Probablemente estés pensando una de 3 preguntas:
¿Qué es Branding?, ¿Qué es inteligencia artificial? o ¿Qué tienen que ver?
Y está bien. Ya sea que vengas del mundo de la publicidad y marketing o seas ingeniero / científico de datos, hasta la actualidad nunca hubo una conexión cercana entre estas dos áreas.
No hasta la llegada de DALL-E 2 y los primeros diseñadores gráficos no humanos, computadoras capaces de rivalizar incluso con los mejores profesionales de la carrera.
¿No me crees? Te propongo este reto: De las siguientes imágenes, dime cuál es de una I.A y cuál es de un humano.
¿Seguro? Estas son las respuestas:
Los números 2, 3 y 4 están hechas por DALL-E 2, los 1, 5 y 6 son de un banco de imágenes.
A menos que hayas visto por adelantado estas imágenes o tengas una intuición fantástica, probablemente te preguntes:
¿Qué está sucediendo?
Probablemente nunca pensaste que la computadora o celular que usas a diario te vaya reemplazar en el trabajo. Después de todo, las máquinas sólo son circuitos incapaces de reflexionar o ser tan creativos como un ser humano. ¿Verdad?
Bueno… hasta que los ordenadores aprendieron a dibujarse a sí mismos:
Diseño realizado por la I.A DALL-E 2: (DALL·E 2) “A photo of a
robot hand drawing, digital art”’
Antes de cuestionar si ¿Este es el fin de los diseñadores gráficos? ¿Shutterstock va a dejar de existir? ¿Esto cambiará la industria tal y como la conocemos? Primero es lo primero, debemos de conocer los pasos de estas dos áreas (Branding e Inteligencia Artificial) que han llevado hasta aquí, y, ahora sí, poder opinar de los cambios que se avecinan.
Después de todo, no podemos hablar del futuro sin antes entender el presente y pasado.
Este artículo se divide en:
- ¿Qué es el branding? ¿Cuál es su importancia?
- Recapitulación histórica del Branding.
- Cómo el branding (y Marketing) se han relacionado con la tecnología.
- Inteligencia artificial: De unos simples 1s y 0s a la pesadilla de diseñadores y copywriters.
- Inteligencia artificial vs el ser humano: Principales acontecimientos históricos.
- Los 3 principales modelos predecesores.
- Nuestros protagonistas: Adios diseñador. Hola científico de datos: Stabble Diffusion y DALL-E 2.
- Reflexiones finales: ¿Por fin la máquina reemplazará al humano?
Mi objetivo con este blog es poder darte una visión histórica, completa y detallada de estas tecnologías y sus implicancias en el mundo del Marketing y Branding.
(Nota: Te digo desde el vamos, este es un resumen para construir el contexto de las imágenes narradas al inicio, ya que estos avances no salen por arte de magia. Sin embargo, si a ti más te interesa sólo cómo funcionan estas tecnologías y su posible impacto en el futuro, te recomiendo pasar a la parte: ‘Adios diseñador. Hola científico de datos.’ que se encuentra más abajo)
¿Listo? ¡Comencemos!
¿Qué es el Branding?
Cómo podrías inferir, la palabra Branding viene de Brand (Que en español significa marca, duh), por lo que, para poder definir esta disciplina, primero debemos entender qué es una marca.
“Una marca es un conjunto de expectativas, memorias, historias y relaciones que, juntas, se vínculan directamente con la elección del consumidor por un producto o servicio sobre otro.”
– Seth Godin
Con esto como base, podemos decir que el Branding es: El conjunto de técnicas, procesos y acciones que buscan crear experiencias, recuerdos y relatos dentro de una audiencia con el fin de aumentar la preferencia de una brand sobre otra.
O como a mi me gusta sobre simplificar a veces: “Que tu proyecto aprenda a conquistar corazones y mentes”.
Y, aunque el término nace y se populariza a partir del siglo 20 con las economías de escala, el estado de bienestar y el consumismo, la idea de diferenciarse, de dejar un “yo he estado aquí”, una literal marca, es tan antigua como el ser humano:
Cueva de las Manos, Argentina. Probablemente las primeras
marcas humanas en la historia.
¿Por qué es importante el Branding?
