«Sangre en tus manos». Esa es la acusación condenatoria formulada esta semana (31 de enero) contra Mark Zuckerberg y otros ejecutivos de redes sociales en una audiencia del Comité Judicial del Senado de Estados Unidos.
En línea se exploraba la protección inadecuada de la infancia, desde vilipendiar a los depredadores sexuales hasta promover estándares de belleza poco realistas.
Es sorprendente que se haya llegado a este punto, que se pueda hacer tal acusación, sustentada en pruebas.
La audiencia se produjo tras otro sórdido incidente en línea. Como la mayoría de ustedes, espero, me horroricé por el escándalo de desnudos falsos de Taylor Swift. Que puede suceder, que se puede propagar y que ha seguido propagándose incluso después de haber sido descubierto y denunciado.
Y, en este año electoral, tenemos todos los motivos para temer una ola de engaños en línea que intenten sesgar el debate político y los resultados. Es feo, es dañino, es peligroso. Algunos de ellos llegarán a los márgenes de la sociedad en la publicidad.
Si bien entiendo que es muy difícil predecir las innumerables horas de contenido generado por los usuarios y subido a plataformas abiertas de forma gratuita, la publicidad es diferente, más directa. Quizás no podamos arreglar Internet, pero ciertamente podríamos hacer más para ayudar a la publicidad en línea, ¿verdad?
Si se utilizaran especialistas humanos para preseleccionar todos los anuncios antes de que aparezcan, como en otros medios, las estafas, los anuncios falsos, ilegales, dañinos o engañosos que siguen viendo la luz en línea comenzarían a evaporarse.
Las personas y las empresas pagan por el espacio publicitario. Entonces, ¿por qué no cobrar más para cubrir el coste de una limpieza profunda, obtener menos beneficios o no tener un modelo de negocio financiado con publicidad?
Los sistemas automatizados de revisión de anuncios que utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático por parte de gigantes tecnológicos son impresionantes e inteligentes más allá de mi comprensión. Captan muchas cosas malas. Pero, como se demuestra a menudo, no lo captan todo y no hay indicios de que alguna vez lo hagan.
Entonces, tenemos una elección. Opte por un sistema de compensación adecuado, como Clearcast, que esencialmente supera a la Autoridad de Estándares de Publicidad, o acepte que las plataformas que optan por la automatización puedan mostrar algunos anuncios ilegales/fraudulentos/fraudulentos. Simplemente viva con daños colaterales aceptables.
Entiendo que una limpieza adecuada de los anuncios afectará los modelos comerciales y las ganancias de las empresas que eligen la automatización hoy en día.
Pero, dado que los gigantes tecnológicos obtienen enormes ganancias, no estaría de más ser más responsable. Un costo para ellos; un favor a la sociedad y a su reputación (y a la reputación de la publicidad en general; somos una industria que sufre una vergonzosa falta de confianza).
Y, francamente, el costo no debería ser un problema. Los principios deberían costar algo. Si el costo es un problema, entonces sugiere un modelo de negocio (obviamente) defectuoso. Ninguna empresa tiene el derecho inherente a ganar dinero mientras, a sabiendas, causa daño social en repetidas ocasiones.
Conozco el contraargumento: dirán que limpian los anuncios. Invierten mucho en tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar el proceso de revisión. También se emplean asesores humanos (muchos) para manejar casos complejos. Y eliminan los anuncios cuando se dan cuenta de que no cumplen con sus estándares.
También dirán que hay demasiados anuncios para procesarlos manualmente y que esto sucede en tiempo real, lo que permite a los anunciantes ajustar sus campañas/creatividad. Están sucediendo demasiadas cosas y demasiado rápido. La automatización es la única respuesta.
Si uno de los objetivos de nuestra industria es eliminar la publicidad dañina o ilegal, se deben realizar cambios en el sistema antes de que se vean los anuncios. Por definición, la eliminación sólo puede ocurrir después de que se haya producido algún daño.
¿Cuánta cobertura de daños es aceptable en un modelo de negocio? ¿Cuándo admites que es necesario arreglar un modelo de negocio? ¿Dónde trazas la línea en cuanto a cuál es o no tu responsabilidad?
La automatización tiene muchos beneficios en la vida, la precisión de la cirugía robótica en procedimientos delicados, por ejemplo. Pero cuando hay interpretación y matices, delitos potenciales y daños sociales involucrados (y dinero cambiando de manos), los humanos capacitados prosperan.
Puede tener un proceso de limpieza de anuncios exhaustivo o uno conveniente pero defectuoso; realmente no puedes tener ambos.
Lindsey Clay es la directora ejecutiva de Thinkbox
(Este artículo apareció por primera vez en CampaignLive.com)
