Amigos, en este artículo seguiremos desgranando las tendencias de este 2024. Y, en esta ocasión, nos centraremos en la Inteligencia Artificial. Sabemos que es un tema amplísimo y no queremos perdernos en detalles e información que no nos sume. Por eso nos limitaremos a estudiarlo desde el punto de vista de la publicidad, con el apoyo de la opinión de los expertos.

En este universo de la inteligencia artificial es fundamental tener en cuenta un par de conceptos más: el machine learning y el deep learning. Porque, ¿qué implicación tienen estos conceptos?, ¿en qué se diferencia del Machine learning y el Deep learning?, ¿Son lo mismo? Y no, no lo son. Por un lardo, el machine learning es el aprendizaje automático de máquinas, se refiere al estudio de los sistemas computacionales que aprenden y se adaptan automáticamente de acuerdo con la experiencia, sin ser explícitamente programados para ello. Mientras que el deep learning es una técnica de aprendizaje de máquinas que despliega algoritmos y unidades computacionales – o neuronas – dentro de redes neuronales artificiales que imitan el cerebro humano.

Por tanto, la IA (ciencia computacional y datos para hacer posible la solución de problemas a través de las máquinas) es el primer escalón de la inteligencia y el aprendizaje de máquinas. Por lo que si bien, en 2023, su uso en la aplicación de chatbot –chatGPT– de Open AI, despertó el “hype” por ser llevada al uso del público en general, podríamos esperar que aplicaciones de Machine y Deep learning, sean los siguientes pasos a mediano y largo plazo.

Open AI

Open AI continúa realizando investigaciones con la intención de promover y desarrollar IA amigable. En marzo de 2023 lanzó su última versión del modelo de lenguaje grande (LLM) llamado GPT-4 que acepta inputs de imagen y texto, produciendo outputs de texto. Utiliza tanto datos públicos, como datos con licencia de proveedores de terceros. Aunque su capacidad es aún menor a la de un humano en muchos escenarios, exhibe comportamientos a nivel humano en mediciones académicas y de trabajo.

Google y Meta también han mencionado en sus últimos comunicados financieros su intención de seguir invirtiendo y lanzando herramientas de IA para 2024.

Controversias de la IA

Artificial General Intelligence (AGI): es la AI con flexibilidad de pensamiento similar al humano y es el objetivo de empresas como Open IA y DeepMind, crear una súper inteligencia superior a la humana.

X-Risk: es el riesgo que presenta la IA que no se alinea con los valores y las prioridades humanas al no estar regulada, aun cuando programas de “súper alineación” están en etapa de planeación. Cabe mencionar que algunos piensan que el “temor” a la IA puede ser infundado, dado que muchas tecnologías terminan por ser adoptadas, convirtiéndose en mainstream.

La era de la desinformación

la IA responde a la información que obtiene, por lo que ésta puede tener un sesgo dependiendo de aquellos que la alimentan y no reflejar necesariamente la realidad. Aquí cabe mencionar las “alucinaciones”, que son respuestas de la IA, las cuales toma como ciertas y con gran seguridad, a partir de patrones identificados en la información. Recordemos que, de momento, está diseñada para predecir respuestas y no necesariamente para buscar o distinguir información real.

Black box

El aprendizaje sin supervisión es realizado por las máquinas sin la guía humana, llegando al Deep Learning. Los diseñadores pueden entender los datos de entrenamiento, pero no las asociaciones y predicciones que se realizan “dentro de la caja”, por lo que ahora existe un foco en la “explicación o interpretación” de la IA. Especialmente cuando toma decisiones que afectan la vida humana, como en la medicina.

AI Ghosts: estos “fantasmas” son el tema que ha resurgido a partir de la huelga de escritores en Estados Unidos. Y mientras Tom Hanks ansía aparecer en películas después de su muerte, no todos opinan igual, y desata una controversia de derechos de autor y de los derechos digitales de la información personal.

Falsedades profundas: son una forma de utilizar Deep Learning para crear imágenes falsas de eventos reales.

Yolo: además de You only live once, es YOU ONLY LOOK ONCE. Un algoritmo de detección de imágenes creado por Joseph Redmon y ampliamente utilizado por la IA por su velocidad de respuesta.

CHATBOTS VS Agentes Conversacionales: los chatbots son programas que simulan conversaciones humanas. Los agentes conversacionales son chatbots avanzados que pueden completar tareas y aprender de interacciones pasadas, dentro de estos entran los asistentes virtuales, los chatbots de IA Generativos y los asistentes de IA Generativo.

Colapso del modelo: los modelos de IA se alimentan de los datos de entrenamiento, la IA genera contenidos a partir de estos, y estos contenidos a su vez, regresan como data de entrenamiento y así sucesivamente. Pero si hay errores en los datos, y esto se magnifican, algunos rastros de los datos originales de entrenamiento empiezan a desaparecer. A través del tiempo, los modelos “olvidan”, por lo que este es otro de los retos de los diseñadores de IA en el largo plazo.

Legislación: la velocidad del desarrollo tecnológico limita la capacidad de salvaguardar la seguridad del mismo. En junio de 2023, el Parlamento Europeo, dado el avance de chatGPT, adoptó una nueva Acta de IA para regular el uso de la tecnología, originada en 2021. La cual es la primera ley detallada sobre el uso de IA.

