Si la IA deteriora las redes sociales, ¿cómo deben actuar las marcas?
Anticipando un escenario en el que el uso de la IA generativa pueda dañar la ya maltrecha credibilidad de los medios sociales.
Las redes sociales ya no son lo que eran. ¿O nunca lo fueron? En los últimos meses hemos visto la capacidad de Elon Musk para espantar usuarios y alejar definitivamente a las marcas de X / Twitter. Pero seguimos usando las redes: nuevas plataformas llegan y el ecosistema evoluciona. 2023 será recordado como el pistoletazo en el uso de la IA generativa para bien… y para mal. A partir de enero, Facebook exigirá que se declare el uso de IA si un anuncio político ha sido alterado para mostrar deepfakes, eventos falsos o grabaciones ficticias de eventos reales.
La desinformación y el sentimiento negativo acompañan a las redes desde hace un lustro (todo empezó con el escándalo de Facebook y Cambridge Analytica) pero el uso de las plataformas sociales no deja de crecer. A la vista de ello, esta predicción de Gartner se me antoja exagerada:
En 2025, la percepción de un deterioro de la calidad de las redes sociales empujará al 50% de los consumidores a limitar significativamente el uso de las principales plataformas. La preocupación de los consumidores por que la IA generativa difunda información errónea en las plataformas sociales es elevada. Más del 70% de los consumidores esperan que la IA afecte negativamente a los canales sociales. Muchos canales sociales ya han empezado a incorporar la IA, lo que tiene el potencial de acelerar la percepción de una disminución de la calidad. Como resultado, los consumidores están limitando activamente su uso de las principales plataformas.
Gartner, Diciembre 2023
Hace unos años, Lush abandonó las redes, en protesta por cómo Meta ocultó que el uso de sus plataformas podía causar daño en adolescentes. Lush, una marca británica de jabones, creyó que podía iniciar un movimiento para que otras empresas también abandonasen las redes, pero se quedó sola en su rabieta.
La fragmentación de canales y la facilidad para crear contenidos que la digitalización ha desencadenado nos ha traído ventajas, e inconvenientes. La “telebasura” se inventó antes que Internet, y ahora podemos escaparnos más fácilmente de ella, pero los niveles de porquería se han sofisticado hasta niveles inimaginables. Y la IA generativa lo acelera todo. Pero renunciar a estar no es la solución. De hecho, muchos creemos que las redes sociales son buenas para la sociedad, porque conectan a las personas y descentralizan la distribución de contenido como hizo la imprenta en su día.
Lo primero, aprender a usar la IA para optimizar nuestro contenido. Y después, entender los retos que conlleva el uso generalizado de estas herramientas y cómo las marcas se enfrentará a esos retos.
Introduciendo la IA generativa en la creación de contenido.
La adopción de la IA generativa para la creación de contenido sigue creciendo. Y no va a parar. El 100% de las agencias digitales lo usa ya, porque les va en ello la productividad y la satisfacción de cliente. Pero el uso se extenderá a todos los recovecos de la cadena de producción de contenido. Freelancers, productoras, agencias in-house, departamentos de marketing o comunicación. En nuestra Mesa Diez, hablamos a menudo sobre el impacto de la IA en la estrategia de redes sociales para las grandes marcas. Marina Hernández, responsable del área de social en Good Rebels ha creado una ilustración que recrea la variedad de herramientas que pueden utilizarse en diferentes momentos del flujo de trabajo.
Los usos son múltiples. Uno de los que solemos presentar es el análisis de nuestro contenido frente a los planes editoriales fijados, descargando por ejemplo el histórico de LinkedIn y pasándolo por ChatGPT Code Interpreter para agrupar temáticas y revisar niveles de engagement de cada temática. O como escribí hace unos meses, ayudar a los copys creativos a encontrar inspiración para desarrollar ideas para campañas publicitarias:
¿Puede la IA suplir la intervención humana en la ideación publicitaria?
Más personalización y más estrategia.
Como sugiere la paradoja de Jevons, el abaratamiento de los recursos creativos podría desencadenar un boom de la demanda de creatividad. Por ejemplo, personalizando contenidos en redes con creatividades más adaptadas a los segmentos poblacionales a los que nos dirigimos. No se trata de bombardear con más contenido. Se trata de adaptar mejor la creatividad a las preferencias de nuestros seguidores.
