Desde que la revolución programática se extendió por la industria publicitaria hace más de una década, los profesionales de marketing han estado utilizando algoritmos para determinar a qué demografías se debe apuntar y cómo segmentar las audiencias en sus campañas.
Pero hoy, se encuentran en una encrucijada.
Ante las crecientes preocupaciones sobre los walled gardens o “jardínes amurallados”, la equidad, la transparencia y la privacidad de los consumidores, la industria tiene otra obligación que abarcar- trabajar en conjunto para rediseñar rápidamente el futuro de la tecnología publicitaria (ad-tech).
Las tecnologías avanzadas están impulsando una mayor eficiencia y precisión, pero el potencial para la aparición de consecuencias no deseadas – en particular, los sesgos – sigue existiendo. Los sesgos son a menudo involuntarios, una consecuencia de las suposiciones y juicios humanos. El peligro está en la capacidad de la tecnología para capturar y escalar esos sesgos, impactando y alienando en última instancia, a las mismas audiencias con las que los anunciantes buscan conectarse. IBM cree que cada marca y cada agencia debe tomar medidas para entender el sesgo y su impacto en las campañas y en la confianza del consumidor.
En junio del 2021, IBM Watson Advertising anunció una iniciativa de investigación para utilizar la IA de código abierto para medir qué tan frecuente es el sesgo no deseado en la publicidad digital y para explorar como reducirlo en campañas publicitarias. Comenzaron con una hipótesis: el sesgo existe en la publicidad digital hoy en día, y la IA se puede usar para ayudar a identificarlo y mitigarlo. Al trabajar estrechamente con IBM Research y utilizar enfoques establecidos como el kit de herramientas AI Fairness 360 (AIF360), analizaron los factores que llevan a un sesgo no deseado a lo largo del embudo publicitario y cómo la IA puede ayudar.
Para el estudio, se aliaron con The Ad Council para entender la posible presencia de sesgos involuntarios en algoritmos y datos en una prueba de mensajes creativos en su campaña de concientización sobre el COVID-19, «It’s Up to You», el mayor esfuerzo de educación de vacunación de Estados Unidos hasta la fecha. La campaña se ejecutó a finales de la primavera de 2021 y se centró en ayudar a impulsar la concienciación de las opciones disponibles de la vacuna.
Los primeros hallazgos de la investigación son prometedores y muestran que sí hay sesgos en la publicidad digital y que la mitigación de dichos sesgos es posible utilizando herramientas y recursos de IA. Este es un momento importante y también un testimonio, tanto del progreso de la investigación como del avance de la IA, a medida que la industria espera construir tecnología publicitaria que segmente grupos de forma más equitativa, manteniendo, y en algunos casos mejorando, el rendimiento de las campañas publicitarias.
Este es un comienzo, pero hay mucho más trabajo por hacer. Es necesario que la industria publicitaria se una en torno a esta causa para garantizar que todo el mundo haga todo lo que pueda.
IBM Watson Advertising está llamando a la acción y buscando colaborar con otros para mejorar las herramientas de código abierto, los datos y modelos de IA, con el objetivo de crear tecnologías abiertas potentes que puedan ayudar a automatizar la mitigación del sesgo. También necesitan que las marcas y agencias se unan a ellos en su investigación en curso, contribuyendo con datos de campañas, registros y nuevos modelos para la exploración en una iniciativa abierta a toda la industria que ayudará a dar paso a una nueva era.
Si las marcas, las agencias y los editores se unen con el compromiso de avanzar y adoptar las mejores prácticas que puedan ayudar a mitigar el sesgo en las campañas publicitarias, es posible abordar un problema que ha existido durante décadas para el bien de los consumidores y de la sociedad en conjunto.
¿Te les unirás? Visita https://info.watsonadvertising.ibm.com/Bias-in-Advertising.htmlThis message contains information which may be confidential and privileged. Unless you are the intended recipient (or authorized to receive this message for the intended recipient), you may not use, copy, disseminate or disclose to anyone the message or any information contained in the message. If you have received the message in error, please advise the sender by reply e-mail, and delete the message. Thank you very much.
