La IA generativa en la propaganda política

Las campañas políticas deben estar atentas a los riesgos y oportunidades que implica el uso de la IA generativa para interactuar con los votantes.

A medida que las elecciones estadounidenses de 2024 cobran impulso, las campañas políticas y las agencias de publicidad están recurriendo a un nuevo aliado, la inteligencia artificial, para difundir sus mensajes.

Esta tecnología emergente presenta tanto riesgos como posibles beneficios para la industria de la publicidad política. Las herramientas impulsadas por IA pueden generar nuevos textos, imágenes, videos y discursos a partir de un solo mensaje para incorporarlos a los mensajes de campaña. Las campañas políticas ya están utilizando estas herramientas para crear mensajes para anuncios y solicitudes de recaudación de fondos. El software de IA puede incluso redactar correos electrónicos de campaña. La IA generativa está preparada para redefinir las campañas modernas, aunque la naturaleza exacta de su influencia sigue siendo incierta. Sin embargo, a pesar de los llamados a la regulación o moratoria en el Congreso, la Comisión Federal Electoral e incluso la asociación comercial de consultores políticos, los legisladores nacionales aún no han abordado la nueva tecnología.

Los nuevos productos de software de IA son económicos, casi no requieren capacitación para su uso y pueden generar contenido aparentemente ilimitado. Estas herramientas pueden respaldar la publicidad personalizada a escala, lo que reduce la necesidad de grandes equipos digitales y nivela el campo de juego para las campañas que carecen de recursos sustanciales. Sin embargo, la IA también plantea un nuevo conjunto de desafíos, desde una tendencia a generar textos insulsos y repetitivos hasta el riesgo de engañar a las audiencias y amplificar los problemas de desinformación electoral en curso. Este ensayo examina las formas en que la IA (y, específicamente, los grandes modelos de lenguaje que generan texto) pueden mejorar los esfuerzos de las campañas para llegar a los votantes, las precauciones que deben tener las campañas al adoptar nuevas herramientas de IA y las fuerzas del mercado que afectan tanto a la tecnología en sí como a la experiencia de las campañas como consumidores de IA generativa.

Nos centramos principalmente en consideraciones que podrían influir en la toma de decisiones de las propias campañas. Otros ensayos de esta serie profundizan en amenazas más amplias a la democracia asociadas con el uso de la IA, como la tendencia inquietante de los deepfakes generados por IA en las campañas y la IA como herramienta para la supresión de votantes, junto con las respuestas políticas a estos problemas. Aquí, adoptamos una perspectiva de campaña de algunas de las fortalezas y debilidades de la IA generativa en la publicidad política y el rumbo probable que tomará el mercado.

¿Cómo puede la IA hacer que la publicidad política sea más poderosa?
A lo largo de la historia, las campañas políticas han evolucionado a la par de las nuevas plataformas mediáticas, desde el auge de la radiodifusión en la década de 1920 hasta la proliferación de Internet y las redes sociales en el siglo XXI. En los últimos años, el análisis de datos y las herramientas de microsegmentación se han convertido en la piedra angular de las campañas modernas. Las campañas ahora se basan en grandes conjuntos de datos que ofrecen información detallada sobre los comportamientos, intereses y paraderos de los ciudadanos para avanzar en sus objetivos clave, como la movilización de votantes y la recaudación de fondos. Sin embargo, utilizar esta riqueza de datos para enviar el mensaje correcto a la persona correcta en el momento correcto requiere un trabajo y una experiencia considerables, así como herramientas de precisión. Y esta segmentación basada en datos no es perfecta: las campañas a veces terminan enviando el mensaje equivocado o dirigiéndose a la persona equivocada. La IA tiene el potencial de hacer que las herramientas basadas en datos sean aún más poderosas y accesibles.

Segmentación de audiencias específicas
Desde la perspectiva de una campaña, la capacidad de la IA para sintetizar información sobre una audiencia objetivo y generar un mensaje persuasivo adaptado a los intereses de esa audiencia es muy prometedora para las iniciativas de microsegmentación. Las herramientas de inteligencia artificial gratuitas, como ChatGPT de OpenAI, Bing de Microsoft y Bard de Google, son capaces de producir textos de marketing relevantes, completos y sofisticados para un público objetivo. Es más, estas herramientas pueden realizar esta tarea a gran escala. La inteligencia artificial puede ajustar los mensajes para una amplia gama de grupos de votantes y sus subgrupos, y puede ejecutar estos ajustes cientos, si no miles, de veces al día.

Para una campaña política que desee abordar las preocupaciones únicas de diferentes votantes (como las mujeres preocupadas por los costos de la atención de la salud reproductiva, los votantes jóvenes que participan recientemente en el proceso democrático, los padres que no están seguros de las oportunidades educativas para sus hijos o las comunidades rurales que enfrentan problemas con una infraestructura limitada), la inteligencia artificial puede ayudar de manera factible a desarrollar y orientar mensajes que aborden todas estas preocupaciones y más. De hecho, este año, las principales plataformas como Meta y Google han comenzado a implementar herramientas impulsadas por inteligencia artificial para anunciantes que tienen como objetivo hacer que la personalización de los mensajes publicitarios sea más fácil y eficiente.

Potenciar las campañas con menos recursos
La inteligencia artificial puede ser especialmente útil para las campañas políticas con menos recursos financieros. Las campañas de alto perfil y bien financiadas suelen poder permitirse equipos digitales de tamaño considerable capaces de difundir un gran volumen de anuncios dirigidos; las campañas más pequeñas y con menos dinero históricamente no han podido competir en esta área. El panorama actual de la IA, con su multitud de herramientas de bajo costo y fáciles de usar que no requieren conocimientos previos de codificación o aprendizaje automático, altera esa ecuación.

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