Título del Capítulo: «La integración de la IA en las agencias de publicidad, comunicación y en los medios de comunicación»
Autoría: Ainhoa Torres-Sáez-de-Ibarra; Laura Monteagudo; Tamara Vázquez
Cómo citar este Capítulo: Torres-Sáez-de-Ibarra, A.; Monteagudo, L.; Vázquez, T. (2025): «La integración de la IA en las agencias de publicidad, comunicación y en los medios de comunicacióno». En Sánchez-Navarro, J.; Hellín, P. (eds.), Inteligencia artificial: retos y oportunidades para la formación y el empleo en el ámbito de la comunicación. Observatorio ATIC, nº 7. Salamanca: Comunicación Social Ediciones y Publicaciones.
ISBN: 978-84-10176-09-6
d.o.i.: https://doi.org/10.52495/c15.emcs.36.p114
Ainhoa Torres-Sáez-de-Ibarra
Universidad CEU San Pablo
Laura Monteagudo
Universidad CEU San Pablo
Tamara Vázquez
Universidad CEU San Pablo
1. Introducción
Desde la incorporación de la tecnología de Machine Learning por Google en 2001, la inteligencia artificial (IA) ha evolucionado rápidamente, revolucionando la creación y distribución de contenidos. Un punto de inflexión fue la llegada de la IA generativa (GenAI) y el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI en noviembre de 2022, que en solo tres meses alcanzó más de cien millones de usuarios, logrando la adopción más rápida de la historia para una aplicación de software.
Los jóvenes son mucho más propensos a utilizar productos de IA generativa de forma habitual. Según el estudio de Fletcher y Nielsen (2024), el 56% de los jóvenes entre 18 y 24 años afirma haber utilizado ChatGPT al menos una vez, frente al 16% de los mayores de 55 años. Y de ellos, dicen haber utilizado la IA generativa para obtener información (24%) y para crear diversos tipos de contenidos, tales como texto, audio, código, imágenes y vídeo (28%).
La competencia entre las grandes tecnológicas para desarrollar sus propias herramientas de IA generativa ha permitido a los profesionales elegir entre una amplia gama de opciones. Herramientas como Bard de Google, Claude, Copilot para la redacción de textos, y Dall-E o Midjourney para la creación de imágenes, han democratizado el acceso a esta tecnología, integrándola en las rutinas diarias de millones de profesionales (Gutiérrez-Caneda; Vázquez-Herrero; López-García, 2023).
La innovación y adaptación continuas de la IA en la publicidad, la comunicación y los medios subrayan su papel como vector clave de la disrupción tecnológica y catalizador de las futuras estrategias en cada uno de los sectores, pero ¿cuál está siendo el impacto real? Pese a la altísima inversión que están haciendo las grandes tecnológicas, de alrededor de 27.400 millones de euros en el último año, la adopción de esta tecnología aún no ha tenido un impacto económico significativo. Es más, aunque muchas empresas afirman usar la IA regularmente, la implementación real en los procesos de negocio está siendo limitada y enfrenta desafíos como la seguridad de los datos y los algoritmos sesgados (The Economist, 2024).
En este contexto, el Consejo y el Parlamento Europeo alcanzaban en diciembre de 2023 un acuerdo provisional para elaborar el primer reglamento de inteligencia artificial (IA) a nivel mundial. Este marco regulatorio establecerá directrices claras para el uso y desarrollo de tecnologías de IA dentro de la Unión Europea, y servirá como modelo para otros países. Este reglamento tendrá una influencia más que significativa en el futuro desarrollo y aplicación de tecnologías de IA, estableciendo las normas y límites para un uso ético y responsable de estas innovaciones.
La integración de la inteligencia artificial (IA) en la publicidad y la comunicación ha dado lugar a la denominada publicidad y comunicación inteligente, una nueva categoría que se suma a la publicidad interactiva y programática. Esta evolución requiere un nuevo marco de investigación, como el propuesto por Malthouse y Copulsky (2022), que identifica cinco elementos clave para analizar el impacto de esta tecnología: algoritmos y modelos, datos de clientes, entornos digitales (dispositivos móviles y señalización digital), activos de contenido digital (vídeos, imágenes y textos) y la infraestructura tecnológica.
