Liberar el potencial creativo de la IA generativa

Según Gartner, el 63% de los ejecutivos de marketing tienen la intención de invertir en IA generativa en los próximos 24 meses. Entonces, ¿qué es la IA generativa y por qué es una máxima prioridad ? La IA generativa, una categoría de inteligencia artificial, puede crear una amplia gama de contenido, como datos sintéticos, texto, imágenes y audio, a partir de conjuntos de datos de entrenamiento anteriores, uno o más algoritmos de IA y una nueva entrada llamada "mensaje". Tiene el potencial de transformar completamente los procesos creativos y comerciales de las organizaciones.

Cómo funciona la IA generativa: 3 variantes de modelo

Los modelos de IA generativa producen contenido nuevo y original utilizando redes neuronales para reconocer estructuras y patrones dentro de los datos existentes. Estos modelos pueden ser de varios tipos y puedes combinar dos o más para crear potentes aplicaciones de IA generativa. Algunos de los ejemplos incluyen:

1. Codificadores automáticos variacionales (VAE)

Dos redes neuronales, que comúnmente se denominan codificador y decodificador, constituyen VAE. Un codificador cambia una entrada a una versión de datos más compacta y concentrada. La representación compactada retiene eficazmente los datos que necesita el decodificador al tiempo que elimina información superflua. El codificador y el decodificador trabajan juntos para identificar una forma fácil y eficiente de representación de datos.

2. Modelos de difusión

Durante el entrenamiento, estos modelos llevan a cabo una técnica de doble paso que implica difusión directa e inversa. La difusión directa implica la introducción gradual de ruido aleatorio en los datos de entrenamiento. Avanzando, el ruido se elimina progresivamente para volver a ensamblar los datos.

El modelo inicia el método de eliminación de ruido inverso para producir datos nuevos utilizando ruido completamente aleatorio. Este proceso de dos pasos facilita el entrenamiento de cientos o posiblemente infinitas capas.

3. Redes generativas adversarias (GAN)

Introducidas en 2014, las GAN implican una competencia entre dos redes neuronales. El generador crea nuevos ejemplos, mientras que el discriminador determina si el contenido generado es auténtico o inventado.

Ambos modelos se entrenan simultáneamente. A medida que el discriminador mejora su capacidad para identificar el contenido generado y el generador produce contenido de mayor calidad, ambos se vuelven más inteligentes. Este proceso repetido anima a ambas partes a mejorar constantemente el material producido hasta que sea indistinguible del contenido preexistente.

Un avance en los modelos de IA generativa es su capacidad de utilizar diversas metodologías de aprendizaje, como no supervisadas o semisupervisadas, durante el entrenamiento.

Como resultado, las organizaciones pueden aprovechar grandes cantidades de información sin etiquetar para desarrollar modelos básicos con mayor velocidad y simplicidad. Los modelos básicos, como sugiere su nombre, pueden servir como base para sistemas de inteligencia artificial capaces de ejecutar diversas tareas.

Aplicaciones de la IA generativa

A medida que los modelos algorítmicos se vuelven más sofisticados, los ejemplos y casos de uso de IA generativa se distribuyen en diferentes industrias y verticales.

1. En arte y diseño

Al emplear modelos generativos para la creación de imágenes y la transferencia de estilos, los artistas pueden crear obras de arte únicas y estéticamente atractivas. Un enfoque alternativo es la generación de texto a imagen, en la que los modelos generativos convierten descripciones textuales en representaciones visuales que coinciden con ellas.

Además, la tecnología puede generar modelos o animaciones 3D y transformar garabatos/bocetos en imágenes realistas. DeepDream Generator del brazo de IA de Google, Midjourney, y WOMBO Dream (un token no fungible o herramienta de creación de NFT) son ejemplos de IA generativa de este caso de uso.

2. En la creación de contenidos

Al automatizar múltiples aspectos de la creación de contenido, la IA generativa puede permitir a los especialistas en marketing ahorrar tiempo y recursos para lograr un tiempo de comercialización más rápido. Los modelos de IA pueden producir prototipos de contenido para campañas de correo electrónico y publicaciones en redes sociales, entre otras tareas. Luego, los especialistas en marketing humano pueden modificar y personalizar este contenido.

Por ejemplo, Writesonic, Jasper y Copy.ai son herramientas de escritura de inteligencia artificial que pueden ayudar a los especialistas en marketing a generar rápidamente textos de alta calidad. La generación de IA puede incluso ayudar en el marketing de contenidos visuales, una forma verdaderamente disruptiva de utilizar la IA.

Otro ejemplo de IA generativa es el proceso de modificación de contenido preexistente. Al examinar las tendencias en los datos y los comentarios de los usuarios, la IA puede ofrecer recomendaciones e ideas perspicaces para su perfeccionamiento. Puede identificar áreas para mejorar los resultados en textos publicitarios y comunicaciones con los clientes, por ejemplo, utilizando una herramienta como Phrasee.

3. En negocios e innovación

Uno de los desafíos más formidables para los especialistas en marketing y líderes empresariales es la ardua tarea de generar constantemente nuevas ideas innovadoras.

Los modelos de IA generativa pueden mejorar la productividad de las sesiones de ideación con recomendaciones innovadoras y diferentes puntos de vista. Estos conceptos generados por IA pueden actuar como caja de resonancia o impulsor de ideas nuevas y innovadoras, y eventualmente desarrollar nuevas estrategias únicas.

