En la última edición de Cannes Lions, will.i.am -músico, productor, innovador tech– soltó algunas preguntas pertinentes: «Debemos preguntarnos cómo será la música en el futuro. ¿Será personalizada? ¿Se acomodará a tu estado de ánimo? ¿Se escribirá una canción en el momento?». La súbita omnipresencia de las plataformas de inteligencia artificial decanta en otro planteo: ¿cómo funcionan esas preguntas para la industria creativa? En esta nota, Santiago Olivera, Martín Rabaglia (Genosha), Fredi Vivas (Rocking Data) y Nacho Zuccarino (director del Product Creative Studio de Netflix) exploran las aristas de los interrogantes y la potencialidad de las respuestas. Porque, como dice el vocalista de Black Eyed Peas, «no podés considerarte futurista si le temés al futuro».
No NVIDIES mi progreso
La supernova de innovación que prometen las nuevas plataformas tuvo una muestra contundente a fines de mayo, cuando el emporio de software NVIDIA anunció su asociación con el consorcio global WPP, para lanzar una herramienta capaz de crear modelos de un producto en 3D y ubicarlos en entornos generados por inteligencia artificial (IA), expandiendo visualizaciones y oportunidades de negocios hasta el infinito virtual.
Después de que NVIDIA construye un mellizo digital del producto con los programas de diseño en su nube, los artistas de WPP crean imágenes de alta fidelidad a partir de prompts de texto, algunos tan bizarros y detallistas como este: «Construí una medusa bioluminiscente nadando en el espacio, ultra detallada y con estrellas brillantes de fondo». Las máquinas activan su imaginación -o algo parecido- con plataformas de generación de contenido vía IA (Adobe Firefly, Getty Images, Picasso) en un viaje hiperrealista de potencial impensado; un salto cuántico respecto de los métodos tradicionales.
El nuevo motor permitirá «llegar a los consumidores de formas altamente personalizadas y cautivantes, al mismo tiempo que preserva la calidad, precisión y fidelidad de la identidad de marca, producto y logos», promete NVIDIA. El CEO de WPP, Mark Read, lo apoya: «La IA generativa está cambiando el mundo del marketing a una velocidad increíble».
«El 80% de las piezas publicitarias que vemos todos los días -y que funcionan muy bien- no tienen valor agregado e insumen muchos recursos. Todo eso podrá hacerse con IA. ¿Estamos dispuestos a modificar nuestra maquinaria de creación y producción para ser más eficientes como compañías?» Santiago Olivera
El dilema de la máquina creadora
Olivera (presidente de Interact y expresidente de la Asociación Argentina de Publicidad) se entusiasma con la potencia comunicativa de estas herramientas: «Se podrá trabajar en la creación y producción -en muy poco tiempo- de millones de piezas, cada una dirigida a una persona en particular», algo que las marcas están buscando desde la aparición de internet. Aunque por ahora percibe demasiado buzz, proyecta que todo esto será parte de la mecánica diaria laboral en tres o cuatro años.
-¿Cómo cambiará la publicidad?
-Primero, en las piezas comunicacionales que verán las audiencias. Muchas serán creadas, y sobre todo producidas, por IA. Se verán personas y lugares que no existen en la realidad, pero es el aspecto menos relevante: ¿por qué a una persona común le importaría saber que lo que ve es una situación absolutamente artificial?
Lo segundo, y esto es clave, es lo que le sucederá (y ya les está sucediendo) a las agencias y eventualmente a los anunciantes: la posibilidad de crear millones de piezas con IA en lugar de con personas. El 80% de las piezas publicitarias que vemos todos los días -y que funcionan muy bien- no tienen valor agregado e insumen muchos recursos. Todo eso podrá hacerse con IA.
Al darnos cuenta de esto, la relación entre la industria y estos nuevos desarrollos se vuelve muy tirante. ¿Estamos dispuestos a modificar nuestra maquinaria de creación y producción para ser más eficientes como compañías? ¿O preferiremos la ruta de la calidad y el valor agregado, que es mucho menos eficiente?
