Es por eso que AI no lleva tu trabajo (todavía)

SEO murió mil veces solo este año, y la palabra de moda que resuena en todas las salas de juntas (y seamos honestos, en cualquier otro lugar) es “ai”.

Con Google lanzando varias opiniones con IA durante el último año y medio, junto con la última versión de su propio modo de IA rival de búsqueda, estamos presenciando una erosión de tráfico que es muy difícil de contrarrestar si nos mantenemos atrapados en nuestra visión tradicional de nuestro papel como profesionales de la búsqueda.

Y es natural que el debate que seguimos escuchamos sea el mismo: ¿IA finalmente tomará nuestros trabajos? En un sentido más estricto, probablemente lo hará.

SEO, como lo conocemos, se ha transformado drásticamente. Seguirá evolucionando, obligando a las personas a asumir nuevas habilidades y tener una estrategia multicanal más amplia, junto con una comunicación clara y rápida a las partes interesadas que aún podrían estar confundidas sobre por qué los clics siguen disminuyendo mientras las impresiones siguen siendo las mismas.

Se espera que el próximo año traiga cambios y probablemente algunas respuestas a este debate.

Pero mientras tanto, pude dibujar algunas predicciones, en base a mi propio estudio que investiga la capacidad de los humanos para discernir la IA, para ver si el “toque humano” realmente tiene una ventaja sobre ella.

Por qué esto importa para nosotros ahora

Saber si las personas pueden reconocer los asuntos de IA por nosotros porque el comportamiento de las personas cambia cuando saben que están interactuando con él, en comparación con cuando no lo hacen.

Un estudio de 2023 realizado por Yunhao Zhang y Renée Richardson Gosline comparó el contenido creado por humanos, IA y enfoques híbridos para la copia de marketing y las campañas persuasivas.

Lo que notaron es que cuando la fuente no fue revelada, los participantes prefirieron contenido generado por IA, un resultado que se invirtió cuando sabían cómo se creó el contenido.

Es como la transparencia en el uso de AI agregada una capa de difusión a la interacción, enraizada en la desconfianza común que está reservada para cualquier experiencia nueva y relativamente desconocida.

Al final del día, hemos consumido contenido escrito por humanos durante siglos, pero la IA generativa se ha escalado solo en los últimos años, por lo que este ni siquiera fue un desafío al que estábamos expuestos antes.

Del mismo modo, Gabriele Pizzi de la Universidad de Bolonia demostró que cuando las personas interactúan con un chatbot de IA en un entorno de compras simulado, es más probable que consideren al agente como competente (y, a su vez, confíen en él con su información personal) cuando este último se ve más humano en comparación con “robótico”.

Y como especialistas en marketing, sabemos que la confianza es el último sello no solo para obtener una visita y una transacción, sino también para formar una relación duradera con el usuario detrás de la pantalla.

Entonces, si reconocer el contenido de IA cambia la forma en que interactuamos con él y tomamos decisiones, ¿todavía conservamos la ventaja humana cuando el material de IA se acerca tanto a la realidad que es prácticamente indigente?

Su cerebro puede discriminar la IA, pero no significa que seamos detectores infalibles

Estudios anteriores han demostrado que los humanos muestran una sensación de incomodidad, conocida como el Valle extraño, cuando ven o interactúan con una entidad artificial con características semirrealistas.

Cómo esta sensación negativa se manifiesta fisiológicamente con una mayor actividad de nuestro sistema nervioso simpático (la división responsable de nuestra respuesta de “lucha o vuelo”) antes de que los participantes puedan informar verbalmente o incluso estar al tanto de él.

Es una medida de su “intuición” hacia un estímulo que imita las características humanas, pero no logra hacerlo por completo.

El extraño fenómeno del valle surge del hecho de que nuestro cerebro, que se usa para predecir patrones y llenando los espacios en base a nuestra propia experiencia, ve estos estímulos como “fallas” y los ve como valores atípicos en nuestra conocida biblioteca de caras, cuerpos y expresiones.

