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El fraude publicitario no se disipa solo con inteligencia artificial

Que la inteligencia artificial no le vuelva perezoso con el fraude publicitario

La mayoría de marketeros ha dejado en manos de la inteligencia artificial los problemas de fraude publicitario. Pero no es suficiente. Se necesita el talento humano para ser preciso.

inteligencia artificialNo hay ninguna duda de que la inteligencia artificial y el machine learning son herramientas muy valiosas en la lucha contra el fraude publicitario. Gracias a su enorme poder, ayudan a las personas de carne y hueso a identificar el comportamiento sospechoso. Pero no todo es bueno. También nos están haciendo perezosos.

La detección automática del fraude publicitario atrae a anunciantes, editores y proveedores de soluciones específicas con un falso sentido de seguridad. Esto último es precisamente lo más preocupante. Sería estupendo que los anunciantes no confiasen tan solo en una herramienta de detección de fraude, y que probasen diferentes soluciones, una tras otra, además de revisar todo por ellos mismos. Pero lo cierto es que piensan que “la solución contra el fraude publicitario que estoy pagando me mantiene cubierto. Puedo eliminar esta tarea de mi lista”. Y, ¿quién puede culparles por ello?

Lo preocupante es esa confianza ciega en la automatización, según comenta Joe Rodichok, chief technology officer de eZanga, en TheDrum.com. No se hacen cruces para refrendar los hallazgos del machine learning. Hablando con proveedores, uno se da cuenta de que no se mira de forma profunda. Hay una gran diferencia entre alguien que deja la vigilancia a la inteligencia artificial y alguien que interpreta los resultados obtenidos por la IA y revisa los datos por sí mismo. Los vendedores de tecnología no están poniendo demasiado esfuerzo en contratar gente con este tipo de habilidades, no están construyendo este importante paso del proceso.

La inteligencia artificial puede equivocarse y se equivocará. Puede fallar en la detección del tráfico fraudulento. Los criminales son expertos en engañar a los sistemas. Ellos saben los tipos de herramientas que utilizan las organizaciones y pueden desarrollar tácticas para burlarlas. Una máquina no lo sabe todo. Se puede programar para detectar X, Y o Z, pero no se puede enseñar a detectar “todo lo que pueda parecer sospechoso”. Hay que seleccionar un criterio específico.

Se necesitan personas que sepan cómo funciona la tecnología, cómo funciona internet, pero, sobre todo, cómo piensan los criminales. Y esto son cuestiones que el machine learning tiene complicado alcanzar. Los ojos humanos son un recurso de valor inestimable para entender el fraude publicitario. Pero muchos anunciantes señalan: “¡No necesitamos humanos! Nuestra tecnología es tan buena y precisa que no necesitamos ese paso. Automatización, ¿recuerda?”.

Pero no hay ninguna herramienta automatizada de detección del fraude publicitario lo suficientemente sofisticada para ser precisa de forma perpetua, no sin la intervención del ser humano. Además, muchos proveedores hacen con demasiada poca frecuencia revisiones de las políticas y reglas de programación, para comprobar que siguen siendo válidas y actualizar las que se hayan quedado obsoletas.

Rodichok habla del efecto WALL-E: “La inteligencia artificial nos hace vagos”. Se necesita procesar los sistemas de detección de fraude de forma mensual, semanal y diaria. En cambio, muchos CTO tan solo lo hacen una vez al año. Los criminales desarrollan nuevas amenazas cada día.

La lucha contra el fraude parece interminable. El machine learning no está tan avanzado para que la inteligencia artificial pueda detectar cada nueva amenaza por sí misma. El conocimiento humano sigue siendo muy necesario.

La tecnología importa. La batalla se perderá sin ella. Los humanos no son capaces de procesar un volumen de datos ingente como los algoritmos lo hacen. Pero las máquinas pueden descuidar ciertas cosas, especialmente cuando los criminales no hacen más que desarrollar nuevas tácticas. Por ello, tan solo se logrará ser 100% efectivo cuando el talento humano esté apoyando todo el proceso.

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