Com o aumento da IA, cada vez mais pessoas se perguntam "quais são os benefícios de uma agência quando posso simplesmente utilizar a IA"? A IA está a ser cada vez mais utilizada no marketing e não há como negar que é útil. Mas será que tem o poder de substituir completamente os humanos?

 

Os inconvenientes.

A IA tem, de facto, alguns grandes inconvenientes, a maioria dos quais se centra na sua falta de personalização humana. O conteúdo gerado pela IA pode ser tecnicamente exato e lógico, mas falta-lhe a ligação humana e a vantagem emocional que a maioria dos consumidores procura e, mais importante, com a qual se relaciona. 

Tomemos como exemplo o anúncio de Natal da Coca-Cola de 2024. Era um anúncio totalmente gerado por IA que fez com que muitas pessoas se sentissem desconectadas ou o descrevessem como um "vale estranho". De um modo geral, a atitude foi negativa em direção ao anúncio.

 

As aplicações práticas da IA. 

IA e Copywriting.

A IA é óptima a desenvolver textos publicitários, no entanto, como só pode ir até certo ponto, não vai substituir os redactores tão cedo. Agora, a IA é capaz de criar um excelente texto, mas os humanos continuam a ser necessários para otimizar este texto criado pela IA. Afinal de contas, estamos a fazer marketing para humanos, não para máquinas.

Com a IA, existe também o risco de que, à medida que mais equipas de marketing a incorporem nas suas trabalhocada vez mais os anúncios começarão a soar todos de forma semelhante. Misturando-se num só. O texto escrito por IA é frequentemente muito percetível se não for ajustado ou desenvolvido por um humano. Um dos muitos sinais reveladores é a presença de um Em-Dash (que é mau notícias para os redactores humanos que os utilizaram e adoraram durante anos).

Há também o argumento de que a IA obtém as suas informações de outros sítios Web. Sem o contributo humano, a IA perde toda a originalidade e autenticidade (especialmente quando começamos a ver conteúdos criados à escala pela IA). Assim, embora a IA possa ajudar os redactores, não os substitui completamente. Haverá sempre uma necessidade de emoção humana enquanto estivermos a fazer marketing para humanos. Um Um professor de Stanford teoriza que até 95% das decisões são tomadas com base nas emoções. 

 

IA e análise de dados.

É verdade que a IA é mais forte na frente da análise de dados, mas pode ter dificuldade em compreender toda a complexidade das razões que estão por detrás das acções das pessoas. 

Sim, a IA é óptima para a personalização e a segmentação de públicos. Pode ajudá-lo a adaptar as mensagens de correio eletrónico e até a fazer previsões de vendas potenciais, permitindo aos profissionais de marketing um acesso mais fácil do que nunca aos seus dados. 

No entanto, é necessário um ser humano para compreender quais os eventos externos (como o dia dos namorados, aniversários ou outros eventos) que podem estar a impulsionar as compras do seu produto e estabelecer uma ligação com os consumidores a um nível emocional.

Também é importante lembrar que a IA pode cometer erros, por ter a sua própria tendência intrínseca em relação aos tópicos. À medida que a IA aprende com o conhecimento humano e de fonte aberta, pode facilmente captar diferentes tipos de preconceitos destas fontes de dados e desenvolver preconceitos algorítmicos. Muitos tipos de preconceitos podem influenciar a tomada de decisões da IA, mas Universidade de Chapman propõe cinco tipos principais.

Cinco tipos de preconceitos de IA

Viés de seleção 

Isto ocorre quando os dados de treino não representam com exatidão a população do mundo real, fazendo assim uma suposição incorrecta. Se um modelo de reconhecimento facial for treinado principalmente num tom de pele, pode ter dificuldade em reconhecer pessoas com outros tons de pele, o que leva à discriminação.

Viés de confirmação 

Isto acontece quando a IA se baseia demasiado em informações anteriores que aprendeu. Isto significa que reafirma preconceitos históricos anteriores, ou preconceitos que aprendeu anteriormente. Por exemplo, o estereótipo de que as mulheres são menos qualificadas para trabalhar em tecnologia. Este facto, juntamente com o preconceito de estereótipos, foi um fator importante na origem do escândalo da Amazon.

Viés de medição 

Semelhante ao enviesamento da seleção da amostra, o enviesamento da medição ocorre quando a recolha de dados não está concluída ou há um erro durante a recolha. Por exemplo, se uma universidade envia um inquérito sobre a satisfação com o curso, mas só contacta aqueles que se mantiveram inscritos durante os três anos e não os membros que desistiram ou mudaram de curso, não está a obter uma imagem completa.

Preconceito de estereótipo 

Também designado por preconceito. Trata-se de um preconceito que é treinado na máquina e reflecte preconceitos, estereótipos e suposições sociais. Muitos assistentes virtuais, como a Siri ou a Alexa, são concebidos com vozes femininas e programados para serem educados e complacentes. Isto reforça o estereótipo de que as mulheres devem ser prestáveis e submissas, o que pode ajudar a perpetuar involuntariamente os preconceitos de género na sociedade.

Viés de homogeneidade fora do grupo

É aqui que a IA generaliza grupos de dados sobre os quais tem menos dados. Agrupa grupos mais pequenos, embora possam ter muito poucas semelhanças. Por exemplo, os sistemas de reconhecimento facial têm dificuldade em distinguir indivíduos de grupos raciais ou étnicos minoritários. Este facto deve-se à falta de diversidade nos dados de treino.

 

Historicamente, estes "preconceitos" são também mais susceptíveis de afetar grupos minoritários, pelo que é essencial ter consciência deles. Tome tudo com um grão de sal e esteja também ciente dos erros contextuais. A maioria dos programas de IA não tem uma compreensão contextual profunda. Os erros de contexto também podem ocorrer devido à falta de conhecimento externo da IA. Isto porque se a IA não for informada de algo, não o pode considerar. Na maior parte dos casos, é preciso ter em conta que, muitas vezes, se obtém o que se coloca. Por isso, certifique-se de que está a fazer perguntas de qualidade.

 

Então, o que significa tudo isto se estiver a pensar em adotar o marketing de IA 100%?

De um modo geral, a IA é uma óptima ferramenta, mas apenas quando utilizada com o contributo humano adicional. A utilização da IA para apoiar o seu trabalho de marketing pode aumentar a produtividade, mas não necessariamente a qualidade. 

Além disso, um conselho: não se engane - não confie na IA para fazer o trabalho árduo por si, uma vez que não é um substituto. A IA pode simplificar parte do trabalho, mas os dados (e a criação de conteúdos) continuam a precisar de análise e verificação humanas para garantir que têm a autenticidade e a emoção necessárias para os transformar em algo digno. Por isso, não se preocupe, a IA não vai substituir os profissionais de marketing tão cedo. 

 

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