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Inteligencia artificial & creatividad. La sorprendente aliada de la publicidad

IA
IA - Créditos: @Ariel ESCALANTE

No hay tecnología que esté generando transformaciones disruptivas al nivel que lo está logrando la inteligencia artificial (IA). Un área particular de la IA que ha llamado mucho la atención últimamente son los modelos generativos. Estos modelos son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que puede crear contenido nuevo basado en un conjunto de datos de entrada. Una vez entrenados, estos datos se pueden utilizar para generar nuevo contenido como imágenes, texto o música, entre otros.

Otro tipo de IA revolucionario son los llamados modelos de lenguaje, que refieren a complejos algoritmos que han sido entrenados en conjuntos de datos de texto extremadamente grandes. Lo interesante en este caso es que pueden producir texto que se asemeje a la escritura humana con enorme precisión y se pueden utilizar para variadas tareas de procesamiento de lenguaje natural, como traducción, resumen y respuesta a preguntas. El ejemplo más famoso de este grupo es probablemente ChatGPT, la estrella del momento, que sumó más de un millón de usuarios tras su salida en noviembre pasado. Se trata del nuevo chatbot de IA desarrollado por la empresa OpenAI que también está detrás de la herramienta de generación de imágenes a partir de texto DALL.E 2.

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OpenAI -fundada en 2015- ha atraído inversores de alto perfil, incluidos Microsoft y Amazon Web Services y se encuentra entre las empresas emergentes de aprendizaje automático más financiadas del mundo. Según Statista, su financiación total alcanza los más de US$1000 millones, lo que muestra el potencial que tiene esta tecnología para transformar los negocios. De hecho, la financiación en nuevas empresas de IA aumentó de US$18.000 millones en 2017 a US$26.000 millones en 2020.

Revolución creativa

En el centro del debate sobre el uso de estas tecnologías está el hecho de su potencial de revolucionar radicalmente cantidad de industrias -sobre todo las creativas- con especial énfasis en sus impactos en el concepto mismo de “creatividad” y el rol de los humanos.

Pero no sería la primera vez en la historia que se considera a una tecnología como “reemplazo” humano. Con la fotografía, parecía llegar el fin de los artistas y pintores, quienes sin embargo se adaptaron con un proceso creativo diferente. Históricamente, la respuesta del arte y la creatividad ante la evolución tecnológica y sus “amenazas” siempre ha sido encontrar la forma de dar valor agregado.

Con todo, cuando se mira en los outputs que generan este tipo herramientas, surge la pregunta: ¿es el fin de artistas, creativos y la industria creativa en general?. “Si bien estas herramientas permiten por ejemplo crear ilustraciones y gráficos impactantes sin necesidad de contar con el talento o la formación necesaria, siempre se requiere de un input humano. Estas herramientas toman vida cuando un humano las utiliza y es nuestra creatividad la que les brinda el propósito y la intención”, señala Fabricio Mouzo, managing director de Media.Monks Buenos Aires.

Los expertos advierten que el simple uso de IA para generar contenido no es suficiente para hacerlo novedoso o atractivo, y que es el elemento humano de la creatividad y la visión artística lo que puede hacer que el contenido realmente se destaque
Los expertos advierten que el simple uso de IA para generar contenido no es suficiente para hacerlo novedoso o atractivo, y que es el elemento humano de la creatividad y la visión artística lo que puede hacer que el contenido realmente se destaque - Créditos: @shutterstock

Vale destacar en este sentido que el contenido asistido por IA se refiere al contenido que se ha creado o producido con la ayuda de herramientas de IA, que actúa como asistente al creador humano, ayudándolo a ser más eficiente o ahorrar tiempo. El contenido generado por IA, por otro lado, se refiere al contenido que ha sido creado en su totalidad por algoritmos de IA utilizando información humana, pero sin intervención adicional.

