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La Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en Marketing

Vamos a explorar en profundidad cómo la Inteligencia Artificial está transformando el Marketing. La IA no solo incrementa significativamente nuestra eficiencia, sino que también reduce los tiempos de análisis, mejora la calidad y acelera el lanzamiento y desarrollo de proyectos digitales.

 

Introducción a la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la habilidad de las máquinas para simular capacidades humanas como percepción, razonamiento, aprendizaje y solución de problemas. Esta tecnología permite que las máquinas aprendan autónomamente, imitando la forma en que los humanos adquieren conocimiento.

John McCarthy, pionero junto con Marvin Minsky en el desarrollo del Laboratorio de IA del MIT, destacó que la IA abre un nuevo mundo donde las máquinas abordan retos antes exclusivos de los humanos.

En resumen, la IA engloba tecnologías que habilitan el aprendizaje autónomo de las máquinas."

 

Aplicaciones cotidianas de la Inteligencia Artificial

En nuestro día a día, la Inteligencia Artificial se encuentra cada vez más presente en diversas aplicaciones móviles. Por ejemplo:

  • Utilizamos IA cuando Google Maps nos sugiere las mejores rutas.
  • o al interactuar con asistentes de voz como Cortana, Alexa, Siri, o Google Assistant, que reconocen nuestra voz y se adaptan a nuestros gustos.
  • En las redes sociales, plataformas como Twitter y Facebook utilizan algoritmos de IA para personalizar los contenidos que vemos, basándose en nuestros comportamientos digitales.
  • Aplicaciones de streaming como Spotify y Netflix también emplean IA para recomendar música y películas según nuestras preferencias.

LAS CAPACIDADES DE la Inteligencia Artificial

El alcance de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) está expandiéndose a pasos agigantados, abarcando diversas áreas y actividades. Sus capacidades son diversas y van desde el aprendizaje autónomo hasta la detección de fraudes y la personalización en marketing digital. A continuación nombro las principales capacidades de la Inteligencia Artificial Generativa:

  • Aprendizaje y Adaptación Autónoma: Las tecnologías de IA, especialmente en el campo del aprendizaje profundo (Deep Learning), pueden aprender de grandes cantidades de datos y adaptarse a nuevas situaciones sin intervención humana. Esto incluye el aprendizaje a partir de interacciones pasadas y la capacidad de mejorar con el tiempo.

  • Procesamiento y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: La IA puede manejar y analizar datos a una escala que es imposible para los humanos. Esto incluye el procesamiento de lenguaje natural para entender y generar lenguaje humano, y el aprendizaje automático para descubrir patrones y conocimientos ocultos en datos complejos.

  • Automatización de Tareas Repetitivas: Muchas tareas que son repetitivas y de baja complejidad pueden ser automatizadas mediante IA, lo que permite una mayor eficiencia y reduce el riesgo de errores humanos.

  • Facilitación de Interacción y Comunicación en Lenguaje Natural: Las tecnologías como los asistentes virtuales y los chatbots permiten una interacción fluida y natural con los usuarios, haciendo que la tecnología sea más accesible y fácil de usar.

  • Resolución de Problemas Complejos: La IA tiene la capacidad de abordar y resolver problemas complejos en diversos sectores, como la optimización logística, el análisis de riesgos financieros, y el diseño de nuevos materiales o medicamentos.

  • Asistencia en la Toma de Decisiones: Mediante el análisis avanzado de datos y el aprendizaje predictivo, la IA puede apoyar en la toma de decisiones estratégicas en negocios, ciencia, y políticas públicas.

  • Personalización y Recomendaciones en Marketing y E-Commerce: La IA puede analizar el comportamiento y las preferencias del consumidor para ofrecer recomendaciones personalizadas, mejorando así la experiencia del cliente y aumentando la eficacia de las campañas de marketing.

  • Detección de Fraudes y Seguridad Cibernética: Utilizando el análisis de patrones y el comportamiento anómalo, la IA es fundamental en la identificación y prevención de actividades fraudulentas y amenazas cibernéticas.

