La Inteligencia Artificial ha marcado un antes y un después, especialmente en el marketing digital, permitiendo predecir comportamientos, personalizar mensajes y optimizar sus campañas de forma increíble. Sin embargo, esta noticia ha generado una importante controversia e insatisfacción entre la población.
La IA en marketing se basa en recopilar datos y ofrecer experiencias personalizadas. Es esencial asegurarse de que lo hacemos de forma ética y respetando su privacidad. Las empresas deben contar con su consentimiento explícito antes de recopilar y utilizar sus datos
En 2016, la Unión Europea realizó un informe sobre aspectos éticos de la Inteligencia Artificial, donde incluían principios como la transparencia, la privacidad y la protección de datos. Desde entonces ha creado comités o grupos de trabajo en empresas tecnológicas para promover la ética de esta herramienta. Hoy en día, hay personas que intentan frenar el desarrollo de la IA hasta que tenga un marco regulatorio pero su uso está fuera de pronóstico.
Los orígenes de la inteligencia artificial
Warren McCulloch y Walter Pitts fueron los primeros en inventar la primera inteligencia artificial cuando ni siquiera se había inventado el término, que era un modelo de neurona artificial. Alan Turing fue el siguiente en publicar un artículo titulado «Computing machinery and intelligence». Propuso un experimento llamado «test de Turing» para determinar si las máquinas podían tener un comportamiento inteligente similar al de los humanos.
En 1956 nació el término «inteligencia artificial» con el desarrollo del primer lenguaje de programación de IA, LISP por John McCarthy. En los años 70 se perfeccionó gracias al avance de los algoritmos, el hardware y las técnicas de aprendizaje automático.
Los avances en potencia de cálculo y la disponibilidad de grandes cantidades de datos en 1990 permiten a los investigadores evolucionar los algoritmos de aprendizaje y reforzar las bases de la IA actual.
Responsabilidad y transparencia en el uso de datos en IA.
El desarrollo y el uso de la inteligencia artificial plantean importantes retos éticos que deben abordarse para garantizar un uso responsable y justo de la herramienta. Estos retos están provocados por la propia IA, que puede tomar decisiones y actuar sin intervención humana.
Uno de estos dilemas éticos son la responsabilidad y la transparencia a la hora de aplicar la IA. La mayoría de la gente tiene miedo de estar compartiendo sus datos y puede ser peligroso para ellos mismos. Es necesario garantizar que los usuarios entienden cómo actúa la IA y cómo se utilizan los datos para tomar esas decisiones.
¿Puede la IA ser discriminatoria?
Otro reto ético es la equidad y la discriminación, la IA puede perpetuarla si se entrena con datos sesgados o si no se tienen en cuenta sus diferencias culturales y de género. Además, puede tener consecuencias terribles para los usuarios y las comunidades marginadas, por lo que es necesario tomar medidas para garantizar que esta herramienta se utiliza de forma justa y equitativa.
Un ejemplo es el uso de la IA en la contratación laboral, el uso de algoritmos en los procesos de selección para analizar a los candidatos puede estar sesgado hacia determinados perfiles y excluir a otros con características diferentes a las que se determinan en un principio.
8 consejos para prevenir dilemas éticos
Bárbara Cosgrove states in the workday blog some tips to guarantee that your enterprise is being ethical using artificial intelligence.
- Define un marco común sobre lo que significa la ética en la IA. Todos en su empresa deben tener una definición específica e interactiva.
- Integre una IA ética en el desarrollo de los productos y en la estructura de los lanzamientos.
- Crear grupos transversales de expertos para orientar todas las decisiones sobre diseño, desarrollo e implementación del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
- Integrar una colaboración con el cliente con el diseño, el desarrollo y la implementación de la IA
- Adoptar un «enfoque de ciclo de vida» para evitar prejuicios en el aprendizaje automático
- Ser transparente
- Capacitar a los empleados para diseñar productos responsables
- Compartir conocimientos y experiencias. Aprender de otras empresas del sector.
Bibliografía
Martínez, S. (2024, 9 octubre). La ética de la inteligencia artificial en marketing digital. Inesdi. https://www.inesdi.com/blog/etica-inteligencia-artificial/
La inteligencia artificial: nacimiento, aplicaciones y tendencias de futuro. (s. f.). Iberdrola. https://www.iberdrola.com/innovacion/historia-inteligencia-artificial
Laboratoria, E. (2022, 19 junio). 10 casos donde la inteligencia artificial jugó en contra de la diversidad. Laboratoria. https://hub.laboratoria.la/10-casos-donde-la-inteligencia-artificial-jugo-en-contra-de-la-diversidad
Ocho formas de garantizar que la inteligencia artificial de su empresa sea ética. (s. f.). Workday Blog. https://blog.workday.com/es-mx/8-ways-to-help-ensure-your-companys-ai-is-ethical.html
seQura. (s. f.). Los desafíos éticos de la Inteligencia Artificial en el marketing: lo que los profesionales del marketing deben saber. seQura. https://www.sequra.com/es/hub/los-desafios-eticos-de-la-inteligencia-artificial-en-el-marketing-lo-que-los-profesionales-del-marketing-deben-saber
