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El uso de la IA en el sector editorial crea nuevas oportunidades para impulsar el crecimiento y el éxito. Las tecnologías de IA aportan muchas ventajas al sector de los medios de comunicación, desde las experiencias de los clientes basadas en datos y la mejora de la segmentación publicitaria hasta una mayor automatización.

Pero el rápido avance de la inteligencia artificial también conlleva un conjunto único de obstáculos. Para que los medios de comunicación y la IA trabajen juntos de forma eficaz y permitan un futuro de tecnología responsable, es importante abordar estos inconvenientes. En este artículo, enumeramos los principales retos y beneficios de la IA que las empresas de medios de comunicación deben tener en cuenta.

7 retos de la adopción de la IA en el sector editorial

Aunque la IA ha logrado avances significativos en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y la visión por ordenador, sigue habiendo retos en términos de precisión, sesgos, calidad de los datos, integraciones, etc., que deben abordarse.

1. Aspectos éticos de la IA y los medios de comunicación

El uso de la inteligencia artificial y los medios de comunicación plantea varios problemas éticos, sobre todo en lo que respecta a la privacidad, la transparencia y la rendición de cuentas.

Preocupación por la privacidad de la IA

Los algoritmos de IA se basan en el seguimiento del comportamiento de los consumidores para analizar sus intereses, aversiones e incluso su rutina general. Aunque esta capacidad es útil para los editores, ha planteado problemas de privacidad y ha sido criticada por intrusiva y explotadora.

Transparencia de las herramientas de IA

Los algoritmos están inundando el mundo de los medios de comunicación en línea y desempeñan un papel enorme a la hora de influir en las decisiones y el pensamiento de las personas. El problema es que la transparencia de las herramientas de IA y la forma en que toman decisiones es, en el mejor de los casos, turbia.

A medida que la inteligencia artificial se hace más omnipresente, es crucial que el público sea consciente de cómo se utiliza su información. Las organizaciones que despliegan tecnologías de IA deben responsabilizarse de que sus sistemas funcionen de forma responsable.

2. 2. Calidad de los datos

Los datos de alta calidad son esenciales para que los algoritmos de IA funcionen correctamente, pero las empresas de medios de comunicación pueden tener dificultades para recopilar y mantener cantidades suficientes de datos precisos.

La calidad de los datos puede verse comprometida de muchas maneras, desde el error humano a los fallos tecnológicos, y los datos defectuosos afectan directamente a los procesos de IA. Las empresas de medios de comunicación deben auditar periódicamente sus bases de datos para asegurarse de que no existen riesgos de infracciones o imprecisiones.

3. Integración de la IA en los sistemas existentes

Integrar los sistemas de IA con los flujos de trabajo, los procesos y la tecnología existentes puede ser un reto que requiere importantes recursos, conocimientos técnicos y formación de los empleados. A menudo, esto hace que el uso de la IA en las empresas de medios de comunicación parezca no merecer la pena.

Para facilitar la adopción de la IA en el sector editorial, las operaciones existentes deben seguir funcionando sin problemas. El software de venta de medios como Adpoint demuestra que esto no es imposible. Con una funcionalidad lista para usar, una interfaz de usuario fácil de usar y un sistema totalmente configurable, Adpoint se integra a la perfección con la infraestructura existente y permite a los editores realizar cambios sin necesidad de un equipo de asistencia técnica.

4. Sesgo y precisión de la IA

Es importante recordar que la tecnología de IA no es neutral. Los sistemas de IA pueden mantener e incluso aprovechar los sesgos existentes en los datos y algoritmos, dando lugar a resultados inexactos o injustos.

Es fácil que las decisiones impulsadas por la IA adolezcan de imprecisiones y sesgos humanos. Esto se debe a que, para tomar decisiones, los sistemas de IA necesitan datos de entrenamiento, que a menudo se caracterizan por un pensamiento humano sesgado. Por ejemplo, la investigación ha descubierto que entrenar modelos de PNL con artículos de noticias puede hacer que muestren estereotipos de género.

5. Coste de la implantación de la IA

Implantar sistemas de IA puede ser caro y requiere una inversión significativa en tecnología y personal. Con los sistemas de IA, las empresas de medios de comunicación también pueden tener que ofrecer formación frecuente para formar a nuevos empleados o mantenerse al día de los avances en los sistemas. Por eso es importante que los sistemas de IA ofrezcan un rápido retorno de la inversión y reduzcan el coste total de propiedad.