Es crucial analizar la confianza de los consumidores en la publicidad y comunicación generada por IA. Ford et al. (2023) señalan que, si los consumidores perciben que la IA se utiliza de manera transparente, ética y responsable, es más probable que interactúen positivamente.
Los beneficios tangibles de la integración de la IA en las agencias incluyen la personalización de la comunicación y las campañas mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, creando mensajes individualizados y más efectivos. Esta capacidad permite dirigir campañas a microaudiencias con contenido específico, distinguiendo comportamientos muy particulares en determinados clústeres, y dejando de lado los enfoques tradicionales centrados en arquetipos limitados. Además, la IA generativa mejora la eficiencia en la creación y curación de contenido, facilitando el engagement de manera rápida y eficaz (Durmus; Hafize, 2024).
Sin embargo, Brüns y Meißner (2024) advierten que, aunque los consumidores no distinguen entre contenido generado por humanos y por IA, prefieren el primero. La adopción de IA generativa podría disminuir la lealtad a la marca y afectar negativamente el boca a boca, en el que muchas empresas confían para expandir su impacto e incrementar sus ventas (Thomas; Fowler, 2021). Uno de los riesgos del uso de la IA es el posible desdibujamiento de la identidad de la marca, precisamente por la adaptación del tono y de los mensajes a diferentes segmentos. De ahí la necesidad de trabajar para mantener un núcleo de identidad de marca sólido y coherente (Polo, 2024).
Aguado y Martínez (2023) señalan que la mayoría de las investigaciones se centran en el uso de la IA en el proceso publicitario, pero se ha prestado menos atención a las dificultades de adaptación de los profesionales y a cómo se está integrando esta tecnología. Instituciones como Aebrand, de la mano del Foro IA, han acordado potenciar el desarrollo de actividades formativas y divulgativas para impulsar el conocimiento técnico de la IA entre los arquitectos de la marca (Polo, 2024).
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en los medios de comunicación está transformando de manera significativa la profesión periodística, los modelos de negocio inherentes al sector y la relación con los usuarios (Alcaraz-Martínez; Vállez; Lopezosa, 2024). La integración de la IA permite a las empresas de medios adaptar su producción de contenido e información a los hábitos de consumo individuales, lo que mejora la experiencia de los usuarios. Esta personalización no solo incrementa la satisfacción del usuario, sino que también tiene un impacto directo en la conversión de suscriptores, la mejora de la retención y la predicción de cancelaciones (Ramón et al., 2020). Estos factores contribuyen al éxito del modelo de paywall, al permitir una monetización más efectiva del contenido digital.
La incorporación de diversas herramientas de IA está transformando inevitablemente las rutinas de los profesionales de la información. Estas herramientas abarcan desde la generación automatizada de contenido y la documentación, hasta la lucha contra la desinformación, el análisis de datos y la generación de ideas de contenido en las redacciones periodísticas (De Lara-González; Arias-Robles; García-Avilés, 2022).
La mayoría de los periodistas y expertos coinciden en que la IA ofrece numerosas ventajas para la profesión y facilita muchas tareas. Investigaciones como la de Noain Sánchez (2022) respaldan esta perspectiva, subrayando la importancia de que los profesionales reciban una formación adecuada para adaptarse a este cambio tecnológico (Salazar, 2018).
Además, la IA está provocando cambios significativos en el mercado laboral. La tecnología no solo sustituirá algunas funciones, sino que también apoyará a los humanos en la realización de otras y creará nuevos puestos de trabajo relacionados con la especialización tecnológica. Estos cambios implican una revisión de las estructuras organizativas existentes para adaptarse a las nuevas dinámicas laborales.
