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¿Se va a convertir el problema de las fake news, los deep fakes y la desinformación en un lastre para el big data?

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¿Se va a convertir el problema de las fake news, los deep fakes y la desinformación en un lastre para el big data?

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El big data se ha convertido en uno de los elementos destacados en la estrategia de las empresas. Las compañías toman decisiones partiendo de lo que la información les dice y ajustan su relación con los consumidores a lo que los datos apuntan. Los datos ayudan a decidir qué vender, a quién, cómo y cuándo, entre otros muchos puntos. Pero ¿qué ocurre cuando esos datos son falsos o poco representativos?

La pregunta no es exactamente nueva, porque los datos falsos han sido una amenaza para la estrategia de big data de las compañías desde el principio. Los consumidores no siempre se sienten cómodos dando información a las empresas y, por tanto, cambian la realidad. Directamente, dan información personal que no es la que se corresponde con cómo son y con lo que les interesa. A eso hay que sumar que las empresas acumulan información fragmentada o en silos que hace mucho más difícil comprender la realidad y les hace llegar a conclusiones distorsionadas. Y, no menos importante, a veces cuando se recoge información se falla.

Además, la información no vive en un vacío, sino en paralelo a la realidad en la que existen los consumidores y en la que los marketeros deben moverse. Igual que lo falso ha estado afectando a muchísimas otras áreas (no hay más que pensar, por ejemplo, en el brutal crecimiento de la importancia de las fake news en los últimos años), también afecta a la estrategia de datos de las empresas y más todavía que podrá afectarles en el futuro próximo. ¿Serán las fake news, los bots y los fallos de la inteligencia artificial un lastre importante para la estrategia de big data de las empresas en el mañana que se avecina?

La cuestión es complicada y puede tener consecuencias tremendas para la estrategia de las empresas. Una estimación de IDC apunta a que en 2020 se crearán 41ZB de nuevos datos en todo el mundo pero, como señalan sus analistas, habría que preguntarse cuán veraces serán. ¿Servirán realmente para comprender al consumidor y el estado del mundo? ¿O estarán lastrados por el impacto de los deep fakes y las fake news?

Las nuevas amenazas que distorsionan la información

Los deep fakes, que eran hace solo unos años una amenaza potencial y que parecían casi material de película de ciencia ficción, se han convertido en una realidad y una, además, con un impacto ya directo en la imagen y la reputación de sus protagonistas. Para las empresas, hasta ahora, se han visto como una potencial amenaza contra su imagen de marca y su estrategia de marketing (crear un contenido de un portavoz diciendo algo dañino contra la compañía ya no es tan complicado), pero son también un posible golpe contra su estrategia de big data.

Por ejemplo, para las empresas, recuerdan desde IDC, los deep fakes pueden ser empleados para generar noticias falsas, informes financieros dañinos o informes que modifican la realidad de las compañías. Esa información puede circular como real y golpear su posición en el mercado y las decisiones que se tomen en base a ello.

Pero a esto podríamos sumar también el impacto que los contenidos falsos tienen en las redes sociales y en lo que las empresas hacen con ellas. La escucha social se ha convertido en un elemento que las compañías emplean no solo para medir la relación de sus clientes con sus marcas propias, sino también como un medidor de emociones y percepciones. Les ayuda a ver cómo está el terreno. Sin embargo, ¿cómo puede medirse de forma adecuada el estado de las cosas si se parte de una realidad alterada por el trabajo de los bots y de los trolls?

Por tanto, las empresas deberían empezar a ser mucho más sensibles con cómo gestionan la información y, sobre todo, con de dónde sacan los datos. Tras aquellos primeros años en los que parecía que cualquier escenario podría ser una fuente de datos, hay que empezar a ser conscientes de que la realidad es mucho más complicada y que no solo se trata de acumular grandes cantidades de datos, sino también de que sean verídicos.

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