Explicar que un anuncio utiliza inteligencia artificial puede influir en la decisión de compra, pero la transparencia no funciona como un sello automático de confianza. Su efecto depende de cómo la persona evalúa la utilidad, credibilidad y relevancia del contenido que aparece en su feed.

Un estudio publicado en Scientific Reports examinó anuncios algorítmicos integrados en redes sociales y encontró que la transparencia de IA reforzaba una relación específica: la que conecta la evaluación cognitiva del anuncio con la intención de compra. El diseño transversal no permite concluir que revelar el algoritmo cause más ventas.

La publicidad in-feed se procesa dentro del desplazamiento

Los anuncios in-feed adoptan formatos parecidos a las publicaciones que los rodean. Aparecen mientras la persona desplaza la pantalla, conversa o descubre contenido, con una atención inicial limitada. El algoritmo selecciona y ordena piezas a partir de señales de comportamiento, intereses inferidos y contexto.

Esa integración reduce fricción, pero puede aumentar dudas sobre por qué se muestra un mensaje y qué datos lo hicieron posible. La transparencia intenta cubrir esa brecha. Puede incluir una etiqueta, una explicación de la recomendación o un acceso a los criterios de personalización.

El estudio separó reacción emocional y evaluación racional

La investigación reunió respuestas de 609 adultos jóvenes chinos con experiencia en comercio social. Utilizó un cuestionario en línea y modelización de ecuaciones estructurales para analizar asociaciones entre atributos del anuncio, actitudes e intenciones de compra y de compartir.

Entre los resultados, personalización e incentivos se asociaron con actitudes emocionales y cognitivas más favorables. El entretenimiento se relacionó con la respuesta afectiva, mientras información y credibilidad lo hicieron con la evaluación cognitiva. La intrusión publicitaria predijo peores actitudes en ambas dimensiones.

La transparencia de IA moderó el vínculo entre evaluación cognitiva e intención de compra, pero no el vínculo entre reacción afectiva e intención. Dicho de forma simple, explicar la intervención algorítmica parecía importar más cuando el anuncio ya era valorado por razones prácticas que cuando gustaba principalmente por cómo hacía sentir.

Transparencia y confianza responden a preguntas distintas

Revelar el uso de IA informa sobre el proceso. Confiar exige además evaluar finalidad, datos, control y responsabilidad. Una etiqueta genérica puede ser visible y seguir dejando dudas importantes. Una explicación útil debería responder:

• por qué se muestra el anuncio a esa persona;
• qué datos o señales influyeron en la selección;
• qué parte del contenido o la segmentación utilizó IA;
• cómo ajustar preferencias, limitar personalización o reportar un problema.

Estas respuestas reducen opacidad sin prometer neutralidad. También permiten distinguir la transparencia del etiquetado de imágenes generadas. Un anuncio puede utilizar una fotografía humana y seguir dependiendo de IA para segmentar, ordenar o personalizar la exposición.

La intrusión puede pesar más que la explicación

El hallazgo sobre intrusividad recuerda que una buena explicación no compensa cualquier experiencia. Repetición excesiva, segmentación demasiado íntima o dificultad para controlar el feed pueden deteriorar la evaluación aunque el algoritmo esté identificado.

Para las marcas, conviene probar comprensión y percepción junto con clics o intención declarada. ¿La persona entiende la explicación? ¿Sabe modificar la personalización? ¿Percibe relevancia sin sentirse vigilada? Esas medidas describen mejor la calidad de la relación que una etiqueta aislada.

Los resultados tampoco deben generalizarse de forma automática. La muestra se limitó a jóvenes de China y el estudio midió percepciones e intenciones, no ventas observadas. La transparencia de IA en publicidad merece diseñarse como una capa de comprensión y control. Puede reforzar una evaluación favorable, pero la confianza también depende de relevancia, límites y respeto por la atención.