Parece que últimamente todo el mundo habla de la IA. Ya sea ChatGPT escribiendo anuncios con la voz de Ryan Reynolds o Lensa creando retratos de tus amigos en las redes sociales, la IA generativa está acaparando mucha atención. Y mucha gente especula con que la IA simplificará muchas tareas, incluidas las de marketing.
Entonces, ¿merece la IA en marketing todo el revuelo que se ha generado? La respuesta a esa pregunta no es sencilla, pero vale la pena debatirla.
La inteligencia artificial tiene el potencial de cambiar las reglas del juego para las empresas, los especialistas en marketing digital y todos los demás. Pero se trata de un campo en desarrollo, y es necesario comprender tanto su potencial como sus limitaciones actuales.
Introducción a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
La mayoría de los modelos de inteligencia artificial (IA) con los que estamos familiarizados se basan en el aprendizaje automático. El aprendizaje automático utiliza datos y algoritmos, imitando la forma en que nosotros (los seres humanos) aprendemos.
Los científicos de datos alimentan los algoritmos de aprendizaje automático con enormes conjuntos de datos. A veces, este aprendizaje es «supervisado», lo que significa que los seres humanos seleccionan los datos y etiquetan las entradas y salidas. Otras veces, el aprendizaje de los algoritmos no es supervisado, lo que significa que la IA se deja a su aire, buscando patrones en datos sin etiquetar.
En cualquier caso, los algoritmos acabarán detectando patrones y tendencias en sus conjuntos de datos y predecirán o analizarán datos adicionales basándose en dichos patrones.
Una vez entrenados, estos sistemas tienen un poder extraordinario, y los ingenieros pueden utilizar el aprendizaje automático para muchas tareas: reconocer que se está acabando la leche en la nevera; responder a tus preguntas a través de un asistente inteligente (como Siri o Alexa); conducir un vehículo autónomo; identificar factores de riesgo difíciles de detectar en el historial médico de un paciente.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa lleva el aprendizaje automático a nuevos horizontes. Se trata de un tipo de inteligencia artificial capaz de crear contenido, ya sea texto, imágenes, código o vídeo, a partir de indicaciones o consultas. ChatGPT, DALL-E, JasperAI, CopyAI y Lensa son ejemplos de IA generativa.
Los modelos de IA generativa se entrenan utilizando conjuntos de datos masivos que contienen páginas web, imágenes y otros contenidos creativos existentes. Cuando los usuarios piden al algoritmo que cree algo, este se basa en esta base de conocimientos para orientarse.
Para la mayoría de los modelos de IA generativa, su conjunto de datos es (casi) todo Internet.
Las personas frente a las máquinas: un caso práctico
Modestia aparte: mi actual marido formaba parte de un equipo de investigación informática en la universidad que enseñaba a los robots a imitar la visión humana mediante inteligencia artificial. Su investigación ayudó a allanar el camino para algunas de las tecnologías basadas en IA que utilizamos hoy en día.
Pero aunque llevo décadas oyendo hablar del aprendizaje automático, las redes neuronales y otras cosas frikis, todavía tenía una idea difusa de cómo funcionan la IA y el aprendizaje automático. Así que le envié un mensaje al experto.
- Yo: «¿Cómo le explicarías el aprendizaje automático a alguien que no tiene muchos conocimientos técnicos?»
- El ingeniero: «Es un software que puede aprender una tarea mediante entrenamiento en lugar de codificación. El ejemplo más sencillo es el reconocimiento de imágenes. Se alimenta al software con muchas imágenes etiquetadas (como alimentos) y, a continuación, se le proporciona una imagen aleatoria para ver si aplica la etiqueta correcta basándose en los patrones para los que ha sido entrenado».
Me gustó su respuesta: era clara y ofrecía un ejemplo de la vida real. Pero me pregunté si un modelo de IA generativa podría hacerlo mejor. Para ver qué pasaba, le hice una pregunta similar a la herramienta Freestyle de CopyAI. Le di al chatbot un poco más de información que a mi marido, pero mantuve mi petición intencionadamente vaga.
