El panorama presente de la publicidad (o de cualquier otra disciplina que uno elija) cambia constantemente, se desenvuelve de manera confusa, carece de direcciones claras y es bastante inexplicable por incomprensible: necesitamos imperiosamente menos algoritmos y más seres humanos reales que nos ayuden a decidir a qué vale la pena prestarle atención y a qué no. ¿Por qué?
Evolución humana
El final del siglo 20 sepultó con él a los “formadores de opinión”, individuos y entidades que, por credibilidad, conocimiento y capacidad para llegar a grandes audiencias en medios masivos, desempeñaban un papel crucial en la “configuración” de las creencias y las actitudes de los públicos.
Las irrupciones de Internet –primero– y de los medios sociales –sus vástagos– destituyeron a periodistas, líderes políticos, académicos, científicos y figuras mediáticas tradicionales en favor de actores noveles por completo atípicos.
Emergieron personalidades influyentes, creadores de contenido o hasta ese “avatar” –muchas veces anónimo si no falso– con millones de seguidores y poca o ninguna trayectoria de respaldo, que se volvieron insólitos profetas de la vida digitalizada.
Misterios que van del sentido de la existencia hasta las propiedades del dióxido de cloro, cómo reparar una hidrolavadora, construir un misil casero, o curar el cáncer, encontraron verdaderos evangelistas de lo que sea dispuestos a predicar consejos y soluciones.
Alcanza entonces ahora con usar un motor de búsqueda o –mejor– entrar en YouTube para encontrar profesores eméritos, catecúmenos fervientes y lenguaraces de las respuestas a todo sin esfuerzo ni costo.
Los jóvenes de ayer
Los influencers ya existían antes de internet desde el inicio mismo de la publicidad en el siglo 18; más aun, fueon un invento ingenioso incubado por la publicidad a lo largo de su historia.
En la Gran Depresión previa a la Segunda Guerra Mundial –y en adelante– eran los personajes ficticios y las celebridades reales elegidos por la publicidad quienes respaldaban marcas y convencían a las audiencias de que las compraran y usaran.
Figuras públicas, como actores de cine, deportistas, músicos, políticos, médicos, cocineros, científicos, aparecían en anuncios impresos, comerciales de radio, cine, video y televisión, como portavoces autorizados, promotores de productos y servicios.
La publicidad testimonial también empleó a personas comunes y corrientes –de verdad o actuadas– que se presentaban como consumidores satisfechos para ganar atención, interés y confianza en la oferta de las empresas.
Ese tema estaba –parece– más o menos resuelto.
Nuevos medios
La bien o mal llamada digitalidad se volvió Internet de las Cosas (IoT), al costado de la Autopista de la Información floreció la creación, difusión y consumo intensivo de contenidos generados por millones de pequeños, medianos y grandes “productores”, diseminados alrededor del Planeta, y el mundo cambió.
La publicidad y el marketing, más tarde que temprano acusaron recibo, vieron inesperadas oportunidades, y comenzaron a readaptarse desde los cimientos mismos.
De pronto podían –como en el sueño del pibe– alcanzar, analizar y penetrar el pensamiento de cada individuo, particularmente de la mano de Google, el principal jugador todo terreno del ambiente.
Pero en los hechos, ¿podían?
La cosa no era tan simple.
La disponibilidad de datos privados de cualquier persona física o jurídica se hizo repentinamente accesible, por no decir filtrable.
Sin embargo, conseguir, procesar e interpretar los antecedentes de millones, miles o hasta cientos de consumidores para comprender sus necesidades y mejorar las estrategias, eso era algo muy distinto que demandaba recursos formidables.
La información estaba ahí y se diluía en océanos caóticos de datos amorfos en apariencia ininteligibles.
¿Y ahora, quién podrá ayudarnos?
Parece ocioso regresar a Google, pero dado que el gigante tecnológico genera el grueso de sus ingresos a través de la publicidad que canaliza con eficacia en Google Ads y YouTube Ads, ¿por qué no subirse a los hombres del gigante?
Los algoritmos informáticos son secuencias definidas y ordenadas de instrucciones que resuelven problemas específicos a partir del procesamiento digital, como por ejemplo, recopilar información para calcular el nivel socioeconómico de una persona.
Las sugerencias algorítmicas basadas en el análisis de datos adquiridos de los usuarios permiten una personalización sin precedentes que aumenta de modo exponencial la efectividad de las campañas publicitarias.
Plataformas poderosas como Amazon, Apple Music, eBay, Facebook, Instagram, LinkedIn, Netflix, Spotify, X, YouTube, utilizan algoritmos de recomendación para comprender preferencias, patrones de compra, etc. y sugerir contenidos relevantes a sus usuarios.