Como Yuval Noah Harari señaló en su libro: “Sapiens. De animales a dioses”, a nosotros nos sucedió una evolución que nos permitió llegar a la cúspide de la pirámide alimenticia, el uso del pensamiento abstracto. Esta capacidad nos permite pensar reales y verdaderas cuestiones que no son físicas. (Yuval N. Harari, página 41)
¿Qué tiene que ver esto con el Branding? Mucho. Hazte la pregunta: La marca Coca-Cola ¿Existe? Sonará obvio pero es en serio.
Lo que antes era una gaseosa, ahora es una marca y empresa.
Si existe. ¿Dónde está ubicada? ¿Se puede tocar? Si eliminas todas sus redes sociales, todas sus construcciones, todos sus paneles y despides a todos los empleados. ¿Dejaría de existir?
Creo que me entiendes. Aparte de temas legales, mínimo deberían de pasar generaciones enteras dejando de relatar sus historias con la marca Coca-Cola, (Como fue parte de sus infancias, adolescencias, fiestas con ron, etc) para desaparecer del imaginario colectivo.
Y es en este último término donde “existen” las marcas y reside su importancia, su capacidad de detonar ciertas emociones, como la felicidad o el orgullo, en su público objetivo al ligar su figura con estas. Para una persona, Coca Cola ya no es solo una gaseosa, es también alegría, compañerismo y felicidad.
Sin embargo, estas asociaciones no se crean solas. Hace falta el esfuerzo de su disciplina prima, el Marketing, para reforzar los mensajes, voz y personalidad de cada marca.
¿Qué es Marketing?
Esta es una de las áreas que, a veces, generan discusiones en qué significa con exactitud. Debido a esto, considero mejor tomar la definición de quién se considera el padre del Marketing.
“Marketing es la ciencia y arte que explora, crea y entrega valor que satisface las necesidades de un público con un fin de lucro.”
– Philip Kotler, 2012
A menos que quieras ver tu proyecto desordenado, sin substancia y sin dinero, ya podemos ver la importancia de esta disciplina en la economía y el desarrollo de una marca consistente en las organizaciones.
Es tanto así que, para conseguir estos objetivos, las empresas utilizan diversas técnicas, medios y formas para reforzar sus mensajes. Ejemplos están: Guerrilla marketing, Facebook Ads, Google Ads, ATL y BTL marketing, etc.
¿Cómo se relaciona con el Branding exactamente? En palabras llanas: si el Branding es el qué, quién y el por qué, el Marketing viene a ser el cómo, cuándo, dónde y a quiénes.
Con esto dicho, aún faltan por responder varias interrogantes para entender cómo estas 2 disciplinas se relacionan con la tecnología, sobre todo en temas de percepción de marca.
Recapitulación: Historia del Branding.
Aunque este artículo no trata sobre este tema (Se enfoca más en cómo seremos reemplazados por seres sin sentimientos, duh) sería prudente realizar una breve recapitulación.
Después de todo. ¿Cómo podemos hablar de su futuro sin entender su pasado?
(Nota: En este apartado y en el siguiente no se explora la historia del Marketing por separado, ya que el artículo se extendería mucho. Considero que, debido a la profunda conexión entre estas áreas, conociendo la historia del Branding se entenderá también la relación entre Marketing y tecnología.)
Infografía original de Skyword. Traducción: Augusto Huerta.
Nótese su relación con la tecnología. A lo largo de la historia, los marketers, brand managers o quién estaba a cargo buscaron maneras novedosas y atractivas de comunicar su mensaje, y encontraron en las nuevas tecnologías una forma como nunca antes vista.
Pasamos del quién grita más fuerte en una tienda al quién tiene los mejores altavoces. Del quién tiene el mejor sonido a quién tiene la pantalla más grande. De quién tiene la mayor resolución a quién tiene la mayor presencia online, etc, etc.
Desde los primeros anuncios en periódico hasta Facebooks ads, la relación entre tecnología, Branding y Marketing siempre ha estado allí, aunque silenciosa.
Lo que nos lleva al siguiente punto…
Branding, Marketing y tecnología. It’s a match!
Ahora más que nunca esto es cierto. Hace unos 3 años la idea de usar Zoom para presentar nuestros proyectos y trabajos no era normal y probablemente, de proponerlo, te hacía ver como el rarito tecnológico del grupo. Ahora el cuento es diferente, las organizaciones crean y editan fondos de la plataforma para dar una imagen más profesional de sus marcas.