Los dilemas éticos no son ajenos al sector de los medios de comunicación, especialmente en lo que respecta a la inteligencia artificial (IA). Entre las principales preocupaciones se encuentran la inexactitud y la percepción de una falta de empatía en el contenido generado por IA (Gutiérrez-Caneda; Vázquez-Herrero; López-García, 2023). Los usuarios, de hecho, esperan que se aclare y divulgue cuando las noticias sean generadas por IA, lo cual subraya la necesidad de transparencia en el uso de estas tecnologías (Fletcher; Nielsen, 2024).
Surge, por lo tanto, la necesidad imperiosa de un marco regulador que aborde los riesgos sociales que plantea la IA en los medios de comunicación, tales como la selección algorítmica de contenidos y la personalización del usuario. La implementación de un marco regulador adecuado es esencial, ya que las actuales medidas son claramente insuficientes para hacer frente a los rápidos avances de la tecnología de IA. Este marco debe garantizar que la IA se utilice de manera ética y responsable, protegiendo tanto la integridad de la información como los derechos de los usuarios.
1.2. Desafíos y consideraciones éticas
La digitalización y la automatización de la explotación de datos plantean nuevos problemas éticos en la publicidad (Nunan; Di-Domenico, 2013), al igual que sucede en otros servicios digitales basados en datos. Uno de los más preocupantes es el de la privacidad (Acquisti, 2009), otro, el de la opacidad (Foro IA, 2025), especialmente sobre el uso de datos de comportamiento de los usuarios y procesos de monetización de la información personal (Gómez-Barroso; Feijóo-González, 2013).
A la falta de información sobre el uso de la IA y los algoritmos por parte de las empresas se suma la incapacidad de los usuarios promedio para comprender la complejidad de los algoritmos y su funcionamiento. La transparencia, generalmente propuesta como una de las soluciones a los problemas éticos de la IA, tiene, por lo tanto, limitaciones. Es cierto que la cobertura informativa al respecto tiene un claro efecto sobre la percepción que la sociedad tiene de ella (Alcaraz-Martínez;Vállez; Lopezosa, 2024) pero ofrecer la información no es suficiente. La transparencia por sí sola no resulta suficiente para garantizar un uso responsable de esta tecnología y evitar tanto sus riesgos técnicos como los sesgos (Sanahuja Sanahuja; López Rabadán, 2022).
Hay que formar a los ciudadanos para que puedan aprehendarla y buscar mecanismos para que la vigilancia sobre el uso de esta tecnología sea efectiva. Como señalan Miitelsatd et al. (2016), publicar información sobre la toma de decisiones del algoritmo en un formato simplificado puede ayudar, pero el efecto sobre la protección de los usuarios será mayor si la divulgación de información en aras de la transparencia se dirige a reguladores que estén capacitados para comprender el funcionamiento de la IA en la toma de decisiones y puedan fiscalizar el buen uso de la gestión y comercialización de los datos.
La asimetría de la información entre empresas y usuarios implica que las estrategias dominantes en materia de privacidad en publicidad y marketing, que consisten en incrementar la transparencia sobre el uso de los datos personales y solicitar consentimientos informados (Gómez-Barroso; Feijóo-González, 2013), no protegen eficazmente a los usuarios. No es posible dar un consentimiento informado cuando no se pueden evaluar los riesgos debido a la opacidad del proceso de toma de decisiones. Estos procedimientos tan poco garantistas con la protección real de los consumidores se explican, al menos en parte, por la concepción que los profesionales y las agencias tienen de los datos de los usuarios como un recurso económico valioso más que como un material éticamente sensible (Martínez-Martínez; Aguado, 2014).
Por otro lado, para muchos ciudadanos el atractivo o la utilidad percibida del anuncio son una contrapartida aceptable al acceso a sus datos personales (Martínez-Martínez; Aguado, 2014). La preocupación que manifiestan por la privacidad (Fundación Telefónica, 2016), no se refleja en sus comportamientos online. No obstante, a pesar de la disonancia entre opinión y comportamiento, la conciencia social sobre los problemas de privacidad ha crecido y ha desencadenado una presión reguladora que ha favorecido el desarrollo de políticas cada vez más encaminadas a regular las nuevas formas de impacto de la IA en la privacidad (Aguado; Martínez, 2023).