Marcas y agencias pueden esperar un acceso directo a la imaginación y a la iteración con herramientas que «permiten llevar las ideas a prototipos más concretos y luego explorar formas de interacción sintéticas nunca antes vistas.» Martín Rabaglia
Entre la magia y la eficiencia
En este nuevo escenario, marcas y agencias pueden esperar «un acceso directo a la imaginación y a la iteración», plantea Rabaglia, con herramientas que «permiten llevar las ideas a prototipos más concretos y luego explorar formas de interacción sintéticas nunca antes vistas». Entusiasmado con ese diferencial, cita a la plataforma Wonder Studio, que permite generar capturas de movimiento y reemplazarlas por secuencias 3D en un solo video y en pocas horas.
Pero lo que realmente lo subyuga es la revolución GPT: «Coincido 100% con Aaron Ng [el fundador de la plataforma de metaversos Hyper] en que esa es la forma de interfaz que nos cambia la vida. Lo que nos prometieron Siri y Alexa, y nunca pudieron cumplir: conversaciones ‘profundas’ sobre un tema, en un intercambio constante y fluido». En esa senda, pondera la posibilidad de «lograr experiencias muy mágicas para el público», siempre en colaboración con las áreas de marketing, innovación y estrategia de los clientes.
En Genosha están seguros de haberlo logrado con tres experiencias de alta visibilidad. La primera, un avatar de Diego Maradona con el que se podía interactuar en el avión de homenaje al Diez que viajó al Mundial de Qatar. La imagen se desarrolló con herramientas de síntesis digital y 3D; la voz, con técnicas de machine learning que permitieron agrupar fonemas de más de ocho horas de audio. A partir de un guion, se creó un motor conversacional para poder hablar con el avatar, que generaba respuestas dinámicas en tiempo real. «Se trata de un producto único y a la vez replicable, manteniendo la autenticidad de las personas a quienes se homenajea», promocionó la COO Anahí Genari.
A principios de este año, Genosha se sumó a GUT -agencia del año en Cannes- para crear, desde una aplicación móvil, una experiencia que implementó el concepto «La probabilidad Artois» (Grand Prix de Creative Data), «donde pudimos entrenar modelos de IA de computer vision para reconocer en ciertas obras de arte la probabilidad de que si hay una cerveza, sea una Stella Artois», explica Rabaglia. Los invitados al Museo Nacional de Bellas Artes usaban sus teléfonos para rastrear la bebida en las obras exhibidas, gracias al algoritmo que cruzó cinco factores (año de la obra, lugar de origen, variedades competidoras, forma del vaso y color de la cerveza) con los registros históricos de la marca para llegar a aquel porcentaje. Aunque da pocos detalles sobre la última incursión de Genosha en el nuevo mundo, Rabaglia sabe entusiasmar: se trata de la colaboración en «una acción comercial donde, mediante técnicas de RVC [tecnologías de IA aplicadas a la clonación de voces] recreamos la voz de un cantante de los 90 para crear un clip con una versión nueva de un tema». Las posibilidades, insiste, «son infinitas y van de la mano con la creatividad y la estrategia».
«Hoy podemos pedirle a la IA que haga una imagen como si fuera Picasso, o mezclando dos o tres estilos artísticos, y lo hará. Pero si entendemos que la creatividad es la capacidad de pensar fuera de lo establecido, es difícil que el contenido sintético pueda hacerlo.» Fredi Vivas
Segmenta y triunfarás
Antes de ahondar en ellas, Vivas -especialista en big data- propone un ejercicio: ¿qué entendemos por creatividad? «Hoy podemos pedirle a la IA que haga una imagen como si fuera Picasso, o mezclando dos o tres estilos artísticos, y lo hará. Pero si entendemos que la creatividad es la capacidad de pensar fuera de lo establecido, es difícil que el contenido sintético pueda hacerlo». Distintas investigaciones están mostrando que el texto sintético es malo autorreproduciéndose, es decir, replicando los mecanismos de su propio artificio.
Aun así, las fortalezas de las máquinas son múltiples. Pueden generar ideas disparadoras, hacer brainstorming, encontrar o sintetizar palabras clave, reescribir textos bajos las prerrogativas SEO y -last but not least- «desarrollar modelos específicos para entender qué mensajes impactan mejor en determinados perfiles», celebra Vivas. En esa línea, también se entusiasma con la posibilidad de apelar al machine learning y a los algoritmos de segmentación para personalizar imágenes para cada usuario. Los humanos, todavía, «tenemos mayor capacidad para generar ideas nuevas y vincular lo que sucede a nivel contextual con todo lo demás».