  • Traducción Multilingüe y Barreras Idiomáticas: La IA ha hecho grandes avances en la traducción automática, permitiendo la comunicación y el entendimiento entre diferentes idiomas y culturas.

  • Salud y Bienestar: En el sector de la salud, la IA contribuye al diagnóstico y tratamiento de enfermedades, la gestión de la atención médica, y la investigación biomédica, proporcionando soluciones personalizadas y mejorando los resultados para los pacientes.

 

El impacto de la Inteligencia Artificial en Marketing digital

 

Las capacidades de la inteligencia artificial tienen un impacto significativo en el área del marketing digital, ofreciendo ventajas y mejoras en diversas facetas de esta disciplina. Algunas de las capacidades más relevantes de la IA para el marketing digital incluyen:


Análisis Predictivo y Segmentación de Clientes:
La Inteligencia Artificial transforma radicalmente nuestra capacidad para analizar tendencias del mercado y comprender los comportamientos del consumidor. Utilizando algoritmos de vanguardia, las empresas logran una segmentación de audiencia altamente precisa, facilitando la creación de campañas publicitarias personalizadas y más efectivas que nunca.

Personalización en Tiempo Real:
En la era digital, personalizar es clave. La IA es una herramienta poderosa para adaptar las recomendaciones y el contenido específicamente para cada cliente, en tiempo real. Esto no solo mejora las tasas de conversión, sino que también fortalece la fidelidad hacia la marca.

Optimización de la Experiencia del Usuario y Diseño Web:
Más allá de personalizar el contenido, la IA optimiza integralmente la experiencia del usuario. Desde diseños web que se adaptan dinámicamente hasta interfaces intuitivas, la IA asegura que cada interacción con el usuario sea coherente y fluida, potenciando su satisfacción y compromiso con la marca.

Chatbots y Asistencia al Cliente:
Los chatbots, impulsados por la IA, se han vuelto un recurso esencial en la atención al cliente. Ofrecen respuestas inmediatas, gestionan consultas con eficacia y están disponibles constantemente, llevando la experiencia del cliente a un nivel de excelencia sin precedentes.

Análisis de Sentimientos y Escucha Social:
La IA nos permite analizar masivos volúmenes de datos en redes sociales, proporcionando una comprensión profunda de los sentimientos y opiniones de los consumidores. Este nivel de análisis contribuye a refinar nuestras estrategias de marketing y nos permite responder de manera proactiva a las necesidades y expectativas del cliente.

Automatización del Marketing y Eficiencia Operativa:
Gracias a la IA, la automatización se convierte en un pilar para incrementar la eficiencia operativa. Desde enviar correos electrónicos personalizados hasta gestionar campañas publicitarias complejas, la IA nos libera para enfocarnos en los aspectos más estratégicos y creativos del negocio.

 

Estas aplicaciones de la IA no solo mejoran la eficiencia y efectividad de las estrategias de marketing digital, sino que también abren nuevas posibilidades para interactuar y entender mejor a los clientes, lo que es esencial para un enfoque de un Marketing Natural o Marketing Orgánico que nos ayude a crecer de forma más sostenible.

 

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La Inteligencia Artifical aplicada al análisis predictivo

La inteligencia artificial y, en particular, las técnicas de análisis predictivo, nos permiten anticiparnos a las necesidades del usuario y ofrecerle el contenido, producto o servicio que necesita incluso antes de que lo busque.

Una de las aplicaciones más conocidas que utiliza IA en análisis predictivo es el buscador de Google y Gmail con su herramienta Smart Compose. Con esta última, podemos observar cómo nos ayuda a corregir errores en la redacción de correos electrónicos y nos sugiere cómo terminar frases.