También se sugiere la necesidad de fomentar una cultura del dato en las organizaciones que integran la IA, especialmente la generativa, pues ha exacerbado los problemas de calidad de los datos (Wakefield Survey, 2024).
El principal objetivo de la investigación es explorar cómo se está integrando la IA en las agencias de comunicación y publicidad, así como en los medios de comunicación.
Para ello, nos fijamos dos objetivos específicos:
O1. Conocer cómo se está integrando la IA en las agencias de comunicación y publicidad, así como en los medios de comunicación.
O2. Abordar los resultados de esa integración a través de entrevistas en profundidad.
RQ1. ¿Cómo se está integrando la IA en las agencias y medios?
RQ2. ¿Qué formación se está dando a los profesionales y quién se la está dando?
RQ3. ¿Cuáles son los beneficios y las barreras de esta tecnología?
RQ4. ¿Cuáles son las preocupaciones relacionadas con esta tecnología?
La metodología de este estudio se compone de dos fases. Primero, se realizó una encuesta dirigida a profesionales de los medios de comunicación y agencias de publicidad y comunicación, con el objetivo de recoger datos cuantitativos sobre el uso de la IA en sus respectivos campos. La encuesta, anónima, se llevó a cabo entre el 16 de mayo y el 6 de junio, obteniendo una muestra final de 103 participantes y se abordaron los siguientes temas:
El análisis del perfil profesional de los encuestados revela que el 29% ocupa puestos de dirección, el 36% tiene mandos intermedios y el 35% forma parte del resto de la plantilla. En cuanto al tipo de empresa a la que pertenecen, el 38% trabaja en agencias de publicidad o comunicación digital, el 34% en medios de comunicación y el 31% en otro tipo de empresas, todas ellas vinculadas con las áreas de la comunicación y la publicidad.
De los encuestados, el 69% ya está utilizando la inteligencia artificial en su actividad laboral, mientras que el 32% aún no la usa, y el 2% no sabe o no contesta al respecto. Entre aquellos que aún no la utilizan, el 13% tiene previsto hacerlo próximamente, el 50% planea usarla, pero aún no sabe cuándo, el 31% no se plantea usarla y el 6% no sabe o no contesta.
Los usos más populares de la inteligencia artificial entre aquellos que ya la han integrado en su actividad laboral, está empelarla como punto de partida para la generación de contenido (35%), como inspiración, para coger ideas (30%), como investigación previa para detectar patrones, análisis de sentimiento y tendencias (16%), seguido de otros usos (12%) y, finalmente, el 8% lo emplea para generar contenido final que es publicado directamente (ver Tabla 1).
Tabla 1. Usos de la IA.
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Usos IA |
% |
|
Como punto de partida para la generación de contenido |
35% |
|
Inspiración, coger ideas |
30% |
|
Investigación previa (detectar patrones, análisis de sentimiento y tendencias) |
16% |
|
Otros usos |
12% |
|
Para generar contenido final, que directamente es publicado |
8% |
Fuente: Elaboración propia.
Preguntados sobre el tipo de herramientas de IA que están empleando, ChatGPT es la que se emplea de manera más extendida (44%), seguida a distancia de Midjourney (14%) y Genmini (8%) (ver Tabla 2).
Tabla 2. Herramientas de IA empleadas.
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Herramientas de IA |
% de uso |
|
Chat GPT |
44% |
|
Midjourney |
14% |
|
Gemini |
8% |
|
Un |
6% |
|
IA Wordsmith |
6% |
|
Copilot |
6% |
|
Claude |
5% |
|
Photoshop |
3% |
|
Herramientas de IA |
% de uso |
|
Perplexity |
3% |
|
Gamma |
3% |
|
Adobe firefly |
3% |
Fuente: Elaboración propia.
