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A Inteligência Artificial requer contextualização

A Inteligência Artificial e suas muitas características são um mar imenso de oportunidades e de olhares atentos para o melhor aproveitamento dessa visão tecnológica. Uma das discussões sobre o uso de Inteligência Artificial (IA) é sobre o não uso da inteligência humana (IH). O melhor certamente é a combinação dos dois considerando que a inteligência humana está no input e no output da IA.


No input, como a máquina trabalha a partir de dados e premissas estabelecidas a ela, um ponto de se tomar cuidado é como você orienta a máquina, pois ela vai executar sem contextualização. Por exemplo, se houver um direcional de acabar com a fome global sem ter as regras bem estabelecidas, a máquina pode matar metade da população. Teoricamente, a máquina não apresentaria preconceitos (ela não possui, mas os dados e algoritmo que a nutrem tem e essa é uma discussão de importância nos principais canais de distribuição de conteúdos colaborativos como Instagram, YouTube e TikTok), mas atua em cima dos pré-conceitos direcionados a ela.


Pensando nos algoritmos e o quanto a bolha tem sido discutida, é muito importante contar com um algoritmo que possa testar mensagens diferentes, não deixar apenas as mensagens que, tendenciosamente, o consumidor poderia ter a preferência. É essencial ter o cuidado de contextualizar os algoritmos. Essa contextualização vem pré-determinada pela sociedade e é isso que precisamos lembrar quando esses algoritmos são criados, seja para a publicidade, seja para a distribuição de controle.



No output, o ganho da inteligência humana em cima da Inteligência Artificial é a capacidade de contextualização, que – segundo alguns estudos – pode ser feita até mesmo pela sua intuição. Ser muito analítico sem o uso conjunto da intuição para tomada de decisão muitas vezes gera paralisia. A intuição ocorre com base no nosso armazenamento de situações que são ativadas de forma inconsciente, como um banco de dados da inteligência humana que precisamos lembrar de higienizá-lo e deixá-lo positivo para conseguir atingir melhores decisões (a famosa inteligência emocional). E essa é a diferença de ter experiência, podendo aplicar melhor o entendimento do contexto e usar a intuição para a tomada de decisão com base em dados.


Com isso, a Inteligência Artificial acaba não entendendo a contextualização do momento do negócio ou macroambiente assim como não tem o uso da intuição para poder tomar uma decisão.


Na área do marketing digital tem dois principais pontos que vejo de atenção quanto a essa melhor combinação das duas inteligências. O primeiro é o quanto agências e anunciantes já estão preparados para identificar, armazenar e gerir esses dados, pensando na privacidade dos dados e estratégia em seu uso. Avaliando, principalmente, no que temos no Brasil, ainda vejo muitas empresas, agências e anunciantes que não estão preparados em como receber, o quanto usar, como armazenar ou se pode armazenar esses dados. E isso será potencializado agora com a mudança do Chrome – agora prevista para 2024, você pode acompanhar essa timeline aqui – não irá mais aceitar os cookies de terceiros e isso faz com que os anunciantes e as agências passem a trabalhar melhor os seus dados proprietários, o que chamamos de first party data.



E o que isso tem a ver com a Inteligência Artificial: bom, se não houver uma boa estratégia de captação e uso dos dados pela inteligência humana, não será possível extrair o melhor resultado das campanhas.


O segundo ponto é que a maioria das plataformas digitais, principalmente de compra de mídia, já usam Inteligência Artificial para otimizar as campanhas. O que vejo acontecer muitas vezes é que as equipes de mídia (ou o não investimento nessa equipe) deixam as campanhas totalmente nas mãos da IA e deixam de usar o poder da inteligência humana para melhor orientar o que é melhor para aquele perfil de consumidor naquele momento do negócio.


Ou seja, não adianta ter a melhor plataforma ou a melhor IA, se você não tem a melhor inteligência humana para suas tomadas de decisão.


Por Amanda Gasperini, líder de Analytics, Martech & Growth da Gauge.

Fonte e imagem: InforChannel



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