La industria publicitaria depende cada vez más del corretaje de datos. Empresas como Publicis Groupe están adquiriendo firmas como Epsilon y Lotame para recopilar y analizar datos de usuarios a gran escala. Un video reciente publicado por el CEO de Publicis, Arthur Sadoun, destacó el alcance de esta recopilación de datos, revelando cómo la empresa utiliza algoritmos para predecir el comportamiento del consumidor y dirigir anuncios con una precisión alarmante, lo que podría impactar a miles de millones de personas en todo el mundo.
La industria de corretaje de datos ha alcanzado un nivel preocupante de sofisticación y escala, ejemplificado por las recientes acciones y pronunciamientos de Publicis Groupe, un importante conglomerado publicitario. El CEO de Publicis, Arthur Sadoun, lanzó recientemente un video que muestra la capacidad de la compañía para recopilar y analizar datos sobre un número sin precedentes de individuos, lo que provocó una preocupación generalizada sobre la privacidad y la falta de supervisión regulatoria en el sector. El video en sí sirvió como demostración del software de la compañía, CoreAI, y sus capacidades para predecir el comportamiento del consumidor, revelando un nivel de recopilación de datos que roza lo intrusivo.
Un impulsor clave detrás de las capacidades mejoradas de Publicis es una serie de adquisiciones. En 2019, el corredor de datos Epsilon fue adquirido por Publicis Groupe. Posteriormente, a principios de este mes, Publicis adquirió Lotame, otra importante empresa de datos y publicidad, con planes de integrarla con Epsilon. Esta consolidación de poder permite a Publicis ofrecer lo que Sadoun describe como “mensajes personalizados a escala”, un término que, según el CEO, se extiende al 91 por ciento de los usuarios adultos de Internet. Este alcance asombroso subraya el inmenso poder concentrado dentro de una sola empresa y el potencial de manipulación generalizada y publicidad dirigida.
Para lograr este nivel de “mensajes personalizados”, Publicis se basa en la recopilación de una cantidad extraordinaria de información sobre sus usuarios. La demostración del software CoreAI ilustra vívidamente la profundidad de esta recopilación de datos. Para ejemplificar esto, Sadoun presenta a “Lola”, una joven hipotética que representa al usuario típico de la web. Afirma: “A un nivel básico, sabemos quién es, qué ve, qué lee y con quién vive”. Esta comprensión básica se expande rápidamente para incluir detalles como su actividad en las redes sociales, compras en línea y fuera de línea, hábitos de compra (incluyendo dónde, cuándo y por qué compra), e incluso información sobre las preferencias de sus hijos, como su consumo de “jugo de fruta premium”.
Las capacidades predictivas del software son particularmente alarmantes. CoreAI puede rastrear las fluctuaciones de precios de los productos que compra Lola, compararlos con sus ingresos y predecir si es probable que cambie a marcas más baratas de marca blanca. Como explica Sadoun, “También podemos ver que los ingresos de Lola no han seguido el ritmo de la inflación. Con CoreAI, podemos predecir que Lola tiene una alta propensión a cambiar a la marca blanca”. Esta capacidad predictiva permite a Publicis dirigir automáticamente a Lola anuncios de marcas de jugo más baratas, lo que demuestra el potencial de publicidad manipuladora basada en la vulnerabilidad financiera. La escala de esta operación es realmente asombrosa, ya que Sadoun proclama con orgullo: “Gracias a CoreAI, podemos hacer eso con el 91 por ciento de los adultos de todo el mundo”, lo que representa a casi cuatro mil millones de personas.
La falta de regulación en torno a la industria de los corredores de datos es un factor importante que contribuye a esta recopilación generalizada de datos. Lena Cohen, tecnóloga de la Electronic Frontier Foundation, destaca los peligros inherentes, afirmando que los corredores de datos como Publicis recopilan “tanta información como pueden”. Enfatiza la opacidad y la falta de supervisión, señalando que “No sabes qué información tiene un corredor de datos sobre ti, a quién se la está vendiendo y qué están haciendo con ella las personas que compran tus datos. Hay una verdadera asimetría de poder/conocimiento”. Esta asimetría crea una situación en la que los individuos desconocen en gran medida el alcance de los datos que se recopilan sobre ellos y cómo se utilizan.
La ausencia de una regulación significativa permite a estas empresas operar con transparencia y responsabilidad limitadas. Cohen señala que Estados Unidos necesita “una ley federal de privacidad integral”, pero reconoce la improbabilidad de que se apruebe tal legislación en el clima político actual. Incluso las regulaciones de privacidad a nivel estatal, como la Ley de Privacidad del Consumidor de California, a menudo carecen de los recursos y el enfoque necesarios para una aplicación efectiva. Las agencias gubernamentales, según Cohen, “no tienen los recursos para hacer cumplir las leyes de privacidad a la escala en que se están infringiendo”.
Cohen aboga por una solución más radical: prohibir por completo la publicidad conductual en línea. Argumenta que este tipo de publicidad, que se basa en la actividad de navegación específica de un individuo, es una intrusión injustificada en la privacidad personal. “Esa no es información que los anunciantes deberían tener”, afirma. En cambio, sugiere que la publicidad contextual, que se basa en el contenido de una página web, es una alternativa suficiente. Prohibir los anuncios de comportamiento, cree, “cambiaría fundamentalmente el incentivo financiero para que los actores en línea vigilen constantemente” a los usuarios de la web y compartan sus datos con los corredores, reduciendo así la recopilación generalizada de datos que actualmente define la experiencia en línea.
Publicis, una importante firma publicitaria, utiliza IA para recopilar y analizar datos de casi cuatro mil millones de personas en todo el mundo, prediciendo sus comportamientos y dirigiéndoles anuncios personalizados. Esta extensa recopilación de datos, facilitada por software como CoreAI y ejemplificada por la hipotética “Lola”, plantea serias preocupaciones de privacidad debido a la falta de regulación y transparencia en la industria. Expertos abogan por leyes federales integrales de privacidad y la prohibición de la publicidad conductual para frenar la vigilancia constante de los usuarios web.
Exija mayores protecciones de privacidad de datos: su huella digital merece respeto.
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