Dentro de la generación de contenido, la IA se emplea en un 32% para elaborar los copys, un 26% para redactar textos largos, un 22% para generar imágenes, un 7% para generar vídeos, y un 19% para otros usos (ver Tabla 3).
Tabla 3. Tipo de contenido generado con IA.
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Tipo de contenido que se genera con IA |
% |
|
Copys |
32% |
|
Textos largos |
26% |
|
Imágenes |
22% |
|
Otros |
19% |
|
Vídeos |
7% |
Fuente: Elaboración propia.
En cuanto a los beneficios del uso de la IA, la reducción de la carga de trabajo (27%), facilitar la inspiración y el que los empleados puedan centrarse en tareas más estratégicas (15%) y aumenten la productividad (14%) son los más señalados por los encuestados (ver Tabla 4).
Tabla 4. Beneficios del uso de la IA.
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Beneficios usos de IA |
% de uso |
|
Reducción carga de trabajo |
27% |
|
Facilita la inspiración |
20% |
|
Los empleados pueden centrarse en tareas más estratégicas |
15% |
|
Las herramientas de IA agilizan las tareas y minimizan los errores, |
14% |
|
La IA brinda información y análisis en tiempo real que facilita |
10% |
|
Aumenta la calidad de los resultados del trabajo realizado |
9% |
|
Otras |
5% |
Fuente: Elaboración propia.
Preguntados sobre si el uso de la IA ha supuesto algún problema para el departamento en el que trabajan, el 85% ha respondido que no, y solo un 7% que sí, mientras que el 8% no sabe o no contesta. Y dentro de los problemas que ha supuesto, han destacado errores en el uso y gestión de los datos, y la reducción de personal.
En cuanto a la recepción de formación sobre la IA o herramientas de IA, solo el 33,33% de los encuestados la está recibiendo, mientras que el 61,11% no la recibe y un 5,56% no sabe o no contesta. Si se analiza teniendo en cuenta la tipología de empresa, el 42,11% de las agencias de publicidad y comunicación está dando formación, por delante de los medios de comunicación (29,41%) y de los departamentos internos en las empresas.
Además, los perfiles que más formación está recibiendo son los directivos (46,67%), por delante de los mandos intermedios (32,43%) y del resto de plantilla (33,33%). Analizado por tipología de empresa, se observa que en las agencias de publicidad y comunicación los mandos intermedios están recibiendo menos formación (28,57%), frente a los puestos de dirección (58,33%) y el resto de plantilla (41,67%). Esta situación en la que los mandos intermedios reciben menos formación (22,22%), se repite en los medios de comunicación: puesto de dirección (40%) y resto de plantilla (25%).
En el caso de Otros, que comprende departamentos internos de publicidad y/o comunicación de empresas, es el único caso en el que la formación de los directivos (30,77%) está por detrás de los mandos intermedios (42,86%) y del resto de plantilla (50%).
En este sentido, se observa que la formación está corriendo a cargo de la empresa en un 59% de las ocasiones, mientras que en el 41% restante se realiza de manera autónoma. Cuando la formación se está impartiendo desde la empresa, en un 51% de las ocasiones es dada por expertos en la materia externos a la organización, mientras que en el 49% restante la imparten compañeros con conocimiento.
El 42% de las empresas que usan la IA cuenta ya con una política de uso de esta, mientras que el 34% carece de ella, y el 24% de los encuestados desconoce si existe.
El año 2023 fue, posiblemente, el año que marcó un antes y un después con la llegada de la IA y sus herramientas al contexto de las agencias de publicidad, comunicación y a los medios. En realidad, a todo el entorno laboral. ¿Cuál ha sido la clave? Responde Fernando Polo, CEO de Good Rebels, y presidente del Foro de IA, que «uno de los detonantes para la incorporación de la IA en las empresas ha sido la integración de Copilot con Microsoft, pues su sistema operativo está muy extendido».
