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Una noticia buena y otra mala sobre la Inteligencia Artificial (IA).
Así se titula una primera e interesante reflexión escrita por Fabio Lalli, amigo y uno de los pioneros del alcance revolucionario del mundo digital en Italia y Europa.
Fabio escribió el artículo tras pasar semanas experimentando, generando cientos y cientos de imágenes, cientos de textos, haciendo pruebas de integración con scripts y herramientas de terceros, además de haber impartido cursos sobre las repercusiones de la IA ante creativos, profesionales y universitarios, y ofrecido comparaciones entre los pros y los contras. ¿El resultado? Una doble certeza, o más bien —como decíamos al principio de este artículo— una buena y una mala noticia:
Buenas noticias: la Inteligencia Artificial no nos reemplazará como profesionales o empresas
Malas noticias: lo hará una persona o una empresa que use la Inteligencia Artificial
La aceleración de la Inteligencia Artificial Generativa: del UGC a la AIGC
Pero vayamos por partes: ¿cuál es el origen de las reflexiones de Fabio, así como de muchos otros expertos de la intersección entre tecnología, comunicación y marketing? En los últimos tiempos, no ha dejado de ganar terreno el diálogo entre profesionales del sector (entre otros) en relación con la Inteligencia Artificial Generativa (o Generative IA).
Los algoritmos de inteligencia artificial se utilizan para crear contenido nuevo a partir de texto, archivos de audio e imágenes ya existentes. El proceso de IA generativa permite a las máquinas abstraer el modelo/patrón subyacente de una información aportada y, en consecuencia, generar una versión o copia plausible similar basada en esa información.
Uno de los principales factores que han dado vida y alimentado la comunicación en los mercados digitalizados es sin duda la capacidad de las personas para crear y compartir contenidos: el contenido generado por el usuario (user-generated content, UGC). De hecho, las plataformas y las redes sociales se alimentan continuamente de contenidos, a través de los cuales fluye sin descanso el intercambio de experiencias personales.
Sin embargo, paralelamente al UGC, está surgiendo y difundiéndose un nuevo tipo de contenido, generado por la inteligencia artificial: el AI-generated content (AIGC).
Algunas prácticas y las herramientas más interesantes de contenido generado por IA
De hecho, hace ya unos años que las máquinas son capaces de generar contenidos y que se utilizan ampliamente para esa finalidad: tecnologías, herramientas y prácticas que también están entrando en las dinámicas de comunicación de marca y de marketing. Pensemos, por ejemplo, en los contenidos generados con Midjourney (un programa de IA del laboratorio del mismo nombre que crea imágenes a partir de descripciones textuales) para el mercado italiano por parte deMulino Bianco para sus tortitas. Son una de las primeras marcas del mundo en atreverse a pisar este terreno: ¡puedes encontrarlos aquí (Facebook) y aquí (Instagram)!
Midjourney es una de las herramientas que más han dado que hablar estos meses, pero existen muchas otras que pueden convertirse en aliadas indispensables de tu creatividad para este 2023 y más allá. A continuación enumero cinco más, muy interesantes para cualquier profesional de la comunicación:
- cleanup.pictures, para eliminar objetos no deseados de fotos, personas, texto y defectos de cualquier imagen.
- soundraw.io, un generador de música para creadores que permite seleccionar el tipo de música deseada en cuanto a género, instrumentos, estado de ánimo, duración… dejando que la IA genere para nosotros bonitas melodías.
- looka.com, una herramienta para diseñar un logotipo o crear un sitio web o una identidad de marca eficaces: todo ello, una vez más, con el poder de la IA.
- copy.ai, para producir copywriting y mensajes de alta calidad capaces de vende, persuadir y convertir.
- scriptbook.io, una start-up fundada en 2015 en Bélgica que ha desarrollado una herramienta experimental para analizar mediante la IA y el aprendizaje automático guiones cinematográficos, anticipando su éxito o fracaso con una tasa de fiabilidad tres veces superior a la de los analistas humanos.
Evidentemente, hay muchísimas más, también resumidas en la visualización que muestro a continuación, que se actualiza constantemente…
Herramientas aún en fase de optimización pendientes de evaluar y, por ello, no tanto (o, mejor dicho, no solo) en cuanto a sus aplicaciones actuales, sino más bien con respecto al horizonte que podrán abrir en la comunicación empresarial y más allá.
Según la fundadora de ScriptBook,Nadira Azermai, por ejemplo, si entre 2015 y 2017 Sony hubiera utilizado su algoritmo en lugar de personas para aprobar proyectos cinematográficos, se habría ahorrado una montaña de dinero. Efectivamente, el software de ScriptBook pudo identificar de forma retrospectiva 22 de las 32 películas de Sony que fracasaron en ese periodo (después de haber recibido la aprobación sobre la base de cribados tradicionales realizados por humanos partiendo de la información ofrecida por expertos, grupos temáticos y estudios de mercado).