Lo que era ‘del que sabe de I.T’ hace 14 años (Responder comentarios, mantener conversaciones, hacer memes, etc en RR.SS) se convirtió en un cargo profesional demandado en toda industria y en todo tipo de tamaño de empresa: El community manager.
Igual sucedió con las narrativas y conversaciones. Pasamos de interrogarnos: ‘Redes sociales. ¿El futuro de del Marketing?’ a ‘5 razones por la que Facebook ads es mejor que Google ads’. Incluso ahora los profesionales conversan sobre si Tik Tok es mejor que Instagram o si vale la pena estar allí.
Y también está la otra cara de la moneda, el mundo del software y tecnología entiende que sentar una imagen constante y profesional, de definir bien sus reglamentos de marca, es parte vital de cómo se presentan al público. Es por eso que empresas como Mailchimp, Netflix, Meta (Ex-Facebook) comparten y explican abiertamente cómo se deben usar sus brand assets.
El Branding y Marketing se han entrelazado tanto con la tecnología que una parte se desplomaría sin la otra. Empresas como Meta y Tik Tok viven de la publicidad y, en contraparte, las agencias de medios, branding, etc viven de conocer cómo moverse por estas plataformas y qué percepciones queremos detonar en ellas.
Puede que probablemente pienses. ¿Entonces en qué momento pasamos de una relación de mutua alegría y apoyo a una de robots y terminators? ¿Cómo que de la noche a la mañana tenemos diseñadores no humanos?
Y es justo lo que vamos a ver a continuación.
¿Qué es Inteligencia Artificial?
Según Oracle Perú, se define así:
‘Sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorar iterativamente a partir de la información que recopilan.’ (Fuente: Oracle Perú)
Los campos y casos de aplicación de esta rama hay por docena. Desde lo más cercano a la publicidad como es el caso de FB Ads y su sistema de categorización de grupos, aficiones e intereses de sus usuarios, hasta la industria automotriz y cómo los carros marca Tesla se ‘manejan solos’.
Vamos, que de todo hay un poco. Si a un científico de datos le preguntaras qué es Inteligencia artificial, podría darte ejemplos desde las regresiones lineales simples hasta los Deepfakes.
Pero, y volviendo al tema, para entender cómo llegamos hasta aquí nos enfocaremos en los avances más importantes (O como a mi me gusta decirlos: Los momentos donde la máquina destrozó al humano).
Deep Blue vence al campeón de ajedrez Garry Kasparov.
Hombre asombrado en la última partida del match.
El trabajo en la rama de I.A había empezado desde hace tiempo (Siendo fundada como disciplina académica desde 1956, pero el primer vislumbre de su potencial sucedió en el verano de 1997. El campeón del mundo, Garry Kaspartov, perdió 3½–2½ contra la computadora de IBM Deep Blue.
Cualquier persona que conozca algo de ajedrez podrá decirte que esto marcó un hecho histórico no solo en el juego, si no en el campo de la computación. En una sola posición pueden existir tantas jugadas que utilizar el mero cálculo mental no bastaría para ganarle a un gm (Grand master) como Kasparov, se necesita cierta visión del estado del juego.
Ahora, hablar de las técnicas de I.As utilizadas en esta computadora daría un resultado nan (O nulo) ya que Deep Blue fue construida más alrededor del cálculo por fuerza bruta, nada de inteligencia de por medio. Sin embargo, este match representa el primer vistazo de lo que pronto se volvería a repetir en 2016.
Maquina destroza a humano en el juego más difícil del mundo: Go.
Lee Sedol derrotado ante Alpha Go
Go es un juego de tablero con reglas muy simples: Eliges uno de 2 colores, capturas las piezas del enemigo rodeandolas y el que obtiene el mayor espacio gana. ¿Nada difícil de ganar no?
Error. Jugar Go requiere pensamiento estratégico, creatividad y hasta instinto de parte de los profesionales más top. ¿Cómo así? Sucede que con estas simples reglas y un tablero de 15 por 14 existen más partidas de Go que átomos en el universo. (Sí, así de complejo).
Casi 20 años después del match de Kasparov y Deep BLue se da una de las partidas y hechos más importantes de nuestro siglo, Lee Sedol, jugador profesional de Go entre el top 10 de los mejores del mundo, pierde la última esperanza de la humanidad tras ser derrotado por AlphaGo. Y no por 1 partida como su homónimo del ajedrez, sino por un destrozo total de 4-1 contra el modelo de DeepMind Alpha Go.
