Cómo la IA puede hacer que una empresa sea más creativa y más rentable

Las empresas están produciendo más contenido que nunca, pero muchas siguen teniendo dificultades para generar ideas que llamen la atención de los clientes, que estos recuerden o que les impulsen a actuar. La IA generativa parece ofrecer una respuesta: puede redactar textos, crear imágenes, resumir estudios, personalizar campañas y convertir un concepto aprobado en docenas de versiones específicas para cada mercado. La oportunidad comercial es considerable, pero también se malinterpreta con facilidad.

La IA no genera crecimiento simplemente ayudando al departamento de marketing a publicar más contenido. Genera valor cuando elimina un verdadero cuello de botella: reduciendo el coste de la visualización de los productos, acortando el tiempo de desarrollo de las campañas, haciendo que la localización sea económicamente viable o permitiendo que un equipo pruebe más ideas antes de comprometer su presupuesto.

McKinsey estima que la IA generativa podría generar un valor en términos de productividad equivalente a entre el 5 y el 15 % del gasto total en marketing. Gartner ha constatado que, entre las organizaciones de marketing que ya utilizan la IA generativa, el 77 % la ha adoptado para tareas de desarrollo creativo. Sin embargo, la adopción no equivale a obtener beneficios. Gartner también ha constatado que las empresas no logran necesariamente mejoras significativas en su negocio por el mero hecho de dar acceso a sus empleados a herramientas generativas.

La distinción es importante. Proporcionar a un equipo creativo un generador de imágenes o un asistente de redacción puede ahorrar algo de tiempo a cada empleado. Rediseñar el proceso mediante el cual la empresa desarrolla, prueba, aprueba y distribuye el trabajo creativo puede cambiar la rentabilidad de toda la función.

Donde la IA genera un valor cuantificable

Las primeras aplicaciones más destacadas de la IA creativa suelen resolver uno de estos cuatro problemas: lentitud en la producción, costes elevados de adaptación, información fragmentada o la imposibilidad de probar suficientes ideas antes de comprometer el presupuesto.

Cuando el desarrollo de una campaña lleva demasiado tiempo, la IA puede ayudar a los equipos a generar y visualizar varias líneas de trabajo iniciales antes de decidir cuál merece pasar a la fase de producción completa. Tradicionalmente, una agencia o un departamento interno podría dedicar días a preparar tres propuestas creativas para la presentación de una campaña. La IA puede ayudar al equipo a explorar un abanico mucho más amplio de posibilidades antes de que los diseñadores perfeccionen las ideas más prometedoras.

El criterio relevante no es el número de conceptos creados, sino la reducción del tiempo transcurrido desde el briefing inicial hasta la aprobación de la dirección creativa, junto con cualquier mejora en la calidad de la decisión. Generar 50 conceptos mediocres no tiene más valor que generar cinco conceptos convincentes.

Cuando la localización supone un cuello de botella, la IA puede traducir y adaptar el material aprobado para diferentes países, grupos de clientes y canales. Una empresa global puede comenzar con una sola campaña, pero necesitará diferentes idiomas, referencias de productos, redacción jurídica, formatos y detalles culturales en cada mercado. Las herramientas generativas pueden ayudar a crear estas variaciones sin necesidad de que los diseñadores tengan que volver a crear cada recurso manualmente.

La empresa debería comparar el coste y el plazo de entrega por mercado con los del proceso anterior. También debería registrar en qué medida es necesaria la corrección humana. Una traducción generada en segundos no resulta eficiente si los equipos locales tienen que dedicar horas a corregir expresiones inadecuadas o errores de contenido.

Cuando la producción de imágenes de productos resulta demasiado costosa a la escala necesaria, las herramientas generativas pueden crear fondos, escenarios y bocetos preliminares controlados. Una empresa de muebles podría mostrar la misma silla en varios interiores. Una tienda de moda podría visualizar escenarios alternativos para una campaña antes de organizar una sesión fotográfica completa. Una promotora inmobiliaria podría crear representaciones preliminares de diferentes líneas de diseño antes de encargar las imágenes arquitectónicas definitivas.

El valor comercial debe evaluarse teniendo en cuenta el coste por activo aprobado, la rapidez con la que los productos llegan al mercado y, cuando proceda, el efecto en la conversión de clientes. La cifra relevante no es el coste de generar la primera imagen, sino el coste total de producir una imagen que sea precisa, legalmente utilizable y apta para su publicación.