-En Rocking Data tuvieron casos de éxito con algoritmos en industrias tan diversas como el petróleo y la salud. ¿Cómo imaginás que la IA podría profundizarlos y potenciarlos?
-Hoy estamos trabajando en proyectos que buscan impactar en distintas verticales y áreas. En el ámbito médico podemos usar computer vision para detectar anomalías en imágenes de radiografías y tomografías de manera automática, y generar alertas para que sean vistas de forma prioritaria por un profesional. En energía, apelar a esa misma tecnología para verificar cuestiones de seguridad en yacimientos petroleros o en gasoductos. La IA es una herramienta transversal a distintas industrias, y con el conocimiento adecuado del negocio, podemos impactar de forma significativa en cada una de ellas.
«Si trabajás en comunicación tenés que entender cómo usar estas herramientas a tu favor y algoritmizar tu servicio o dedicarte a la empatía. Si lo que producís en tu día a día no te emociona, ahí tenés la señal más clara de que tu trabajo lo puede hacer mejor un algoritmo.» Nacho Zuccarino
La teoría del centauro
Hace seis años, cuando era Head of Creative del think tank Google Zoo en la Argentina, Nacho Zuccarino empezó a pensar en algoritmos. «Tuve una especie de satori [la iluminación del budismo zen] después de enterarme de que AlphaGo [el programa de IA desarrollado por Google] había derrotado al campeón mundial de Go, un juego milenario chino que contiene más movimientos que el número de átomos que hay en el universo», recuerda. «Ahí sentí que, como especie, habíamos cruzado por primera vez el uncanny valley [el momento en que los robots intentan cruzar el límite de lo irreal hacia lo real] y que la convivencia con los algos no se iba a poder evitar. Así como ya hacíamos otras cosas en dupla con un algoritmo (conducir con Google Maps o buscar pareja con Tinder), íbamos a tener que desarrollar estrategias e ideas de comunicación en ‘duplas centauro’. Intuí que habían dos posibilidades: abrazar este new normal o ser superado por él».
A fines de 2017 se mudó a Silicon Valley para trabajar en Cloud, el spin off corporativo de Google, donde empezó a moverse entre programadores, científicos e ingenieros de IA. Si tuviera que resumir lo que aprendió desde entonces, diría «adaptarse o morir» y «fallar rápido, aprender más rápido». Ya lo señaló el fundador de Becoming Mode, Nicolás Pimentel: lo que antes era patrimonio exclusivo de la ciencia, hoy atraviesa todos los campos. El insight derivó en una segunda revelación: no alcanzaba con convertirse en centauros; toda la industria creativa debía transformarse en una SaaS (software as a service) y productivizar sus ideas, en una transición desde un modelo AOR (agency of record) a otro de membresía, donde los clientes pagaran por usar algoritmos que crearan comunicación. Antes de que eso sucediera, Zuccarino tuvo una revelación menos amable.
-Perdimos la oportunidad histórica de ser nosotros, la comunidad creativa publicitaria global, quien lanzara y monetizara MidJourney o ChatGPT. Ese era el moonshot [un éxito gigantesco tras una apuesta riesgosa]. Hubiéramos revolucionado nuestra industria y multiplicado el volumen de negocio global por diez.
-La relación con los algoritmos no está resultando como imaginabas.
-No. Pensé que tomaríamos más riesgos y que lograríamos adelantarnos a otras industrias. Aunque lo entiendo: las agencias siguen atravesando un proceso de resignificación violento que dentro de poco alcanzará las dos décadas. Y en medio de un incendio es difícil tener tiempo para buscar tu pasaporte. Creo que hoy, de manera desprolija y aislada, estamos probando estos nuevos juguetes pero sin tener mayor claridad sobre cómo: a) entrenar a toda una industria en su uso, ni b) una vez adquiridos esos conocimientos de manera sistemática, monetizarlos.
«Todavía podemos adelantarnos y liderar este cambio desde la comunicación y la construcción de marcas. Pero tenemos que espabilar. A principios de junio, Pratik Thakar (líder creativo y de estrategia para Coca-Cola a nivel global) anunció que asumía un nuevo rol como Global Head of Generative AI [jefe global de inteligencia artificial generativa]. Y yo me pregunto: ¿Cuántas big ad networks tienen ya su Global Head of Generative AI? Cuando empecé en esta industria hace casi treinta años, las agencias le enseñaban la vanguardia a Coca-Cola, no al revés.
