23/03/2023
¿Debería compartir la información sobre los clientes basada en la IA?
La IA (Inteligencia Artificial) ya ayuda a las empresas a entender mejor a sus clientes. Y muchos teorizan que la IA pronto nos conocerá mejor que nosotros mismos.
El autoconocimiento es la piedra angular de la identidad humana. Sin él, no podríamos construir una historia lógica de quiénes somos, lo que haría que nuestra experiencia de la vida y nuestras interacciones con los demás fueran caóticas, irracionales e insoportables. Sin embargo, el autoconocimiento es una habilidad difícil de dominar, y las investigaciones sugieren que solo entre el 10 y el 15% de las personas son consciente de sí mismo. De hecho, si hay un hallazgo coherente en la historia de la psicología, es que el autoengaño es mucho más común que el autoconocimiento.
Aunque, en esencia, sigue siendo una máquina de predicción, ya que básicamente consiste en algoritmos capaces de (a) encontrar patrones en grandes conjuntos de datos y (b) entrenarse para ser «más inteligentes» (aumentar su precisión predictiva), hay motivos claros para esperar que la IA también mejore nuestra capacidad de entender cosas, incluidos nosotros mismos.
Esta suposición es particularmente relevante en el marketing de consumo, un campo en el que la IA ha sido pionera con la personalización algorítmica, incluidos empujones selectivos no solo para predecir, sino también influir en el comportamiento humano. Si esto le parece demasiado técnico o abstracto, he aquí algunos ejemplos sencillos de uso diario con los que seguramente está familiarizado:
- Netflix recomendando películas en función de lo que usted (y otros como usted) haya visto antes.
- Amazon recomendando productos (por ejemplo, cosméticos, zapatillas, libros,.) en función de lo que usted (y otras personas como usted) hayan comprado antes.
- Spotify recomendando canciones en función de lo que usted (y otros como usted) ha escuchado antes.
- Quizás lo más famoso es que el motor de búsqueda de Google adivina lo que probablemente somos buscando (según lo que han buscado otras personas, especialmente cuando comparten ciertas funciones con nosotros).
El ejemplo más discutido (e impresionante) en la actualidad: ChatGPT que tiene la capacidad de comparar nuestras preguntas con grandes bases de datos lingüísticas para interpretar y producir la información que necesitamos.
Si bien la adopción generalizada de estas plataformas proporciona pruebas convincentes del valor de la IA para los consumidores, sus motores de IA hacen poco para mejorar nuestro autoconocimiento. Esto crea dos problemas. En primer lugar, si bien nuestras elecciones pueden convertirse mayormente basadas en datos, no aumentan la sofisticación ni la racionalidad de los consumidores, una oportunidad perdida, especialmente ante la creciente oferta y sofisticación de productos. En segundo lugar, cuando los algoritmos hacen trabajo, pueden parecer «espeluznantes»: ¿cómo supieron lo que quiero aunque no lo sabía y qué otras cosas saben de mí?
Quizás lo que es más importante, para evitar el escenario distópico pronosticado por Yuval Harari y otros que la IA pronto nos conocerá mejor que nosotros mismos, debemos democratizar el conocimiento que los algoritmos tienen sobre nosotros, al menos asegurándonos de que las empresas comparten con nosotros la información personal que han recopilado. Piense en cómo ChatGPT habrá avanzado en sus conocimientos sobre la humanidad tras sus recientes interacciones con millones de consumidores (ganando usuarios en un velocidad más rápida que lo hicieron TikTok e Instagram), sin aumentar realmente nuestro autoconocimiento.
He aquí una idea de cómo la IA de consumo y la personalización algorítmica basadas en el aprendizaje automático y el marketing digital podrían evolucionar en un futuro próximo: ayudándonos a entender quiénes somos, cuáles son nuestras elecciones y lo que realmente dicen sobre nosotros. Tenga en cuenta que la base científica de esto está bien establecida y es anterior a la reciente era de la IA (que destaco en mi último libro, Yo, el ser humano: la IA, la automatización y la búsqueda de recuperar lo que nos hace únicos). Estos son algunos hallazgos que vale la pena considerar:
Incluso nuestras elecciones más triviales, como la ropa, las firmas de los correos electrónicos y las preferencias alimentarias, revelan aspectos centrales de nuestra identidad.
