Navegando el caos del consentimiento, cumplimiento y confianza del cliente en un mundo de IA
La inteligencia artificial promete un valor tremendo para los mercadólogos, pero solo si se alimenta de datos de calidad recolectados de manera responsable. Este fue el tema central de una sesión en la conferencia de MarTech.
El paisaje de datos está cambiando
El director de estrategia de soluciones basadas en consentimiento, Alex Cash, mencionó un cambio de paradigma inminente, señalando que la manera en que los productos de IA operan y su capacidad para interactuar con dispositivos portátiles de voz, sugiere que en el futuro se hablará de IA fuera del contexto del navegador y la aplicación móvil.
Adam Eisler, abogado del Interactive Advertising Bureau (IAB), destacó las nuevas dinámicas de la era de la IA, comentando que «no solo se trata de cómo las empresas utilizan la IA, sino también de cómo la IA utiliza a esas empresas».
Anthony Coppedge, consultor de IA empresarial, enfatizó que la transparencia ahora es fundamental para la confianza de la marca, afirmando que «los clientes quieren saber qué está haciendo la IA y qué está haciendo la IA con los datos del cliente».
La gobernanza debe ser ágil
El panel discutió cómo los marcos de gobernanza tradicionales son demasiado lentos para la era de la IA. Coppedge argumentó que las organizaciones necesitan enfoques adaptativos, como la transparencia a través de paneles que muestren a los usuarios cómo se están utilizando los datos.
Eisler advirtió a las empresas que no esperen a que los legisladores dicten las reglas, afirmando que «esperar coloca a muchas empresas en una desventaja». También recordó que los marcos de privacidad existentes ya cubren las actividades de IA.
Consentimiento y el problema de la ‘tarta sin hornear’
Cash subrayó que no todos los usos de la IA son iguales; la gobernanza debe tener en cuenta si las empresas están utilizando IA embebida o entrenando modelos por su cuenta. «Hay una gran diferencia entre usar un producto que tiene un modelo de lenguaje grande (LLM) nativo frente a entrenar un modelo internamente», explicó.
Además, advirtió que los mecanismos de consentimiento tradicionales se descomponen cuando se aplican al entrenamiento de modelos, señalando que «si entrenas un modelo con los datos de alguien y luego retiran su consentimiento, ¿deberías revertir el modelo? No puedes deshornear una tarta».
¿Quién posee la gobernanza?
La pregunta sobre la propiedad generó opiniones fuertes. Cash argumentó que los mercadólogos deben asumir un papel activo en la gobernanza. «Los equipos de marketing deben estar en la misma mesa que los equipos de privacidad y de gobernanza», dijo.
Coppedge insistió en que la gobernanza no puede ser un silo, sugiriendo que debe ser un esfuerzo grupal, dada su naturaleza dinámica. Reeve complementó con la idea de una supervisión dinámica y en capas.
Mirando hacia adelante: los próximos 18 meses
Cuando se les preguntó sobre las interrupciones a corto plazo, el panel señaló tres áreas clave:
Cuestiones legales e IP
Eisler anticipó que las disputas sobre derechos de autor y uso justo moldearán las herramientas de marketing. «Para finales de 18 meses, los equipos de marketing deberían tener claro cuáles son sus casos de uso de IA», afirmó.
Nuevas habilidades para los mercadólogos
Coppedge predijo un profesional híbrido, sugiriendo que el mercadólogo del futuro debe ser parte científico de datos, parte ético y parte narrador, orquestando ecosistemas de confianza y personalización.
Ecosistemas de agente a agente
Cash previó que los agentes de IA interrumpirán cómo los mercadólogos acceden a los datos, sugiriendo que esto tendrá un gran impacto en los datos de marketing disponibles.
Conclusiones para líderes de marketing
El mensaje del panel fue claro: la adopción de la IA no puede esperar a leyes perfectas o manuales estáticos. El éxito depende de construir confianza a través de una gobernanza proactiva, transparente y ágil.
Acciones clave para los mercadólogos
- Actuar ahora: Utilizar marcos de privacidad existentes para guiar los programas de IA.
- Hacer la transparencia tangible: Los paneles y explicaciones en lenguaje sencillo fomentan la confianza.
- Distinguir casos de uso de IA: Desplegar herramientas de IA frente a entrenar modelos requiere diferentes salvaguardias.
- Compartir la responsabilidad: La gobernanza es multifuncional, con el marketing como un actor clave.
- Capacitarse: Los futuros mercadólogos deben combinar fluidez de datos, ética y narración.
Como conclusión, la gobernanza debe evolucionar «de estática a dinámica», adaptándose tan rápido como lo hace la IA. Para los mercadólogos, eso significa abrazar nuevas herramientas y responsabilidades para dar forma a cómo se gana y mantiene la confianza del cliente.