De hecho, según un pronóstico de PwC, el 45% de las ganancias económicas generales se atribuirán a las mejoras de productos impulsadas por la IA que están programadas para impulsar masivamente la demanda de los consumidores para 2030.

Esto se debe a que, a medida que avancen los años, la IA ampliará la gama de productos y el inventario, junto con una mayor personalización, atractivo y asequibilidad.

Los beneficios de la IA generativa

Al comprender qué es la IA generativa e incorporarla de manera audaz a su estrategia comercial, es posible:

1. Mejorar la creatividad y la innovación colaborativa

Las empresas prueban constantemente nuevas formas de hacer que el desarrollo de productos sea más colaborativo. Dos de los más comunes son los concursos de ideas, como los hackatones y el crowdsourcing. Sin embargo, las organizaciones necesitan ayuda para implementar la multitud de ideas generadas.

Es posible que necesiten un enfoque sistemático para evaluar los conceptos. O podría resultar difícil para los contribuyentes proporcionar los detalles necesarios para que sus ideas sean viables. La integración de conceptos dispares es otro impedimento. Esto se puede evitar con la ayuda de la IA generativa, que procesa y analiza grandes cantidades de diversos tipos de datos.

Puede ayudar a generar ideas innovadoras (por parte de consumidores o empleados) estimulando su creatividad. Además, podría mejorar la calidad de conceptos no desarrollados, democratizando más la innovación.

2. Agilizar los procesos de creación de contenidos

Los enfoques convencionales para el desarrollo de contenidos suelen incluir ciclos de producción prolongados que involucran a numerosas partes interesadas y equipos. La IA generativa reduce el tiempo y los gastos de producción al automatizar la creación de contenido, lo que acelera el proceso.

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) ha permitido a las organizaciones producir contenido excepcional, como descripciones de productos, entradas de blogs y publicaciones en redes sociales, en un período de tiempo sustancialmente reducido en comparación con los creadores humanos independientes.

Los especialistas en marketing estiman que la IA generativa reducirá su carga de trabajo en más de cinco horas por semana, lo que equivale a más de un mes de trabajo al año, según una investigación de Salesforce.

3. Personalice y personalice las experiencias de los clientes.

Numerosos ejemplos de IA generativa demuestran cómo sus algoritmos pueden ayudar a personalizar e individualizar las experiencias de los clientes.

Considere, por ejemplo, un escenario en el que las descripciones de productos evocan una respuesta personal sólida. Esto se logra mediante IA generativa, que modifica las descripciones para adaptarse a audiencias segmentadas con precisión, según su demografía, ubicación geográfica, historial de navegación y clasificación de usuarios. Además, esta tecnología permitirá a los especialistas en marketing lanzar campañas de correo electrónico personalizadas a gran escala, destacando diferentes atributos de productos para diferentes segmentos.

Además, los chatbots de IA generativa facilitan la personalización mediante el razonamiento contextual. Analiza las consultas de los consumidores para ofrecer respuestas que no sólo sean pertinentes sino también altamente individualizadas.

Finalmente, podría mejorar la experiencia de búsqueda en el sitio web de una marca. Aumenta la capacidad de la barra de búsqueda para interpretar imágenes ingresadas, consultas habladas y breves videoclips además del texto.

Consideraciones éticas: ¿Cuáles son los desafíos de la IA generativa?

Aunque la IA generativa muestra un potencial considerable en la creación de contenidos, tiene limitaciones. La IA también puede producir material objetable o intrascendente, debido a su comprensión limitada de consideraciones éticas, sutilezas culturales o factores contextuales. Esto podría conducir a la prevalencia de sesgos en el resultado, un resultado de los datos de capacitación.

Además, el contenido generado puede variar en calidad, lo que en ocasiones arroja conclusiones ilógicas o erróneas. Este fenómeno se conoce como alucinación por IA , y un ejemplo notable de alucinación por IA generativa es este:

La afirmación del chatbot Bard de Google (que el telescopio espacial James Webb había recopilado imágenes preliminares de un planeta más allá de nuestro sistema solar) era errónea.

Además, la propiedad del trabajo generado por la inteligencia artificial es discutible y puede diferir de una nación a otra. Por ejemplo, las leyes de derechos de autor de Estados Unidos establecen que "una imagen generada por inteligencia artificial no tiene la 'autoría humana' necesaria para su protección".

Otro posible problema al que deben enfrentarse los especialistas en marketing para garantizar la legalidad del uso de la IA en la creación de contenidos es el plagio. Finalmente, las organizaciones deben abordar los temores de pérdida de empleo al integrar la IA generacional en sus flujos de trabajo.

Oportunidades de IA generativa para líderes empresariales

Generative Al tiene un enorme potencial para las empresas y sus flujos de trabajo creativos y puede mejorar la participación del cliente al facilitar el autoservicio individualizado.

Automatiza tareas que requieren un gran volumen de trabajo, como el desarrollo de software y el procesamiento de reclamaciones de impuestos. Además, Gen AI y NLP ayudan a sus equipos a administrar, analizar y, en última instancia, comprender la importancia de varios subconjuntos de datos no estructurados importantes , como contratos, facturas, comentarios de los clientes, regulaciones y evaluaciones de desempeño.

Al apreciar el verdadero impacto de la IA generativa y dónde encaja en su pila de tecnología, puede obtener el máximo rendimiento de esta tecnología innovadora de nuestros tiempos.