La IA generativa está cambiando la forma en la que creamos. Ayuda a deshacerse de algunas tareas monótonas con el fin de centrarse en la esencia del trabajo: la visión, la idea y el propósito. Es todo un cambio de paradigma para el futuro laboral.
¿Cómo usar esta herramienta?
Con la IA generativa se puede acceder a información concisa en cuestión de segundos. Desde generar textos automáticamente, como noticias o descripciones de productos hasta diseñar productos, como zapatos o muebles. Se puede crear música, discursos, efectos visuales, recursos en 3D y efectos de sonido usando algoritmos entrenados con datos existentes.
Estas máquinas se están volviendo asistentes de tiempo completo, listas para realizar todo tipo de tareas. Al entrenar con grandes conjuntos de datos, se reduce la carga de realizar tareas repetitivas y cálculos complejos para enfocarse más en la creatividad y en actividades estratégicas.
¿Cómo funciona?
Está diseñada para generar nuevo contenido como su principal resultado. Ya sea guiones, fotos, sugerencias de productos, etc.
Algunos creadores de estos motores, son OpenAI, NVIDIA, Google, Meta, y universidades como UC Berkeley y LMU Munich. Puede que los mantengan privados o que los hagan públicos, a lo que se conoce como «código abierto».
Crear su propio contenido
Para quienes son principiantes, pueden pagar un servicio como Midjourney o Lensa. Si tienen más experiencia, pueden usar una notebook y elegir entre modelos disponibles. Si descargan una aplicación comercial y cargan solo 10 fotos de ustedes, la aplicación sugiere una variedad de avatares. Si tienen más experiencia pueden ir a GitHub, elegir su IA generativa favorita y ver si está disponible en notebook.
Si son programadores, pueden crear su propia notebook tomando el código de modelo de GitHub.
Se dice que la generación de lenguaje natural tal vez es la aplicación más famosa de la IA hasta ahora, con ChatGPT a la delantera. La mayor parte del revuelo en torno a la IA basada en texto es el uso de un modelo llamado GPT. GPT fue desarrollado por OpenAI, una organización centrada en el desarrollo y la promoción de una IA amigable.
GitHub Copilot es un servicio que GitHub ofrece a sus usuarios. Permite a los usuarios buscar más soluciones externas y escribir menos con una finalización de código más inteligente.
Otro ejemplo sería Bing de Microsoft, que implementó ChatGPT en sus funciones de búsqueda, permitiendo encontrar información concisa en menos tiempo.
Aplicaciones de texto a imagen
En 2022, se vió un aumento en los servicios comerciales de generación de imagen. Existen tres servicios de este tipo: Midjourney, DALL-E y Stable Diffusion.
La calidad de las imágenes generadas depende de la calidad del algoritmo y de los datos de programación que se usen.
Ahora que sabemos los servicios principales, veamos tres aplicaciones industriales. En primer lugar está Cuebric, la primera herramienta de IA generativa de Hollywood creada por Seyhan Lee para transmitir la producción de fondos de películas. Un flujo de producción virtual normal usa la construcción de mundos tridimensionales e involucra el trabajo de creación de mundos en 3D personalizados según la película. Es tedioso, caro y requiere muchas tareas repetitivas. Una alternativa sería aumentar los fondos de 2D a 2.5D involucrando a la IA generativa en el proceso.
El segundo ejemplo sería Stitch Fix. Cuando sugieren prendas para descubrir el estilo de sus clientes, usan ropa real junto con ropa generada con DALL-E.
Por último, mercadólogos y directores usan los modelos de texto a imagen para pensar en el concepto de una película.
Un ejemplo reciente del mundo del marketing sería Martini, que usaron imágenes generadas por Midjourney en su campaña. Otro ejemplo sería Heinz y Nestlé, que usaron DALL-E en sus campañas. Y GoFundMe usó Stable Diffusion en su película artísticamente ilustrada.
Los mercadólogos prefieren usar la IA generativa en su proceso creativo por dos razones: primero, por ahorro de tiempo y costos y segundo, por el aspecto único que logran las herramientas basadas en texto a imagen.
El futuro del trabajo
¿Y si existe una gran posibilidad de que ciertas partes del trabajo repetitivas, desagradables, aburridas, peligrosas o difíciles se automaticen? Como resultado, se tendría más tiempo para enfocarse en habilidades más centradas en el ser humano, como la creatividad, resolución de problemas, empatía y el liderazgo.
Inviertan en expandir su conocimiento, que conozcan lo que los hace únicos y que perfeccionen sus habilidades interpersonales emocionales y creativas.