6. Falta de talento cualificado en la industria de los medios de comunicación

Según un estudio reciente, un factor clave que ralentiza la adopción de la IA en el sector editorial es la falta de competencias pertinentes. Esto se observa en las empresas de medios de comunicación que han confiado en tecnologías heredadas durante años y ahora se enfrentan a una pronunciada curva de aprendizaje con la IA.

La escasez de personas con los conocimientos y la experiencia necesarios para desarrollar, implantar y gestionar sistemas de IA genera competencia por el talento y mayores costes para las empresas. Por este motivo, Adpoint se ha desarrollado con funciones listas para usar que permiten a las empresas empezar a trabajar sin necesidad de invertir grandes cantidades de recursos en formación.

7. La resistencia al cambio de la industria de los medios de comunicación

Algunos trabajadores del sector de los medios de comunicación pueden resistirse a la adopción de la IA por temor a perder su empleo o a que se modifiquen los procesos y flujos de trabajo establecidos.

Parte de esta resistencia se debe a la falta de comprensión sobre cómo las herramientas de IA mejoran los procesos. Esto puede estar relacionado con la reticencia del sector a compartir sus datos con los desarrolladores de IA, lo que da lugar a una falta de datos reales que demuestren el verdadero valor de la IA y los medios de comunicación.

Medios de comunicación e IA: 7 ventajas

A pesar de sus retos, el crecimiento de la tecnología de IA ha creado oportunidades ilimitadas para que las empresas de medios de comunicación capten a su audiencia, adapten sus servicios, superen a la competencia e impulsen el crecimiento. Las ventajas superan sin duda a los retos, y adoptar la IA te mantendrá un paso por delante de la curva.

He aquí las siete principales ventajas de los medios de comunicación y la IA:

1. Mejor orientación de los anuncios: Al analizar los datos y el comportamiento de los consumidores, la IA crea anuncios más específicos que responden a las necesidades concretas de su audiencia, les ofrece el mejor valor y llega a ellos en el momento óptimo.

2. Mejor uso de los datos: La IA analiza cantidades ingentes de datos y te proporciona perspectivas clave que potencian las decisiones empresariales.

3. Ventaja competitiva: Aunque la IA y los medios de comunicación han creado más competencia, también te dotan de los recursos, conocimientos y herramientas necesarios para eclipsar a los competidores.

4. Flexibilidad ante la demanda actual: Los sistemas de IA ajustan su comportamiento y sus productos en función de las necesidades de cada cliente. Así es exactamente como funciona el catálogo dinámico de productos de nuestra plataforma de gestión de suscripciones Amplio, que le permite adaptarse a la demanda y anticiparse a las necesidades de los clientes.

5. Automatización mejorada: Con las herramientas de IA, podrá automatizar las tareas manuales y los flujos de trabajo complicados, desde la creación de contenidos hasta la introducción de datos o los informes financieros. Esto impulsa la eficiencia en toda la organización y ahorra valiosos recursos.

6. Análisis de tendencias: Los asistentes de IA y los algoritmos de aprendizaje automático mejoran el contenido de las organizaciones de medios analizando datos sobre patrones de lectura. Esto amplía la cobertura informativa de los editores al sugerir temas con los que el público está interactuando.

7. Innovaciones en los servicios: La IA permite a los editores salir del molde tradicional de los medios de comunicación. Con datos potentes y mayores oportunidades, las empresas de medios pueden reestructurar las cadenas de valor y crear nuevos modelos de negocio optimizados.

Lineup está trabajando actualmente en integraciones y mejoras de IA en Adpoint, nuestro sistema de gestión de ventas de medios. Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para reservar una demostración gratuita y ver cómo podemos ayudarle a desarrollar su estrategia de IA.

Lineup

Lineup Systems es el principal proveedor mundial de tecnología de ventas de medios de comunicación, y representa a más de 6.800 marcas de medios de comunicación en todo el mundo, entre ellas Gannett/USA Today, New York Times y News Corp. Amplio es la solución multicanal de monetización de audiencias de Lineup que ayuda a las empresas de medios de comunicación a explotar todo su potencial de ingresos por lectura, utilizando inteligencia basada en datos para captar, fidelizar y monetizar a los lectores con ofertas personalizadas que aumentan los ingresos por lectura y reducen la rotación. Adpoint es la solución integral de Lineup para la venta de publicidad en medios multicanal que ayuda a las empresas de medios a agilizar sus operaciones, hacer un mejor uso de los datos, aumentar la eficiencia e incrementar los ingresos.