“Sería necio afirmar que la IA no transformará la noción de creatividad, pero es importante entender que aún hay una diferencia entre la creatividad per se (capacidad de crear) y la creatividad publicitaria tal como la conocemos”, explica Roberto Repetto, cofundador y general manager de Vernon Creative Bureau frente al interrogante y agrega que es ahí donde quienes trabajan inmersos en procesos creativos y tecnológicos deben profundizar. “Podemos aportar al output creativo que pueden generar herramientas de IA como DALL.E 2 o Midjourney”, destaca

En su blog, Donato Riccio, científico de datos especializado en aprendizaje profundo y computer vision, acierta en subrayar que en un escenario donde todos tienen acceso a las mismas herramientas de IA, el desafío es producir contenido de calidad que se destaque de la masa. “Aquí es donde la creatividad marca la diferencia. Depende del usuario tomar el contenido generado por IA y hacerlo único y emocionante. El simple uso de IA para generar contenido no es suficiente para hacerlo novedoso o atractivo, es simplemente un resumen de los datos utilizados para entrenarlo. Es el elemento humano de la creatividad y la visión artística lo que puede hacer que el contenido realmente se destaque”.

En un sentido similar, para Nicolás Rodríguez, Data Science Associate Director de la agencia R/GA, la creatividad, en la medida que responda a transmitir una idea, emoción o concepto, seguirá siendo una tarea humana. “Lo que sí cambiará es la forma de materializar los conceptos, a partir de un prototipado asistido por IA que optimizará los tiempos y agilidad a la hora de experimentar”, asegura.

En manos del algoritmo

Herramientas de AI como Stable Difussion, Austria o los citados DALL.E 2 y Midjourney, permiten la creación de conceptos artísticos a través de un input de texto, pero utilizarlos para lograr el efecto deseado no es tarea fácil.

Desde la industria coinciden en que los profesionales tienen que investigar las herramientas, explorar sus posibilidades y encontrar la manera de aplicarlas explotando su potencial. Mouzo explica que son de mucha ayuda durante el proceso de creación de conceptos ya que permiten agilizar el proceso de visualización de los mismos en una gran diversidad de estilos artísticos.

La herramienta de inteligencia artificial DALL.E diseñó varios modelos de botellas de Ketchup Heinz
La herramienta de inteligencia artificial DALL.E diseñó varios modelos de botellas de Ketchup Heinz

“Hoy contamos con software y plugins para las herramientas tradicionales de diseño, que gracias a la inteligencia artificial permiten mejorar la calidad de audio, video y hasta realizar retoques de post producción y animación con un alto nivel de calidad y mayor velocidad. La posibilidad de crear video a través de inputs de texto o incluso de otros videos es de un enorme potencial”.

Es importante tener en cuenta que el resultado de la incorporación de estas herramientas dependerá de dos factores muy importantes que están en pleno desarrollo: el aprendizaje de los modelos generativos y el de los humanos.

“Es el profesional creativo quien tiene que darle a la IA las indicaciones correctas para que pueda producir exactamente lo que tiene en su cabeza. Hay que saber qué pedirle a la IA. Incluso hay que saber cómo pedírselo: escribir el texto para la generación se vuelve una habilidad cada vez más relevante. Ni hablar de encontrar la identidad de la marca: ese es un proceso muy humano y lo va a seguir siendo por mucho tiempo”, explica Carola Garibaldi, head de Customer Success en Memorable AI, una startup que utiliza modelos de inteligencia artificial que permiten predecir el impacto que tendrán las piezas creativas (imágenes y videos).

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Los clientes empezaron a utilizar la plataforma para brainstorming y para preparar referencias visuales a partir de un texto. “Los marketers ahora pueden crear en muy poco tiempo diferentes opciones creativas, medir su impacto y pasar a las agencias referencias más precisas e informadas de lo que quieren. Del lado de los creativos, pueden complementar su trabajo con información de negocio y validar mejor sus propuestas. El resultado será siempre producto de la interacción de los humanos con la tecnología”, aporta Garibaldi.

Una renovada “dupla” creativa

En cuanto a la generación de texto, herramientas como Jasper o el mismo ChatGPT pueden ser utilizadas tanto para la creación de contenido como blogposts, posteos para redes sociales, guiones e incluso código.