- Yo:
- CopyAI: «El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que consiste en enseñar a los ordenadores a aprender a partir de datos. Se utiliza en muchas aplicaciones, pero las más comunes son el reconocimiento de voz y la clasificación de imágenes».
Los algoritmos de aprendizaje automático están diseñados para realizar predicciones basadas en conjuntos de datos existentes; por ejemplo, un programa que puede decirte cómo es una imagen con solo analizarla (y no necesariamente por saber nada sobre fotografía). Los algoritmos de aprendizaje automático pueden «entrenarse» con enormes cantidades de datos para ayudarles a predecir lo que sucederá en casos futuros. Por eso el aprendizaje automático se ha vuelto tan popular y útil: es capaz de analizar enormes cantidades de información y tomar decisiones basadas en lo que aprende de esos datos, que luego pueden aplicarse también en otros ámbitos.
CopyAI hizo un buen trabajo, pero el ingeniero supo ganarse al público con la imagen de un perro adorable y una referencia a Silicon Valley . Su respuesta fue humana, la del chatbot no.
Las limitaciones de la inteligencia artificial
La IA es imperfecta en muchos aspectos. Antes de adoptar la IA para marketing, es imprescindible que comprendas sus deficiencias.
La IA generativa no está centrada en el ser humano y es posible que no obtenga un buen posicionamiento en las búsquedas.
En 2022, Google anunció una serie de actualizaciones de contenido útil, que se han reunido en un nuevo sistema de contenido útil. El motor de búsqueda dejó varias cosas muy claras:
- Valora el contenido centrado en las personas que responde a las preguntas reales de la gente con información de alta calidad.
- No quiere ver contenido que sea «primero para la búsqueda» o escrito únicamente para satisfacer a los algoritmos.
- Publicar contenido spam sin editar generado por IA rara vez posicionará bien en búsquedas con palabras clave de alto valor.
Google no ha dicho que todo el contenido escrito por IA perjudique a tu sitio web. Pero el contenido debe ser útil y centrado en las personas.
Conclusión: Aunque se le pueden dar muchas instrucciones a la IA de marketing, esta solo imita las emociones y experiencias humanas. Además, se ha entrenado con los grandes volúmenes de contenido de búsqueda en Internet. A menos que complemente su IA de marketing con sus propios conocimientos, experiencia, historias y personalidad, es posible que no rinda al máximo.
Desinformación y tendencias discriminatorias
El hecho de que los modelos de IA generativa se alimenten esencialmente de Internet es una bendición y una maldición. Basan sus respuestas en contenidos existentes que pueden reflejar lo mejor y lo peor de la humanidad, y los bots aún no tienen la capacidad de identificar posibles discursos de odio o sesgos.
En 2017, los investigadores observaron que, con solo rastrear Internet, la IA desarrollaba un racismo y un sexismo implícitos. Por este motivo, muchas de las primeras herramientas de IA se ganaron una reputación dudosa. Por ejemplo, el software de reconocimiento de imágenes de Google etiquetó de forma infame una serie de imágenes de hombres negros como «gorilas».
Además, los chatbots también pueden perpetuar la desinformación.
Aquí hay un ejemplo más personal de desinformación y malos consejos. El año pasado, estaba probando un modelo de IA generativa. Le pedí que creara un blog sobre conducir ebrio durante las vacaciones. Me ofreció este consejo:
«Cuando salga con sus hijos, asegúrese de que vayan bien sujetos con el cinturón de seguridad en el asiento trasero. Si hay un adulto que ha bebido alcohol en el asiento delantero, es mejor que no lleve a su hijo (ni al de nadie) en brazos».
Aunque esto es cierto, espero que no haga falta decirlo. La misma plataforma también me sugirió que llenara el depósito de mi vehículo con combustible para calefacción si me preocupaba la posibilidad de tener que abandonarlo mientras conducía de vuelta a casa después de una fiesta.