Cuando la comunicación con el cliente es demasiado genérica, la IA puede generar diferentes versiones basadas en las diferencias reales de las necesidades de los clientes. Un banco podría explicar el mismo servicio de inversión de forma diferente a un inversor experimentado y a un cliente que acude por primera vez. Un hotel podría hacer hincapié en un acceso fiable a Internet y en el servicio de desayuno temprano para un viajero de negocios, mientras que destacaría las habitaciones comunicadas y la flexibilidad en las comidas para una familia.

El indicador de éxito es si la comunicación adaptada mejora la respuesta, la conversión, la retención o la satisfacción del cliente. Cambiar una fotografía o incluir el nombre de pila de alguien no constituye una personalización significativa si la propuesta subyacente no varía.

Cuando los diseñadores dedican demasiado tiempo a cambiar el tamaño, reformatear o adaptar trabajos ya existentes, la IA puede automatizar las tareas rutinarias de producción, al tiempo que mantiene los elementos de marca aprobados. Aunque esto suele ser menos llamativo que pedirle a una modelo que invente una campaña publicitaria, puede generar una rentabilidad económica más fiable.

Es posible que un departamento de marketing ya cuente con una campaña sólida, pero necesite versiones para redes sociales, correo electrónico, páginas web, publicidad digital, expositores en tiendas y varios mercados internacionales. Automatizar parte de esta producción puede liberar a los diseñadores de tareas repetitivas.

La empresa debería calcular el número de horas de producción ahorradas y determinar cómo se van a utilizar esas horas. Si simplemente se espera que los empleados produzcan más material, la organización habrá aumentado su producción. Si, por el contrario, pueden dedicar ese tiempo a la investigación de mercado, a desarrollar conceptos más sólidos o a abordar problemas comerciales que se habían descuidado, es posible que haya mejorado su capacidad creativa.

Cuando resulta difícil aprovechar la información sobre los clientes porque está dispersa entre entrevistas, reseñas, encuestas y notas de ventas, la inteligencia artificial puede ayudar a organizar el material e identificar temas recurrentes. Un equipo podría utilizarla para agrupar las quejas de los clientes, resumir las transcripciones de las entrevistas o comparar las reacciones ante diferentes conceptos de producto.

La ventaja es que se acorta el proceso desde la información bruta hasta un briefing creativo útil. No obstante, los resultados deben contrastarse con el material original. Un modelo puede pasar por alto el contexto, exagerar ciertas tendencias o presentar una opinión aislada como si representara a un amplio grupo de clientes.

Cuando los equipos de ventas elaboran repetidamente sus propias presentaciones y propuestas, la inteligencia artificial puede ayudar a generar borradores a partir de contenidos aprobados, plantillas e información sobre los productos. Esto puede resultar especialmente útil en empresas de servicios profesionales, servicios financieros, tecnología e industria, donde el material de ventas debe combinar información estándar con detalles relevantes para cada cliente en particular.

Los criterios relevantes son el tiempo de preparación, la exactitud de los datos, la coherencia de la marca y el cumplimiento de las normas internas. El sistema debería ayudar a los empleados a recopilar material fiable, no permitirles inventar afirmaciones sin fundamento con mayor rapidez.

Por último, cuando poner a prueba las ideas resulta demasiado costoso, la IA puede crear prototipos económicos antes de que la empresa dé luz verde a la producción a gran escala. Una empresa de muebles podría visualizar varios acabados antes de fabricar muestras físicas. Una empresa de cosmética podría probar diferentes enfoques para sus campañas antes de organizar la sesión fotográfica. Un grupo hotelero podría explorar nuevos conceptos de habitaciones antes de contratar a diseñadores y constructores.

El valor reside en el número de conceptos viables que se prueban y en la reducción del gasto destinado a ideas poco sólidas. La IA resulta especialmente útil cuando permite a la empresa abandonar una línea de actuación poco prometedora antes de que se hayan destinado recursos significativos a ella.

El principio es el mismo en todos estos casos: la empresa debe medir una mejora en los costes, la rapidez, la calidad o la respuesta al cliente. Producir una mayor cantidad de material no es, por sí solo, una prueba de valor.

