«Con gran capacidad viene gran responsabilidad». No necesitas ser un fanático de Marvel para reconocer esta frase, popularizada por la serie Spider-Man. Y aunque su origen está relacionado con poderes sobrehumanos, es relevante recordarla cuando hablamos del auge de la IA generativa.
No se trata de una tecnología emergente, pero con el lanzamiento de ChatGPT, esta se ha puesto disponible para 100 millones de usuarios en solo dos meses; para muchos, ha sido como conseguir un superpoder. Al igual que estos, la clave está en cómo se utilizan. La IA generativa no es distinta. Existen oportunidades para lograr grandes avances, efectuar cambios positivos e incluso, desafortunadamente, negativos.
En este momento, las grandes empresas se ven enfrentadas al desafío de decidir cómo aplicarán esta tecnología. Paralelamente, se mantiene una constante incertidumbre económica y una creciente inflación, manteniendo a los consumidores en vilo sobre cómo canalizar sus recursos.
Tomando en cuenta ambos factores, la IA generativa tiene el potencial de dar a las marcas una ventaja en la disputa por captar la atención del consumidor. No obstante, deben adoptarse visiones equilibradas: considerando tanto las oportunidades como los riesgos, afrontándolos con mente abierta.
El impacto de la IA generativa en la recolección de insights
La industria de la investigación de mercados no es ajena al cambio. Las herramientas y metodologías a disposición de los especialistas en el conocimiento del consumidor han experimentado un rápido desarrollo en las últimas décadas.
En este punto, solo podemos aventurar la magnitud y velocidad de los cambios que una IA generativa cada vez más accesible traerá. Sin embargo, es imprescindible definir ciertos fundamentos que ayudarán a los tomadores de decisiones a saber cómo actuar rápidamente a medida que se disponga de más información.
En última instancia, todo radica en hacer las preguntas adecuadas.
¿Cuáles son las oportunidades?
Actualmente, la principal oportunidad que proporciona la IA generativa es la optimización de la productividad. Puede acelerar drásticamente los procesos de generación de ideas, recopilación de datos y redacción de textos, como borradores de correos electrónicos, informes o artículos. Al generar eficiencias en estas áreas, se libera más tiempo para tareas que requieren una sólida experiencia humana.
Aceleración en la recopilación de información
Para los datos, específicamente, un área en la que hay un gran potencial es el resumen de la información. Por ejemplo, la plataforma Stravito ya ha estado utilizando IA generativa para crear resúmenes automáticos de informes de investigación de mercado individuales, ahorrando la necesidad de redactar manualmente una descripción original para cada uno de ellos.
Además, vemos la posibilidad de aprovechar aún más este caso de uso, con la capacidad de resumir grandes cantidades de información para responder rápidamente a preguntas comerciales, en un formato de fácil lectura. Por ejemplo, esto podría implicar solo escribir una pregunta en la barra de búsqueda y obtener una respuesta compacta, basada en el conocimiento interno de la empresa.
Para las marcas, esto significaría poder dar respuestas simples con mayor rapidez, y también podría contribuir a tomar parte importante del trabajo preliminar al profundizar en cuestiones más complicadas.
Democratización de los insights a través de un mejor autoservicio
La IA generativa también podría permitir que todas las partes interesadas de la empresa tengan acceso a la información sin la necesidad de involucrar directamente a un administrador de información en cada ocasión. Al remover las barreras de acceso, la IA generativa podría asistir a las organizaciones que buscan integrar de manera más profunda el conocimiento del consumidor en sus operaciones diarias.
Asimismo, podría colaborar con las preocupaciones recurrentes asociadas con el acceso de todas las partes interesadas a la investigación de mercado, como por ejemplo, plantear las preguntas incorrectas. En este caso de uso, la IA generativa puede asistir a las partes interesadas de la empresa que no tienen experiencia en investigación para hacer preguntas más adecuadas, sugiriendo preguntas relevantes vinculadas a su consulta de búsqueda.
Comunicación personalizada para audiencias internas y externas
Otra oportunidad que ofrece la IA generativa es la posibilidad de adaptar la comunicación tanto a audiencias internas como externas.