Además, el tiempo liberado en la producción debería destinarse a la estrategia, porque el tsunami de contenido hará que sea cada vez más difícil destacar. Se puede destinar más recursos al análisis de tendencias, o a la investigación, desarrollando tests previos al lanzamiento de una campaña en redes (algo habitual en presupuestos de TV). También es más fácil desarrollar simulaciones y storyboards detallados, que ayuden a vender internamente ideas arriesgadas que podrían sufrir una muerte por comité si no comprometemos suficiente esfuerzo en la venta interna.
Humanización y contenido libre de IA.
Es de esperar también que la etiqueta “AI-free” se convierta en un reclamo en 2024. Muchos trabajadores de cuello blanco (y de cuello azul) tienen miedo de que la IA les quite el puesto de trabajo. Y aunque la historia muestre lo contrario y el Banco Central Europeo prediga que no sucederá por ahora, lo cierto es que es aún pronto y muchas personas seguirán mirando con recelo todo lo lleve IA en la etiqueta. En este contexto, se generará una tendencia a demostrar y compartir “contenido generado por humanos”. Apoyo a los artistas, a los artesanos, a los creadores. Aun cuando esos creadores usen la IA para ser más productivos y obtener mejores resultados.
Veremos más contenido creado por humanos para humanos. Y como hablamos de redes sociales, en las que las personas quieren conectar más con personas que con marcas, seguirá creciendo el uso de influencers. Y también seguirán multiplicándose los programas de Employee Advocacy. Influencers o embajadores de marca a su vez, usarán la IA para generar contenido más eficientemente. No será AI-free, pero sí human-made.
Asegurar la autenticidad del contenido.
Según crecen los fraudes y deepfakes, el presupuesto de marketing destinado a combatir este contenido fraudulento no dejará de crecer. La imagen del Papa vistiendo un abrigo de Versace se hizo viral y explica mejor que mil palabras, los retos a los que las marcas se enfrentan en la era de la pos-verdad. En 2024, las marcas prestarán más atención en asegurar la autenticidad del contenido.
Ya hemos hablado antes de la Iniciativa de Autenticidad de Contenido (CAI) creada para fomentar la confianza y transparencia online. La CAI, impulsada por Adobe, desarrolla estándares técnicos para crear metadatos de procedencia de la imagen, que proporcionan detalles sobre la creación y edición de contenido digital, asegurados con códigos hash y firmas digitales certificadas. Hace poco, se formaron alianzas con Leica y Nikon para integrar esta tecnología en sus cámaras y permitir a los fotógrafos adjuntar información criptográfica a sus imágenes en el punto de captura. La Leika M11-P es la primera cámara que incorpora esta tecnología. Y la Orden ejecutiva de IA de Biden, ha hecho especial hincapié en el desarrollo de tecnologías de watermarking y etiquetado de contenido audiovisual.
Pero ¿se llegará a usar esta tecnología? Más allá de la adopción de estándares o la posibilidad real de trazar la procedencia de un contenido digital, las marcas tendrán que imaginarse maneras de adelantarse. La ausencia de marcos de trabajo y mejores prácticas exige la incorporación de mecanismos de transparencia y construcción de confianza, y obliga a las marcas a exigir políticas claras a proveedores y agencias.
Menos es más.
La autenticidad del contenido no es el único reto al que se enfrentan las marcas. Las posibles acusaciones por infracción de copyright en los contenidos generados por IA, todavía están aún encima de la mesa. Microsoft, Adobe, OpenAI, Google,… han anunciado que se harán cargo del coste de un posible juicio, caso de producirse. Pero el daño reputacional seguiría ahí.
Lo más importante es entender que la productividad que aporta la IA ayudará a generar mejor contenido y más personalizado. La tentación a crear contenido infinito es grande. Pero los algoritmos seguirán afinándose para premiar el contenido más relevante. Y los usuarios lo agradecerán. Mejor calidad que cantidad.
El próximo domingo, vuelvo a tu buzón.
Fernando.
El tercer episodio de Rebel Intel: The podcast, ya está online. Hablamos sobre IA y eCommerce. Cada jueves en Spotify, en YouTube y en Business+. Una colaboración entre Business+ y Good Rebels para dotar a este newsletter de versión sonora.
Enlaces de interés para el profesional MCX.