La desviación de la norma y la incertidumbre en el etiquetado de estos estímulos “extraños” puede provocarse desde una perspectiva cognitiva, que se manifiesta en una mayor actividad electrodérmica (acortado como EDA), una medida de excitación psicológica que se puede medir con electrodos en la piel.

Con base en esta evidencia, es realista plantear la hipótesis de que nuestro cerebro puede detectar IA antes de hacer una discriminación activa, y que podemos ver una EDA más alta en relación con las caras generadas con IA, especialmente cuando hay algo “apagado” en ellos.

Sin embargo, no está claro en qué nivel de realismo dejamos de mostrar una respuesta distintiva, por lo que quería descubrirlo con mi propia investigación.

Aquí están las preguntas que configuré para responder con mi estudio:

1. ¿Tenemos un sistema de “detector” preconsciente incorporado para la IA, y en qué punto de imitación realista deja de responder?
2. Si lo hacemos, ¿guía nuestra discriminación activa entre la IA y el contenido humano?
3. ¿Nuestra capacidad de discriminar influenciada por nuestra exposición general a los estímulos de IA en la vida real?

Y sobre todo, ¿puede alguna de las respuestas a estas preguntas predecir cuáles son los próximos desafíos que enfrentaremos en la búsqueda y el marketing?

Para responder a estas preguntas, medí la actividad electrodérmica de 24 participantes entre 25 y 65 años, ya que se les presentó imágenes neutrales, generadas por IA y generadas por humanos, y verificaron cualquier diferencia significativa en las respuestas a cada categoría.

Mi estudio se ejecutó en tres fases, una para cada pregunta que tenía:

1. Una primera tarea en la que los participantes visualizaron estímulos estáticos neutrales, IA y humanos en una pantalla sin requerido ninguna acción, mientras que su actividad electrodérmica se registró. Esto tenía la intención de medir la respuesta automática y preconsciente a los estímulos presentados.
2. Una segunda tarea de comportamiento, donde los participantes tuvieron que presionar un botón para clasificar las caras que habían visto en A- vs. Generado por Humanos, tan rápido y preciso como pudieron, para medir sus habilidades de discriminación conscientes.
3. Una fase final en la que los participantes declararon su rango demográfico y su familiaridad con la IA en una escala autoinformada en cinco preguntas. Esto me dio una puntuación autoinformada de “alfabetización de IA” para cada participante que podría correlacionar con cualquiera de las otras medidas obtenidas de las tareas fisiológicas y de comportamiento.

Y esto es lo que encontré:

• Los participantes mostraron una diferencia significativa en la activación preconsciente entre las condiciones, y en particular, el EDA fue significativamente mayor para las caras humanas en lugar de las caras de IA (caras hiperrealistas y CGI). Esto respaldaría la hipótesis de que nuestro cerebro puede notar la diferencia entre la IA y las caras humanas antes de iniciar una tarea de discriminación.
• La mayor activación para los rostros humanos contrasta con la literatura más antigua que muestra una mayor activación para los estímulos de Valle Muyan, y esto podría estar relacionado con nuestra propia habituación a las imágenes de CGI (lo que significa que ya no están desencadenando valores atípicos), o el esfuerzo cognitivo automático involucrado en tratar de extrapolar la emoción de las caras neutrales humanas. De hecho, la limitación de EDA es que nos dice que algo está sucediendo en nuestro sistema nervioso, pero no nos dice qué: una mayor actividad podría estar relacionada con la familiaridad y la preferencia, los estados emocionales negativos o incluso el esfuerzo cognitivo, por lo que se necesita más investigación sobre esto.
• La exposición y la familiaridad con el material de IA se correlacionaron con una mayor precisión cuando los participantes tuvieron que clasificar activamente las caras en humanos y generados por IA, lo que respalda la hipótesis de que cuanto más estamos expuestos a la IA, mejor nos volveremos para detectar diferencias sutiles.
• Las personas fueron mucho más rápidas y precisas para clasificar los estímulos de la naturaleza del “Valle extraño” en el cubo generado por la IA, pero lucharon con caras hiperrealistas, malgastando los maldecir como rostros humanos en el 22% de los casos.
• La discriminación activa no se guió por la activación preconsciente. Aunque se puede ver una diferencia en la actividad autónoma para la IA y las caras humanas, esto no se correlacionó con cuán rápidos o precisos fueron los participantes. De hecho, se puede argumentar que los participantes “adivinaron” sus propios instintos cuando sabían que tenían que tomar una decisión.

