¿Todo el mundo es un artista con IA generativa?

Aunque el término “inteligencia artificial generativa” (GenAI) es relativamente nuevo, la mayoría de nosotros ya nos hemos encontrado con una de sus aplicaciones en 2017 cuando las “deepfakes” comenzaron a extenderse por Internet. Hoy, que gran parte de la conversación la ocupan la Inteligencia Artificial y el famoso 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 contenido digital nuevo, ya sea texto, video, audio e imágenes con poca necesidad de intervención humana; más allá de una entrada inicial, como una palabra clave o una instrucción. 

Estas nuevas herramientas están cambiando el juego y el concepto de creatividad como lo conocíamos antes. Open.AI y ChatGPT –que es el GenAI con el que se masificó el conocimiento de Inteligencia Artificial Generativa– están cambiando la creación de contenido y la conversación entre personas y máquinas. Dalle-2, Midjourney y Stable Diffusion, por ejemplo, ofrecen alternativas de bajo costo para generar contenido increíblemente real y estilizado en segundos. Copilot AI, de Microsoft, permite la generación de documentos para su suite de Microsoft Office.

Otra vertiente interesante y cada vez más cómun son los avatares digitales hiperrealistas de compañías como Soul Machines y Synthesia, 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 fin, la proliferación de GenAI y sus diversos territorios se está ampliando rápidamente. Sus aplicaciones ya alcanzan a las áreas de ventas y servicio al cliente con chatbots, asistentes de soporte al cliente, y especialmente a las áreas de Marketing. Esto no sorprende, ya que la IA generativa ofrece importantes ahorros de tiempo y costos para marcas y agencias. Cuesta alrededor de USD $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 investigaciones estiman que para 2025, 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 ahora genera 10 millones de imágenes al día. 

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

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 dos aspectos importantes: el input utilizado y el output y su uso.

El primero tiene que ver con 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 segundo tiene que ver con identificar si la información puede ser falsa o engañosa, si los datos con los que fue entrenado el algoritmo pueden estar desactualizados, o si puede 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). También podría haber violación a la propiedad intelectual. Ya varias plataformas de GenAI, como Midjourney, que han sido demandadas por violación a las leyes de propiedad intelectual 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. Si bien hemos de estar atentos y ser exigentes éticamente al usarlo. 

Por Ángela María González, Senior Director, Strategy Wavemaker Latam