¿De qué manera cree que la IA y el Big Data están influyendo en la creatividad dentro de la publicidad?
Ambas han estado influyendo en la creatividad desde hace varios años de diversas formas: en la inspiración creativa, en la creación, en el análisis de datos y extracción de insights, etc. Lo que estamos viendo recientemente es que, con la mejora sustancial de los modelos de LLM e IA generativa por un lado, y por la democratización de este tipo de herramientas por otro lado, la IA tiene un impacto exponencial especialmente en el proceso creativo: alta y rápida capacidad de generar contenido (imágenes, texto, audio,video).
Al mezclar IA y Big Data, se pueden conseguir además, ajustes muy finos sobre cientos de miles de atributos de audiencias aplicados a características de las creatividades. Las IAs son capaces de analizar de forma inmediata patrones de texto para identificar características sin necesidad de tener que estructurar y categorizar la información disponible. La capacidad de análisis es extremadamente potente en términos de tiempo o capacidad de cómputo. Este hecho permite la creación de mensajes y creatividades mucho más adaptadas a las audiencias, convirtiendo las campañas en mucho más eficientes.
¿Cómo mejoran el Big Data y la IA la precisión en la targetización de campañas publicitarias?
Con las capacidades actuales de IA, los automatismos para una mejora continua de la targetización de las campañas publicitarias y un afinamiento del ajuste y personalización de la creatividad han experimentado un salto enorme.
En un ejemplo concreto, se pueden potenciar las capacidades de embeber información sobre los resultados de las campañas y mezclarlos con las características de las imágenes, para, por ejemplo, interactuar con una IA generativa y extraer las características de las imágenes que obtienen mejores resultados para determinado tipo de audiencias. Para seguir eficientando, se puede utilizar esa información en sucesivos ciclos de mejora en acciones posteriores. Si bien es cierto que este proceso aún no pueda afinarse tanto como podría hacerlo una persona especialista, es extremadamente eficiente a gran escala.
Con estos procesos, es posible generar contenido dinámico y personalizado en muchos de los formatos de publicidad y comunicación. Mensajes personalizados no solo en base a la relación con la marca, a los gustos, al entorno, etc, sino a los resultados obtenidos.
En términos de ética y privacidad, ¿qué consideraciones deberían tenerse en cuenta al usar datos masivos e IA en publicidad?
La recopilación masiva de datos y el auge de herramientas de IA ha generado preocupaciones sobre la seguridad y correcto uso de la información.
En este contexto, los organismos regulatorios están estableciendo límites para garantizar que los usuarios tengan el control de sus datos. También la tecnología (navegadores) está limitando la recogida de datos personales y sobre todo de terceros. Las marcas deben trabajar con un enfoque de Privacy y obtener siempre el consentimiento explícito de los consumidores antes de recoger y utilizar ningún tipo de PII. En segundo lugar, especialmente en un momento de alta creación y rápida divulgación de contenidos, es necesario respetar siempre los derechos de autor en el caso de generación de creatividades.
Además, desde un punto de vista ético, se deben tener en cuenta también consideraciones importantes: debemos ajustar nuestros modelos para que su comportamiento cumpla con unos estándares adecuados y evitar en todo caso discriminación o sesgo en mensajes raciales, sexistas, violentos, etc. Y por otro lado no debemos potenciar la segmentación excesiva que pueda llegar a limitar la exposición de usuarios a distintas perspectivas y condicionar sus opiniones sin ningún tipo de debate.
¿Cuál cree que es el impacto más significativo del Big Data y la IA en la industria publicitaria a largo plazo?
Big Data e IA convergen en la capacidad cada vez mayor de análisis en una sola llamada de los modelos de IA generativa. Actualmente, Gemini, es capaz de analizar 1M de tokens, eso permite analizar en su conjunto muchos elementos de cierto peso (miles de imágenes) y sacar conclusiones y relaciones entre ellas. Por ejemplo, dado este conjunto de creatividades y estos resultados de campaña, extrae el top 10 de creatividades con mejor rendimiento y ajusta el resto de imágenes de mi campaña para que tengan características más similares a ese top 10, y así de forma continua. En este ejercicio, convergen modelos IA capaces de procesar en una sola pasada enormes cantidades de información.
Como vemos, en este y otros casos de uso, el impacto de la IA es muy significativo por la capacidad de extraer y analizar información semiestructurada, en combinación con las IA generativa. Consigue complementar el tradicional rol del Big Data donde los análisis de clickstreams o eventos/logs, se ven limitados, debido principalmente a la incapacidad de crear una visión holística de un consumidor debido a regulaciones sobre privacidad y walled gardens.
¿Qué tendencias emergentes ve en la intersección de la IA, Big Data y publicidad?
Creación cada vez más fina de mensajes publicitarios adaptados a cada persona para generar mensajes más significativos, cercanos y de forma totalmente automatizada con poca o nula intervención en el proceso de mejora, no necesariamente en el creativo, pero esta creatividad será de un tipo más “dirigido” a una IA que “activo” por parte de los creadores de los mensajes publicitarios.