Estos algoritmos utilizan técnicas como el filtrado basado en el contenido, el análisis colaborativo y el aprendizaje automático para interpretar las acciones individuales y descubrir la evolución de los gustos y las tendencias predominantes.
Mientras más personalizan y mejoran las experiencias de los usuarios, mayor es la información que recopilan con la finalidad de perfeccionar su modelo de negocios.
Capacidades limitadas
Si bien son herramientas útiles y poderosas, los algoritmos informáticos no están exentos de defectos al tratar de comprender a los usuarios: antes bien, son bastante rudimentarios.
A menudo simplifican la enorme complejidad y diversidas individual humana, tienen dificultades para adaptarse a la evolución de hábitos y conductas, y llevan a experiencias poco satisfactorias y conclusiones sesgadas.
Tienen problemas para comprender el contexto de las situaciones, las sutilezas del lenguaje natural, las emociones subyacentes, el sentido de los actos, la volatilidad de las preferencias, y fallan sin remedio.
Como sucede con las encuestas y los estudios de mercado, tienen que vérselas con consumidores recelosos que rara vez expresan lo que de verdad piensan y sienten e incluso practican actos fraudulentos o maliciosos.
Peor todavía, están expuestos a manipulaciones externas, ataques informáticos, distorsión intencionada de la información, bloqueos de seguridad, robo de datos, y una miríada de impedimentos que entorpecen o anulan la identificación de preferencias de los consumidores.
Capítulo aparte son los perfiles anómalos que desbordan La Nube: usuarios inexistentes, simulados, sustituidos, falsos, artificiales, tergiversados, impostores, trolls, bots y un sinfín de identidades engañosas que desbordan a la desregulación del espacio virtual.
¿Eso es todo?
¿Hasta aquí llegamos?
Inteligencia Artificial primitiva
El desarrollo y la aplicación de las nuevas técnicas de Inteligencia Artificial (IA) puede, entre otras cuestiones virtuosas, mejorar las capacidades de los algoritmos y ayudarlos a salir de tantos trances amargos.
Más allá de preocupaciones éticas y de privacidad que dan para otro artículo, la IA puede proporcionar una comprensión más profunda y precisa para lograr mayor relevancia, eficiencia y personalización en las interacciones.
¿Estamos salvados, entonces?
Todavía falta.
Les guste o no a los entusiastas, con sus maravillas y prodigios la IA está hoy en una etapa que no difiere en mucho del estado de la inteligencia humana en la Edad de Piedra.
Por fortuna, mientras nuestra evolución prehistórica fue un proceso extremadamente lento que se extendió hasta unos 12 mil años atrás (tiempo que abarca el 99% de la existencia de la especie), la de la IA avanza en términos de meses o días.
Aún así, existe un problema radical: la naturaleza de la inteligencia, natural o artificial, es el error, la incertidumbre, la ambigüedad.
La inteligencia es una improbabilidad enorme en el Universo, mucho más que la ya extremadamente esquiva probabilidad de vida.
Contra la idea predominante, aumentar la capacidad de cómputo no lleva necesariamente a que las máquinas sean más inteligentes, y aquel viejo adagio de Mies Van der Rohe “menos es más” parece seguir vigente.
Para los habituales resúmenes de IA (AI Overview) lanzados a mediados de mayo de 2024, Google utiliza –igual que ChatGPT de OpenAi o Copilot, de Microsoft— un Modelo de Lenguaje de Aprendizaje Profundo [de escala muy grande] (LLM, de Large Language Model) para generar respuestas a las consultas de búsqueda.
A sólo una semana de su debut, AI Overview debió sobreponerse a papelones como asegurar que es saludable comerse una piedra pequeña al día o poner pegamento en la pizza para que el queso no se caiga si tiene mucha salsa de tomate.
Lidiar con un LLM demanda entender que la tecnología no tiene una comprensión real del Universo (nadie la tiene, no hay una verdad absoluta), aparte de que Internet desborda de información poco o nada fiable.
Gemini, el LLM detrás de AI Overview, debe responder constantemente y de manera convincente a un gran volumen de consultas inespecíficas carentes de sentido, sea por impericia o por malicia de quien pregunta.
Además, los LLM aprenden, dependen y se realimentan de contenido generado por el diálogo con los usuarios de un mundo que se divierte haciendo trampas, bromas y engaños a veces difíciles de detectar.
¿Cómo sabe Gemini con si una conversación cualquiera tiene un tono serio, informal, humorístico, sarcástico, picaresco o fraudulento?
Por ahora, la AI no tiene una respuesta.
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