Otros ejemplos de empresas menos conocidas que aplican la Inteligencia Artificial para el análisis predictivo son:

  • Farrago – Empresa de Business Intelligence, que construye predicciones para gestionar el riesgo e incrementar beneficios
  • Meetcortex – Plataforma SAAS que permite a profesionales de Marketing entender qué contenidos gráficos o audiovisuales tienen mayor engagement y éxito entre sus audiencias. 
  • Sentione y Brandwatch – Plataformas de social listening que monitoriza las conversaciones y sentimientos de las personas en redes sociales. Estas últimas conocidas también como herramientas de inteligencia social.

La IA aplicada al analisis de marketing

Además, resulta asombroso el creciente impacto que la IA está teniendo en las empresas y en el ámbito del marketing, particularmente en el análisis de las necesidades, tendencias e ideas relacionadas con productos y marcas.

A través de los datos obtenidos del big data, que provienen de las redes sociales y los medios digitales, podemos obtener información precisa sobre los perfiles de los consumidores, sus intereses, sus puntos de dolor, los momentos de compra o consumo, el análisis de sentimientos y los patrones de comportamiento. Todo esto nos permite crear campañas de marketing más efectivas y eficientes.

Estas aplicaciones son muy relevantes tanto para el sector público, como los partidos políticos y los servicios públicos, como para el sector privado, como el lanzamiento de nuevos productos y marcas, empresas minoristas y distribuidoras, así como bancos y aseguradoras.

Otra de las ventajas de utilizar la IA en el análisis de datos para campañas de marketing digital es cómo optimiza los presupuestos de marketing. Al disponer de datos verídicos de las herramientas de análisis de datos para marketing, podemos asignar de manera más eficiente los presupuestos a diferentes productos, soluciones, mercados y nichos.

¿No sería interesante, por ejemplo, para una marca de zumos conocer dónde se consume más el zumo de tomate, en qué momentos, con qué tipo de comida, si se consume más en casa o en bares, y si existe algún patrón de consumo de interés para mejorar el producto o su comercialización?

Todas estas investigaciones comerciales que actualmente se realizan mediante técnicas como grupos de discusión o entrevistas individuales ahora pueden complementarse con herramientas de inteligencia artificial.

La Inteligencia Artificial en la generación de contenido

La Inteligencia Artificial ha permitido que los ordenadores adquieran la capacidad de procesar, aprender, organizar y publicar contenido, de manera muy similar a como lo hacemos las personas.

Y llegó ChatGPT...

Uno de los primeros en iniciar esta revolución y probar públicamente esta tecnología fué The Guardian, que publicó este artículo de opinión, publicado el 8 de septiembre de 2020 y generado y firmado por GPT3, el modelo de inteligencia artificial de OpenAI.

Las dos Big Tech líderes del sector de software de gestión empresarial están protagonizando una competición por implementar la IA en su suite de aplicaciones para empresas.

Microsoft ha sido la más rápida, aprovechando su presencia como inversor de OpenAI desde 2019, y anunciando el lanzamiento de su herramienta de Inteligancia Artificial Copilot.

Google ha respondido publicando este vídeo en su canal de la suite Google Workspace para que los usuarios conozcan como están aplicando la IA en la suite de aplicaciones de gestón empresarial.

 

Aquí os dejamos una lista de aplicaciones de Inteligencia Artificial en Marketing para la generación de contenido:

OpenAI nos sorprendió a todos con el lanzamiento de ChatGPT se lanzó el 30 de noviembre de 2022 y en marzo de 2023 lanza la actual versión GPT4 . Microsoft posee el 49% de las acciones, al igual que otros inversores, y un 2% pertenece a la organización matriz sin fines de lucro de OpenAI.

Tan solo en 2 meses desde su lanzamiento OpenAI alcanzó los 100 millones de usuarios de ChatGPT, el crecimiento más rápido jamás conseguido en la adopción de una herramienta o plataforma tecnológica por parte de los usuarios.