Empieza por el cuello de botella, no por la tecnología

Muchos programas de IA parten de una pregunta errónea: “¿Qué podemos hacer con la IA generativa?”. Esto anima a los equipos a buscar demostraciones impresionantes en lugar de problemas de relevancia comercial.

Un mejor punto de partida es identificar en qué aspectos el trabajo creativo resulta actualmente lento, costoso o inconsistente. La empresa podría descubrir que su principal problema no es generar ideas, sino obtener la aprobación de cinco departamentos internos. Es posible que ya cuente con campañas eficaces, pero que carezca de la capacidad para adaptarlas a mercados internacionales más pequeños. Es posible que sus diseñadores se vean desbordados por las solicitudes rutinarias de los equipos de ventas. Es posible que su departamento de desarrollo de productos encargue prototipos costosos antes de haber comprobado la demanda de los clientes.

La dirección debería documentar el proceso actual antes de introducir la inteligencia artificial. En el caso de una campaña de marketing, esto podría incluir el número de días transcurridos desde el briefing inicial hasta la primera presentación creativa, las horas dedicadas por los empleados y la agencia, los costes de producción externos, el número de rondas de aprobación y el rendimiento del trabajo final.

A continuación, se puede introducir la IA en una parte concreta de ese proceso. Si antes un equipo necesitaba diez días laborables para desarrollar tres estrategias iniciales de campaña, un proyecto piloto podría comprobar si es capaz de desarrollar y evaluar diez estrategias viables en cinco días.

El objetivo no es demostrar que la tecnología es impresionante, sino determinar si el nuevo proceso permite tomar una mejor decisión a un menor coste.

Utiliza la IA para aumentar el número de ideas, no para rebajar el nivel de exigencia

Una de las ventajas más evidentes de la IA generativa es que permite crear variaciones a un coste reducido. Un equipo puede solicitar diez titulares en lugar de tres, explorar varios universos visuales o probar diferentes formas de explicar el mismo producto.

Esto no significa que todas las variantes deban llegar al cliente. La IA resulta más valiosa durante la fase de divergencia, cuando la empresa desea ampliar el abanico de posibilidades. El criterio humano cobra mayor importancia durante la fase de convergencia, cuando el equipo decide qué ideas son originales, creíbles y adecuadas para la marca.

Una empresa de servicios financieros, por ejemplo, podría utilizar la inteligencia artificial para elaborar varias explicaciones de un producto de inversión complejo: una versión concisa para inversores experimentados, una versión en lenguaje sencillo para clientes nuevos, una explicación visual para las redes sociales y una versión más extensa para asesores financieros.

Un especialista en cumplimiento normativo debe seguir verificando todas las afirmaciones relevantes. Un editor debe asegurarse de que la simplificación no haya dado lugar a una comunicación engañosa. La IA agiliza la creación de alternativas, pero no asume la responsabilidad de la comunicación final.

El mismo principio se aplica al diseño de productos. Una empresa de muebles puede visualizar rápidamente una silla con diferentes materiales, proporciones y entornos domésticos. Los diseñadores pueden utilizar estas imágenes para debatir la línea de diseño con los clientes o la dirección antes de fabricar costosos prototipos técnicos. La imagen generada no es el producto final, sino una herramienta de apoyo a la toma de decisiones.

La creatividad empieza antes de que se plantee la consigna

Las decisiones creativas más importantes suelen tomarse antes de que nadie abra una herramienta de IA. El equipo debe identificar el problema comercial, comprender al cliente y determinar qué respuesta quiere crear.

Una consigna no puede compensar una marca poco definida o un briefing superficial. Cuando una empresa solicita “una campaña de alta gama dirigida a los consumidores más jóvenes”, el creador no tiene más remedio que recurrir a convenciones visuales y verbales ya conocidas. El resultado puede parecer pulido, pero se parecerá al de cualquier competidor que haya hecho la misma solicitud.

Para que el trabajo asistido por IA sea eficaz, se necesitan datos propios: estudios de mercado, conocimiento del producto, historia de la marca, comprensión cultural, datos de rendimiento y el criterio de personas que sepan qué convenciones seguir y cuáles rechazar.

El modelo aporta rapidez y variedad. La empresa debe aportar el punto de vista.