Preguntados los entrevistados sobre la integración de la IA en las agencias y medios de comunicación, todos ellos coinciden en que varía según el tamaño de la empresa. Las más pequeñas tienen más libertad para experimentar, mientras que las grandes están en fases piloto y de formación.
En este sentido, analizando cómo se está realizando esa formación y capacitación de los empleados en IA en las agencias de publicidad, comunicación y los medios, se observa que se está llevando a cabo en todos los niveles (directivos, mandos intermedios y plantilla) así como en las diferentes áreas de las empresas, desde cuentas hasta programación, pasando por creatividad, redacción o archivo. El porqué del impulso que se está dando a la formación en esta tecnología es claro: «Se tiene la certeza de que es una tecnología que ha llegado para quedarse», dice Marcos Martín, digital business director en ES3.
Se están siguiendo diferentes metodologías a la hora de enfocar esa formación. Existen formaciones de expertos que se imparten, bien dentro de la empresa, o bien en foros externos, y la autoformación, cuando son los empleados los que por sus propios medios investigan y adquieren los conocimientos sobre el uso de la IA y sus herramientas. En muchas ocasiones se dan todos los tipos de formación de manera simultánea, sin embargo, la formación por parte de expertos puestos a disposición de los empleados no se está dando en los medios de comunicación:
La clave de esta formación está en que sea desde la práctica y la actualización continua. Es claro que la formación en IA está liderando las partidas de las empresas destinadas a este fin, y el número de peticiones de formación en herramientas está siendo abrumador. Hasta tal punto que, como señala Fanego, algunas de ellas son «verdadero humo» y subraya una dificultad con la que los formadores se encuentran: la necesidad de actualización constante dada la velocidad a la que la IA evoluciona y, por consiguiente, las herramientas que se apoyan en ella.
Uno de los modelos de formación que se están poniendo en marcha desde las grandes empresas es el que comenta Polo de las comunidades de prácticas:
Y es que la situación en las agencias pequeñas o de mediano tamaño no es la misma, ya que es más fácil dar una directriz en el uso de la IA y que sea seguida por los trabajadores, tal y como aclara Polo.
Preguntados sobre los resultados que la aplicación de la IA está teniendo, todos los entrevistados coinciden en que es innegable que se trata de una tecnología que tiene un impacto en las tareas que muchos profesionales están realizando. Aunque, como señala Martín: «Aún no tiene un impacto en la toma de decisiones, pero sí lo tiene en el día a día, para agilizar labores más tediosas».
Y Segura abunda, desde la perspectiva de los medios de comunicación: «Automatización de procesos de redacción, análisis de audiencias, SEO, subtitulados y doblaje».
En cuanto a la percepción que se tiene en las plantillas sobre la irrupción en de la IA, Idoia Salazar, fundadora y presidenta de OdiseIA sostiene que: «El hecho de empezar a normalizar el uso de estas herramientas en los distintos ámbitos laborales está fomentando la percepción más positiva de la IA».
Pese a ello, los entrevistados también coinciden en señalar que existe un recelo y miedo entre los empleados ante una posible eliminación de los puestos de trabajo. De hecho, Polo, señala que en Good Rebels han reducido el número de horas freelance que normalmente tienen contratadas porque hay tareas, sobre todo de generación de contenido, que se hacen con mayor agilidad ahora con la IA. Segura también indica algunas tareas para las que la IA pueden impactar en puestos de trabajo. Ya se está empleando para el análisis de audiencia, doblaje de vídeos a otros idiomas y subtitulados, así como para la optimización de las páginas web, a través del uso de herramientas de IA que ya traen incorporadas los CMS. En este momento, aclara Segura, todas las tareas textuales necesitan de una supervisión y revisión.
Otra de las tareas en las que se está viendo su utilidad es en la atención al cliente, y como adelanta Fanego, puede ser otro de los puestos de trabajo que se vean afectados por su integración, porque llegará un punto en que la intervención humana no sea necesaria. Es más, señala, es algo que ya se está viendo.
