IA aplicada no marketing: 4 riscos e benefícios a considerar

IA aplicada no marketing. A corrida pelo desenvolvimento de assistentes de inteligência artificial (IA) e por tecnologias de IA criativa já está a pleno vapor. A vinda a público em 2022 do modelo de linguagem ChatGPT, da empresa OpenAI, tem provocado gigantes da tecnologia como Google e Microsoft a desenvolverem ferramentas revolucionárias, sob pena de ficarem para trás e perder espaço num mercado global.

Para o consumidor final, as possibilidades incríveis dessas tecnologias podem ser usadas com fins recreativos, mas também, especialmente, com objetivo profissional. De repente, torna-se possível automatizar tarefas complexas e ganhar em escala e eficiência de maneira impensável – o que pode simplificar processos de maneira irreversível para quem trabalha com marketing.

As ferramentas de IA para marketing 

Com a rápida evolução da IA, os principais casos de uso das novas tecnologias na área de marketing consistem principalmente em:

• Análise preditiva
• Otimização de campanhas
• Chatbots
• Personalização em tempo real
• Análise de dados
• Automação de tarefas
• Criação de conteúdo

Benefício: personalização em escala

A agilidade de uma IA pode ser aplicada em tarefas complexas de maneira inédita. Assim, redigir e disparar conteúdos em diversas etapas para os mais variados tipos de clientes, desde a prospecção ao pós-venda, são possibilidades cada vez mais acessíveis até mesmo para pequenas organizações.

Recomendações, artigos e vídeos e ofertas são outras interações com consumidores cujo ajuste individual exigiria um pelotão de trabalhadores humanos. Agora, com a ferramenta correta, dados como os históricos de compras e de navegação e a localização geográfica podem ser processados e transformados em comunicações eficientes com muito menos esforço.

Risco: Falhas de segurança

Essas ferramentas exigem um aprendizado para o uso proficiente. Nesse processo, é necessário não descuidar dos dados sensíveis e nem da privacidade. Conquanto seja possível, é recomendável aprender como usar uma VPN e outros recursos de cibersegurança ao travar contato com essas ferramentas, por exemplo, estabelecendo conexões seguras criptografadas. A adaptação de processos de trabalho implica possíveis mudanças no cotidiano da segurança virtual.

Além disso, é preciso evitar compartilhar dados sensíveis, pessoais ou empresariais. Episódios recentes de empregados de empresas compartilhando dados sensíveis com o ChatGPT para desempenhar tarefas exemplificam o risco evitável de transferir informações sigilosas indevidamente às bases de dados dessas tecnologias, que dependem de aprendizado de máquinas e aprimoramento constantes.  

Benefício: Processamento e análise de dados em massa

A capacidade de algoritmos de IA para analisar quantidades monumentais de dados permite fazer análises densas do comportamento de consumidores.  Além de ajudar na tomada de decisões assertiva com base em dados, essa capacidade também enseja ter uma compreensão mais aprofundada das tendências e antecipar as demandas da clientela, promovendo o ajuste correspondente da estratégia para melhor supri-las.

Risco: Dependência de ferramentas falhas

É notória a frase do autor inglês de ficção científica Arthur C. Clarke de que “qualquer tecnologia suficientemente avançada é indistinguível e magia”, conhecida como a terceira lei de Clarke. Com a IA, o horizonte de possibilidades e a velocidade das inovações são tão vastos a ponto de fazer qualquer um concordar com esse princípio. No entanto, por mais “mágicas” que as ferramentas sejam, elas não são perfeitas. 

Pode parecer óbvio, mas a aplicação consistente de modelos de linguagem, chatbots e outros serviços de IA nas mais diversas tarefas muitas vezes não é feita com o devido cuidado. Ainda que as empresas desenvolvedoras (e os próprios modelos interativos) lembrem frequentemente que as informações devem ser checadas e que os sistemas são probabilísticos, cada vez mais pessoas usam as ferramentas de maneira cada vez mais natural e impensada.

Os episódios de alucinações de IA, por exemplo, ocorrem quando um modelo de linguagem se comporta de maneira inusitada, gerando uma resposta verossímil que não tem lastro aparente nos dados com que foi treinada.

Nem sempre esses lapsos são facilmente detectáveis e, até que isso aconteça, pode gerar danos. Portanto, em muitos processos a supervisão humana deve ter atenção redobrada sobre os resultados gerados por automação.

Conclusão

Esses são apenas alguns exemplos dos lados bom e ruim da inteligência artificial aplicada ao marketing. Com a chegada dos novos modelos de linguagem multimodais, que traduzem comandos em imagem, voz e por escrito em resultados práticos criativos e verossímeis, os desafios e as oportunidades tendem a se multiplicar. Essas são tecnologias que vieram para ficar e, como tal, implicam adaptações, aprendizado e cautela diários.