Críticas mediáticas a campañas generadas con IA – Parte 3 Estrategias para Mitigar el Impacto Negativo y las Campañas de Odio

Como ya hemos planteado en las dos primeras partes de este articulo, hacer público el uso de la IA pero exponiendo los mecanismos adicionales para reforzar el activo humano minimiza el rechazo. Las empresas deben ir más allá de la mera eficiencia operativa o de costos y enfocarse en fortalecer y exponer la Gobernanza de IA como parte de sus políticas y operaciones. Para ello es importante resaltar los siguientes aspectos:

1. Transparencia Radical:

   • Etiquetado explícito: Incluir etiquetas de "Generado con IA" en el contenido de Marketing, pero con una justificación, ayuda a que la gente no solo entienda cuando se usan estas tecnologías, sino que ademas sepan como se implementan.

   • Modelo híbrido: Comunicar de manera clara, efectiva y pública tanto a empleados, clientes, proveedores y público en general que la IA es una herramienta que mejora el trabajo de artistas y creativos humanos, no un reemplazo (ej. "Animación asistida por IA para “x” audiencia, dirigida por el artista ”x"”).

2. Inversión en gobernanza:

   • Comités de ética de IA: Crear equipos internos multidisciplinarios (legal, ético, técnico, marketing) para auditar y aprobar los casos de uso de IA de alto riesgo o de percepción sensible de imagen de la marca y comunicarlos a toda la organización.

   • Auditoría de sesgos: Establecer políticas y equipos de trabajo que se enfoquen en auditar continuamente los datos de entrenamiento para prevenir cualquier tipo de sesgo que afecte a grupos minoritarios o usar contenidos que pudieran resultar sensibles o políticamente incorrectos y detenerlos antes de que el mensaje llegue al público.

3. Enfoque en el aumento, no el reemplazo :

   • Una de las aplicaciones más comunes de la IA hoy en día, esta enfocada en la personalización a escala o para tareas tediosas, de ahí la importancia de generar tareas que ayuden a los creativos a enfocarse en la narrativa y la emoción, donde el toque humano es insustituible.

   • Y lo que ya se ha mencionado reiteradamente, aprovechar los tiempos liberados para implementar programas de capacitación de personal que fortalezcan todas las habilidades donde la IA no puede competir con los humanos.

Estos principios no son solo una cuestión de ética, sino que al adoptarlos de manera seria y comprometida, pueden generar para la organización una estrategia de gestión de riesgos y protección de marca que resulte altamente valiosa en la era digital.

Ejemplo Práctico:

Ajuste de dinámicas en Marketing con IA

Tomando como ejemplo, el caso de la campaña publicitaria navideña de la compañía de refrescos que dio origen a estos artículos, imaginemos una empresa ficticia global de moda y estilo de vida, "Vistiendo al mundo", que utiliza IA generativa para crear sus anuncios personalizados a gran escala.

1. El riesgo: El abismo de la "Predicción negada"

Falla Típica (Contraria a la Ética):

• Referencia conocida: Una compañía rival en 2024, utilizó algoritmos para predecir el embarazo de una adolescente basándose en sus patrones de compra, enviándole publicidad específica antes de que la familia lo supiera.

• El error: La IA es tan eficiente que invade la autonomía personal sin intención maliciosa. Al predecir con alta precisión un evento o necesidad íntima, nuestra marca rival ficticia paso de ser útil a ser "intrusiva" o "espeluznante", generando campañas de rechazo por falta de límites (la crisis de la "Predicción negada").

La Solución de "Vistiendo al mundo": El Principio del filtro de invasión "Vistiendo al mundo" implementa un protocolo que establece y hace público mediante diversas campañas, la "Desviación ética mínima aceptable" en la personalización:

• Regla interna: La IA tiene prohibido utilizar datos predictivos con una probabilidad de más del 80% relacionados con la salud, la situación financiera o el estado familiar (matrimonio, embarazo o cualquier otra situación demasiado íntima o personal) para generar contenido publicitario o promociones de descuento, a menos que el usuario lo haya aceptado y declarado explícitamente.

