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Desde que Internet abrió las puertas al conocimiento y al intercambio de información a nivel mundial, las herramientas computacionales como las basadas en Inteligencia Artificial (IA), intentan ayudar a gestionar, comprender y atender a las necesidades de contenido digital en lo que viene denominándose Cuarta Revolución Industrial. La comunicación comercial también se ha visto influenciada por esta cantidad de datos que se produce y la demanda constante por ofrecer contenido de valor a los usuarios.

Las herramientas de IA como el machine learning (ML) permiten tomar decisiones o hacer recomendaciones/predicciones en base a modelos previamente entrenados; o como las de deep learning (DL) que ayudan reconocer imágenes o voz a través de redes neuronales; o bien como el natural language processing (NLP) que puede usarse para comprender textos. En base a estas herramientas y a la cantidad de contenido que se demanda en Internet, algunas de las soluciones de IA que se están aplicando en la comunicación comercial son las siguientes:

  • Reconocimiento: por el cual se puede entrenar al algoritmo para reconocer imagen, voz o texto en función de un conjunto previo de datos. A nivel comercial, esto supone que la IA puede reconocer imágenes en cualquier tipo de formato, ya sea para identificar los objetos y/o personas que se encuentran en una imagen, lugares, logotipos, etc. Estos motores también pueden reconocer palabras de voz y texto de los diferentes soportes en los que se aplique dicho sistema.
  • Predicción: el entrenamiento de un conjunto de datos, además de reconocer, también permite hacer predicciones a futuro sobre la probabilidad de que acontezcan determinadas situaciones, identificar patrones o tendencias. Las aplicaciones prácticas en la comunicación comercial van desde el diseño de diferentes webs a partir de las áreas que tienen más probabilidad de ser visitadas; la elaboración de perfiles de usuarios en función de los patrones de visita; la producción de textos publicitarios en función de aquellos que más se visitan; la recomendación de contenidos en función de los perfiles; hasta la predicción del comportamiento de los clientes en una llamada a un call center o cuando interactúan con un bot, entre otros. A nivel publicitario, la Dirección General de Tráfico (DGT) lanzó una campaña en 2022 con motivo de los desplazamientos que se producen en Semana Santa en España donde se hacía una predicción de las 36 personas que morirían ese año, en base a los accidentes de tráfico de años anteriores.
  • Imagen y vídeo: las herramientas basadas en deep fake permiten crear nuevas imágenes estáticas o en movimiento a partir de un conjunto ya existente. A nivel comercial, se pueden encontrar motores como DALLE-2, Midjourney o Stable Diffusion, que permiten producir imágenes en función de los parámetros que se inserten en la herramienta. Inspirado por el cine, el sector de la publicidad en España está aplicado las técnicas de deep fake como en la campaña de las cervezas Cruzcampo donde se volvió a dar vida a la famosa cantante Lola Flores. Por su parte, el sector del diseño está utilizando estas técnicas para plantear la identidad visual de diferentes marcas y productos, pero también para optimizar la creación de los e-commerce que exigen mucho contenido visual.
  • Texto: el procesamiento natural del lenguaje se puede ver aplicado en los motores de producción de textos en diferentes idiomas o incluso en la traducción de textos. Aunque existen diferentes herramientas de elaboración de textos en varios idiomas, el más desarrollado es el GPT-3 en inglés de OpenAI, capaz de producir textos y códigos inéditos a partir de unos primeros términos y que incluso permite el entrenamiento para usos particulares, como puede ser la elaboración de textos para anuncios o contenido comercial.
  • Voz: al igual que reconocer el discurso oral de las personas, también se pueden crear nuevas voces o reproducir las de otras personas a partir del entrenamiento previo, del mismo modo que se hace con las imágenes y los textos. El resultado, como el de FakeYou, es cada vez es más preciso e incluso los algoritmos son capaces de reproducir sentimientos o estados de ánimo a través de la voz. En la comunicación comercial se aplica, por ejemplo, en los asistentes de voz, en la voz de los bots de asistentes virtuales, en imitar la voz de otras personas o en la creación de piezas musicales.