Los vendedores lo saben desde hace años, por lo que la verdadera elección entre Pepsi y Coca Cola, Nike y Adidas, Mac y PC, no se basa en motivos funcionales o racionales, sino en la identificación con la marca, que a su vez se basa en nuestra interpretación de la personalidad de esa marca. Cuanto más se parece una marca a su personalidad, cuanto más «encaje» con él y gravitará hacia él. Es importante destacar que su similitud percibida con una marca puede ser totalmente subjetiva o aspiracional (por ejemplo, a la gente le gustan los Mac no porque estén de moda o sean creativos, sino porque les encantaría que los vieran como tales, y a la gente le gusta más la Pepsi que la Coca-Cola, no porque sean contrarios y rebeldes, sino porque les encantaría serlo... y así sucesivamente). De esta manera, las marcas y los productos nos ayudan a alcanzar nuestro «yo ideal» y a mejorar nuestra imagen de nosotros mismos.
La oportunidad para la IA, entonces, sería hacernos conscientes de la alineación (y las brechas) entre la forma en que queremos que nos vean y lo que las elecciones de marca y producto transmiten sobre nosotros: por ejemplo, «los consumidores que compran X o ven Y tienden a tener valores X o una personalidad Y». De hecho, como sostiene Nathalie Nahai en su último libro, Inusual en los negocios, los consumidores se comprometen enormemente a ajustar sus elecciones en función de la reputación de las marcas, incluida su orientación moral y política.
Hay vínculos confiables y sistemáticos entre nuestras preferencias y nuestros rasgos de personalidad.
Hay algunas excepciones a esta regla, y la lista de correlaciones entre los rasgos de la personalidad humana y las preferencias de productos es demasiado extensa como para resumirla. Pero considere algunos ejemplos: su elección de música revela el grado en que es extrovertido, curioso y neurótico; su selección de películas revela el grado en que es inteligente, concienzudo y agradable; en su Facebook los datos revelan si es conservador o liberal, sociable o introvertido, optimista o pesimista; sus tuits revelan si es narcisista o no. Es importante destacar que la IA podría utilizarse como entrenador en tiempo real, dándonos información periódica sobre cómo nuestros patrones de comportamiento diarios expresan las necesidades, los estados de ánimo y las motivaciones subyacentes. Del mismo modo que los dispositivos portátiles pueden traducir las señales fisiológicas en comentarios prácticos sobre nuestro estado físico, energía, somnolencia o niveles de estrés, la IA podría detectar cambios en los patrones de nuestros hábitos para alertarnos del aumento del afecto, la curiosidad o la agresión negativos o positivos.
Las marcas y los consumidores tienen un interés mutuo en entender la personalidad de los consumidores.
Esto se aceleró en la década de 1950, cuando las campañas de marketing se basaban en grupos focales y encuestas telefónicas para segmentar a los clientes «psicográficamente» con el fin de mejorar sus ofertas, productos y servicios. Con la IA, podemos obtener una versión mucho más detallada y personalizada de esto, actualizada en tiempo real, que debería mejorar la conexión entre las marcas y los consumidores.
Una marca es una promesa de cumplir. ¿Entregar qué? Lo que la gente quiere o necesita. Esto requiere que las marcas entiendan quién es la gente. El proceso para hacerlo no requiere más que lo que ya existe: datos exhaustivos sobre el comportamiento de los consumidores y capacidades de IA para traducirlos convertir datos en información. Es importante destacar que las marcas mejorarán su reputación ética y su confiabilidad si comparten esta comprensión con los consumidores ; persuadirlos de que no hay conflicto entre conocerlos bien y ayudarlos a conocerse bien a sí mismos, cuando se hace de una manera ética y transparente.
En una época en la que los datos se han convertido en productos básicos, pero la información y los beneficios de los datos son propiedad bastante exclusiva de unos pocos enormes actores tecnológicos, ¿qué mejor manera de aprovechar la confianza y la lealtad de los consumidores que devolviéndoles información valiosa que pueda convertirlos no solo en clientes mejores e inteligentes, sino también en personas más conscientes de sí mismas?
Tomas Chamorro-Premuzic (Es el Director de Innovación de ManpowerGroup, profesor de psicología empresarial en el University College London y en la Universidad de Columbia, cofundador de deepsignals.com y asociado del Laboratorio de Finanzas Empresariales de Harvard).
