La emergencia y popularidad de la inteligencia artificial generativa está impulsando cambios en numerosos sectores, y el turismo no es la excepción. Normalmente tendemos a asociar a la IA a cambios ligados con el «progreso» y una mayor productividad. Pero la revisión de los resultados que nos brindan este tipo de plataformas, cuando los aplicamos a segmentos específicos de la economía y la vida social, tiene implementaciones no tan positivas. Una caso interesante es el trabajo «Tourism destination stereotypes and generative artificial intelligence (GenAI) generated images» («Estereotipos de destinos turísticos e imágenes generadas por inteligencia artificial (GenAI)») que analiza como estas tecnologías podrían estar reforzando una serie de estereotipos culturales con larga historia en lugar de promover una representación diversa de los destinos turísticos.
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El problema oculto tras la innovación
Seguro que ya encontraron muchos artículos que celebran la capacidad de las herramientas de inteligencia artificial generativa para la promoción y gestión de destinos. Pero ya saben cuál suele ser el papel de la comunidad académica: encontrar el lado no tan positivo de toda esa celebración. En el caso del paper que citamos, la problemática fundamental es cómo los algoritmos de IA tienden a representar de manera estereotipada a destinos turísticos y sus habitantes debido a los sesgos en los datos de entrenamiento de estos modelos.
Los estereotipos sobre los destinos, definidos en el texto como «creencias y juicios generales y simplificados que las personas mantienen sobre un lugar específico», se basan en atributos prominentes que, si bien pueden ser pueden ser encontrados en los destinos visitados, reducen la complejidad cultural a elementos fácilmente reconocibles. Por ejemplo, París queda reducida al romance y la Torre Eiffel, mientras que Egipto se limita a las pirámides. Algo que pasa por alto la enorme variedad de experiencias y culturas que estos destinos realmente ofrecen.
Los investigadores diseñaron un trabajo de análisis que abarcó diez de los destinos turísticos más populares del mundo: París, Londres, Barcelona, Roma, Bangkok, Beijing, Tokio, Sídney, Nueva York e Estambul. Utilizaron la plataforma DeepAI para producir imágenes realistas. Generaron diez imágenes por cada destino. O sea, un corpus de cien imágenes para el análisis. Además usaron la API Google Cloud Vision para la detección automática de etiquetas dentro de las imágenes, y el modelo Doc2Vec para evaluar similitudes basadas en contenido semántico. Este enfoque técnico permitió cuantificar objetivamente el grado de homogeneización presente en las representaciones generadas por IA.
IA y homogeneización de las representaciones de los destinos
Las imágenes generadas por IA mostraron un nivel de similitud extraordinariamente alto, y alcanzaron una puntuación de 0.99 en una escala donde 1 representa la máxima homogeneización posible. Este dato estadístico evidencia que la IA tiende a reproducir representaciones prácticamente idénticas para cada destino. París fue invariablemente representada a través del río Sena y la Torre Eiffel, Londres con sus característicos autobuses rojos, y Roma a través de sus estructuras arquitectónicas de las épocas del imperio romano. Esta repetición sistemática confirma la presencia y perpetuación de estereotipos históricamente consolidados.
Los resultados plantean interrogantes importantes sobre el papel de la IA en la formación de percepciones culturales y turísticas. Esta situación es particularmente relevante en un contexto donde la inteligencia artificial se utiliza cada vez más para la creación de contenido promocional, campañas de marketing turístico y material visual para plataformas digitales.
¿Y cómo se podría comenzar a solucionar esas visiones estereotipadas? Los autores del trabajo proponen la incorporación de voces locales y perspectivas diversas en los conjuntos de datos utilizados para entrenar estos algoritmos, así como mayor transparencia sobre las fuentes de contenido y los posibles sesgos involucrados. Claro, todos sabemos que si bien son sugerencias razonables pero de muy difícil implementación. Implica un abordaje cualitativo que en estos momentos no tiene mayor relevancia en el mercado de la IA, en particular porque el foco central de desarrollo pasa más por la cantidad de datos usados para entrenar a los modelos y su impacto sobre la productividad de los distintos segmentos de la economía. De todos modos, todos sabemos que esa una tarea a futuro, y que una mayor diversidad y complejidad en las representaciones de los destinos es algo que la industria turística realmente necesita.
De paso, hice la prueba de usar un prompt donde pedía imágenes que resumieran una gran cantidad de íconos turísticos en una imagen. Lo armé en dos plataformas: Google Gemini y Adobe Firefly. Las tres imágenes apaisadas tipo ilustraciones son de Firefly; la que sigue es de Gemini.
La cita: Zhu, J., Zhan, L., Tan, J., & Cheng, M. (2024). «Tourism destination stereotypes and generative artificial intelligence (GenAI) generated images». En Current Issues in Tourism, 28(17), 2721–2725. https://doi.org/10.1080/13683500.2024.2381250
Pueden leer el paper y bajar el PDF (en inglés) de manera gratuita desde el sitio de Currents Issues in Tourism.
Interesante punto de vista. Coincido en todo, solo que creo que lo que está sucediendo con las IA en este aspecto no es mas que la continuación de algo que viene pasando. Me refiero a que el marketing en turismo suele focalizarse en algunos puntos turísticos, de manera que refuerza esa mala «síntesis» sobre un lugar, y las IA toman esa info y la replican… entonces se genera una suerte de bucle o círculo vicioso… Saludos