En la otra cara de la moneda se encuentran los retos de indudable naturaleza ética que afectan a la estrategia corporativa y a las personas ante la aplicación de las soluciones de IA como, por ejemplo:

  • Moderación vs. censura: las posibilidades que ofrece el reconocimiento de texto, voz e imagen permiten identificar el contenido para etiquetarlo y seguir entrenando a los algoritmos. En el caso de las redes sociales, como TikTok, Instagram o Facebook, este reconocimiento sirve para eliminar contenido automáticamente cuando la plataforma reconoce ciertas palabras o imágenes en función de sus normas editoriales. Aunque la moderación pueda tener su lado positivo para proteger a las personas más vulnerables ante contenidos comerciales o potencialmente perjudiciales a nivel físico o moral, tal y como se determina en la Directiva Europea 2018/1808 de servicios digitales y en la última actualización de la Ley General española de la Comunicación Audiovisual 13/2022, se puede caer en la censura de ciertos temas sobre los que los usuarios desean crear contenido o simplemente conversar. De ahí que las personas estén creando alternativas para sortear a los algoritmos que bloquean su contenido, creando, por ejemplo, un lenguaje alternativo para referirse a palabras relacionadas con el género, sexo, raza o muerte, entre otras.
  • Bots personas reales: la creación de perfiles falsos en Internet y redes sociales puede llevar a falsear los datos de seguimiento, conversación y alcance de las marcas porque, detrás de los seguidores, se encuentra un software y no personas, por lo que las medidas de eficacia de las acciones de comunicación deberían estar centradas en aspectos cualitativos como la calidad de las interacciones, más que en métricas numéricas que tanto gustan a los departamentos de marketing. Los bots también pueden estar diseñados para hacer ciertas acciones que pueden perjudicar a las marcas y a los propios consumidores, como la compra de artículos muy demandados cuya oferta es limitada como entradas de eventos, productos de tecnología o aquellos con alta estacional como son los juguetes en Navidad.
  • Recomendación vs. libertad de elección: la elaboración de perfiles ayuda a que las plataformas digitales puedan segmentar las campañas publicitarias. También ayuda a que se sugieran aquellos contenidos que, en principio, podrían resultar más afines a los usuarios, pero que a la vez, pueden provocar que, sin una elección activa, las personas estén expuestas a las mismas opiniones o contenidos, lo que puede derivar en una censura en sí misma o el caldo de cultivo para favorecer la credibilidad de contenidos falsos.

En el debate sobre la producción de nuevos contenidos de imagen, voz y texto que permiten las herramientas de IA entran otros factores como la autoría y propiedad de lo que se produce a partir, teóricamente, del input de una persona. De ahí que, bancos de imágenes tan conocidos como Getty Images, haya prohibido, por el momento, subir contenido audiovisual creado por motores de generación de imágenes a través de IA como DALLE-2, Midjourney o similares. Por otra parte, otro factor relevante de debate está relacionado con el mercado laboral, porque existe la probabilidad de que, una vez que las herramientas de IA estén más depuradas y sean más accesibles al gran público, ciertos puestos dentro de la industria del contenido que, por ejemplo, requieren la elaboración de imágenes, vídeos, voces, textos, doblajes o traducciones, tiendan a desaparecer o a reconvertirse.

Tengamos en cuenta que, en un futuro cada vez más marcado por la tecnología, los perfiles de humanidades y de ciencias sociales deberán entenderse con las personas expertas en matemáticas, ingeniería o programación para desarrollar contenidos y aplicaciones de manera ética y que mejoren la vida de las personas. Y es que, según vaya aumentando la capacidad computacional de los sistemas, asistiremos a una mayor oferta de posibilidades de la IA, incluidas las aplicadas a la comunicación comercial. Por eso, junto con la evolución de capacidades y de soluciones, deberemos reflexionar sobre las consecuencias que las herramientas basadas en IA puedan generar y, por ende, establecer mecanismos de autorregulación para garantizar, más allá de lo que exija la legislación vigente en cada momento, la protección de los derechos fundamentales de las personas y la seguridad que propicie el correcto funcionamiento de todos los actores que operan en Internet.

Bibliografía

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