14 minuto leído

La Inteligencia Artificial (IA) y su aplicación en Marketing

Analizamos en profundidad el impacto de la Inteligencia Artificial en el mundo del marketing digital, que aportará gran valor y mejorará nuestra eficiencia, acelerando los tiempos de análisis y el "time to market" para el lanzamiento y evolución de los proyectos digitales.

Introducción a la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de las máquinas para imitar algunas funciones cognitivas humanas, como la percepción, el razonamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas. A través de la IA, las máquinas pueden aprender por sí solas, de una manera similar a como lo hacen los seres humanos.

Según el profesor John McCarthy, que junto con Marvin Minsky, creó el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT, la IA nos descubre un nuevo mundo en el que las máquinas pueden “resolver los tipos de problemas que estaban reservados a los seres humanos.”

En términos coloquiales y de forma muy resumida, la IA son todas aquellas tecnologías que permiten que las máquinas aprendan de forma autónoma. 

 

Aplicaciones cotidianas de la Inteligencia Artificial

Como usuarios, utilizamos la IA en algunas de nuestras aplicaciones móviles, muy populares. Estos son algunos ejemplos de aplicaciones con funcionalidades de Inteligencia Artificial que usamos en actividades cotidianas: 

  • Cuando consultamos las mejores rutas en tiempo real en Google Maps. 
  • Cuando hablamos a un asistente de voz como Cortana, Alexa, Siri o Google Assistant, para reconocer nuestra voz y aprender de nuestros gustos.
  • Cuando leemos contenidos de nuestras redes sociales. Los contenidos que proponen plataformas como Twitter y Facebook a sus usuarios, provienen de algoritmos de IA y esto tiene un motivo de peso, como indica un estudio de investigadores de la Universidad de Cambridge y de Standford, que llegaron a la conclusión que con 150 likes en Facebook, el algoritmo conocía al sujeto mejor que un familiar o incluso su pareja y con 300 likes, incluso mejor que a sí mismo.
  • Cuando usamos las aplicaciones de streaming como Spotify y Neflix que aprende de nuestros gustos y nuestra actividad en la aplicación para recomendarnos canciones y películas.

Pero las aplicaciones a las que llega y llegará en los próximos meses se incrementará exponencialmente debido a sus altas capacidades para múltiples campos y actividades.

  1. Capacidad de Aprendizaje y Adaptación: La IA puede aprender y adaptarse a través de algoritmos de aprendizaje automático, permitiéndole mejorar con el tiempo y adaptarse a nuevos contextos o tipos de datos.

  2. Procesamiento y Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: Puede procesar y analizar grandes conjuntos de datos a una velocidad y una escala que serían imposibles para un humano.

  3. Capacidades de Interacción y Comunicación: Herramientas como ChatGPT pueden interactuar en lenguaje natural, haciéndolas útiles en aplicaciones de servicio al cliente, asistencia personal, educación, etc.

  4. Automatización de Tareas: Puede automatizar tareas repetitivas, lo que resulta en una mayor eficiencia y ahorro de tiempo en procesos industriales, administrativos y más.

  5. Resolución de Problemas Complejos: La IA puede contribuir a la resolución de problemas complejos en campos como la medicina, la ingeniería y la investigación científica, a través de la modelización y el análisis de escenarios.

  6. Asistencia en Toma de Decisiones: Puede ayudar en la toma de decisiones proporcionando análisis basados en datos, predicciones y recomendaciones.

  7. Personalización y Recomendaciones: En el marketing y el comercio electrónico, la IA puede personalizar experiencias y hacer recomendaciones basadas en el comportamiento y las preferencias del usuario.

  8. Detección y Prevención de Fraudes: En el sector financiero, la IA es utilizada para detectar patrones anómalos que podrían indicar fraude.

  9. Capacidades de Traducción y Multilingüismo: Puede traducir entre idiomas y manejar múltiples idiomas, lo que es vital en la comunicación global y la comprensión intercultural.

  10. Aplicaciones en Salud y Bienestar: Desde el diagnóstico médico hasta la monitorización de la salud y el bienestar personal, la IA tiene un papel creciente en el campo de la salud.