• Acción: Si la IA detecta que un usuario ha visitado páginas de cunas o ropa de maternidad con alta frecuencia, en lugar de ofrecerle un 50% de descuento en ropa de bebé (invasivo), lo mejor seria ofrecerle un 10% en ropa casual general o un cupón para un servicio de estilismo personal (un aumento de la capacidad, no una invasión).

2. El Despliegue: Del ahorro a la "Diferencia irreemplazable"

Falla típica (contraria a la moral laboral):

• Referencia conocida: La polémica campaña de Navidad de la refresquera, donde la percepción pública fue que la IA se usó para reemplazar y degradar el trabajo de animadores, actores y demás trabajos tradicionalmente realizados por humanos, resultando en un producto de baja calidad emocional y un ataque a la dignidad creativa.

• El error: La gran mayoría de las empresas (tanto publicas como privadas) quieren ver a la IA como una máquina de abaratamiento sin considerar el valor intrínseco de la mano de obra especializada.

La Solución de "Vistiendo al mundo": El refuerzo de la capacidad humana "Vistiendo al mundo" usa la IA generativa para crear miles de imágenes de fondo y placeholders para sus anuncios de redes sociales, pero establece un proceso de Ajuste de cuentas para los creativos humanos.

• Métrica de ajuste de cuentas: Se establece una Métrica de "Tiempo de reflexión" (TR). El objetivo es que la IA libere un mínimo de 15 horas semanales por cada diseñador gráfico o especialista en marketing o personal de atención al cliente.

• Verificación pública: Vistiendo al mundo" publica en su informe de sostenibilidad que el 100% del tiempo liberado por la IA se ha reasignado al desarrollo de habilidades de juicio y empatía (ej. storytelling de marca, diseño de campañas de impacto social) o a la supervisión ética del contenido generado por la IA. Esto comunica al público que la IA eleva el trabajo, no lo elimina, afianzando la imagen de la empresa como defensora del talento humano.

3. La Falla: El diseño para el arrepentimiento y la transparencia

Falla Típica (Contraria a la gobernanza y la transparencia):

• Referencia conocida: Desde el surgimiento de la IA en web, han habido múltiples casos en redes sociales donde algoritmos de recomendación o moderación han mostrado sesgos raciales o de género o han promovido contenido nocivo, sin que la empresa admita el error rápidamente o explique cómo el sistema falló ("la caja negra").

• El error: La falta de un protocolo público de "arrepentimiento" rápido y sincero, o pretender que no paso y dejar que pase el tiempo y esperar que el público lo olvide, solo lleva a al percepción pública de que se trata de una política deliberada de la empresa.

La solución de "Estilo global": El Comité de Crisis Ética Algorítmica (CCEA) "Vistiendo al mundo" se prepara para el inevitable error algorítmico y lo convierte en una oportunidad para la transparencia.

• El Protocolo CCEA: Un comité multidisciplinario (integrado por el director de Ética, el director de Marketing, el director Legal y el líder de Ingeniería de IA) tiene la autoridad para detener inmediatamente una campaña de IA en menos de 4 horas si se detecta una desviación ética mayor.

• Acción pública (ajuste de cuentas):

  • Escenario: El sistema de IA, basado en tendencias, genera una imagen de moda que inadvertidamente hipersexualiza a modelos jóvenes.

  • Respuesta: El CCEA detiene la campaña. "Vistiendo al mundo" publica una declaración inmediata explicando que "una falla en el parámetro de generación de imágenes de nuestra IA ha producido un contenido inaceptable. Por este motivo hemos detenido el sistema y estamos reentrenando el modelo para asegurar el cumplimiento de nuestras políticas y valores. En Vistiendo al mundo priorizamos la seguridad sobre la eficiencia."

  • El resultado: Al demostrar públicamente su "Diseño para el arrepentimiento" —reconociendo la autonomía del error y priorizando la moral sobre las ganancias a corto plazo—, la empresa transforma una crisis potencial en un activo de confianza y afianza su imagen de responsabilidad.

Al seguir estos pasos, la IA se convierte en el catalizador de una nueva forma de valor (el valor ético) en lugar de ser solo un instrumento de reducción de costos, garantizando una mayor aceptación pública.

Las preguntas más importantes ahora son: ¿Cómo están tú y la compañía donde laboras usando la IA? y ¿Cuál crees que es la percepción pública que están generando?...