Aunque la IA lleva presente en el sector publicitario desde hace más de una década (motores de búsqueda, redes sociales y plataformas de compra programática hacen uso de esta tecnología hace tiempo), lo cierto es que el auge que estos días está teniendo la IA generativa con la llegada de ChatGPT a nuestras vidas ha hecho que esta herramienta se haga “más tangible”, ya que, por primera vez, el consumidor medio puede hacer preguntas a un sistema basado en una IA, el cual emula con eficacia ciertas habilitades humanas como la capacidad de responder preguntas más o menos complejas con resúmenes en lugar de listas de resultados.

Como se viene destacando en cientos de artículos, las capacidades de la IA generativa para la producción de todo tipo de contenidos (imágenes, vídeos, textos y audios) de manera rápida y eficiente son enormes. Y es que basta con decirle a la máquina lo que queremos conseguir en lenguaje natural para obtener una respuesta bastante precisa, lo que nos permite probar nuevas ideas sin necesidad de invertir grandes cantidades de tiempo. Entre las múltiples herramientas que podemos encontrar en este ámbito se encuentran Midjourney, Stable Diffusion y DALL-E para la construcción de imágenes o VALL-E y Podcast.ai para la generación de audios.

Más allá del hype que pueda estar viviendo estos días la IA generativa, esta tecnología se está utilizando para muchos otros objetivos, por ejemplo, para la creación de agentes virtuales en el ámbito de la atención o soporte al cliente o en la generación de leads. Este es el caso de los chatbots, los cuales son útiles para interactuar con los usuarios y responder a sus preguntas sobre productos y servicios, así como para proporcionar recomendaciones y promociones personalizadas, entre otras funcionalidades.

En el campo de la publicidad programática, la inteligencia artificial nos está ayudando a la toma de decisiones. En este sentido, hace bastante tiempo que venimos usando la IA para la personalización de anuncios, ya sea a través de la publicidad contextual, la segmentación de usuarios o la generación de contenido específico para cada segmento de usuarios en tiempo real. Recientemente, la IA, y en concreto el aprendizaje automático o machine learning está resultando útil para optimizar las pujas en todo tipo de plataformas, por medio de algoritmos que infieren el valor de una impresión para una campaña en función de todo tipo de variables, entre las que se encuentran el momento, el contexto, la geografía y atributos de los usuarios, tales como sus características sociodemográficas o sus intereses. Todas estas opciones nos permiten optimizar la inversión de nuestros clientes en cada momento y, por tanto, que las campañas sean más rentables.

Otra de las aportaciones que nos proporciona la IA es la extracción de insights complejos a través de la analítica avanzada. En este sentido, la IA nos está sirviendo para automatizar modelos de marketing mix y atribución, para los que se requería invertir grandes cantidades de tiempo. Las nuevas herramientas de modelización econométrica basadas en el aprendizaje automático nos ofrecen la posibilidad de reducir el sesgo humano en el proceso de modelado, actualizar los modelos con mayor frecuencia, trabajar con mayor volumen y granularidad de datos y proporcionar recomendaciones de inversión. Todo ello con un alto grado de automatización.

Estos son solo unos ejemplos, pero existen más aplicaciones tales como el análisis de contenido generado por los consumidores en redes sociales o la medición de audiencias gracias al procesamiento de audio. Pero la evolución sigue y veremos muchas más opciones en los próximos meses.

Como podemos advertir, la IA está suponiendo una disrupción en nuestro sector y no podemos permanecer ajenos a esta revolución. Con frecuencia se usa como argumento contrario que las herramientas basadas en IA reemplazarán a los humanos, reduciendo así la fuerza laboral (por no hablar de otras predicciones apocalípticas más propias de la ciencia ficción). Esta tecnología emergente es poderosa, atractiva y, para algunos, aterradora, pero todo se reduce a datos y modelos construidos a partir de los mismos. Las capacidades de la IA son amplias, sus limitaciones aún son sustanciales y su verdadero potencial sigue siendo desconocido. La IA es una herramienta que no viene a reemplazar a los humanos, sino a complementarlos potenciando sus habilidades. No obstante, al igual que otras innovaciones tecnológicas en el pasado, sin duda, nos planteará retos sociales que tendremos que resolver. Por ahora, la IA no toma decisiones comerciales, por lo que depende de las empresas y de aquellos que toman las decisiones elegir cómo se utiliza y aplica esta tecnología y cómo la puedan aprovechar sus empleados.