Ante la desaparición de determinados puestos de trabajo, todos coinciden en señalar la necesidad de reinventarse para aquellos que vean su especialización peligrar.
Los desafíos y barreras que la integración de la IA tiene en las agencias de comunicación, publicidad y en los medios de comunicación son claros. Desde el punto de vista de Polo: «Una barrera es que las herramientas de pago son más útiles que las gratuitas, pero no todas las empresas están dispuestas, o pueden asumir el coste».
En esta misma línea abunda Fanego, fundador de AppCritic: «Las herramientas de pago suelen ser más útiles que las gratuitas, pero no todas las empresas pueden asumir estos costos».
En cuanto a los desafíos que las empresas de publicidad y comunicación tienen por delante, Martín lo tiene claro: «El principal desafío es que mejore la vida de las personas que trabajamos con ella». Y, por su parte, Segura sostiene que «aún no se ha entendido que la IA viene para estar al servicio de los proyectos, no a sustituir al humano».
En este sentido, Idoia Salazar argumenta que es crucial la ética y la privacidad en el uso de la IA y sus herramientas, y nos adelanta que «la UE lanzará una regulación específica para aplicaciones de IA de alto riesgo en un plazo de dos años, y manuales de buenas prácticas en nueve meses». En esta línea Fanego añade que «la implementación de modelos de IA en nubes privadas ayuda a tener un mayor control».
La integración de la inteligencia artificial (IA) en las agencias de publicidad, comunicación y medios de comunicación ha mostrado un avance significativo, aunque enfrenta diversos desafíos. El 69% de los encuestados ya utiliza la IA en su trabajo. Este dato refleja una tendencia creciente hacia la adopción de tecnologías de IA, aunque aún persisten ciertas reticencias y desconocimiento sobre su implementación.
Los usos más comunes de la IA incluyen la generación de contenido (35%), inspiración y toma de ideas (30%), y la investigación previa para detectar patrones y análisis de sentimientos (16%). Estos usos destacan la capacidad de la IA para optimizar procesos creativos y analíticos, permitiendo a los profesionales centrarse en tareas más estratégicas y de mayor valor añadido.
La integración de la IA varía según el tamaño de la empresa. Las empresas más pequeñas tienen más libertad para experimentar, mientras que las grandes están en fases piloto y de formación. Esta diferencia sugiere que las empresas más grandes, aunque cuentan con mayores recursos, enfrentan mayores desafíos estructurales y culturales para la adopción de nuevas tecnologías.
ChatGPT es la herramienta más utilizada (44%). Las herramientas de pago permiten sacar un mayor rendimiento a las posibilidades que ofrece esta nueva tecnología, pero no todas las empresas pueden asumir estos costos, convirtiéndose en una clara barrera para su integración.
La IA está teniendo un impacto significativo en tareas diarias, agilizando labores tediosas y mejorando la eficiencia. Aún está por llegar su impacto en la toma de decisiones estratégicas. Los principales beneficios incluyen la reducción de la carga de trabajo (27%), facilitar la inspiración (20%), y permitir que los empleados se centren en tareas más estratégicas (15%). Estos beneficios subrayan el potencial de la IA para transformar las dinámicas laborales y mejorar la productividad.
Que en este punto de integración de la IA solo el 33,33% de los encuestados haya recibido formación específica es un claro indicio de que aún se está incorporando a la rutina laboral. Las agencias de publicidad y comunicación son las que más formación proporcionan (42,11%), y son los medios de comunicación (29,41%) los que aún no están apostando por esta nueva tecnología y sus posibilidades. La falta de formación adecuada puede limitar el potencial de la IA y aumentar los riesgos asociados a su uso indebido.
La formación en IA se está llevando a cabo en todos los niveles de las empresas y en diversas áreas. Se utilizan metodologías como la formación por expertos, autoformación y comunidades de prácticas. Esta diversidad en los enfoques formativos refleja la necesidad de adaptar la capacitación a las características y necesidades específicas de cada organización.