Y, sin embargo, el mayor resultado de todo fue algo que noté en el piloto que ejecuté antes del estudio real: cuando el participante está familiarizado con la marca o el producto presentado, es cómo se sienten al respecto que guía lo que vemos a nivel neuronal, en lugar de la respuesta automática a la imagen presentada.

Entonces, si bien nuestro cerebro puede técnicamente “distinguir la diferencia”, nuestras emociones, la familiaridad con la marca, el mensaje y las expectativas son factores que pueden sesgar en gran medida nuestra propia actitud y comportamiento, esencialmente haciendo que nuestra discriminación (automática o no) sea casi irrelevante en la cascada de las evaluaciones que hacemos.

Esto tiene implicaciones masivas no solo en la forma en que conservamos a nuestra audiencia existente, sino también en cómo abordamos las nuevas.

Ahora estamos en una etapa en la que comprender lo que nuestro usuario quiere más allá de la consulta inmediata es aún más vital, y tenemos una ventaja competitiva si podemos identificar todo esto antes de que expresen explícitamente sus necesidades.

El camino hacia la supervivencia no está saliendo del juego. Está aprendiendo las nuevas reglas para jugar con

Entonces, ¿el marketing todavía necesita personas reales?

Definitivamente lo hace, aunque es difícil ver que ahora que cada negocio se enciende por el miedo a perder la gran oportunidad de IA y distraído por nuevos objetos brillantes que poblan la web todos los días.

Los humanos prosperan en el cambio, así es como aprendemos y cultivamos nuevas conexiones y asociaciones que nos ayudan a adaptarnos a nuevos entornos y procesos.

¿Alguna vez has oído hablar de la palabra neuroplasticidad? Si bien puede sonar como un término elegante para el aprendizaje, es literalmente la capacidad de su cerebro para remodelarse como resultado de la experiencia.

Es por eso que creo que la IA no llevará nuestro trabajo. Nos estamos centrando en el rápido progreso de la IA en la capacidad de ingerir contenido y recrear salidas que son prácticamente indistinguibles de los nuestros, pero no estamos prestando atención a nuestro propio poder de evolucionar a este nuevo campo de nivel.

La IA seguirá moviéndose, pero también lo hará la aguja de nuestro discernimiento y nuestro comportamiento hacia él, en función de las experiencias que construimos con nuevos procesos y material.

Mis resultados ya indican cómo la familiaridad con la IA juega un papel en lo buenos que somos para reconocerla, y en un tiempo, incluso los resultados de EDA podrían cambiar en función de la exposición progresiva.

Nuestro escepticismo y difusión hacia la IA se basa en los lados desconocidos, emparejados con mucho del mal uso que hemos visto como un subproducto de un crecimiento rápido y prácticamente no regulado.

La naturaleza de nuestras próximas interacciones con IA dará forma a nuestro comportamiento.

Creo que esta es nuestra oportunidad como industria de crear experiencias valiosas con IA sin sacrificar la calidad de nuestro trabajo, nuestras responsabilidades éticas hacia el usuario y nuestra relación con ellos. Es un proceso más lento, pero vale la pena emprender.

Entonces, incluso si, al principio, me acerqué a este estudio como un hombre vs. el enfrentamiento de la máquina, creo que nos dirigimos hacia el hombre y la era de la máquina.

Lejos del enfoque de “usar IA para todo” que tendemos a ver, a continuación se encuentra un desglose de dónde veo una integración (supervisada) de IA a nuestro trabajo sin problemas, y dónde creo que todavía no tiene espacio en su estado actual.