Lecturas seleccionadas en la semana en que Gemini de Google eclipsó al resto de la actualidad IA. El artículo de McKinsey me lo sopló Tristán Elosegui (¡no dejéis de enviarme enlaces!). Otros los cacé del chat interno de Good Rebels, que echa humo. Muchas me las puso en bandeja Carlos Corredor, mi colaborador directo en esta newsletter. Contento de que esta sección sea un esfuerzo colaborativo:
Google anuncia Gemini en tres versiones, pero la más potente no llega hasta el próximo año. Gemini Ultra bate en casi todos los benchmarks a GPT-4, lo cual espero que sea bueno para los usuarios. Un vídeo sobre cómo Gemini “ve” y entiende impactó a muchos (me incluyo), pero luego vimos el making of. No es comprensión de vídeo en tiempo real, pero aún así impresiona. Las acciones subieron un 5% y no han bajado aún. Mucho halago en la prensa mundial después de haber criticado la lentitud de respuesta de Google (que aún va por detrás). Pero esto iba a pasar y la capilaridad de un gigante como Google con un modelo como este (ya lo está usando Bard, que arrancó con LaMDA, luego PaLM y ahora Gemini) dará un fuerte empujón a la adopción de este tipo de servicios IA. GOOGLE, VIDEO, MAKINGOF, ACCIONES
El viernes se ha cerrado un acuerdo in extremis entre el Consejo y el Parlamento europeo, y parece que habrá ley europea de IA. Por lo que he leído de las notas de prensa y he visto comentado, es una ley menos fiera de lo previsto, con exposiciones metafísicas o ingenuas difíciles de aplicar (¿prohibir el uso de la IA para la manipulación?) y los modelos fundacionales open source sin necesidad de licenciamiento. PARLAMENTO, CONSEJO
Casos de uso de la IA generativa para marketing de consumo. Algunos hay que tomarlos con pizca de sal, porque se trata de McKinsey y se refieren a casos (como Michaels con Persado) que datan del 2019, año en que la IA generativa como se entiende hoy no había salido de los laboratorios. Pero son igualmente inspiradores para entender el potencial que tiene la IA (clásica o moderna) en el marketing. TL;DR: análisis de información y personalización de contenido. MCKINSEY
Las 5 predicciones de marketing de Gartner que han inspirado varios puntos de mis reflexiones arriba. GARTNER
Meta ha mejorado su modelo Seamless4T para conseguir traducciones speech-to-speech en tiempo real en más de 100 idiomas. Dos segundos de demora, lo mismo que un traductor simultáneo humano. Y además, la traducción captura y reproduce el tono y las emociones expresadas en la voz original. No os perdáis el vídeo demo en el minuto 1’ 13”. META
Nueva encuesta sobre el uso de la IA generativa en la empresa entre lectores de O’Reilly. Intuyo que el sesgo es grande. 67% afirma que sus empresas utilizan IA generativa. Programación de IA (66%) y el análisis de datos (59%) son las habilidades más necesarias. La dificultad para encontrar casos de uso adecuados es el mayor obstáculo para la adopción. El 16% de los encuestados que trabajan con IA utilizan modelos de código abierto. El 54% de los usuarios de IA esperan que su mayor beneficio sea una mayor productividad. Sólo el 4% apunta a un menor número de empleados. O’REILLY
“On-device AI” es la capacidad para ejecutar algoritmos de IA en el móvil (como el reconocimiento facial, pero ahora con modelos de lenguaje y de creación audiovisual). Según Morgan Stanley, esta será una de las razones para un repunte en la venta de smartphones. Una arriesgada predicción frente a una tendencia de contracción en las ventas. ¿Puede la IA revertir la caída de ventas? BUSINESS2COMMUNITY
Se habla de Pika como una de las startups que sonarán mucho en 2024. Un potencial competidor de RunwayML para generar vídeos a partir de prompts de texto, con una interfaz muy sencilla (no dirigida a profesionales) y en diferentes estilos (3D, anime, cinematográfico). AI SUPREMACY
Mastercard ha presentado Shopping Muse, un asistente de compra que usa diferentes tecnologías de IA para recomendar productos de manera personalizada. Dynamic Yield es la empresa que fue adquirida en 2022 y que está detrás del asistente. Un producto digital orientado a tiendas online, que facilita la búsqueda en grandes catálogos. A través de una conversación, el asistente propone modelos y si el cliente se queda sin palabras, puede subir una imagen del estilo o tipo de ropa que quiere y el sistema buscará en el catálogo para recomendar algo parecido. TECHCRUNCH
El boom de la IA generativa en un gráfico que representa el tráfico en 12 meses, de los 50 servicios web más populares. LINK