Por eso, los creativos con experiencia pueden sacar más partido a los sistemas generativos que las organizaciones que pretenden prescindir de los conocimientos especializados en materia de creatividad. Un director artístico con experiencia es capaz de identificar los detalles prometedores en una imagen imperfecta. Un editor sabe reconocer qué borrador contiene un argumento original. Un diseñador de productos sabe si un concepto visualmente impactante puede fabricarse realmente.

La IA reduce el coste de generar posibilidades, pero la selección sigue siendo responsabilidad de la experiencia humana. En el trabajo creativo, la selección es a menudo donde reside gran parte del valor comercial.

La personalización debe basarse en una diferencia real

La IA generativa permite crear contenidos dirigidos a grupos de público cada vez más reducidos, pero la personalización solo resulta útil cuando las necesidades de los clientes difieren realmente.

Un hotel no debería limitarse a mostrar a una familia y a un viajero de negocios fotografías de fondo diferentes. Debería tener en cuenta sus distintas necesidades. Es posible que la familia necesite información sobre habitaciones comunicadas, flexibilidad en las comidas y actividades para niños. Al viajero de negocios le puede interesar disponer de una conexión a Internet fiable, un desayuno temprano y el traslado al aeropuerto.

La IA puede ayudar a generar las versiones pertinentes una vez que se hayan identificado las diferencias. Sin embargo, no puede identificar esas diferencias de forma fiable si los datos de clientes de la empresa son de baja calidad o si su segmentación es superficial.

Un proceso de personalización eficaz comienza por identificar la decisión del cliente. ¿Qué está intentando elegir, comprender o lograr? A continuación, la empresa debe determinar qué necesidades o limitaciones distinguen de manera significativa a un público de otro.

A continuación, la propuesta puede adaptarse modificando el argumento, la ventaja o el servicio que se destaca. Por último, la empresa debe comparar el resultado con un grupo de control midiendo la conversión, la interacción, la repetición de compra u otro resultado relevante.

Esto es importante porque la personalización basada en la inteligencia artificial puede resultar intrusiva. Un cliente puede agradecer una recomendación de producto relevante, pero rechazar aquellas comunicaciones que revelen hasta qué punto la empresa ha deducido sus circunstancias personales. La capacidad técnica para personalizar no implica automáticamente el permiso para hacerlo.

Ejemplos reales muestran dónde reside el valor

Los usos prácticos de la IA creativa ya se pueden observar en las grandes empresas, aunque los casos prácticos de los proveedores deben considerarse como resultados comunicados y no como una prueba independiente de que todas las empresas vayan a obtener los mismos resultados.

Adobe afirma que Gatorade utilizó su tecnología Firefly para desarrollar una experiencia digital que permitía a los clientes personalizar botellas flexibles. El sistema generó cientos de miles de diseños controlados y acordes con la imagen de marca. No se trata simplemente de un ejemplo de sustitución de un diseñador. La inteligencia artificial hizo comercialmente viable ofrecer un gran número de diseños personalizados dentro de los parámetros establecidos por la marca.

Esta misma tecnología puede utilizarse para tareas de producción menos visibles. Los sistemas empresariales pueden automatizar la creación de variaciones de los activos para diferentes públicos, canales, formatos y mercados geográficos. El valor reside en reducir el trabajo manual necesario para convertir una idea aprobada en un sistema de campaña completo.

Otras empresas utilizan la IA generativa en una fase mucho más temprana del proceso creativo. Una empresa minorista podría visualizar una campaña propuesta antes de organizar la sesión fotográfica. Una empresa de bienes de consumo podría comparar diferentes diseños de envases antes de encargar prototipos físicos. Una agencia podría preparar una representación más completa de una idea antes de presentársela al cliente.

Estos ejemplos representan tres modelos comerciales diferentes.

La primera es la eficiencia operativa: producir material de marca habitual de forma más rápida y coherente. La segunda es el apoyo a la toma de decisiones creativas: visualizar y evaluar ideas antes de comprometer una inversión significativa. La tercera es la participación del cliente: permitir a los clientes crear resultados personalizados dentro de un entorno de marca controlado.

Las empresas deben ser precisas a la hora de definir qué modelo persiguen. Una herramienta introducida para reducir el trabajo de redimensionamiento no debe evaluarse en función de si genera ideas innovadoras para campañas. Un servicio de personalización para clientes no debe justificarse únicamente por el número de imágenes que puede generar.

