Cuatro tecnologías emergentes que transformarán la publicidad digital

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La publicidad digital se enfrenta a grandes retos a medida que evoluciona el ecosistema de Internet y se lanzan nuevas regulaciones de privacidad para proteger los datos que generan los consumidores. Las fórmulas clásicas empleadas para promocionar productos y servicios en la red están quedando obsoletas y los especialistas en marketing y publicidad digital se enfrentan a nuevos desafíos para impulsar el negocio.

En este contexto, los expertos de Gartner han identificado las cuatro tecnologías emergentes con más potencial transformador para la publicidad digital. Estas se basan en nuevas formas de capturar los datos y sacarles partido a través de la inteligencia artificial. Pero su adopción no será rápida, habida cuenta de las dificultades que plantean las nuevas y más estrictas regulaciones de protección de la privacidad.

Mike Froggatt, analista director sénior en la práctica de marketing de Gartner, comenta que “la fragmentación acelerada de los medios digitales plantea desafíos para los especialistas en marketing y publicidad, lo que los impulsa a reunir una lista de socios y tecnologías para optimizar y hacer crecer las campañas publicitarias”. Destaca cómo se está expandiendo el uso de la inteligencia artificial en la orientación, la medición, la resolución de identidad y la gestión del consentimiento y las preferencias de los usuarios. Y también pone en valor el surgimiento de casos de uso avanzados en los que se empleará la creación de contenido creativo mediante el uso de herramientas de IA generativa.

En su opinión, “la atención y la inversión también se están moviendo hacia otros canales y tecnologías emergentes, como redes de medios minoristas, salas limpias de datos, NFT promocionales y publicidad televisiva exagerada, todos acercándose al pico de expectativas infladas”. En su último informe sobre las tecnologías asociadas a la publicidad que se encuentran dentro del Hype Cycle destacan las cuatro principales tecnologías emergentes que transformarán la publicidad digital en los próximos años.

Inteligencia artificial para el marketing

Gartner define la IA para marketing como sistemas capaces de cambiar los comportamientos de una plataforma de marketing sin estar programados para hacerlo de una forma determinada. En cambio, estas tecnologías se basan en los datos recopilados, el análisis de uso y otras observaciones para modificar los casos de uso de marketing. Para ello emplean técnicas de aprendizaje automático, sistemas basados en reglas, optimización, procesamiento de lenguaje natural y técnicas de gráficos de conocimiento.

Froggatt asegura que “el poder de la IA en el marketing es claro, ya que los deepfakes, los chatbots y los avatares del metaverso muestran su capacidad para sintetizar experiencias realistas. Del mismo modo, la supresión de datos personales para el marketing, junto con el aumento de la IA para evaluar la respuesta contextual de forma anónima, está alterando las bases de datos de la publicidad y el marketing de contenidos”.

IA emocional

Una de las revoluciones que se están gestando en el ámbito del marketing y la publicidad digital es el uso de datos sobre las emociones de los consumidores para comprender mejor sus preferencias y cómo cambian estas en función de su estado de ánimo y otros factores emocionales. Para ello, se emplea lo que se denomina Emotional AI, también denominada computación afectiva, que emplea técnicas de IA para analizar el estado emocional de los usuarios. Esto se logra a través de tecnologías emergentes como la visión artificial, el análisis de patrones de audio/voz, sensores y/o lógica de software.

La IA emocional pretende comprender y aprovechar esta información subjetiva para lanzar acciones específicas y personalizadas para adaptarse al estado de ánimo del cliente. Esta tecnología está llamada a transformar completamente la forma de enfocar las campañas publicitarias, y se espera que tenga un profundo impacto en todos los aspectos de la comunicación digital.

Pero, en opinión de Froggatt, “no es suficiente entregar mensajes relevantes y personalizados a través de anuncios a través de jardines amurallados, por lo que los CMO se están apoyando en la IA emocional para encontrar y dirigirse a consumidores y compradores comerciales a escala. Sin embargo, las preocupaciones por la privacidad, el sesgo y la variación entre las modalidades son los principales obstáculos para la adopción entre los anunciantes, por lo que puede llevar otros 10 años establecerse”.

Ingeniería de influencia

En Gartner consideran que la IA emocional forma parte de una tendencia más amplia, que denominan ingeniería de la influencia. Esta consiste en la producción de algoritmos diseñados para automatizar elementos de la experiencia digital que tratan de guiar las elecciones de los usuarios basándose en el aprendizaje y el uso de técnicas de la ciencia del comportamiento. Mientras las capacidades de personalización se reducen a consecuencia de las nuevas regulaciones de privacidad, se están gestando nuevos sistemas de influencia basados en las nuevas fuentes de datos y en las capacidades mejoradas del machine learning.

Esto abarca cuestiones como la detección de emociones, la generación de contenido y la computación perimetral, que están ayudando a automatizar aspectos clave de la comunicación, con consecuencias tanto positivas como negativas. En este sentido, Froggatt señala que las organizaciones necesitan apoyarse en la ingeniería de influencia para ser capaces de supervisar la investigación, el desarrollo y la implementación de programas de IA capaces de generar un impacto positivo a gran escala en el negocio, y considera que este tipo de prácticas se generalizará en los próximos 10 años.

Inteligencia artificial generativa

Una de las grandes revoluciones en el campo de la inteligencia artificial es la IA generativa, que Gartner define como sistemas inteligentes capaces de aprender de los artefactos existentes para generar artefactos nuevos y realistas, en forma de “vídeo, narrativa, voz, datos sintéticos y diseños de productos que reflejan las características de los datos de entrenamiento sin repetición”. Un claro ejemplo de esta tecnología está en las herramientas de diseño generativo empleadas en el diseño de productos, que son capaces de proponer diseños en base a los requisitos específicos introducidos por los ingenieros, y que dan como resultado formas y capacidades que la mayoría de humanos no son capaces de concebir.

En el ámbito de la publicidad digital la IA generativa puede ayudar a identificar mejor las características de los clientes y proponer formas innovadoras de acercarse a ellos de una forma mucho más personalizada, sin incurrir en transgresiones de las leyes de privacidad. O para entrenar modelos de compra de medios que eviten el uso de contenido de riesgo, como información errónea o deepfakes, y que ayuden a combatir el fraude en la publicidad. Froggat afirma que “los líderes de marketing pueden demostrar el valor de la publicidad al evaluar la viabilidad de estas tecnologías en sus organizaciones y dentro del contexto de las presiones de la recesión”.