 

el impacto de la ia en las plataformas crm

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una tecnología clave para la transformación digital de las empresas. En particular, en las aplicaciones de marketing digital y de gestión de relaciones con los clientes (CRM), la IA está generando nuevas posibilidades para la personalización, automatización y optimización de las estrategias de negocio, impulsando las siguientes capacidades:

  1. Aumento de la Automatización: Las empresas están buscando más la automatización para reducir costes y mejorar el servicio al cliente, incluyendo la automatización de procesos como la emisión de tickets y la segmentación de clientes​.

  2. Información Impulsada por la IA: Los análisis impulsados por IA en los sistemas CRM están proporcionando una visión más detallada y precisa del comportamiento de los clientes, lo que permite a las empresas crear estrategias de marketing y ventas más efectivas​.

  3. Autoservicio y Personalización en Tiempo Real: El autoservicio está ganando popularidad, permitiendo a los clientes un mayor control sobre sus interacciones con las empresas. Además, la personalización en tiempo real basada en datos específicos recopilados sobre características demográficas y comportamientos está mejorando la experiencia del cliente​.

  4. Dispositivos Conectados y Omnicanalidad: La experiencia omnicanal se está volviendo cada vez más importante. Un CRM omnicanal y multidispositivo ofrece a los clientes una experiencia unificada, independientemente de cómo interactúen con una empresa o qué dispositivo utilicen​.

  5. Integración de Nuevas Tecnologías: Las tendencias actuales incluyen la integración de nuevas herramientas y canales como las redes sociales, los móviles y las herramientas basadas en la voz, con un enfoque en la personalización de soluciones de CRM para satisfacer necesidades y requisitos específicos​.

  6. Análisis Predictivo: El análisis predictivo está volviéndose más común, permitiendo a las empresas anticipar las necesidades de los clientes y mejorar sus interacciones, lo que conduce a mejores relaciones y mayor satisfacción del cliente​.

En este sentido, los principales proveedores de CRM, como HubSpot, Salesforce, SugarCRM y Microsoft Dynamics, han invertido fuertemente en el desarrollo de funcionalidades de IA para mejorar sus plataformas. Algunos ejemplos:

  • HubSpot adquirió la startup Kembi para implementar machine learning en su plataforma.

  • Salesforce compró Tableau para integrar IA en sus aplicaciones.

  • SugarCRM también compró Node Inc en 2020 con el mismo objetivo.

  • Microsoft Dynamics y Adobe optaron por crear un nuevo CRM basado en IA llamado C3 AI CRM.

  • SalesManago integra una plataforma dotada de funcionalidades de IA, llamada Copernicus.

El CRM HubSpot ha integrado en su plataforma su propio Asistente de Contenido, una herramienta que ayudará a los equipos de marketing, ventas y atención al cliente a crear y generar contenidos de calidad en cuestión de minutos. Entre las funciones más destacadas, están las siguientes:

  • Sugerir títulos para artículos de blog en relación con un producto o servicio, para luego generar un esquema completo del artículo basado en esos títulos.

  • Redactar textos en un instante para blogs, páginas de destino, sitios web, correos de ventas y marketing y artículos de la base de conocimientos.

  • Optimizar los flujos de trabajo del marketing de contenidos en un solo lugar, lo que permite ahorrar tiempo y esfuerzo.

Aplicaciones de la IA en SEO

 

La inteligencia artificial (IA) aplicada al SEO ha evolucionado significativamente, brindando diversas herramientas y metodologías para mejorar la optimización en motores de búsqueda y la producción de contenido. Aquí te resumo algunas de las formas en que la IA impacta en el SEO, junto con ejemplos prácticos:

  1. Descubrir Oportunidades en SEO: La IA puede identificar keywords valiosas y oportunidades de link building.

  2. Crear y optimizar contenido SEO con IA: Generación automática de contenido optimizado para SEO y mejorar la estructura del sitio web y su contenido para un mejor posicionamiento.