-Alguna vez planteaste que «la mayoría de los mensajes publicitarios a nivel mundial no tienen una idea narrativa detrás; es simplemente información ordenada, y eso lo puede hacer de forma más eficiente y rápida un algoritmo». Quizá la idea suene contra-intuitiva. ¿Podrías profundizarla? ¿Sigue siendo así en 2023?
-Esto me permite aclarar un punto de mi respuesta anterior. No todas las agencias ni compañías de comunicación necesitan transformarse en una SaaS. Hay dos modelos: agencias que venden servicios creativos (escala) y agencias que venden ideas (originalidad). Las primeras no tienen opción: o se algoritmizan o mueren. Las segundas producen algo que, como surge desde la más profunda empatía, nunca podrá ser copiado por un algoritmo. Parafraseando a David Droga en la última edición de Cannes Lions: cuando un cliente tenga un problema va a llamar a su agencia, no a ChatGPT.
Cuando necesite escalar una solución preestablecida, va a usar ChatGPT. Cuando necesite reposicionar su marca o lanzar un producto disruptivo, va a llamar a Gut, La América o Isla. Pero una vez que haya obtenido esa estrategia que conecta profundamente con sus clientes y necesite escalar ese mensaje en cientos de miles de personalized ads, va a llamar a la agencia de servicios que domine ChatGPT y MidJourney. O, mejor aún, a la big six que haya logrado desarrollar algoritmos propietarios que solucionen todo el liability legal que sigue dando vuelta cuando uno produce un copy o una imagen desde estas plataformas. Hoy por hoy, esa porción del mercado de servicios creativos se la llevan Google, Meta y Microsoft. -¿Cómo imaginás la aplicación de estrategias de IA desde tu rol en Netflix?
Suena fuerte, pero he visto que equipos completos de, por ejemplo, editores son desmantelados y reemplazados por algoritmos que cortan y pegan. El cambio es real. Ya está sucediendo, no es algo que vaya a pasar dentro de diez años. Si trabajás en comunicación tenés que entender cómo usar estas herramientas a tu favor (Scott Galloway repite que «no te reemplazará una IA; te reemplazará alguien que entenderá cómo usarla») y algoritmizar tu servicio o dedicarte a la empatía. Si lo que producís en tu día a día no te emociona, ahí tenés la señal más clara de que tu trabajo lo puede hacer mejor un algoritmo.
Más que humanos
Con la inteligencia artificial a punto de permear cada aspecto de nuestras vidas, y buscando todavía su lugar en la publicidad, una pregunta resurge con fuerza: ¿la IA es capaz de garantizar originalidad? ¿Sigue siendo un valor decisivo? Las respuestas son disímiles, a veces contradictorias, siempre interesantes: un síntoma de la complejidad del momento, una muestra de la liquidez de las cosas.
«Si nos esforzamos y ponemos a trabajar a estas herramientas en conjunto con las personas, tranquilamente podemos exigir que las piezas creadas junto con IA sean originales – responde Olivera-. La pregunta es si queremos que eso suceda: la originalidad per se no es una condición de éxito en la publicidad».
«Los modelos de IA no dejan de estar alimentados por contenido ya existente y dirigidos por un ser humano. Vamos a tener diferentes tipos de contenidos generados -y no curados- por IA», recuerda Rebaglia, para quien la originalidad aún es patrimonio del homo sapiens; un asunto, básicamente, de creatividad y experiencia.
Pero ese «todavía» no es casual. Para Zuccarino, todo se reduce a la ley de los grandes números: la probabilidad de que algo suceda aumenta con el número de eventos de la serie. Y vaya que la serie de la IA promete nuevos eventos. Aun así, se reserva un lugar para lo que nos hace ser lo que somos: «No estoy seguro que se pueda programar la emoción. Es el último layer de la condición humana, el password secreto que nos va a permitir seguir reconociéndonos cuando no sepas frente a quién estás: si ChatGPT 33.0 o alguien de carne y hueso, como vos y como yo».
