¿Puede la IA ser creativa? Si bien esta pregunta a menudo conduce a debates filosóficos sobre el significado de la creatividad, un hecho es claro: muchos profesionales creativos ya están utilizando una gama cada vez mayor de herramientas de IA.1
Los directores de arte, los redactores y otros están aprovechando las capacidades de la IA generativa para generar un gran flujo de texto, imágenes y sonido bajo demanda. En un ejemplo notable, el contenido generado por IA fue seleccionado como ganador en la categoría de fotografía creativa de los Sony World Photography Awards.2
¿Qué significa esta tendencia para el futuro de las industrias creativas, los líderes que gestionan el trabajo creativo en sus empresas y sus compañeros de trabajo que toman decisiones en áreas relacionadas como marketing, ventas y legal?
Aquí, discutiremos las formas en que la IA está afectando este tipo de trabajo y cómo los líderes creativos y sus colegas pueden prepararse para estos cambios.
Cuatro áreas en las que GenAI interrumpe el trabajo creativo.
A través de nuestra investigación y trabajo con empresas en este ámbito, hemos identificado cuatro cambios clave que están reformando la naturaleza del trabajo creativo en la era de la inteligencia artificial.
1. Suministro de contenido creativo.
La proliferación de herramientas de IA generativa está preparada para aumentar sustancialmente el suministro de contenido creativo al permitir un trabajo de producción de alta velocidad y bajo costo.
Considere los resultados de una encuesta de 650 ejecutivos: Los primeros usuarios de GenAI ahorraron alrededor de 11 horas a la semana en varias tareas de marketing de contenido, como la lluvia de ideas y el refinamiento del diseño de imágenes, infografías y otras imágenes.3 Del mismo modo, los creativos están utilizando la IA generativa para prototipar rápidamente las ideas y probarlas en cuestión de minutos.4
Una preocupación es que el aumento de contenido creativo habilitado por IA viene a expensas de la calidad. De hecho, hay casos de contenido generado por IA de baja calidad o incluso fraudulento, como los libros de "copia" que ya pueblan Amazon.5 Pero también hay evidencia de que la IA puede proporcionar ayuda, especialmente para las personas que carecen de habilidades o confianza. Por ejemplo, un estudio reciente mostró que la IA generativa aumentó la creatividad de los escritores, con las mejoras más pronunciadas, hasta el 26%, observadas entre los menos creativos.6 En general, mientras que la IA generativa aumentará significativamente la cantidad de contenido creativo, su efecto en la calidad será más complejo. Este impacto dependerá de varios factores, que van desde las capacidades de la IA y las opciones de los creadores hasta los incentivos y estándares que dan forma a la creatividad humana.
Si bien la IA generativa aumentará significativamente la cantidad de contenido creativo, su efecto sobre la calidad será más complejo.
2. Equipos creativos
Las herramientas impulsadas por IA para el lenguaje, el audio y las imágenes visuales están permitiendo a los equipos más pequeños lograr más con menos. Esto no está impulsado solo por las ganancias de eficiencia. Estas herramientas aumentan las capacidades individuales y cierran las brechas de habilidades, reduciendo la necesidad de tener equipos más grandes para lograr objetivos de producción creativa sofisticados.
Considere herramientas como Udio o Suno AI, que permiten a los creadores generar música para podcasts y anuncios, tareas que anteriormente requerían equipos especializados o agencias externas, en solo segundos. Del mismo modo, las herramientas de IA como Synthesia permiten a los usuarios convertir texto en vídeos de calidad de estudio con avatares y opciones de voz en off en más de 140 idiomas, racionalizando un proceso que una vez exigió grandes equipos.
3. Diversidad de producción creativa.
Una preocupación importante sobre GenAI en las industrias creativas es que puede reducir la diversidad en la producción creativa. Considere los hallazgos de un estudio reciente en el contexto de la escritura de historias: Aunque la IA generativa impulsó la creatividad individual, en realidad redujo la variedad de historias producidas.7 Esto sugiere que GenAI puede tener un efecto homogeneizante en los dominios creativos.
