas a detectar e resolver problemas relacionados ao viés.
5. Diretrizes e regulamentos éticos: reconhecendo a necessidade de diretrizes e regulamentos éticos, governos, organizações e órgãos do setor estão trabalhando em estruturas e políticas para promover práticas responsáveis ​​de IA. Essas medidas incentivam a adoção de práticas éticas e responsabilizam os desenvolvedores por preconceitos e imprecisões.

À medida que a IA generativa continua a evoluir, os usuários de negócios – em particular os profissionais de marketing – precisam entender os recursos de sua tecnologia e ser diligentes em determinar se uma ferramenta em potencial foi treinada em um intervalo aceitável de conjuntos de dados. A supervisão contínua e a colaboração com especialistas de domínio em ética, diversidade e lingüística ajudarão a aumentar a conscientização sobre possíveis problemas que devem ser remediados logo na fase de adoção ou uso mais amplo.

Conclusão

Um dia, chegará um momento em que a tecnologia de IA generativa será tão difundida na vida cotidiana quanto os mecanismos de busca e os telefones celulares. Embora a tecnologia seja muito promissora e ainda não tenhamos aproveitado todo o seu potencial, ela ainda está engatinhando, com imperfeições e dificuldades crescentes que precisam ser corrigidas.

Ao selecionar diversos conjuntos de dados, refinar algoritmos, verificar resultados, promover a interpretabilidade e implementar práticas responsáveis, o potencial de viés e imprecisão na IA generativa pode ser minimizado. No entanto, é essencial reconhecer que esse desafio é complexo e contínuo, exigindo esforços contínuos de pesquisadores, desenvolvedores, formuladores de políticas e partes interessadas em várias disciplinas. Práticas transparentes e responsáveis ​​são vitais para garantir o desenvolvimento responsável e a implantação de sistemas generativos de IA que sejam justos, precisos e inclusivos.