  3. Optimizar para Búsqueda por Voz: Adaptación del contenido para mejorar su rendimiento en búsquedas por voz.

  4. Realización de auditorías web y corrección de contenidos duplicados.

  5. Mejorar la Experiencia de Usuario: Creación de contenido relevante y optimización de la estructura y navegación del sitio.

Ejemplos de Herramientas para seo basadas en ia
  1. ChatGPT: Utilizado para redactar contenidos de manera rápida y eficaz, optimizando el contenido e investigando palabras clave.

  2. Writesonic: Herramienta que optimiza el posicionamiento en Google a través de la creación de contenidos largos y optimizados.

  3. Jasper IA: Genera contenido de calidad de forma rápida y eficiente, también puede generar imágenes con IA para mejorar el aspecto de un sitio web.

  4. InLinks: Usa algoritmos de procesamiento de lenguaje natural para identificar palabras o frases que pueden mejorar la tasa de clicks y conversión.

  5. Frase.io: Plataforma SEO impulsada por IA para investigar, escribir y optimizar contenidos desde un solo panel.

  6. DiiB: Herramienta de monitoreo de SEO basada en IA que ofrece información sobre cómo mejorar el contenido existente.

La inteligencia artificial aplicada a la Publicidad Digital

La IA también está teniendo un impacto significativo en la publicidad digital, gracias a la publicidad programática y las herramientas de automatización de gestión de audiencias y distribución de la publicidad. En este sentido, la IA hace uso de cookies, chatbots y técnicas de deep learning para acceder a información de múltiples fuentes, aplicaciones y canales, y servir publicidad de forma más personalizada según las demandas de la audiencia.

Aunque las cookies seguramente terminarán desapareciendo, la IA seguirá impulsando la publicidad digital con análisis predictivo para identificar usuarios y grupos de usuarios en base a comportamientos e intereses. De hecho, Google pondrá en marcha su proyecto FLOC (Federated Learning of Cohorts) para identificar a los usuarios en grupos (cohortes) con intereses comunes, según los datos de su comportamiento e interacción en Internet.

A continuación vemos algunos ejemplos de una nueva generación de aplicaciones que administran inteligentemente los presupuestos de varias plataformas, combinan los hallazgos entre una y otra y usan otras fuentes de datos:

  • Adext – Plataforma que optimiza las campañas en  Google y Facebook

  • Albert –  Plataforma de auto-aprendizaje de marketing digital que automatiza y optimiza el rendimiento de las campañas en Google, Social Ads y publicidad programática.

  • Exod – Plataforma que automatiza las campañas de Facebook Ads.

  • Seedtag - Plataforma para anunciantes de publicidad contextual sin uso de cookies. 

Google Ads y Facebook Ads ya incorporan desde hace tiempo la IA para mejorar la eficiencia de sus anuncios para optimizar el rendimiento de las campañas, pero estas aplicaciones incorporan un enfoque más personalizado e integran distintas herramientas de publicidad digital.

La tendencia hacia un entorno digital sin cookies (cookieless) está transformando la forma en que las empresas realizan la publicidad online. La desaparición gradual de las cookies de terceros, impulsada principalmente por preocupaciones de privacidad y regulaciones como el GDPR y la CCPA, obliga a las empresas a buscar alternativas más centradas en la privacidad y la seguridad de los datos.

En este contexto, las herramientas de inteligencia artificial (IA) están desempeñando un papel crucial. Aquí hay algunas actualizaciones clave y cómo la IA se está integrando en este nuevo panorama:

  1. Modelado Predictivo y Aprendizaje Automático: Las herramientas de IA, como el aprendizaje automático, están siendo utilizadas para analizar patrones de comportamiento del usuario y predecir tendencias, sin necesidad de datos personales identificables. Esto permite a los anunciantes dirigir sus campañas de forma más efectiva basándose en comportamientos y preferencias generales en lugar de datos personales específicos.