Sin embargo, tal reducción en la diversidad de producción no es inevitable. Depende de cómo se utilicen estas herramientas. Por ejemplo, un estudio reciente encontró que el uso de técnicas de impulso específicas, como la cadena de pensamiento, puede generar ideas tan diversas como las de los humanos.8 Además, si los creadores mantienen su autonomía y voz en las interacciones de IA, el impacto de homogeneización de la tecnología podría contrarrestarse.
4. Fluidez de salida creativa.
GenAI permite que el contenido creativo se adapte en tiempo real en función de las entradas y comentarios del usuario, transformando el contenido estático en experiencias dinámicas que varían de un usuario a otro. Esto no es solo especulación. Considere la campaña de Cadbury en la India, que utilizó modelos de IA y aprendizaje automático para crear 130.000 anuncios personalizados con la estrella de Bollywood Shah Rukh Khan.9 Los anuncios se adaptaron a la ubicación del espectador en tiempo real, con la estrella mencionando tiendas cercanas donde podían comprar durante Diwali.
En algunos casos, la creación de contenido altamente personalizado no requiere datos sustanciales. Por ejemplo, Carvana, una plataforma de coches usados en línea, utilizó datos básicos, como el modelo y la ubicación de un coche, para generar más de un millón de vídeos personalizados impulsados por IA, cada uno de los cuales retrata una historia única de un cliente de cómo habían encontrado su coche ideal.10 Estos ejemplos apuntan a un futuro en el que el contenido creativo evoluciona cada vez más hacia experiencias fluidas y dinámicas.
Carvana utilizó datos básicos como el modelo y la ubicación de un automóvil para generar más de un millón de videos personalizados impulsados por IA.
Cómo los líderes pueden navegar por el futuro del trabajo creativo.
Recomendamos que los gerentes y profesionales de las industrias creativas, así como sus compañeros de trabajo, tomen una postura proactiva para prepararse para la interrupción generativa adicional de la IA tomando las siguientes medidas.
Invierta en aprendizaje, reciclaje y mejora de habilidades. Los profesionales creativos necesitan adquirir conocimientos de IA y aprender a usar las herramientas generativas de IA de manera efectiva. Dado el rápido desarrollo de nuevas opciones, este no es un ejercicio único, sino un proceso de aprendizaje continuo. Piensa en los directores de arte que aprendieron Photoshop por primera vez hace varias décadas, pero siguieron actualizando sus conocimientos y aprendiendo más programas de Adobe y ahora están usando las nuevas herramientas de IA de los productos. Pero es importante no centrarse solo en dominar aplicaciones específicas, dado que las herramientas de IA cambian rápidamente. Las organizaciones deben alentar a los líderes creativos a priorizar habilidades transferibles y sostenibles como la formulación de problemas, la experimentación y el juicio crítico.11
Empieza a repensar los flujos de trabajo creativos. La IA generativa puede impactar la creatividad en varias etapas, desde la ideación hasta la ejecución y evaluación. Por ejemplo, considere la investigación que ya ha documentado las capacidades sorprendentes de los grandes modelos lingüísticos para simular los comentarios de los consumidores.12 Esa capacidad podría permitir una investigación de mercado más rápida y económica que podría informar las decisiones en diferentes fases del proceso creativo. La pregunta clave para los creativos es cómo armonizar las ideas artificiales y humanas para obtener resultados creativos óptimos.