A continuación, le hice al chatbot de la plataforma algunas preguntas frecuentes sobre la ley de responsabilidad civil objetiva de Michigan. Algunas de ellas eran bastante precisas. Pero también obtuve esta respuesta.
- Yo: «¿Durante cuánto tiempo puedo recibir prestaciones por accidente sin culpa en Michigan?»
- Chatbot: «En Michigan, las prestaciones sin culpa son prestaciones vitalicias. Esto significa que una persona puede recibir cobertura y compensación mientras tenga una póliza válida y su lesión o enfermedad cumpla los criterios».
Esta afirmación no es precisa desde el punto de vista legal. Aunque el chatbot se haya entrenado utilizando la impresionante biblioteca de contenidos redactados por abogados de Michigan Auto Law, el bot sigue sin poder expresar los matices de las complicadas (y cambiantes) normas de Michigan. Tampoco puede responder con precisión a preguntas frecuentes sobre el seguro de discapacidad a largo plazo y la discapacidad de la Seguridad Social.
Conclusión: Una vez más , comprueba todo lo que escribe la IA. No puede sustituir ni replicar tu experiencia en la materia.
Cuestiones relacionadas con la propiedad intelectual
Los desarrolladores y artistas ya han presentado demandas contra empresas de IA generativa, alegando que están utilizando indebidamente su propiedad intelectual para entrenar algoritmos. Y los escritores han descubierto que la IA plagia sus obras.
CNET, el sitio web tecnológico, está probando la IA generativa como medio para redactar borradores de artículos. Después de que alguien señalara los errores fácticos de una historia escrita por IA, la empresa realizó una auditoría completa de su contenido generado por IA. Esta auditoría descubrió plagios, incluyendo frases completas que «se parecían mucho al lenguaje original».
Conclusión: Debes proceder con precaución y utilizar herramientas antiplagio cuando utilices la IA para marketing.
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El marketing con IA es una herramienta, no una solución integral.
Probablemente llegará un día en el que la IA pueda conducir nuestros coches sin problemas y escribir textos de calidad para sitios web de forma sistemática. Todavía no hemos llegado a ese punto (y recalco el «todavía»). Por lo tanto, no se limite a copiar y pegar una consulta de ChatGPT en su blog. Debe revisar el texto, comprobar su exactitud y añadir su experiencia.
La IA de marketing es una herramienta más de tu caja de herramientas y puede ayudarte a reducir el tiempo que dedicas a las tareas rutinarias de marketing. A continuación te ofrecemos un breve resumen de cuándo debes (y cuándo no debes) utilizar la IA de marketing.
| Utiliza la IA de marketing cuando: | Confíe en los seres humanos cuando: |
| Redactar publicaciones en redes sociales | Elaboración de estrategias y campañas de marketing orientadas a objetivos. |
| Creación de textos publicitarios | Definición de la identidad o narrativa de una marca |
| Lluvia de ideas para eslóganes | Creación de contenido especializado y basado en la investigación. |
| Rellenar una sección de preguntas frecuentes | Explicar temas nuevos o en rápida evolución. |
| Esbozar la estructura de un blog | Contar las historias de tus clientes y crear pruebas sociales |
| Crear correos electrónicos automáticos, como los mensajes de agradecimiento que recibes después de completar un formulario. | Edición y verificación de datos |
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Referencias
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Gugiliemo, C. (25 de enero de 2023). CNET está probando un motor de IA. Esto es lo que hemos aprendido, con errores y todo. CNET. Obtenido de https://www.cnet.com/tech/cnet-is-testing-an-ai-engine-heres-what-weve-learned-mistakes-and-all/
Harrison, M. (14 de enero de 2023). Artículo viral escrito por IA descubierto como plagio. Futurism. Obtenido de https://futurism.com/ai-written-article-plagiarized
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Vincent, J. (12 de enero de 2018). Google «corrigió» su algoritmo racista eliminando a los gorilas de su tecnología de etiquetado de imágenes. The Verge. Obtenido de https://www.theverge.com/2018/1/12/16882408/google-racist-gorillas-photo-recognition-algorithm-ai
