Todos pueden ser artistas con Inteligencia Artificial generativa

Aunque el término “inteligencia artificial generativa” (GenAI) es relativamente nuevo, la mayoría de nosotros ya nos habremos encontrado con una de sus aplicaciones en 2017, cuando las “deepfakes” comenzaron a extenderse por Internet. Hoy, que gran parte de la conversación en comunicación digital y también en los medios, la ocupa la Inteligencia Artificial y el renombrado Chat GPT, es momento de que tanto los consumidores como las empresas que las utilizamos seamos conscientes de las oportunidades, y también de los riesgos, que este avance nos trae. Es noticia que las compañías tecnológicas, ante el rápido avance que está experimentando, sugieran empezar a ponerle freno. Pues es mucho lo que está en juego.

La IA generativa utiliza la IA y el aprendizaje automático para crear nuevo contenido digital (como texto, video, audio e imágenes) con poca necesidad de intervención humana; más allá de una entrada inicial, como una palabra clave o una instrucción.

Las nuevas herramientas de IA generativa que cambian el juego ocupan la conversación. Como Open AI y ChatGPT -que es el GenAI con el que se masificó el conocimiento de Inteligencia Artificial Generativa en términos de texto-, Dalle-2, Midjourney y Stable Diffusion, ofrecen formas de bajo costo fácilmente disponibles para generar contenido increíblemente real o conscientemente estilizado en segundos.

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Microsoft, que adquirió ChatGPT, parece estar más adelantado con el uso de GenAI, siendo su último lanzamiento Copilot AI – generador de documentos para su suite de Microsoft Office-. Hay una proliferación de empresas alrededor de GenAI y sus diversos territorios, siendo el de texto el más avanzado con aplicaciones para ventas, chatbots, asistentes, creación de contenido y especialmente para Marketing. Mientras tanto, las nuevas empresas en este espacio han estado cerrando rondas de financiación exitosas a medida que Silicon Valley comienza a darse cuenta del potencial disruptivo de esta tecnología.

Los avatares digitales hiperrealistas de compañías como Soul Machines y Synthesia son cada vez más comunes, mientras que la lucha por dominar el mercado de voz de IA está siendo duramente librada por nuevas empresas y grandes jugadores como Baidu, Microsoft y Amazon por igual. En la segunda mitad de 2022, vimos a los gigantes tecnológicos involucrarse aún más.

En septiembre, Meta anunció su programa “Make-a-Video”, que puede generar videos usando IA, y Google los igualó recientemente al anunciar Phenaki, un programa que apoya la generación de texto a video. Ahora, estamos empezando a ver que la IA generativa está entrando en las operaciones comerciales principales, ofreciendo nuevas formas innovadoras para que las marcas implementen contenido de alta calidad, rentable, optimizado y personalizado a escala.

Para 2025, se estima que el 10% de todos los datos producidos y el 30% de todos los mensajes de marketing salientes de grandes marcas provendrán de IA generativa (Gartner 2022). El generador de imágenes de IA Craiyon, por ejemplo, se lanzó en julio de 2021 y ya genera 10 millones de imágenes al día.

La mitad de los especialistas en marketing ya están utilizando la IA de alguna manera (Gartner, 2022). La IA está teniendo un impacto tan grande que se espera que el gasto global en ella crezca de $50 mil millones en 2020 a más de $110 mil millones en 2024. Se espera que el mercado mundial de medios generativos alcance casi $398 millones para 2025.

La IA generativa ofrece importantes ahorros de tiempo y costos para marcas y agencias. Cuesta alrededor de $0.03 generar una imagen de IA, utilizando la herramienta abierta impulsada por IA Dalle-2, en cuestión de segundos. La mayoría de las imágenes de stock le costarán de 10 a 100 veces eso.

Las ventajas están claras: la IA ofrece grandes oportunidades para la sociedad, la industria y las marcas. Aunque también tiene riesgos y requiere hacer un uso responsable. Tema crítico si hablamos de GenAI.

Cuando hablamos de genAI hay que pensar en:

- El input utilizado

Es muy importante entender si el servicio de GenAI empleado utiliza los inputs o preguntas para mejorar el modelo de aprendizaje o el servicio que provee. Porque si utilizamos descripciones de productos que aún no han salido al mercado, información confidencial o propiedad intelectual de clientes, copias para revisión o resúmenes de documentos confidenciales de las empresas en las que hacemos parte o especificamos cómo se van usar los resultados que se obtengan del AI, se puede estar incurriendo en incumplimiento de contratos con cliente, al estar compartiendo información confidencial de cliente con terceras partes no autorizadas.

- El output y su uso

La información puede ser falsa o engañosa,

Los datos con los que fue entrenado el algoritmo pueden estar desactualizados.

Pueden haber sesgos en la información (esto ha sido especialmente identificado en los GenAI de imágenes)

El output tiende a ser genérico y hay riesgo de plagio

Si las agencias utilizan el material generado por estas herramientas se debe tener en cuenta que muchas consideran el output como material de dominio público, por lo que no podría ser propiedad de nuestros clientes (aunque por contrato nuestros clientes esperan ser dueños de todo lo que hacemos para ellos).

Puede haber violación a la propiedad intelectual - ya varias plataformas de GenAI han sido demandadas por violación a las leyes de propiedad intelectual (como Midjourney), lo que puede generar problemas de reputación para nuestros clientes.

Tenemos por delante un desarrollo que no se limitará a mejorar el proceso creativo, sino que va más allá, complementándose con la inteligencia y el conocimiento humanos, para mejorar cada vez más los procesos comerciales, de gestión, formación, etc. Hemos de estar atentos y ser exigentes éticamente al usarlo.

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