Desarrollar soluciones de IA a medida que puedan aumentar el potencial de los miembros del personal creativo, donde haya oportunidades para hacerlo. Por ejemplo, Publicis Groupe, una empresa global de marketing y comunicaciones, ha construido CoreAI, un sistema inteligente que aprovecha sus datos patentados sobre 2.300 millones de consumidores y billones de puntos de datos de contenido y medios para ofrecer capacidades de IA en todos los servicios de la empresa.13
Reconocer que crear nuevas soluciones de IA para tareas creativas no tiene que ser un esfuerzo costoso. De hecho, podría ser más prudente para la mayoría de las empresas evitar inversiones sustanciales en un momento en que los modelos fundamentales están evolucionando rápidamente. Hay muchas plataformas accesibles y asequibles que apoyan el desarrollo de chatbots personalizados para varias funciones creativas. La tienda GPT de OpenAI, por ejemplo, cuenta con cientos de chatbots, desde generadores de imágenes y diseñadores de logotipos hasta ideadores y desarrolladores de conceptos, que pueden apoyar el proceso creativo.
Examine cómo utilizar mejor la IA generativa para automatizar las tareas repetitivas y tediosas en los flujos de trabajo creativos. El objetivo es permitir que los profesionales tengan más tiempo y energía para concentrarse en los aspectos nuevos y únicos de su trabajo. Por ejemplo, Autodesk utiliza GenAI en su software de diseño no solo para ofrecer opciones de diseño, sino también para manejar tareas rutinarias.14
Evalúe qué elementos de la autoría creativa deben permanecer sin cambios y establezca los límites para el aumento de la IA. Por ejemplo, el Parlamento Europeo quiere que las empresas de transmisión de música marquen las canciones generadas por IA en sus plataformas y eliminen dichas canciones cuando imitan la voz de un intérprete humano sin su permiso.15 Del mismo modo, el CEO de YouTube, Neal Mohan, identificó recientemente tres principios para asociarse con artistas musicales que dependen de la tecnología de IA. Si bien los principios dan la bienvenida a nuevas formas de creatividad, también se centran en proteger el trabajo de los artistas.16 Los profesionales creativos deben desempeñar un papel activo en la conversación en torno a los principios para el aumento de la IA que respeten la originalidad, la propiedad y la autenticidad de su trabajo.
Esté al tanto de los problemas de derechos de autor relacionados con el uso de la IA generativa por parte de la empresa. Las interpretaciones legales actuales sugieren que el contenido generado por IA por sí solo carece de protección de los derechos de autor, pero cuando la creatividad humana se combina con la IA, el trabajo resultante puede calificar para los derechos de autor.17 Para mitigar los riesgos, los líderes deben elegir socios que aborden proactivamente las preocupaciones sobre los derechos de autor, como los proveedores que ofrecen garantías legales o evitan materiales en disputa en la capacitación de sus modelos. Por ejemplo, empresas como Google, OpenAI y Anthropic ofrecen políticas de compensación, aunque con cobertura variable, mientras que Getty Images y Adobe Firefly entrenan sus modelos utilizando contenido propiedad de derechos o sin licencia.
Con todo, la IA generativa transformará la forma en que se realiza el trabajo creativo, pero cómo cambiará dependerá, en cierta medida, de cómo los profesionales creativos y sus colegas se involucren con él.
Los creadores necesitan repensar sus flujos de trabajo, mejorar sus habilidades de IA y explorar nuevas posibilidades con herramientas generativas de IA. Solo entonces pueden hacer una contribución significativa al establecimiento de estándares éticos y profesionales para este nuevo mundo. En lugar de ser un juego de suma cero entre humanos y máquinas, el futuro de la creatividad podría ser un esfuerzo cooperativo que continúa expandiendo las fronteras de la innovación.
Fuente: MIT Sloan Management Review, Angelo Tomaselli y Oguz A. Acar.
Acerca de los Autores.
Angelo Tomaselli es profesor asistente de emprendimiento e innovación en la Escuela de Negocios de la Universidad de Ámsterdam. Su investigación se centra en el espíritu empresarial, las empresas basadas en proyectos, las señales de reputación y las industrias creativas. Oguz A. Acar es profesor de marketing e innovación en la King's Business School en el King's College de Londres y investigador afiliado en el Laboratorio de Ciencia de la Innovación de la Universidad de Harvard. Su investigación actual está en el nexo de la IA generativa, las organizaciones y la educación.
Referencias.
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