Muchas plataformas de influencer marketing utilizan inteligencia artificial para emparejar marcas con creadores de contenido, pero ofrecen respuestas ambiguas respecto a por qué no se elige a ciertos candidatos. Esta falta de transparencia perjudica a ambas partes, puesto que las empresas pierden talento relevante, y los creadores no saben cómo mejorar (Abdollahi & Nasraoui, 2016).
Esta falta de transparencia perjudica a ambas partes: las empresas pueden perder talento relevante por fallos en el sistema de emparejamiento, mientras que los creadores se frustran al no recibir retroalimentación útil. Según un estudio de Influencer Marketing Hub (2023), el 68% de los influencers abandonan plataformas que no explican claramente sus procesos de selección, lo que reduce el número de candidatos disponibles.
Beneficios de la IA explicable
Los sistemas de recomendación tradicionales priorizan la precisión sobre la explicabilidad. Sin embargo, como indica la Comisión Europea (2019), «la transparencia es un pilar de la IA confiable».
Aplicado al marketing de afiliación, esto se traduciría en que los creadores de contenido entiendan los factores por los que fueron descartados, como baja participación de su audiencia, volumen o segmento de esta, etc. De cara a las marcas, una IA transparente y que explique los criterios de inclusión o exclusión de los candidatos les puede ayudar a entender porque los resultados quizá no sean los esperados y evitar perder talento relevante. Una vez entendido esto, es más sencillo refinar los criterios de selección.
Por ejemplo, la plataforma Upfluence implementó un sistema de retroalimentación detallada que muestra a los influencers cómo comparan sus métricas con los requisitos de cada campaña. Como resultado, aumentaron un 40% las colaboraciones exitosas en seis meses (Social Media Today, 2023).
¿Qué caracteriza a una IA explicable?
La elección de una plataforma con inteligencia artificial explicable (explanable AI o XAI) puede marcar la diferencia entre colaboraciones estratégicas y decisiones opacas que generan frustración. Para evaluar la transparencia de un sistema, hay varios aspectos clave que determinan su practicidad para marcas y creadores de contenido.
En primer lugar, la capacidad del sistema para ofrecer justificaciones claras y con información detallada sobre los factores considerados para la toma de decisión. Esto permite a los creadores comprender qué aspectos de su desempeño necesitan mejorar y a las marcas verificar la coherencia entre resultados y objetivos.
La flexibilidad en la configuración es otro elemento esencial. Las soluciones que permiten ajustar los parámetros de selección según las necesidades de cada campaña resultan particularmente valiosas para corregir posibles desviaciones y garantizar la alineación con los objetivos del negocio.
Por otra parte, las plataformas más confiables ofrecen documentación comprensible sobre el funcionamiento de sus algoritmos, incluyendo metodologías para identificar y corregir sesgos potenciales. Esto no solo genera confianza, sino que también se ajusta a las normativas sobre tratamiento automatizado de datos.
Por último, los mecanismos de retroalimentación continua diferencian a las soluciones más eficaces. Aquellos sistemas con evaluaciones periódicas de sus recomendaciones aseguran un ciclo de mejora constante según las necesidades reales de sus usuarios.
La IA explicable y la transparencia algorítmica no son solo un tema técnico, sino una ventaja competitiva, por lo que seleccionar herramientas con estas características de compresibilidad, tanto en cuanto a respuestas como en cuanto a documentación sobre el funcionamiento, configuración flexible y mecanismos de retroalimentación permite establecer colaboraciones más efectivas y duraderas. Serán aquellas plataformas que implementen sistemas claros las que conseguirán la confianza de influencers y marcas
Referencias
Abdollahi, B., & Nasraoui, O. (2016). Explainable matrix factorization for collaborative filtering. arXiv. https://arxiv.org/abs/1609.04368
Comisión Europea. (2019). Ethics guidelines for trustworthy AI. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai
Influencer Marketing Hub. (2023). The impact of algorithmic transparency on creator retention. https://influencermarketinghub.com
Social Media Today. (2023). How Upfluence increased matches with explainable AI. https://www.socialmediatoday.com
