A la Campus La intel·ligència artificial està a punt de revolucionar el màrqueting. La colocació de productes s’ha convertit en una ciència precisa de la recomanació. Actualment, els grans models de aprenentatge automàtic utilitzen enormes quantitats de dades de consumidors per predir preferències, personalitzar continguts i optimitzar l’enganxament en temps real, canviant fonamentalment la manera com les marques interactuen amb els seus audiències. Per exemple, els sistemes de recomanació són claus per a l’èxit de les plataformes, especialment en e-commerce i streaming de continguts; a Amazon, impulsen més del 50% de les vendes de productes, mentre que a Netflix, representen l’80% del temps total de visualització, impactant significativament en el comportament i l’enganxament dels consumidors. Tot i això, aquests models avançats d’IA funcionen com a “caixes negres”, oferint poca transparència sobre els mecanismes de generació de dades o els motius darrere de les decisions dels consumidors. Mentrestant, dècades de recerca en màrqueting proporcionen coneixements profunds sobre les motivacions i el comportament dels consumidors. Això presenta una oportunitat única: integrar aquests coneixements de màrqueting en el desenvolupament de la IA pot conduir a solucions més robustes, interpretable i orientades a l’humà, que millorin l’eficàcia a llarg termini d’aquestes plataformes. No obstant això, aquests models d’IA de caixa negra també comporten riscos.

La privacitat és una preocupació important — la dependència de la IA de dades àmplies dels consumidors planteja preguntes crítiques sobre la recollida, l’emmagatzament i l’ús de les dades. La complexitat creixent del compartiment de dades entre empreses i plataformes sovint fa que els consumidors desconeguin com s’utilitzen les seves informacions, complicant el compliment de normatives de privacitat en constant evolució com el GDPR i el CCPA. A més, els professionals de màrqueting temen que els biaixos en els algoritmes puguin produir estratègies de màrqueting distorsionades o discriminació. Aquest problema és especialment rellevant en la segmentació de clients, les recomanacions de productes i la publicitat dirigida, on els biaixos subtils poden afectar profundament tant les empreses com els consumidors. La conferència, organitzada per la Stanford Graduate School of Business, durarà dos dies i reunirà experts de l’àmbit acadèmic i industrial. El seu focus se centrarà en els següents temes: Nous mètodes: avanços cap a solucions d’IA més robustes, generalitzables i human-centriques que surtin dels enfocaments de caixes negres; Nova informació: aprofitar les fonts diverses de dades no estructurades d’avui (com textos, imatges, contingut generat pels usuaris) per desenvolupar estratègies de màrqueting més informació i accionables; Nous riscos: explorar com es pot utilitzar l’IA de manera ètica i efectiva en el màrqueting, acompanyat de formularis per equilibrar innovació i responsabilitat. Junts, podem traçar un camí que aprofiti el poder transformador de la IA, mantenint el compromís amb la transparència, la innovació ètica i l’optimització sostinguda.