A diferencia de Deep Blue, Alpha Go sí utiliza técnicas de inteligencia artificial como redes neuronales y aprendizaje reforzado convirtiéndo esta victoria en la protagonista del documental de Deep Mind, y, ahora sí, símbolo del potencial de la inteligencia artificial como reemplazo de humanos.
¿Made by humans or by machines?: Reemplazando trabajo humano con Github Copilot, GPT 3 y GLIDE.
Pasaron muchos avances después del anterior evento, DeepMind se enfoco en hacer su modelo Alpha Zero en StarCraft 2 (Una I.A capaz de vencer a los mejores jugadores del mundo), empezaron a salir en voga los transformers y los CNN (Convolutional neuronal networks), etc, etc. Sin embargo el penúltimo paso en la carrera contra el diseñador gráfico humano es precedida por 3 modelos revolucionarios.
G.P.T 3: Artículos, cuentos e historias en menos de 10 segundos.
GPT 3 es un modelo de inteligencia artificial de la rama de procesamiento del lenguaje natural, es decir, enfocado en hablar, conversar y escribir como si fuera un humano real. Todo mediante la inserción y generación de texto plano.
¿Qué le permite lograr esto? ¿Qué diferencial trae a la mesa? Transformes, una arquitectura de neuronas artificiales que puede poner ‘atención’.
Esta I.A es alimentada con todo el texto de internet (Incluyendo memes) y funciona de la siguiente forma: Le das un texto base y le pides que lo expanda, lo resuma o te diga lo que quieras.
Input:
Imagen del video de Dot CSV ‘Esta Inteligencia Artificial ESCRIBE MEJOR QUE TÚ… ¡Y puedes probarla! | GPT-3’
Output:
¿Será esta la nueva forma de hacer chatbots?. Créditos: Dot CSV.
Lo que la hace remarcable que su predecesora, GPT 2, es que si tu le pides que te genere poesía, artículos periodísticos, que expanda un texto, etc y no solo lo genera, sino que hasta podrías llegar a pensar lo ha escrito un humano y no una inteligencia artificial. Es tán potente que puede llegar a incluso aprender a programar o redactar como un escritor junior. ¿Será el comienzo de una nueva era de chatbots automatizados?
La secuencia de Fibonacci escrita en Python por GPT 3. Créditos: Dot CSV.
Github Copilot: Se gradúa el primer ingeniero no humano.
Desarrollada por OpenAI con colaboración de Microsoft, Github Copilot es una derivación de GPT 3 pero enfocada a programación de código.
¿Cuál es su importancia en todo esto? Es nuestro primer punto de referencia de I.As que pueden reemplazar o automatizar trabajo humano creativo aparte de escribir o jugar deportes mentales a un nivel profesional.
¿Se diferencia su arquitectura del modelo GPT 3? Podríamos decir que no. Lo que más resalta de este proyecto es que, a diferencia de su predecesor, esto sí podría ser una amenaza para la empleabilidad.
Sí, GPT 3 puede escribir pero, como podemos ver en este video (Jaime Altozano, ‘uso una IA para escribir un nuevo capítulo de Harry Potter’), su nivel de escritura se asemeja más a un adolescente que a un redactor profesional.
En cambio, en el mundo del código Github Copilot si representa un impacto mayor, ya que programar no requiere un manejo excelente de narración o desarrollo de personajes (No es necesario). El diferencial de un programador es su capacidad creativa de encontrar una solución óptima a problemas humanos trasladados a código (Vamos, lo que justamente hace esta I.A).
Con solo los comentarios del código, GitHub Copilot es capaz de codificar el programa.
Aunque muchas personas no técnicas o con el título de ‘creativos’ puedan pensar diferente, programar es una tarea que requiere imaginación e inventiva. Como un ex copywriter yo mismo, puedo decir que es igual o incluso más difícil que redactar contenidos publicitarios. Las razones son muchas y las puedes encontrar aquí. (Referencia a un post personal)
Dejando de lado opiniones personales (Aunque verdaderas, jaja), sí es verdad que, junto con la siguiente I.A, ya estarían todas las piezas faltantes para el gran cambio.
GLIDE: Marketero en el 2024: ¿Photoshop? ¿Quién sigue usando eso?