Calcula el coste total, no solo el de la suscripción

La IA generativa se presenta a menudo como una alternativa económica a los gastos de producción. Sin embargo, el coste del modelo puede ser solo una pequeña parte del coste total de la implementación.

Un análisis de viabilidad realista debería incluir las licencias de software o los costes estimados, la integración con los sistemas existentes, la formación de los empleados, la creación de plantillas y los controles de marca, la revisión jurídica, el control de calidad realizado por personal humano, las medidas de seguridad y el mantenimiento continuo.

Una empresa puede ahorrar 1.000 horas de producción, pero necesitar 600 horas adicionales para comprobar, corregir y gestionar el nuevo sistema. Puede que siga habiendo un ahorro, pero es menor de lo que indica el titular.

El cálculo relevante no es el coste por activo generado, sino el coste por activo aprobado, preciso y apto para su uso comercial.

Imaginemos una empresa que necesita 100 recursos publicitarios localizados. Según su proceso actual, el coste medio de producción es de 200 € por recurso, lo que supone un coste total de 20 000 € y un plazo de ejecución de seis semanas.

En un proceso asistido por IA, la empresa podría gastar 2.000 € en software y procesamiento, 4.000 € en integración y plantillas y 6.000 € en revisión humana. El coste total ascendería a 12.000 €, y la entrega se completaría en tres semanas.

En este ejemplo hipotético, la empresa ahorra 8.000 €, es decir, un 40 %, al tiempo que reduce a la mitad el plazo de entrega. Se trata de un argumento comercial defendible. Sin embargo, afirmar que la IA generó las primeras versiones “en segundos” no lo es, ya que omite el trabajo necesario para que el material sea utilizable.

Un proyecto piloto práctico de 90 días

Una empresa no necesita un programa de transformación a nivel corporativo para empezar. Necesita un caso de uso concreto, un responsable y una referencia fiable.

Durante los primeros 15 días, la empresa debería definir el problema. Debería elegir una actividad repetible y de riesgo moderadamente bajo, como adaptar contenidos sociales ya aprobados, resumir entrevistas con clientes, elaborar visualizaciones preliminares del producto o redactar material de ventas interno.

Deben registrarse los costes actuales, el tiempo de producción, la tasa de error y los requisitos de aprobación. La empresa también debe determinar qué información puede y no puede recibir el sistema de IA.

Entre los días 16 y 30, el equipo debería comparar dos o tres herramientas utilizando tareas reales de la empresa, en lugar de basarse únicamente en las demostraciones de los proveedores. La evaluación debería abarcar la calidad de los resultados, la velocidad, la seguridad, las licencias, la conservación de datos, la integración y el volumen de correcciones necesarias.

Un conjunto de pruebas representativo puede contener entre 20 y 50 ejemplos reales. Debe incluir casos difíciles e inusuales, y no solo el material que tenga más probabilidades de producir un resultado atractivo.

Entre los días 31 y 60, un pequeño equipo formado para ello puede utilizar el sistema seleccionado dentro de un flujo de trabajo controlado. Debe mantenerse la revisión humana y deben documentarse las correcciones. La empresa debe comparar el proceso asistido por IA directamente con el proceso actual.

Es importante calcular el tiempo necesario para obtener la aprobación definitiva, y no solo el tiempo que se tarda en elaborar un primer borrador.

Entre los días 61 y 75, la dirección debería analizar el tiempo total ahorrado, el coste total, la calidad, la tasa de errores, la aceptación por parte de los empleados, el rendimiento de los clientes y cualquier cuestión legal o de seguridad. El proyecto piloto debería rediseñarse o suspenderse si el sistema genera más trabajo de revisión y corrección del que elimina.

Durante los últimos 15 días, la empresa puede decidir si ampliar el proceso. La ampliación está justificada cuando la prueba piloto demuestra una mejora repetible y se han establecido los controles necesarios. La siguiente fase podría abarcar otro mercado o categoría de productos, en lugar de extender inmediatamente la tecnología a toda la organización.

Lo que debe seguir estando en manos de las personas

Una estrategia de IA creíble también define en qué ámbitos la tecnología no debe asumir el liderazgo.

