En 1993, Vernor Vinge, profesor jubilado de matemáticas, informático y galardonado autor de ciencia ficción, sostenía que la creación de una inteligencia artificial sobrehumana marcaría el punto en el que "se pondría fin a la era humana". Esta idea, asociada en el pensamiento popular con el futurista Ray Kurzweil del libro de 2005 La Singularidad está cerca, postula un momento en el que la informática avanza hasta el punto de que los ordenadores se autodirigen, dirigen sus actividades a hacerse cada vez más inteligentes y superan la comprensión o el entendimiento humanos.

Quizá parezca un concepto descabellado en toda su extensión. Pero, ¿qué pasa con la industria publicitaria, que ha visto cómo los ordenadores se apoderaban de gran parte de la actividad humana? ¿Existe una inminente singularidad publicitaria? ¿Podría la inteligencia artificial hacer avanzar la publicidad y la optimización de los medios más allá de nuestra capacidad para comprender las decisiones que se toman?

No soy el primero que piensa así. Por ejemplo, Matt Herman escribió sobre ello (y lo descartó en su mayor parte) en relación con el desarrollo creativo publicitario en un artículo de Ad Age de 2010 titulado " Glitch in the Coming Advertising Singularity". Mientras tanto, Roger Toennis sugirió que "La Singularidad del Marketing está cerca", y cómo llevaría al Marketing "de vuelta al futuro" del marketing boca a boca de uno a uno en los medios de comunicación anteriores a la difusión.

Para mí, la respuesta corta es que en lo "creativo", la singularidad es improbable. En todo lo demás, en cierta medida ya está llegando, pero sigue habiendo factores que pueden hacer que forme parte de un ecosistema más amplio que aún incluye la participación humana.

La singularidad creativa

Póngame claramente en la columna de los escépticos cuando se trata de una singularidad creativa publicitaria. En un reciente post de Nielsen Newswire, escribí sobre los cinco factores asociados al éxito creativo en publicidad. Es difícil imaginar una singularidad creativa impulsada por ordenador en un futuro próximo, dada la naturaleza exclusivamente humana de la narración, el humor y los demás elementos creativos que intervienen en los buenos anuncios.

Dicho esto, se han desarrollado algoritmos para escribir música y noticias: consulte "¿Puede automatizarse la creatividad?" en la MIT Technology Review.

La singularidad de los medios de comunicación

En este caso, los partidarios de la singularidad tienen una base más sólida. A diferencia de la creatividad, la planificación, compra y medición de medios es mucho más probable que sea más automatizada, más inteligente, más rápida, auto-mejorable y completamente más allá de la capacidad de los seres humanos para entender. De hecho, ya se está haciendo en algunos casos a través de plataformas de licitación en tiempo real en digital. La singularidad de los medios nos llama.

La mayoría de los componentes ya están aquí, aunque no funcionan plenamente de forma integrada y en algunos ámbitos del ecosistema de los medios de comunicación están totalmente ausentes. Cuáles son los elementos de una singularidad de optimización de medios totalmente automatizada y más inteligente que el ser humano?

Digitalización. La digitalización permite explotar plenamente los datos mediante la informática. Cuanto más digitalizados estén los datos de publicidad y medios de comunicación, mayor será la capacidad informática para comprar, medir y mejorar el rendimiento, automáticamente, en tiempo real y sin intervención humana.

1. Datos de exposición y conversión. La captura de datos, incluidos los impulsores (como audiencias, visibilidad, contenido, frecuencia de exposición, ubicación, etc.) y los resultados (como impacto de marca y conversión), está facilitando cada vez más la comprensión de lo que funciona, lo que no y cómo mejorar. Gran parte de esta captura de datos se realiza ahora en sistemas altamente automatizados y en tiempo real, muchos de los cuales fueron creados por empresas de modelización de la atribución digital, y pueden aprovechar tanto los datos de los anunciantes como los de terceros.
2. Modelización de la atribución. Llevamos años midiendo los efectos de la publicidad y las ventas de medios con análisis de covarianza de una sola fuente (ANCOVA) y modelos de marketing mix. Ambos son muy buenos en lo que hacen. La aparición de datos de exposición y conversión sin IPI (información no identificable personalmente) a nivel individual permitirá medir el impacto en la marca o las ventas de todos y cada uno de los puntos de contacto y de todas las combinaciones de puntos de contacto, en línea y fuera de línea, a nivel individual y en tiempo real. Una vez que pueda atribuir el impacto de la marca y las ventas a la exposición de los puntos de contacto, podrá optimizar el rendimiento.
3. Aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial, que incluye el conjunto de actividades asociadas a los sistemas que pueden aprender de los datos y mejorar con el tiempo sin intervención humana (una especie de minisingularidad). Las capacidades de aprendizaje automático vinculadas al modelado de atribución permitirán a las máquinas aprender por sí mismas para mejorar y optimizar continuamente el rendimiento publicitario.
4. Licitación programática y en tiempo real. En la actualidad, más del 20% de la publicidad gráfica se negocia a través de plataformas de pujas en tiempo real (RTB). Las plataformas, los procesos y los conjuntos de datos ya están en marcha para impulsar la RTB más allá de la publicidad gráfica, aunque la televisión y otros medios no digitales están en su mayoría fuera de los límites, al menos por ahora. Gran parte del enfoque actual de la RTB se basa en los tipos de audiencia, el comportamiento en la web, el envío de anuncios a aquellos cuya actividad (recibida de forma anónima) los identifica como susceptibles de responder, etcétera. Sin embargo, no es imposible dar el salto a un RTB basado en el impacto de la marca y las ventas a través de las capacidades de modelado de atribución mencionadas anteriormente.

Así pues, esto puede equivaler a un mundo futuro en el que los datos de exposición y ventas a nivel individual se digitalicen y conecten a través de API a plataformas de datos, los modelos de atribución se ejecuten en tiempo real, el aprendizaje automático mejore iterativamente los resultados y la compra se realice a través de plataformas de pujas en tiempo real. De forma limitada, este futuro ya existe en bolsas a subescala del ecosistema publicitario. La razón por la que tiene sentido pensar en esta posibilidad como una singularidad es que todo esto sucederá a la velocidad del rayo, en milisegundos, y a escala masiva -incorporando cientos de millones de puntos de datos- de tal manera que estará más allá de la capacidad humana de comprender lo que está sucediendo, excepto a nivel conceptual.

Dicho todo esto, no cabe duda de que sigue habiendo razones para ser escépticos acerca de una singularidad publicitaria a gran escala, y no hay que minimizarlas. Los modelos de negocio existentes, las plataformas tecnológicas, los procesos, la fragmentación de medios y dispositivos, el fraude publicitario digital y los bots, los hábitos del sector, las relaciones personales y otros factores son obstáculos muy reales para la realización de este estado futuro.

Por tanto, los componentes tecnológicos ya están en marcha, pero hay factores que impedirán la llegada de la singularidad. Lo que esto significa es que debemos esperar que el progreso hacia la singularidad sea rápido, aunque a lo largo de un camino irregular y no lineal. Gran parte de la publicidad, tal y como la hemos conocido en los últimos cien años, se verá alterada.

En cuanto a si se alcanzará una verdadera singularidad, de todos los factores que se oponen a ella, el elemento humano es quizá el más poderoso. En ese sentido, la singularidad puede llegar, pero más tarde de lo que la gente espera.

Sea cual sea el resultado final, aquí llega el futuro de la publicidad, y una cosa es segura: será una experiencia singular.