Llegamos a la penúltima escalonada: GLIDE. El modelo de I.A que puede retocar fotos sin herramientas profesionales.
Esta I.A desarrollada por, sorpresa, OpenAI, tiene la peculiaridad que le puedes pedir agregar o reemplazar elementos de una foto y, luego de 3 a 5 cambios, tener una pieza de contenido distinta.
Como ejemplo está la siguiente imagen:
La transformación de una i̶n̶d̶u̶s̶t̶r̶i̶a̶ imagen.
Lo que antes era una foto de una sala de estar normal, terminó siendo una foto de una sala de estar con un retrato de un corgi y una mesa con flores. Todos estos cambios casi instantáneamente, respetando el contexto de la imagen y lo que le hayas escrito a la máquina.
Este es el resultado de una unión entre el campo de procesamiento natural (Que vimos con GitHub Copilot y GPT 3) y el campo de los modelos generativos de imágenes realistas.
¿Qué innovación trajo a la mesa? Métodos de difusión como principal técnica de entrenamiento y la unión de dos campos de la inteligencia artificial antes desconectados. Además de una aplicación práctica a tareas diarias de profesionales de Photoshop y herramientas afines.
Creo que a partir de aquí ya se pueden ver las implicancias que podrían tener en las carreras de diseño (Ya sea gráfico, de interiores o UI/UX) estas herramientas.
Pero las innovaciones no acaban allí, y es que falta aún un último paso.
Adios diseñador. Hola científico de datos: Stabble Diffusion y DALL-E 2.
Hasta ahora hemos abordado todos los temas y avances previos que tuvimos en esta materia. ¿Importantes? Sí. Pero en 2022 estalló la bomba que cambió todo: Salió DALL-E 2.
Para no adentrarnos en los detalles técnicos (No quisiera marearte con términos estadísticos y matemáticos), digamos que este modelo toma todos los avances de sus predecesores y los lleva a un siguiente nivel. Ahora ya no se trata de si la I.A puede escribir o reemplazar imágenes, en esta ocasión hablamos de crear un trabajo al nivel de un diseñador gráfico mid-level en cuestión de segundos.
Si te lo preguntabas. Hasta la foto del perro francés está hecha por DALL E 2.
Lo que llevaba tardes y horas de trabajo para un ilustrador, fotógrafo o diseñador se reduce a 1 solo programa al costo de 3 centavos de dólar por imágen.
Estimando que un humano necesita mínimo una hora para crearlas, el salario mínimo es de 1025 soles en Perú por 192 horas mensuales, y realizando el tipo de cambio de dólares a soles actual (Septiembre de 2022) es de 3.84. Podemos llegar a la conclusión que el trabajo de DALL-E 2 tiene hasta un 98% de reducción de costo de mano de obra ‘creativa’.
Y lo mejor (o más escalofriante) no es solo eso, sucede que este modelo genera imágenes originales propias. No copia y pega de un banco de imágenes, las crea desde cero en base a patrones encontrados en otras imágenes similares, por lo que, estás imágenes pueden ser 100% tuyas mientras tu tarjeta de crédito no diga lo contrario.
Pero no todo es una cama de rosas (o espinas), DALL-E 2 tiene limitaciones. Está prohibido la generación de imágenes relacionadas a famosos, contenido violento o adulto, entre otras restricciones para evitar problemas legales (como crear montajes falsos). Además de que no es accesible para todo el mundo, necesitas una invitación para probarlo.
Necesitas una invitación para ingresar.
Pero, y es aquí donde ingresa nuestra segunda protagonista, Stable Diffusion sí lo es, este modelo cumple la misma función y no tiene tales restricciones.
Emma Watson retratada en Stable Diffusion. Créditos: Dot CSV
Con estas características:
- Costos de producción reducidos al 98% con una calidad diseñador gráfico mid-level.
- Tiempos de creación casi instantáneos.
- Generación de varias imágenes a la vez.
- Proyectos Open Source (abiertos a todo el público).
- Modelos que pueden usar fotos de famosos o figuras públicas.
- Generación de imágenes sin restricciones de Copyright.
Podemos decir que la Inteligencia Artificial ha entrado al núcleo del mundo del Marketing y Branding. Ya no solo en términos de experiencia de usuario, como las recomendaciones de Netflix, si no en lo más profundo de la creación de contenido y, con esto, en lo que antes considerábamos sólo capaz de ser hecho por humanos.