El posicionamiento final de la marca debe seguir estando en manos de personas que comprendan la empresa y su mercado. Las comunicaciones delicadas relacionadas con despidos, crisis, reclamaciones graves de los clientes o problemas importantes de reputación requieren criterio humano. Las afirmaciones de carácter médico, jurídico y financiero deben ser revisadas por personal cualificado. La dirección creativa original no debe reducirse a imitar repetidamente material que ya ha dado buenos resultados.

El nivel de control humano debería aumentar en función de la gravedad de un error.

Las ideas internas, los bocetos preliminares, el formato de los documentos y los resúmenes de reuniones suelen ser aplicaciones de menor riesgo. Una revisión superficial puede ser suficiente, siempre que se proteja la información confidencial.

Los textos publicitarios destinados al público general, las imágenes de los productos, la localización y la comunicación personalizada con los clientes entrañan un riesgo moderado. Por lo general, requieren una revisión formal en materia de marca, de datos y de aspectos legales.

Las declaraciones reguladas, la información confidencial de los clientes, la comunicación sobre políticas públicas, los materiales relacionados con situaciones de crisis y los contenidos en los que aparecen personas reales entrañan mayores riesgos. Estas aplicaciones requieren la aprobación de especialistas, controles documentados y una responsabilidad clara.

Este enfoque gradual evita que cada uso de la IA se vea entorpecido por la burocracia, al tiempo que garantiza que el material relevante sea revisado adecuadamente.

Los derechos de autor y la seguridad comercial no se pueden añadir posteriormente

La IA generativa plantea cuestiones complejas sobre la titularidad, los datos de entrenamiento y el parecido con obras protegidas. Las empresas no deben dar por sentado que un resultado es seguro desde el punto de vista comercial por el mero hecho de que una plataforma permita su descarga.

Los contratos con los proveedores de inteligencia artificial deben analizarse con detenimiento. La dirección debe aclarar si se conservan los datos aportados por los clientes, si estos pueden utilizarse para entrenar los sistemas del proveedor, qué garantías comerciales se ofrecen y quién asume la responsabilidad en caso de que un resultado genere una controversia.

Los equipos creativos también necesitan normas prácticas. Pedir a un modelo que reproduzca el estilo reconocible de un artista vivo puede plantear problemas éticos y de reputación, incluso cuando la situación jurídica concreta sea objeto de controversia. Los personajes, las voces y los acontecimientos generados artificialmente pueden inducir a error al público, a menos que su naturaleza artificial quede suficientemente clara.

La seguridad de la marca va más allá de los derechos de autor. Un sistema puede generar características de producto inexactas, imágenes culturalmente inapropiadas o escenas que entren en conflicto con los valores de la empresa. Por lo tanto, la revisión humana debe examinar el significado y el contexto, y no limitarse a comprobar si el resultado parece técnicamente convincente.

Estos controles pueden dar la impresión de que ralentizan la puesta en marcha. No obstante, siguen siendo más económicos que retirar una campaña, enfrentarse a un litigio o tener que explicar por qué se subió material confidencial a un servicio inadecuado.

Los puestos creativos cambiarán antes de desaparecer

Es probable que la inteligencia artificial reduzca el tiempo necesario para algunas tareas de producción rutinarias. Las adaptaciones básicas, los primeros borradores, la eliminación del fondo, las imágenes de archivo y las descripciones estándar de productos ya pueden realizarse con menos trabajo manual.

Eso no significa que los departamentos creativos sean innecesarios. Su contribución se centra en definir los problemas, orientar los sistemas, evaluar alternativas y vincular las decisiones creativas con la estrategia comercial. El énfasis pasa de la mera ejecución al criterio.

Esto plantea un problema de gestión menos evidente. Tradicionalmente, los empleados con menos experiencia han desarrollado su capacidad de juicio realizando tareas de producción: investigar, redactar, corregir errores y observar cómo sus compañeros con más experiencia mejoran su rendimiento. Si la IA asume una parte demasiado grande de este trabajo, las empresas pueden reducir los costes a corto plazo, pero a la vez debilitar el desarrollo de la experiencia profesional en el futuro.

Por lo tanto, la formación debe ir más allá de enseñar a los empleados a redactar instrucciones. Es necesario que las personas comprendan por qué fallan los modelos, cómo verificar los resultados, cómo preservar la identidad de la marca y en qué casos no es adecuado utilizar la IA. Deben adquirir suficientes conocimientos sobre la materia como para reconocer un resultado plausible pero erróneo.