Secuencias generadas con Imagen, de Google
Secuencias generadas con Imagen, de Google

“Si bien pueden funcionar para generar una base del contenido de forma rápida, todavía requieren de un alto grado de supervisión y edición para poder utilizar los resultados en producción”, indica Mouzo, quien agrega que existen otras formas de utilizar la inteligencia artificial, como la creación de sonidos y hasta música. “Hoy en día ya contamos con herramientas que permiten crear sonido a través de inputs de video o texto y crear voces que relatan texto con diferentes acentos y tonos de voz”.

Desde R/GA, por ejemplo, están aprovechando varias de estas tecnologías para crear prototipos que van desde escenarios fotográficos hasta vestimentas, pasando incluso por la generación de texto para campañas o artículos.

Asimismo, la firma, en conjunto a Moncler, desarrolló un flujo de trabajo potenciado a través de IA generativa. En concreto, se automatizó la limpieza de imágenes (remoción de elementos) y el diseño de vestimentas para alimentar las creatividades de manera ágil. “También, estamos trabajando en la generación de etiquetas dinámicas a través de IA para una gran marca de alimentos. Otro ejemplo, es la campaña Heinz A.I. Ketchup, en donde la marca norteamericana le pidió a DALL-E que dibujara una botella de ketchup. Como resultado, la imagen terminó pareciendo siempre una botella de Heinz, lo que reforzó el posicionamiento de la marca”, explica Rodríguez.

En el caso de Vernon Creative Bureau, durante el 2022 trabajaron en una campaña regional de concientización para el HPV donde parte del proceso creativo de los personajes estuvo basada en la generación imágenes mediante inteligencia artificial, acorde a determinados parámetros que necesitaban comunicar.

Uso experimental

Por el momento en Media Monks están utilizando estas tecnologías de forma experimental durante los procesos de conceptualización. “Los más utilizados son los generadores de imágenes para crear conceptos visuales y storyboards. Otro uso muy frecuente es para la implementación de voiceovers sobre videos”, cuentan.

En el lab en Media.Monks acaban de terminar un proyecto de investigación donde crearon un trailer de un corto animado llamado Ancestor Saga. “Con esta excusa, exploramos distintas herramientas para mezclar técnicas de ilustración y animación tradicional con inteligencia artificial y encontrar formas de mejorar nuestros flujos de trabajo. El resultado es un corto animado de un minuto que mezcla distintas técnicas y tecnologías y que pudimos realizar en una fracción del tiempo que llevaría normalmente”, subrayan.

Hace unos meses Google presentó Imagen, su nuevo sistema de IA capaz de crear imágenes ultrarrealistas a partir de una breve descripción
Hace unos meses Google presentó Imagen, su nuevo sistema de IA capaz de crear imágenes ultrarrealistas a partir de una breve descripción

En Memorable hoy trabajan con clientes de la talla de (Unilever, L’Oreal, P&G y Bayer). Para los clientes “grandes”, la IA sirve para dar información muy precisa sobre el impacto creativo que tendrán sus anuncios estáticos y de video. “En el caso de pequeños anunciantes, que tienen menos limitantes para el uso de marca y que deben optimizar al máximo su presupuesto, creemos que la IA no está lejos de ayudarles a crear el 100% de su publicidad, de hecho, lanzamos una plataforma automatizada para que puedan crear sus anuncios de cero y en cuestión de minutos”.

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Desde R/GA explican que reservan el talento y expertise de los creativos para auditar y refinar los resultados, transformando la base creada por IA en algo distintivo desde lo humano. “En este rol de conectar, las personas tienen la responsabilidad de lidiar con las limitaciones de estos sistemas, entre ellas, filtrar proactivamente sesgos e imprecisiones que puedan dañar la relación de una marca con sus usuarios”.

Justamente los sesgos (que reproducen la data con la que los algoritmos son entrenados) son los errores conceptuales propios de la curva de aprendizaje de estas tecnologías generativas y hacen aún más necesaria la mirada humana. “De la misma forma que un marketer le daría feedback sobre temas de diversidad a la agencia, lo mismo debemos hacer con la IA. Pero se retroalimentan: la IA también nos está ayudando a detectar sesgos humanos a gran escala”, cierra Garibaldi.