Pensamientos finales: Implicancias y futuro en Branding y Marketing.
Llegado a este punto toca pensar en las consecuencias que tendrá esta tecnología en el mundo del Marketing y Branding. Existen muchas preguntas e inquietudes que pueden provocar estos avances y daré mi opinión personal de lo que sucederá.
¿Esta I.A quitará el trabajo a los diseñadores?
Respuesta corta: Sí y no. Respuesta larga: Es más complicado.
No se puede comparar el tiempo de producción de estos modelos contra las horas que le tomaría a un humano (¿Cómo se puede competir contra segundos de producción?). Sin embargo, la calidad de diseños gráficos profesionales top no ha sido destronada del todo.
Caption: Un grupo de colegas discuten qué trabajo es mejor, el de su diseñador o el de DALL E 2. Créditos: The Studio.
Como se puede apreciar en este video, estos programas aún tiene un montón de ‘habilidad’ que alcanzar puesto contra profesionales expertos. En un trabajo donde la calidad se valora más que la cantidad podemos decir que aún tenemos ventajas como humanos.
Otra ventaja de los humanos es el aspecto de personalización, al final un diseñador gráfico no trabaja para hacer diseños bonitos o extraños por qué sí, estos tienen un fin objetivo, ya sea publicitario o ilustrativo. ¿Pueden DALL E 2 o Stable Diffusion crear publicidad de marcas no tan reconocidas? al tiempo de escritura, aún no.
Pero el tema llega cuando no requerimos esa calidad de trabajo, cuando con un nivel intermedio-bajo podemos estar okey y felices de pagar centavos de dólar antes que contratar a un profesional full time. Al final muchas organizaciones medianas y pequeñas buscan algo con las 3 bs: Bonito, Bueno y Barato, por lo que la oferta de DALL -E 2 les resultaría más atractiva que tener a una persona en planilla.
Y el tema no acaba aquí. En 2019, según cifras de la Enaho, las micro y pequeñas empresas representan el 95% de las empresas peruanas y emplean al 47.7% de la población económica activa (Contando solo las empresas formales). Entonces sale la cuestión. ¿Acaso los futuros graduados de carreras ‘creativas’ (Ilustración, diseño gráfico, comunicación y audiovisuales) podrían no tener empleo al cual aplicar en el futuro? ¿Acaso las empresas dejarían de buscar estos profesionales por un modelo de I.A? Yo creo que sí. Mientras más accesibles y baratas se vuelvan estas tecnología, más difícil estará la calle para ellos..
En este caso, esto podría repercutir en la baja del rango salarial de profesionales junior o nivel intermedio y aumentar el Skill floor (El nivel de habilidad mínima para ser considerado profesional para ser considerados ‘contratables’.
Lo más probable es que la manera normal de hacer diseño gráfico cambie. A lo mejor la I.A pueda generar imágenes iniciales como proyectos base o inspiración y, luego, los humanos creen algo mejor en base a ellas. ¿Quién sabe? Igual que poco a poco Photoshop se insertó al flujo de trabajo de muchos profesionales, lo mismo podría pasar aquí.
¿El Branding está en peligro?
Me temo que sí… y no de la manera más bonita de todas.
El 25 de septiembre salió este video de: ‘Corridor Crew’ en donde, añadiendo ciertas configuraciones a Stable Diffusion, podías crear tus propias imágenes ‘ficticias’ con tu cara.
La foto de la izquierda es real, la segunda fue generada por este modelo.
Lo abre otro mundo de posibildades. Anteriormente las imágenes de las marcas solo podían ser transformadas por la persona acargo, pero te pregunto. ¿Qué crees que pasaría si una noticia saliera de la nada acusando a Coca Cola de incendiar una fabrica a próposito, con imágenes ‘ficticias’ que parecen reales y texto generado por una I.A? ¿Cómo afectaría a el trabajo de dećadas de Branding y consolidación?
Imaginemos (y recemos) que aún falta mucho para llegar a ese día, yo te pregunto, ¿Cómo crees que afectarían a las marcas personales estas tecnologías? Si un troll conocedor de estos modelos se enojara con una figura pública. ¿La gentes estaría preparada para distinguir entre una imagen real y una generada? ¿Qué sucedería si no pudieran?