Lo cierto es que hay muchas personas que, después de haber leído todas estas posibles controversias que puedan surgir en torno a la IA, experimenten cierta tecnofobia y les paralice el miedo. Desde Content Company y siguiendo los consejos de los expertos, les recomendamos que guarden ese temor y comiencen a usarla y experimentar con ella. Como dice Irmgard Alcalá, de Adsmovil: “es como usar Excel, al principio da miedo, pero una vez que empiezas a usarlo, ves cómo te facilita la vida”.

La IA y la publicidad en México

En la actualidad, el uso de la IA dentro de la publicidad en México tiene diferentes niveles de desarrollo. Hay de todo. Mientras que hay empresas que ya pueden estar utilizando IA en su creatividad y estrategia de medios, la mayoría sigue sin emplearla en sus actividades diarias. Los usos más comunes, por ahora, son los asistentes personales (Alexa, Siri), la búsqueda de información, la revisión de textos (copy, correos…), búsqueda y creación de imágenes, y realización de algunas tareas repetitivas; que además requieren la supervisión y revisión humana, pues los resultados de los chatbots aún no son 100% confiables para el usuario.

Porque, seamos honestos, utilizar la IA va más allá de hacer preguntas a un chatbot. Para realmente implementar la IA en los procesos de publicidad, es necesario tener conocimientos de comandos de programación de IA que generarán outputs más complejos que permitirán eficientar tareas y automatizar la creatividad.

Previsiones futuras para la IA

La clara tendencia de la IA en la publicidad es la posibilidad de generar hipersegmentación. Elaborar contenidos y estrategias personalizadas que garanticen no sólo llegar al target, sino convertir los esfuerzos publicitarios en beneficios económicos, por facilitar la experiencia del usuario y facilitar la vida diaria de los consumidores.

La industria ha tenido que familiarizarse con los continuos avances tecnológicos y, actualmente, también con entender y manejar la IA. La IA marcará la capacitación y la demanda de talento por parte de las empresas. De igual manera, las instituciones educativas deberán incluir en su currículo temas y carreras de IA, no sólo para sus áreas de tecnología, sino también para áreas como las ciencias sociales o las artes.

Por otra parte, cada app, formato, plataforma, medio, producto o servicio deberá buscar satisfacer diferentes necesidades personalizadas en un sólo lugar. En estas macroaplicaciones la IA mejora los productos en función de las actuaciones de los usuarios, para personalizar sus experiencias individuales, transformando todos los modelos de venta, aprendiendo de la información obtenida, retroalimentando sus sistemas y adaptándose a las necesidades de cada usuario. Y, sin duda, las mejoras en personalización, aplicaciones, educación, y muchas otras áreas, vendrán del entendimiento de la IA y del correcto aprovechamiento de los datos.

Además, se buscará mejorar GPT 4, incrementando la confianza en la herramienta y reducir costos. Es más, el conocimiento de IA podría significar una ventaja incluso para las Pymes, cuyos presupuestos limitados pueden exponenciar su aprovechamiento al automatizar su publicidad.

De acuerdo con un estudio de las Naciones Unidas en Desarrollo Sustentable, el uso de la IA tendrá efecto positivo en 134 aspectos de los 17 objetivos de desarrollo, pero también inhibirá 59 aspectos. Dentro de los aspectos económicos, el que influirá de manera más positiva será “Trabajo decente y crecimiento económico” y que afectará, principalmente, la reducción de la desigualdad. Para una marca, su estrategia de sustentabilidad incide en su reputación, es importante mantenerse positivo en su comunicación y cuidar la ética de sus acciones.

Regulación de la IA

A partir de regulaciones, tales como la Guía de Publicidad para Influencers, la industria publicitaria ha anotado un punto al tomar la iniciativa de generar lineamientos en torno a sus temas de expertise. Y, sin duda, la IA se presenta como una gran oportunidad para ejercer este expertise y liderazgo, para promover el uso ético de esta tecnología.

La prioridad del Parlamento es garantizar que los sistemas de IA utilizados en la Unión Europea sean seguros, transparentes, trazables, no discriminatorios y respetuosos con el medio ambiente. Los sistemas de IA deben ser supervisados por personas, en lugar de por la automatización, para evitar resultados perjudiciales. La nueva normativa establece obligaciones para proveedores y usuarios en función del nivel de riesgo de la IA. Aunque muchos sistemas de IA plantean un riesgo mínimo, es necesario evaluarlos todos.

Porque, amigos, una de las principales preocupaciones del uso de la IA es que parece no tener limitaciones de uso y, por lo tanto, existe una urgencia de regularla. No obstante, es claro que la regulación debe venir de aquello que se puede regular. Su creador. Nosotros, los humanos. Y no sólo a través de reglamentos que deberán ser aplicados legalmente, sino también mediante principios éticos que puedan servir de guía a distintas industrias y personas; principios como la búsqueda del bienestar, el progreso, el respeto a la privacidad, los derechos humanos, la libre competencia, etc.

¿Y ustedes son temerosos ante la llegada de la IA o, por el contrario, saben de las ventajas que implica y están deseando aprovecharlas para expandir sus negocios?