En el contexto de los insights, hay varias aplicaciones potenciales. Podría facilitar que el intercambio de conocimientos tenga un impacto mayor al permitir la personalización de la comunicación de información a diferentes partes interesadas del negocio dentro de la organización. Incluso podría emplearse para adaptar informes para las agencias de investigación como una manera de acelerar el proceso de investigación y disminuir los procesos innecesarios.
¿Cuáles son los riesgos?
La IA generativa puede ser una herramienta eficiente para los equipos de insights, pero también conlleva varios riesgos que las organizaciones deben tener en cuenta antes de su implementación.
Dependencia inmediata
Un riesgo fundacional es la dependencia inmediata. La IA generativa es estadística, no analítica, lo que significa que funciona en base a predecir la información más probable a ser comunicada a continuación. Si le proporcionas el mensaje equivocado, podría obtener una respuesta que, pese a ser muy convincente, sea incorrecta.
Confiabilidad
Lo que se vuelve aún más complejo es la forma en que la IA generativa puede mezclar información correcta con incorrecta. En situaciones de bajo riesgo, esto pudiera resultar entretenido. Pero en casos en los que se toman decisiones comerciales de alto valor, los aportes que fundamentan cada decisión deben ser confiables.
Además, muchas de las cuestiones relacionadas con el comportamiento del consumidor son complejas. Mientras que una pregunta como «¿Cómo reaccionaron los millennials de los EE.UU. a nuestro último concepto de prueba?» podría generar una respuesta clara, las preguntas más profundas sobre los valores o las emociones humanas a menudo requieren una perspectiva más matizada. No todas las preguntas tienen una única respuesta correcta, y al intentar resumir grandes conjuntos de investigación, los detalles cruciales pueden quedar ignorados.
Transparencia
Otro riesgo primordial al que se debe estar atento es la falta de transparencia sobre cómo se entrenan los algoritmos. Por ejemplo, ChatGPT no siempre puede indicarte de dónde obtiene sus respuestas; y aun cuando puede hacerlo, esas fuentes pueden ser imposibles de confirmar o incluso de localizar.
Además, debido a que los algoritmos de IA, generativos o no, son entrenados por humanos y a través de información preexistente, pueden estar sesgados. Esto puede conducir a respuestas que muestran racismo, sexismo o bien ofenden. Para organizaciones que buscan desafiar prejuicios en su toma de decisiones y crear un mundo mejor para los consumidores, esta sería una instancia en la que la IA generativa haga el trabajo menos efectivo.
Seguridad
Algunos casos comunes de uso de ChatGPT son para la generación de correos electrónicos, agendas de reunión o informes. Pero ingresar los detalles necesarios para generar esos textos puede poner en peligro la información confidencial de la empresa.
De hecho, un análisis realizado por la compañía de seguridad Cyberhaven encontró que de 1.6 millones de trabajadores knowledgeworkers en todas las industrias, un 5,6 % había probado ChatGPT al menos una vez en el trabajo y un 2,3 % había ingresado datos sensibles de la empresa en ChatGPT.
Compañías como JP Morgan, Verizon, Accenture y Amazon han prohibido a su personal el uso de ChatGPT en el trabajo por razones de seguridad. Y recientemente, Italia se convirtió en el primer país occidental en prohibir ChatGPT mientras investiga asuntos de privacidad, lo que ha despertado la atención de los reguladores de privacidad de otros países europeos.
Para los equipos de conocimiento o cualquier persona que trabaje con información confidencial o investigaciones propias, es esencial estar conscientes de los riesgos asociados al introducir información en una herramienta como ChatGPT, y mantenerse actualizados tanto sobre las políticas internas de seguridad de datos de su organización, como sobre las políticas de proveedores como OpenAI.
Estamos firmemente convencidos de que el futuro de la comprensión del consumidor seguirá necesitando combinar la experiencia humana con tecnología poderosa. La más potente tecnología del mundo será inútil si nadie realmente desea utilizarla.
Por lo tanto, el foco de las marcas debe estar en la experimentación responsable, en encontrar los problemas correctos para solucionar con los recursos adecuados y no simplemente en la implementación de tecnología por el mero hecho de hacerlo. «Con gran capacidad viene gran responsabilidad». Ahora es el momento para que las marcas decidan cómo emplearla.
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