  2. Segmentación Contextual: Con la desaparición de las cookies, la segmentación contextual, donde los anuncios se colocan en función del contenido de una página web en lugar de en el comportamiento del usuario, está ganando relevancia. La IA puede mejorar esta técnica analizando el contenido de las páginas a un nivel más profundo para una colocación de anuncios más precisa.

  3. Identificadores Alternativos: Empresas y plataformas están desarrollando identificadores alternativos a las cookies. Por ejemplo, Google está trabajando en un proyecto llamado Privacy Sandbox, que incluye una propuesta llamada FLoC (Federated Learning of Cohorts) para permitir la publicidad dirigida sin comprometer la privacidad del usuario. La IA juega un papel en la agrupación de usuarios en cohortes basadas en intereses comunes.

  4. First-Party Data y CRM: Las empresas están potenciando sus estrategias de recopilación de datos propios (first-party data). La IA ayuda a analizar estos datos para obtener insights valiosos y personalizar las experiencias del usuario. Las soluciones de CRM como HubSpot se vuelven aún más relevantes en este contexto, ya que permiten una gestión eficiente y una utilización estratégica de los datos propios.

  5. Consentimiento y Gestión de Preferencias: Con IA, las empresas pueden crear sistemas inteligentes y personalizados para gestionar el consentimiento y las preferencias de los usuarios, asegurando el cumplimiento de regulaciones y manteniendo la confianza del cliente.

El futuro de la Inteligencia Artificial

Hasta ahora, la inteligencia artificial ha sido una extensión de nuestra propia inteligencia. Sin embargo, en los próximos años, se convertirá en nuestro mejor asistente, permitiéndonos integrarlo en nuestras actividades para realizar tareas a una velocidad y eficiencia aún mayor.

En 2018, la IA ya superó a los humanos en una prueba de comprensión lectora conocida como SQuAD, realizada por la Universidad de Stanford. Esta prueba consta de más de 100,000 pares de preguntas y respuestas basadas en más de 500 artículos de la enciclopedia virtual Wikipedia, y se considera el mejor test de comprensión de lectura.

Existen predicciones acerca del momento en el que las máquinas podrán suplantar e incluso superar la inteligencia de los seres humanos. Según el científico futurista y escritor Ray Kurtzweil, director de Ingeniería de Google desde 2012, en 2045 las máquinas podrán inventarse y mejorarse así mismas, en lo que denomina el comienzo de la era de la singularidad

Aunque en opinión de los científicos, las previsiones de Kurzweil son muy optimistas. Según una encuesta a 350 expertos en IA, calculan que 45 años es el plazo medio (con un 50% de probabilidad) para que la IA sea capaz de hacer todas nuestras actividades mejor que nosotros mismos. Pero hay interesantes diferencias según la procedencia de los expertos consultados, porque los investigadores en Ia asiáticos reducen este plazo a 30 años mientras que los americanos creen que no ocurrirá hasta dentro de 74 años.

Pero es más cierto que si bien es imposible predecir el futuro con certeza, hay varias tendencias y desarrollos que nos pueden dar una idea de hacia dónde se dirige la IA:

  1. Integración Generalizada: La IA continuará integrándose en casi todos los aspectos de nuestra vida diaria y laboral. Esto incluirá desde aplicaciones domésticas y de entretenimiento hasta herramientas de trabajo sofisticadas, pasando por soluciones de salud y movilidad.

  2. Automatización Avanzada: Veremos un aumento en la automatización de tareas, incluso en áreas que hasta ahora han requerido un alto nivel de habilidad humana y creatividad. Esto podría mejorar la eficiencia y abrir nuevas oportunidades, pero también planteará desafíos en términos de empleo y ética laboral.

  3. Mejora de la Toma de Decisiones y Personalización: La IA permitirá una toma de decisiones más informada y personalizada en campos como la medicina, la educación y el marketing. Esto se logrará a través del análisis de grandes volúmenes de datos y un aprendizaje más profundo y contextualizado.

