Eu IA. Tu IA. Eles IA.

15 de janeiro de 2024 - 6h00

Sim, esse é mais um artigo sobre inteligência artificial. Mas fica comigo. A proposta aqui é dividir algumas reflexões sobre implementação de IA para além de suas possibilidades ligadas a ideias criativas que aprendi no Programa de Inteligência Artificial da Universidade de Oxford. Ou podemos chamar de: “Como não ser mais uma vítima do hype e gastar dinheiro sem aprender nada”.

O curso ampliou minhas perspectivas para aplicações, dentro do marketing e outras áreas das empresas, em que a IA pode ter um impacto tão significativo a ponto de – veja só – abrir espaço para mais investimento em criatividade.

Como toda nova tecnologia, estamos vivendo o momento do “hype” da IA. E foi muito interessante aprender mais sobre a Lei de Amara, o ciclo do hype e como projetar tempo e investimento no longo prazo. Lei de Amara é um conceito desenvolvido pelo cientista e futurista Roy Amara, que demonstra como temos a tendência em superestimar uma tecnologia no curto prazo, e subestimá-la no longo prazo. Imediatistas que somos, queremos surfar o hype, aceleramos sem profundidade. O resultado não vem como esperado e recebemos um tapinha nas costas por “inovar” e o nariz torcido de quem olha para gestão de investimento e resultado. Esta lei resume a relação muito interessante entre a percepção humana, a inovação tecnológica e a passagem do tempo.

O Ciclo do Hype (pesquisem por Gartner Hype Cycle) é influenciado pela Lei de Amara e, resumidamente, é composto por cinco fases:

1. Trigger da inovação: período em que a tecnologia é inventada, despertando entusiasmo. Desencadeia cobertura da mídia devido a um anúncio público ou uma demonstração física da tecnologia;
2. Pico de expectativas infladas: o entusiasmo aumenta, e o otimismo e a imaginação excedem a realidade do potencial que a tecnologia possui no momento. Vemos investimento na tecnologia sem total compreensão ou argumento comercial sólido – onde a IA generativa está hoje;
3. Vale da desilusão: quando a crença se perde, porque não funciona tão bem quanto esperado. A cobertura negativa da mídia é generalizada. Oi, Metaverso!;
4. Inclinação da iluminação: a confiança na tecnologia é recuperada e o potencial para futuras aplicações da tecnologia torna-se claro;
5. Platô de produtividade: durante o estágio de maturidade, o crescimento desacelera, a tecnologia é valorizada de forma realista e a adoção acelera.

Essa lógica ajuda a projetar melhor o investimento e desenvolvimento da IA, abrindo mais espaço para ser efetivamente um projeto de longo prazo – porque caso isso ainda não esteja claro para você: IA “veio pra ficar”.

Se olharmos para o marketing, nos próximos anos teremos uma enorme oportunidade de otimizar orçamentos em relação à eficácia dos investimentos de mídia, produção de conteúdo e pesquisa, por exemplo. As três áreas estão relacionadas a uma quantidade significativa de investimento. Com IA, podemos utilizar um modelo de previsão focado em melhorar o planejamento dos investimentos da marca, considerando variáveis como objetivos de negócio e diferentes KPIs de uma campanha, ou mesmo para melhor enquadrar os KPIs de comunicação com base nas necessidades do negócio. Na gestão do investimento de mídia, vejo duas grandes oportunidades imediatas: prever e recomendar o investimento em canais e em formatos onde a mensagem em questão terá maior impacto e relevância para o público desejado, e aprender rapidamente o que funciona e melhorar a comunicação, sem perder o poder do craft e da ideia.

A produção publicitária tem muito espaço para otimização. Por exemplo, em produções de audiovisual para campanhas globais e regionais, impacta a necessidade de filmar várias vezes a mesma cena com diferentes variações de produto; de traduzir em áudio e texto para diferentes idiomas; edição e adaptação em diferentes formatos de mídia. Tudo isso consome tempo e dinheiro que pode ser redirecionado para melhorar a qualidade criativa ou para diferentes áreas que estão subfinanciadas.

No mundo da pesquisa, há um risco muito grande em definir insights e grupos de pessoas baseados em dados enviesados. A consequência disso são decisões cheias de bias. O grande (enorme) desafio de superar bias e preconceitos é uma das oportunidades mais inovadoras para a publicidade, contribuindo para reparar os danos causados no que diz respeito a representação, história, padrões e assim por diante, possibilitando a construção de mensagens e experiências que verdadeiramente refletirão a realidade dos diferentes grupos de um mesmo “target”.

Ainda no tema bias e tecnologia, deixo aqui mais uma reflexão do curso – “a IA é tão boa quanto quem a programa”. Aqui, dá para fazer um outro artigo só sobre isso.
Essas oportunidades enfrentarão a falta de conhecimento interno e de provas para conseguir o investimento necessário. Requer um grande esforço para convencer um grupo de decisores não familiarizados com a tecnologia e porque custa tanto para se desenvolver. Aliás, conhecimento do time interno é de longe um dos maiores desafios de implementação de IA. Uma curiosidade: sabe qual a maior barreira para escalar IA na medicina, por exemplo? Os profissionais de saúde. Conhecer e confiar na tecnologia é necessário para que ela se desenvolva. Parece familiar?

Eu terminei o curso menos preocupada em como a IA vai tirar meu emprego e mais em como eu entendo as oportunidades que vão surgir a partir da melhora de performance e investimento na cadeia do marketing.

É muito interessante criar ideias com IA, mas também acho muito interessante usar IA para melhorar tanto o processo, que as ideias terão mais espaço e investimento para existirem.