Los negocios de la IA

El verdadero negocio de los medios, nos explicó, no es vender información sino vender su audiencia a los anunciantes. El precio de tapa de un diario es apenas una parte de sus ingresos; la radio y la televisión, en cambio, ni siquiera cobran directamente por el contenido que consumimos.

Como los medios tradicionales parecen ser un fenómeno del pasado, analicemos qué sucede con las redes sociales desde su inicio hasta nuestros días.

La primera red social tuvo una vida corta. Se llamaba SixDegrees, duró de 1997 a 2001 y permitía localizar a otros miembros y crear listas de amigos. Luego aparecieron Friendster, MySpace y LinkedIn, hasta llegar a los grandes jugadores: Facebook en 2004, YouTube en 2005 y Twitter en 2006.

En sus comienzos, estas plataformas dependían de fondos de inversión y capital de riesgo para solventar sus gastos y adaptarse a la creciente cantidad de usuarios que se sumaban a una segunda vida digital.

El objetivo era crecer rápido y acaparar mercado, aun sin tener demasiado claro cuál sería el negocio que generaría la facturación. A la hora de monetizar la enorme cantidad de usuarios captados, la publicidad terminó siendo la respuesta. Pero con una diferencia fundamental respecto de los medios tradicionales: las plataformas digitales no venden simplemente un espacio publicitario. Venden información sobre sus usuarios.

Ahí apareció la primera gran mutación del modelo: la hipersegmentación. Edad, lugar de residencia, nivel educativo, gustos, contactos, hábitos de consumo. Cuanto más conocen al usuario, más precisa puede ser la publicidad. Ya no se trata de ofrecer un aviso para mujeres de 20 años, sino de llegar, por ejemplo, a mujeres de 20 años que viven en Canning, estudian en colegios privados y juegan al hockey. Los algoritmos hacen el resto: analizan nuestros comportamientos, seleccionan los contenidos que pueden resultar más atractivos y buscan que permanezcamos el mayor tiempo posible frente a la pantalla. Más tiempo de consumo significa más oportunidades para mostrar publicidad.

Aquella hipersegmentación ya fue, en su momento, un salto cualitativo respecto de los medios tradicionales: por primera vez la publicidad podía dirigirse no a una audiencia masiva sino a un individuo específico, con sus gustos y comportamientos como materia prima. El modelo convirtió a las redes sociales en gigantes tecnológicos, pero también generó problemas que hoy llegan a los tribunales: desde los juicios por el impacto en la salud mental de niños y adolescentes hasta los escándalos por filtración de datos, las campañas de desinformación y manipulación electoral, el cyberbullying, las fake news y los deepfakes. En la actualidad, en Estados Unidos hay miles de demandas contra Meta, TikTok, YouTube y Snap por cuestiones vinculadas al diseño adictivo, la protección de menores y el uso de datos personales.

A esta cadena histórica hoy tenemos que sumarle un nuevo eslabón, y es ahí donde la comparación con las redes sociales deja de alcanzar. OpenAI, la empresa que gestiona ChatGPT, anunció que comenzará a mostrar anuncios publicitarios en la versión gratuita y en el plan básico de bajo costo, es decir, los segmentos más numerosos y activos.

Los anuncios aparecen identificados y separados de las respuestas, y la empresa sostiene que la publicidad no modifica ni influye en lo que responde el sistema. Al mismo tiempo, reconoce que puede utilizar el contexto de la conversación para seleccionar anuncios más relevantes.

ChatGPT ya supera los 900 millones de usuarios activos semanales a nivel global. Después de su estreno en EEUU, OpenAI extendió ChatGPT Ads primero a India y, desde el 24 de agosto, a 31 países europeos, incluyendo Alemania, España, Francia y Bélgica. Algunos usuarios en México y Brasil ya ven publicidades y se estima que esta modalidad llegará a la Argentina hacia finales de este año o principios de 2027.

Detrás de esta expansión también hay una necesidad concreta: sostener el negocio de la IA generativa exige inversiones multimillonarias en infraestructura y capacidad de procesamiento, y la publicidad aparece como una de las pocas vías capaces de financiar esa escala en los planes gratuitos.

Pero el verdadero interrogante no es solamente económico. La hipersegmentación de las redes sociales, por más invasiva que fuera, seguía operando sobre un terreno donde el usuario sabía distinguir el contenido de la publicidad: un aviso patrocinado, por más preciso que fuera su targeting, seguía apareciendo como aviso. En una conversación con una IA esa frontera se disuelve. Un anuncio podría adquirir la apariencia de una recomendación, una respuesta o incluso un consejo, formulado además con la misma voz de autoridad conversacional que usamos para pedirle una opinión médica, legal o afectiva.

Ese es el salto cualitativo: no se trata solo de saber más sobre el usuario, como ya lograban las redes sociales, sino de intervenir en el vínculo de confianza que se construye con una herramienta a la que cada vez más le pedimos que piense con nosotros (o por nosotros, en muchos casos). La hipersegmentación explotaba nuestros datos, este nuevo modelo podría explotar nuestra confianza en la respuesta misma.

En este punto, aparece la principal advertencia que dejan las redes sociales. Durante años dejamos que crecieran a una velocidad mucho mayor que nuestra capacidad para discutir sus consecuencias. Ahora son las empresas y los organismos reguladores los que intentan responder, muchas veces desde los tribunales, a problemas que podrían haberse previsto antes.

Sería deseable que esta vez empresas, usuarios y reguladores no esperemos a que los problemas lleguen a los tribunales para empezar a preguntarnos cuáles deberían ser sus límites.