Aunque la percepción de la IA es cada vez más positiva, existe recelo y miedo entre los empleados sobre la posible eliminación de puestos de trabajo. La IA ya está reemplazando algunas tareas, especialmente en la generación de contenido y atención al cliente. Este temor subraya la importancia de gestionar el cambio tecnológico de manera ética y responsable, asegurando que los beneficios de la IA se distribuyan equitativamente.
Además, es crucial abordar la ética y la privacidad en el uso de la IA, y se espera una regulación específica de la UE en los próximos años. La implementación de un marco regulatorio adecuado será fundamental para garantizar un uso responsable y sostenible de la IA.
Estas conclusiones reflejan tanto los beneficios como los desafíos de la integración de la IA en los sectores de publicidad, comunicación y medios de comunicación, subrayando la necesidad de una formación continua y una gestión ética de la tecnología.
A partir de las conclusiones obtenidas en este estudio, se identifican diversas líneas de investigación futuras que podrían abordar los desafíos y oportunidades emergentes en la integración de la inteligencia artificial (IA) en los sectores de publicidad, comunicación y medios de comunicación.
Dado que la formación adecuada es crucial para maximizar el potencial de la IA, sería interesante investigar cómo diferentes métodos de formación (expertos, autoformación, comunidades de prácticas) afectan la adopción y el uso efectivo de la IA en las empresas. Este estudio podría identificar las metodologías más efectivas y proporcionar recomendaciones para mejorar los programas de capacitación en IA.
Teniendo en cuenta el temor existente sobre la eliminación de puestos de trabajo, es esencial comprender los impactos reales de la IA en el empleo y desarrollar estrategias para una transición laboral justa. Sería interesante analizar cómo la integración de la IA afecta a largo plazo los puestos de trabajo y qué estrategias pueden mitigar los efectos negativos, como la eliminación de empleos.
Puesto que la ética y la privacidad son preocupaciones críticas en la adopción de la IA, se podrían explorar más a fondo las implicaciones éticas del uso de la IA, especialmente en relación con la privacidad de los datos y la transparencia en la toma de decisiones algorítmicas para ayudar a desarrollar marcos éticos y regulaciones que garanticen un uso responsable de la IA.
Sería interesante realizar estudios comparativos entre diferentes sectores (publicidad, comunicación, medios) para identificar mejores prácticas y desafíos específicos en la integración de la IA. Dado que cada sector tiene características y necesidades únicas. Un análisis comparativo podría revelar insights valiosos y guiar la implementación de la IA de manera más efectiva en cada contexto.
También se podrían comprender las ventajas y limitaciones de diversas herramientas de IA y cómo puedenayudar a las empresas a tomar decisiones informadas sobre qué tecnologías adoptar y cómo integrarlas en sus procesos. Para ello sería necesario evaluar la eficacia y utilidad de diferentes herramientas de IA (gratuitas vs. de pago) en la generación de contenido y análisis de datos.
Dado que la IA tiene el potencial de transformar la creatividad en la publicidad y los medios, se podría explorar cómo la IA puede complementar y potenciar la creatividad humana.
Estas líneas de investigación no solo contribuirán a una comprensión más profunda de la integración de la IA en estos sectores, sino que también proporcionarán una base sólida para el desarrollo de estrategias y políticas que maximicen los beneficios y minimicen los riesgos asociados con el uso de la Inteligencia Artificial.
Acquisti, Alessandro (2009). «Nudging privacy: The behavioral economics of personal information». IEEE security & privacy, v. 7, n. 6, pp. 82-85. http://www.heinz.cmu.edu/~acquisti/papers/acquisti-privacy-nudging.pdfBrady
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Sanahuja Sanahuja, R.; López Rabadán, P. (2022). Ética y uso periodístico de la inteligencia artificial. los medios públicos y las plataformas de verificación como precursores de la rendición de cuentas en España. Estudios sobre el mensaje periodístico, 28(4), 959-970. doi:10.5209/esmp.82385
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