Dentro de las nuevas tecnologías y plataformas digitales, la Inteligencia Artificial (IA) es una herramienta que permite facilitar, acelerar y automatizar procesos en favor del usuario. Su uso crece cada día más y prueba de ello es un reciente estudio de McKinsey & Company, el cual reveló que el 57% de las empresas de las economías emergentes adoptó alguna forma de IA.

A pesar de su vasta aplicación, aún existen retos relacionados a su uso. Uno de ellos está ligado a la privacidad de los datos de usuarios y audiencias. La adopción de la Inteligencia Artificial está incrementando las preocupaciones relacionadas con el uso de información privada sin permiso de los usuarios. 

Según el informe 2022 Global Data Privacy, elaborado por Global Data and Marketing Alliance, el 49% de los consumidores se siente cómodo facilitando datos personales y el 53% cree que hacerlo es de vital importancia para mantener el panorama tecnológico moderno.

En ese sentido, las empresas deben demostrar total transparencia y facilitar el acceso a sus políticas de privacidad; o, si no existen, redactarlas lo antes posible y ponerlas a disposición del público en el sitio web de la empresa.

Prejuicios negativos hacia la inteligencia artificial

El segundo reto se relaciona a los prejuicios que se tienen acerca de la IA. Esta debe ser entrenada, para que las empresas establezcan procesos y buenas prácticas que ayuden a eliminar las ideas preconcebidas sobre el uso y trato de datos de todas las fuentes utilizadas. 

Junto a ello, las plataformas deben permitir una protección humana entre las fases de recopilación y procesamiento de datos del entrenamiento de IA para eliminar cualquier rastro de datos personales, a fin de proteger a los usuarios y garantizar que sólo existan piezas cruciales de información. 

Es importante recordar que el sesgo sigue siendo un concepto en evolución y un objetivo móvil, sobre todo a medida que mejora el acceso a los datos. Por eso es esencial que las empresas se aseguren de que están escaneando rutinariamente la nueva información y actualizando en consecuencia sus criterios de sesgo. Si la empresa ha tratado sus datos como si fueran código, con etiquetas adecuadas, control de versiones, control de acceso y ramas de datos coherentes, este proceso puede completarse con mayor rapidez y eficacia.

Por último, los medios de comunicación suelen hacer hincapié en dos narrativas contradictorias. Por un lado, afirman que la IA es una tecnología con el potencial suficiente para revolucionar nuestra vida cotidiana; pero, por otro, insinúan que esta tecnología está a un paso de quitar empleos a miles de ciudadanos.

“A medida que la tecnología de Inteligencia Artificial se haga más omnipresente en 2023, cabe esperar que el enfoque de los medios de comunicación actuales siga siendo prácticamente el mismo, dividido y contradictorio. Sin embargo, es razonable anticipar un ligero aumento de las historias sobre violaciones de datos, ya que un mayor acceso a la IA conlleva una mayor posibilidad de que un consumidor pueda verse afectado”, puntualizó Raju Vegesna, Jefe Evangelista de Zoho.
 
Esta tendencia podría exacerbar el círculo vicioso: la IA no puede mejorar si no hay más personas usándola, pero es probable que las cifras de adopción se estanquen debido a los retrasos en la mejora de la tecnología.

Las empresas pueden allanar su propio camino adoptando el marketing directo al consumidor (D2C). La mejor forma de subvertir la narrativa actual es que las empresas construyan la suya propia a través del boca a boca. Una vez que los consumidores tienen en sus manos la tecnología en sí, pueden comprender mejor su factor sorpresa y su potencial para ahorrarles innumerables cantidades de tiempo en la realización de tareas básicas, o tareas que ni siquiera habían considerado que podrían ser abordadas por la IA.

“Las empresas están viendo como la Inteligencia Artificial, a través de herramientas como, Data Intelligence o bots, por ejemplo, proporciona una comprensión contextual entre todos los recursos digitales, ayuda a tomar decisiones más rápidamente y con mayor precisión, y cuenta la historia general detrás de puntos de datos dispares de maneras más útiles y aplicables”, concluye Vegesna.