 

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:

  1. Personalización y Recomendaciones: La IA permite crear experiencias de usuario altamente personalizadas, ajustando el contenido, las recomendaciones de productos y los mensajes según las preferencias e historial de cada usuario. Esto es clave en el marketing digital para mejorar la conversión y la fidelización de clientes.

  2. Análisis de Grandes Volúmenes de Datos: La capacidad de procesar y analizar grandes cantidades de datos permite a los profesionales de marketing comprender mejor las tendencias del mercado, el comportamiento del consumidor y la efectividad de las campañas.

  3. Automatización de Tareas de Marketing: La IA puede automatizar tareas repetitivas como el email marketing, la publicación en redes sociales, y el manejo de campañas publicitarias, lo que aumenta la eficiencia y reduce los costos.

  4. Optimización de Campañas Publicitarias: La IA puede analizar rápidamente el rendimiento de las campañas publicitarias y hacer ajustes en tiempo real para mejorar el ROI. Esto incluye la optimización de pujas en publicidad de pago por clic (PPC) y la segmentación de audiencia.

  5. Predicción de Tendencias y Comportamientos del Consumidor: Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede predecir tendencias de mercado y comportamientos de compra, lo que ayuda a anticipar demandas y adaptar estrategias.

  6. Mejora en SEO y Análisis de Contenido: La IA puede ayudar en la optimización de motores de búsqueda (SEO) al analizar patrones en los rankings de búsqueda y sugerir mejoras en el contenido.

  7. Chatbots y Asistencia al Cliente: Los chatbots impulsados por IA ofrecen asistencia al cliente en tiempo real, mejorando la experiencia del usuario y proporcionando valiosos insights sobre las necesidades y preguntas de los clientes.

  8. Análisis de Sentimientos en Redes Sociales: La IA puede analizar el sentimiento y las tendencias en las redes sociales, proporcionando información valiosa sobre la percepción de la marca y la respuesta del público a las campañas de marketing.

  9. Generación de Contenido: Herramientas de IA pueden ayudar en la creación de contenido, desde redacción de textos hasta generación de imágenes y videos, permitiendo una producción de contenido más rápida y personalizada.

  10. Detección y Prevención de Fraudes en Publicidad Digital: La IA es capaz de identificar patrones de fraude en publicidad digital, protegiendo las inversiones en marketing y asegurando la precisión en la medición de resultados.

Estas capacidades 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 el éxito en el dinámico mundo del marketing digital.

 

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. Del que ofrece más detalles Xataca en su artículo "Microsoft 365 Copilot es ChatGPT revolucionando Office: Así escribe correos, documentos o presentaciones por ti".

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:

En marzo de 2023 OpenAI nos sorprendió a todos con el lanzamiento de ChatGPT. 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 OpenAI alcanzó los 100 millones de usuarios de ChatGPT. Este es el hito en la adopción de una herramienta tecnológica, según comparativa publicada por Xataca. 


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. 

La Unión Europea está a punto de hacer oficial la primera regulación de inteligencia artificial de la historia. La normativa clasificará esta tecnología en tres niveles de prestaciones para aplicar diversas restricciones. Para alcanzar este objetivo y recabar datos de las empresas tecnológicas el Consejo de Ministros aprueba el 7 de noviembre de 2023 un Real Decreto para abrir la convocatoria a empresas para participar en el entorno controlado de pruebas -sandbox- del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial. 
 
Seguiremos informando...
 
Artículo actualizado el 10 de noviembre de 2023
Buenas prácticas técnicas de Email Marketing con HubSpot

Buenas prácticas técnicas de Email Marketing con HubSpot

En el siempre cambiante mundo del marketing digital, mantenerse actualizado con las últimas tendencias y regulaciones en Email Marketing es crucial...

Read More
¿Cómo se crea una estrategia de branding?

¿Cómo se crea una estrategia de branding?

La Estrategia de Branding es fundamental para crear una marca sólida y destacada en relación a tus competidores. Consiste en establecer una identidad...

Read More
Marketing de Influencers: Elección Estratégica entre Influencers y Microinfluencers

Marketing de Influencers: Elección Estratégica entre Influencers y Microinfluencers

En algún momento, todos hemos escuchado el término "influencers", despertando así nuestra curiosidad sobre cómo colaboran con las marcas. El...

Read More