Uso: Cualquier cosa que proporcione información, facilite la navegación y los viajes de usuarios de línea

• Por ejemplo, probar descripciones de productos basadas en las características que ya residen en el catálogo, o proporcionando resúmenes de las revisiones de los usuarios reales que resaltan los pros y los contras de inmediato.
• Pruebas virtuales y habilitando productos recomendados basados ​​en la similitud.
• Automatizar procesos como identificar oportunidades de enlaces internos, clasificar la intención y combinar múltiples fuentes de datos para obtener mejores ideas.

Evitar: cualquier cosa que se base en establecer una conexión o persuadir al usuario

• Esto incluye cualquier contenido que faltea la experiencia y la autoridad en el campo. La tecnología actual (y la falta de regulación) incluso permite personas influyentes de IA, pero tenga en cuenta que la autenticidad de su marca sigue siendo su mayor activo para preservar cuando el usuario busca convertirse. Las trampas de engañarlos cuando esperan contenido orgánico son mayores que perder un clic. Este es el trabajo que no puede automatizar.
• Del mismo modo, generar revisiones o contenido generado por el usuario a escala para transmitir legitimidad o valor. Si sabe que esto es lo que sus usuarios quieren obtener más información, entonces no puede cumplir con sus dudas con argumentos falsos. Las tácticas de juego son de corta duración en el marketing porque las personas aprenden a discernirlas y evitarlas activamente una vez que se dan cuenta de que están siendo engañados. Los humanos anhelan la autenticidad y la validación real de sus decisiones porque los hace sentir seguros. Si alguna vez llegamos a un punto en el que, como colectivo, creemos que podemos confiar en la IA, entonces podría ser diferente, pero eso no va a suceder cuando la mayor parte de su uso actual se dedica a engañar a los usuarios en una transacción a toda costa, en lugar de proporcionar la información necesaria que necesitan para tomar una decisión informada.
• Reemplazo de expertos y control de calidad. Si está lleno de duolingo favorito del cliente, es probable que también sea contraproducente para usted.

Los nuevos objetivos que deberíamos estar estableciendo

Aquí es donde comienza un nuevo viaje para nosotros.

El comportamiento de búsqueda colectiva ya ha cambiado no solo como consecuencia de cualquier visión de IA sobre el SERP que hace que nuestro consumo de información y toma de decisiones sea más rápido y fácil, sino también en función de la introducción de nuevos canales y formas de contenido (la revolución de “búsqueda en todas partes” que escuchamos ahora).

Esto nos lleva a nuevas metas como profesionales de búsqueda:

• Ser omnipresente: Ahora es el momento de trabajar con otros canales para mejorar la conciencia de la marca orgánica y estar en la mente del usuario en cada etapa del viaje.
• Eliminar la fricción: Ahora que podemos obtener respuestas de inmediato en la página de resultados del motor de búsqueda sin siquiera hacer clic para explorar más, la velocidad es la nueva normalidad y cualquier cosa que haga que el viaje sea más lento es un riesgo de abandono. Llevando a sus clientes lo que quieren directamente (ser transparente con su oferta, eliminar pasos innecesarios para encontrar información y mejorar la experiencia del usuario para completar una acción) les impide buscar mejores resultados de los competidores.
• Preserva su autenticidad: Los usuarios quieren confiar en usted y se sientan seguros en sus elecciones, así que no caiga en la exageración de la escalabilidad que pueda dañar su marca.
• Conozca a sus clientes más profundamente: Los datos de palabras clave ya no son suficientes. Necesitamos conocer sus estados emocionales cuando buscan, cuáles son sus frustraciones y qué problemas están tratando de resolver. Y, sobre todo, cómo se sienten acerca de nuestra marca, nuestro producto y lo que esperan de nosotros, para que realmente podamos conocerlos donde están antes de que entre otras mil opciones entren en juego.

Hemos estado allí antes. Nos adaptaremos de nuevo. Y creo que saldremos bien (tal vez aún más hábil) al otro lado del bombo de IA.

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