El futuro profesional creativo no es simplemente alguien que trabaja más rápido con programas informáticos. Es alguien capaz de dirigir un sistema de producción más amplio sin delegar la responsabilidad en él.

Lo que la dirección debería preguntarse antes de aprobar una inversión

Antes de aprobar un proyecto de IA creativa, los altos directivos deberían ser capaces de responder a varias preguntas básicas.

¿Qué problema empresarial actual resuelve el sistema? ¿Cuánto cuesta el proceso actual y cuál es su rendimiento? ¿En qué mejorará la experiencia del cliente? ¿Qué indicador financiero u operativo demostrará el valor del sistema? ¿Qué riesgos se plantean en materia de datos, derechos de autor y seguridad? ¿En qué casos es necesaria la aprobación de una persona cualificada? ¿Con qué facilidad puede la empresa cambiar de proveedor o volver al proceso anterior?

Una propuesta que no pueda responder a estas preguntas probablemente siga siendo más un experimento tecnológico que una iniciativa empresarial.

La dirección también debería preguntarse qué piensa hacer la organización con el tiempo que ahorra. Si la IA reduce las tareas rutinarias de producción, ¿se dedicarán los empleados a realizar más estudios de mercado, a desarrollar conceptos más sólidos o a dar soporte a nuevos mercados? Sin una respuesta bien meditada, la aparente ganancia de productividad podría desaparecer en un mayor volumen de actividades de escaso valor.

Es posible que el cliente no esté dispuesto a recibir más contenido relacionado con la IA

Una mayor capacidad de producción no garantiza una mayor aceptación por parte de los clientes. A medida que las imágenes sintéticas, los artículos automatizados y la publicidad generada se vuelven cada vez más habituales, es posible que el público se muestre más sensible ante una comunicación que resulte genérica, engañosa o innecesariamente artificial.

Un cliente puede valorar una traducción más rápida, explicaciones más claras sobre los productos o un servicio que le ayude a hacerse una idea de lo que va a comprar. Ese mismo cliente puede reaccionar negativamente ante testimonios falsos, personas ficticias no identificadas o artículos genéricos publicados principalmente para ocupar los resultados de búsqueda.

La prueba del servicio es sencilla: ¿recibe el cliente algo más útil, relevante o accesible, o la empresa simplemente está reduciendo sus propios costes de producción?

Las aplicaciones más eficaces logran ambas cosas. Reducen la fricción interna y, al mismo tiempo, mejoran la capacidad del cliente para comprender, comparar, personalizar o utilizar el producto.

La ventaja competitiva reside en el sistema que rodea al modelo

La mayoría de las empresas acabarán teniendo acceso a capacidades de inteligencia artificial más o menos comparables. La ventaja duradera no residirá en la capacidad de generar una imagen, un párrafo o una presentación de calidad. Provendrá del conocimiento propio de los clientes, de un criterio de marca diferenciador, de un contenido bien organizado, de sistemas de aprobación eficientes y de empleados capaces de detectar un resultado deficiente.

La IA puede acelerar el ritmo de una organización creativa, pero la velocidad no hace más que magnificar las características del sistema ya existente. Una empresa con un posicionamiento claro y una toma de decisiones disciplinada puede poner a prueba más ideas y llegar a los clientes de forma más eficaz. Una empresa con una marca poco definida y unos procesos confusos puede generar mayores cantidades de trabajo de baja calidad.

Por lo tanto, el argumento comercial a favor de la IA creativa no consiste ni en “sustituir al departamento creativo” ni en “proporcionar un chatbot a todo el mundo”. Se trata de identificar aquellas partes del trabajo creativo en las que los costes y los retrasos impiden que la empresa aprenda, se adapte o atienda adecuadamente a los clientes, para luego rediseñar esas partes en función de resultados cuantificables.

Las empresas que más se beneficiarán no serán aquellas que publiquen el mayor volumen de contenido sintético. Serán aquellas que utilicen la inteligencia artificial para tomar mejores decisiones antes de asumir compromisos costosos, ofrecer a los clientes un servicio realmente más relevante y volver a centrar la atención humana en aquellas tareas en las que el criterio humano genera el mayor valor.