  4. Ética y Regulación: A medida que la IA se vuelve más poderosa, también aumentará la necesidad de regulaciones éticas y legales sólidas para abordar cuestiones como la privacidad, el sesgo y la toma de decisiones autónoma. Por su importancia y relevancia en el momento actual dedicamos a este tema el siguiente apartado del post.

  5. Interacción Humano-IA Mejorada: La interfaz entre los humanos y las máquinas se volverá más fluida y natural, mejorando la colaboración entre humanos y sistemas de IA. Esto podría incluir avances en el procesamiento del lenguaje natural y en interfaces cerebro-computadora.

  6. IA Explicable y Transparente: Habrá un enfoque creciente en hacer que los sistemas de IA sean más explicables y transparentes, para que los usuarios y reguladores puedan entender cómo se toman las decisiones de IA.

  7. Avances en la Investigación de IA: La investigación en áreas como el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural, y la robótica seguirá avanzando, abriendo nuevas posibilidades y aplicaciones para la IA.

  8. Desafíos y Cuestiones de Seguridad: A medida que la IA se vuelve más avanzada y omnipresente, también surgirán desafíos significativos en términos de seguridad, privacidad y control. Esto incluye la gestión de los riesgos de una IA malintencionada o mal utilizada.

  9. Colaboración Global y Multidisciplinaria: El desarrollo de la IA probablemente requerirá una mayor colaboración entre países, disciplinas y sectores, para abordar los desafíos globales y aprovechar las oportunidades de esta tecnología.

La ética y la regulación de la Inteligencia Artificial

La evolución de la IA provocará que reflexionemos y colaboremos para preservar nuestros principios éticos y que creemos nuevas leyes que regulen una nueva sociedad conectada, que no tenga un impacto negativo en la democracia.

En este ámbito legal, ahora conocido como Legacy IT o Legal-Tech, ya están surgiendo iniciativas públicas interesantes como la publicación por parte de la Agencia de la Unión Europea para la Ciberseguridad (ENISA) de un informe sobre los desafíos de ciberseguridad en el ecosistema de la inteligencia artificial, donde analizan algunas iniciativas políticas y ofrecen guías técnicas sobre ciberseguridad en entornos de inteligencia artificial.

En cuanto a los principios éticos será imprescindible el papel de las ciencias humanas. Ya en los orígenes de las grandes tecnológicas, empresas como Facebook y Google contrataron a filósofos para analizar los efectos de la tecnología en nuestras vidas. Y estos, sin duda, serán cada vez mayores.

Por otro lado, están surgiendo iniciativas desde el ámbito privado, destinadas a  preservar nuestros principios éticos y morales en un mundo con inteligencia artificial. Este es el caso de OdiseIA, un Observatorio que analiza y estudia el impacto social y ético de la inteligencia artificial en la sociedad.

Desde la Administración del Estado también se han ocupado expresamente de la IA. En concreto, han creado una Estrategia Nacional para la Inteligencia Artificial. Entre sus objetivos se encuentra el establecimiento de un marco ético y normativo que garantice la protección de los derechos individuales y colectivos, con el bienestar social y la sostenibilidad como ejes vertebradores.

En agosto de 2023 se crea la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA). España es el primer país europeo en tener una Agencia de Supervisión de Inteligencia Artificial, anticipándose a la necesaria entrada en vigor del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial. Este reglamento establecerá la obligación para los Estados miembros de seleccionar una autoridad nacional de supervisión para regular la aplicación de la normativa en materia de inteligencia artificial, según los distintos niveles de riesgo: Alto riesgo, riesgo limitado y riesgo inaceptable. 

El Parlamento de la Unión Europea ha aprobado el 14 de marzo de 2024 lo que considera la primera regulación sobre IA que protege las libertades y derechos básicos fundamentales (China puso en marcha su propia ley el verano de 2023). La UE ha creado una herramienta llamada "The EU AI Act Compliance Checker", que permite a las organizaciones ver en qué punto se encuentran dentro de la legislación. 
 
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