Por cierto, es interesante leer la misión del generador de contenidos por IA Articoolo:
Marketing de contenidos de éxito. Nuestra tecnología genera contenidos originales, correctos y de alta calidad desde cero, simulando la creación de un ser humano.
Igual de impresionante es el objetivo de ArticleForge:
Obtén contenidos de alta calidad con un solo clic.
Soluciones que simulan el trabajo de un copywriter, pero hechas por una máquina: por usar un término inglés, machine-made content…
UGC y AIGC: ¿es mejor el boca a boca o el «boca a máquina»?
El UGC y el AIGC entonces.
Pero ¿estamos seguros de que el contenido del futuro será necesaria y exclusivamente elaborado por bots y máquinas?
No necesariamente… y ni siquiera el contenido el del presente 🙂
A este respecto, Chiara Longoni de la Universidad de Boston y Luca Cian de la Universidad de Virginia realizaron recientemente un estudio mediante 10 experimentos con 3.000 personas, publicado en Journal of Marketing y también reproducido por Harvard Business Review. Como contrapunto al word-of-mouth —el boca a boca generado por las personas que hoy en día tiene un papel decisivo en cualquier experiencia de cliente—, los dos investigadores hablan de word-of-machine («boca a máquina») refiriéndose a aquellas situaciones en las que preferimos los consejos generados por la IA respecto a los consejos de otras personas, o en las que al menos tomamos seriamente en consideración los primeros.
- Generalmente, si tenemos unos objetivos de compra utilitarios o si nos centramos en las características funcionales de lo que compramos (pensemos, por ejemplo, si tenemos que comprar un lavavajillas…), confiamos en los consejos de las máquinas.
- Sin embargo, cuando la elección se basa en factores experienciales o hedonistas o entran en juego dimensiones sensoriales como aromas o fragancias (como en el caso de vinos, perfumes…), los consejos y el asesoramiento de la inteligencia artificial ya no son suficientes y deben compensarse con un toque humano, generando casos de éxito como el de Stitch Fix, un servicio de estilismo personal que integra consejos de otras personas y de algoritmos.
Entre el UGC y el AIGC también pueden surgir sinergias: este es el caso de Zo, el bot de IA social de Microsoft, que en octubre de 2018 llegó a Wattpad —una comunidad online dedicada a escritores y escritoras para la creación de historias generadas por los usuarios— y, tras algunos reparos por parte de los usuarios humanos, albergó el concurso #WriteWithZo.
La lógica era bien sencilla: Zo animó al público a interactuar en Facebook, Twitter, Skype, GroupMe y Kik, para obtener consejos en forma de ideas para títulos, personajes y ambientaciones para los distintos géneros literarios. ¿Cuál fue el resultado? Sorprendente: en poco más de 6 semanas, se subieron a Wattpad 150.000 historias generadas por escritores inspirados procedentes de más de 800 estados.
Un largo camino por recorrer
En definitiva, nos encontramos ante una gran autopista. Empresas globales como Associated Press, Yahoo!, Forbes y Reuters llevan años utilizando algoritmos e inteligencias no humanas para analizar y dar un sentido a al Big data relacionado con los temas más relevantes comentados y difundidos por las audiencias en línea,´generando así contenido relevante en tiempo real. Como anticipaba Futurism, si lees algún artículo de CNET firmado por un genérico «CNET Money Staff», intenta hacer clic en el nombre del autor: en la biografía, leerás el mensaje «Este artículo se generó utilizando la tecnología de la automatización». Tanto es así que las investigaciones realizadas por el MIT de Boston, una de las universidades más famosas y competentes del mundo, lleva años imaginando una provechosa colaboración entre periodistas humanos y robo-reporteros.
Ya durante los Juegos Olímpicos de Rio de Janeiro de 2016, el panorama de los contenidos y de la información contaba con la presencia de todos los principales medios de comunicación del planeta. Toutiao, plataforma china de noticias cuyo público se compone en un 90 % de jóvenes menores de 30 años, publicó 450 artículos, es decir, 30/40 artículos al día durante 15 días de competición. Y lo hizo empleando Xiaomingbot, un robot de IA especializado en la escritura de artículos de contenido deportivo. El Washington Post reaccionó utilizando Heliograf, un bot capaz de escribir artículos deportivos y de tener en cuenta, en tiempo real, la evolución de los medalleros.
Cuando como usuarios utilizamos los contenidos ofrecidos, no nos damos cuenta, pero es así. Todo ello a costes irrisorios (eficiencia) y a capacidades exponenciales (eficacia) respecto a la contribución alternativa de periodistas, copywriters y otros comunicadores.
Del copywriting a la ciencia de datos hay solo un paso… mejor estar preparados 🙂 como profesionales de la comunicación, porque tendremos que ser capaces de hibridar nuestras competencias con las más tecnológicas y de marketing «aumentado»; como hombres y mujeres de negocios, porque necesitaremos cada vez más evaluar proyectos y productos no necesariamente desarrollados por otros seres humanos. Y también porque, como nos recuerda Harvard Business Review, los algoritmos también necesitan gestores.