Estamos a un horizonte de cambios como nunca antes, mañana podríamos vivir en un mundo donde las percepciones de marca son desfiguradas con desinformación, los nuevos trabajadores de marketing de contenidos solo hablan en 1s y 0s, y toda una carrera académica revocada de los planes de estudio.
Pero tranquilo, aún existe una esperanza. Lo que me lleva al siguiente punto.
¿Cuál es el límite? ¿Tendremos que empezar a regular esto?
Como pudimos ver anteriormente, estas tecnologías aún están lejos de llegar a un nivel profesional top (Aún no pueden dibujar bien dedos humanos jaja). Sin embargo, el uso de las I.As para automatizar trabajos no es un tema precisamente nuevo en el mundo del Branding.
Esta organización proclama crear un logo en 2 minutos con inteligencia artificial.
Sí, podríamos discutir que su calidad es menor, que el Big Data y las I.As (aún) no pueden leer la mente humana y empatizar con las necesidades de una marca o público objetivo, ya que estas actividades solo pueden hacerlas el humano.
El tema está en que no hablamos de reemplazar 1 o 2 horas de trabajo, sino lo que tomaría semanas o meses a un equipo de investigación. En cuanto al mínimo, cambiaría nuestra forma de trabajar tal y como la conocemos. Si las marcas, agencias, marketeros, etc no logran adaptarse al cambio, se retrasarían con las que sí lo logran.
Listo, debemos dejar nuestros trabajos y empezar a estudiar matemáticas, estadísticas y programación para empezar a ser científicos de datos y crear nuestros propios modelos, ya que esta es la única solución. ¿No? JAJAJA No, aún es prematuro decir que seremos reemplazados.
Sin embargo la inserción de estas tecnologías en las producciones audiovisuales, sea de entretenimiento o publicitarias, va a ser una realidad que pasará con o sin nuestra aprobación. Podríamos comparar el ingreso de estas tecnologías como fue el uso de CGI, primero como una innovación y luego como una herramienta o técnica común en las producciones de hoy día.
Y sobre todo, tener por seguro que estás tecnologías no harán más que mejorar. No podemos predecir qué tan bueno será DALL-E 3 o Stable Diffusion 2 o lo que sea que venga, pero sí podremos decir que será más rápido, con mejor calidad y con menor precio.
¿Qué hacer ahora?
Hemos llegado a un momento en donde una moneda artificial vale más que un carro y dónde las computadoras amenazan con, por lo menos, cambiar nuestros trabajos como los conocemos hoy en día. Para prosperar en él ya no vale delegar cualquier trabajo ligado a computadoras al ‘chico de I.T’, es hora de involucrarnos más que nunca en con cómo funciona la tecnología por dentro, cómo estos modelos se crean, qué conocimientos hay detrás para que esto se ejecute, etc, etc.
El centrarnos en nuestra carrera y olvidarnos de las profesiones tecnológicas ya no es una estrategia válida, como tampoco es parar de mejorar y engrandecer nuestros conocimientos. Seas un marketer o brand manager que detesta las matemáticas o le cuesta el razonamiento lógico o un ingeniero que solo programa por programar y olvida que se codea para obtener resultados, no por arte.
Para adaptarse y prosperar a los cambios futuros, toca aprender más sobre tecnología en el sector de publicidad y Branding: Cuáles son los fundamentos de una computadora, de qué se componen, de qué están compuestos los pixeles, etc.
Como también al revés, ahora los científicos de datos debemos entender cómo podemos poner nuestros modelos a escala, su implicación en el ecosistema laboral, cómo podrían ayudar en otras ramas, etc.
Si siempre has evitado las matemáticas, ya seas ‘creativo’ o ingeniero, hoy en día no existe excusa alguna para no empezar a aprenderlas.
Llegó la hora de dejar la indiferencia entre las distintas ramas del conocimiento y comenzar a ensanchar más nuestro expertise vertical. Claro si queremos desempeñarnos en los trabajos del futuro.
Notas finales:
Si te preguntabas, NO, ningún paŕrafo fue generado por GPT 3. Pero hazte la pregunta. ¿Creías que fue alguno?
¡Felicidades por llegar hasta aquí! Ahora conoces lo más importante sobre los últimos avances de este campo. Me gustaría escuchar tu punto de vista sobre esta revolución. Déjalo en la caja de comentarios. ;D
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