Os principais desafios para o uso de IA na publicidade

Meio & Mensagem
25 de novembro de 2024 - 7h39

(Crédito: Gumbaryia/Shutterstock)

Apesar de já fazer parte do vocabulário – e, em alguns casos, do cotidiano de quem trabalha no mercado de criatividade – a inteligência artificial ainda gera muitas dúvidas em relação às possibilidades de utilização.

Para tentar orientar os profissionais do mercado a utilizar a IA de forma responsável e, ao mesmo tempo, conseguir explorar a eficiência que ela pode trazer para a criação de campanhas e compra de mídia, o IAB Brasil apresentou, na semana passada, o Guia do Uso da Inteligência Artificial na Publicidade Digital.

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Os principais desafios do uso da IA

Entre informações e esclarecimentos a respeito dos principais termos e também das plataformas que oferecem soluções de IA, o Guia do IAB listou os principais desafios que os profissionais do mercado já enfrentam no uso da nova tecnologia.

A falta de alinhamento entre a aplicação da tecnologia e os objetivos de negócios, assim como os eventuais problemas entre regras de privacidade e ética estão entre eles. Veja:

Qualidade e quantidade de dados

Pelo fato de a eficiência da IA depender disponibilidade de dados de qualidade e em grande volume, o IAB pontua que, eventualmente, dados enviesados, desatualizados ou incompletos podem gerar dados imprecisos e afetar diretamente os negócios

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Complexidade dos modelos de IA

O ajuste dos modelos adequados de IA para determinada tarefa pode exigir habilidades técnicas complexas, gerando dificuldades para difundir essas informações entre as equipes.

Falta de alinhamento entre IA e objetivos de negócios

Não adianta implementar um trabalho com IA se não houver claro alinhamento, por parte da empresa, da finalidade do uso da tecnologia e de como os dados e esse trabalho podem, de fato, auxiliar a organização.

Problemas de privacidade e ética

O IAB destaca que o uso de dados pessoais para treinar modelos de IA pode gerar preocupações em relação à privacidade e regulamentações, como a LGPD. Por isso, é necessário o entendimento da importância da criação de processos transparentes, com inclusão e diversidade, para evitar vieses.

Integração da IA com sistemas legados

O Guia alerta, também, que muitas empresas possuem sistemas legados que não são projetados para trabalhar com soluções modernas de IA, o que pode gerar problemas de integração e dificultar a coleta de dados.

Interpretação dos resultados

Pelo fato de as ferramentas de IA gerarem diversos relatórios preditivos, modelos estatísticos avançados e previsões complexas, a interpretação dos resultados exige uma análise especializada, o que pode gerar dificuldade para as equipes.