A pesar de las posibilidades que en creatividad publicitaria ofrece el uso de herramientas basadas en Inteligencia Artificial, aún son pocas las campañas realizadas con alguna de ellas. ¿La razón? La falta de tiempo y de recursos económicos destinados a las mismas.
En la última edición del Social Media Week celebrado en Londres el pasado mes de noviembre, la marca de automóviles Lexus presentó a los asistentes el anuncio de la que sería su próxima campaña. Un vídeo de 60 segundos que mostraba las capacidades autónomas del vehículo y que permitían al mismo salvarse de los peligros que acechan en la carretera. Pero lo que parecía una campaña televisiva más, escondía en su elaboración la ayuda de un programa de Inteligencia Artificial (IA).
En concreto, la compañía se había servido de un software basado en deep learning (aprendizaje profundo, en español) para elaborar el guión sobre el que versaba el anuncio. Emplearon para ello el programa Watson de IBM y alimentaron su algoritmo con una base de datos repleta de anuncios de vehículos y otros artículos de lujo publicados en los últimos 15 años. Y con datos de inteligencia emocional que ayudaran a la máquina a comprender de qué forma conectan los vídeos publicitarios con los espectadores. El resultado: un trabajo realizado por la colaboración de ser humano y máquina, tal y como subrayó Michael Tripp, director de comunicación de Lexus, durante el evento.
La idea de detectar patrones entre un millar de creatividades premiadas con el fin de diseñar el anuncio idóneo para conseguir los mejores resultados no se le ha ocurrido solo a la marca de automoción, sin embargo. Un par de años antes, en 2016, McCann Millenials, una división de McCann Japón, comunicó su intención de diseñar una herramienta que analizara los anuncios ganadores de premios internacionales en los últimos diez años y determinara, por ende, qué factores conformaban la pieza perfecta.
Se desconoce si el programa desarrollado por la agencia de publicidad fue aprovechado por algún anunciante en Japón. Pero sí las pruebas que se han realizado en la agencia en España. Carlos J. Navarro, digital creative director de McCann Madrid, explica a IPMARK que a pesar de haber presentado a clientes varios proyectos basados en IA, la realidad es que actualmente pocos son los trabajos realizados. “La IA es una red neuronal que, al final, tienes que entrenar y sólo la parte de entrenamiento consume muchos recursos y mucho tiempo, en comparación con otro tipo de tecnologías”, señala. Y aunque haya anunciantes interesados en realizar alguna campaña que aproveche el potencial de un software de este tipo, “cuando bajamos esto a un plan de producción, cuesta encajarlo”.
Escasas campañas
Son pocas las campañas, pero las hay, al menos a escala internacional. En 2017, la división italiana de Ogilvy & Mather diseñó un algoritmo para elaborar siete millones de etiquetas distintas para siete millones de envases de Nutella. Gracias a una base de datos nutrida con decenas de formas geométricas y colores, el programa logró crear siete millones de etiquetas distintas entre sí. Los botes de Nutella personalizados se vendieron en apenas un mes.
Un trabajo similar fue el realizado en 2014 por el artista Sergio Albiac para Realm Cellars, una compañía bodeguera ubicada en California. Bajo el título Moon Racers – en honor a las carreras que disputaban al caer el sol los miembros de la tribu Wappo, residentes en esa zona, el artista español elaboró una serie de etiquetas para las botellas de vino con el fin de darles un alma propia a cada una. Para ello, Albiac fabricó un algoritmo que posibilitaba crear arte a partir de los datos extraídos de los sensores de las viñas.
Arte generativo
Para el artista español, este trabajo junto al resto de su obra muestran el potencial que tiene la Inteligencia Artificial en el mundo del arte. En el caso de Moon Racers, Albiac dio forma a las redes neuronales que permitieron dar un alma a cada botella, pero el artista también diseña y elabora algoritmos propios que posibilitan la creación de infinitas piezas de arte. Estos últimos se denominan algoritmos generativos, adjetivo que hace referencia a aquel arte en el que parte de las decisiones estéticas no las toma el artista.
“Imagínate un lápiz atado a la rama de un árbol y pones debajo un papel. Imagínate que el árbol se mueve con el viento y con el movimiento se crean unas marcas. Eso sería arte generativo porque el artista ha tenido una intención al concebir el escenario, pero en última instancia, lo que es la obra, es generada por elementos que están fuera del control del artista”, explica a IPMARK Albiac.
Evolución natural
De acuerdo con Albiac, tanto los algoritmos desarrollados por el propio artista como las redes neuronales que se entrenan, atesoran en su interior un sinfín de obras. Una técnica que resulta relativamente reciente, de hace tres o cuatro años, según señala el artista. “Son herramientas que, a priori, no están diseñadas para el mundo del arte, pero sí parece haber una generación de artistas que les interesa utilizarlas”, comenta por su parte Sergio Luna, investigador y profesor de Bellas Artes en la Universidad Miguel Hernández de Elche.
Son los casos, por ejemplo, de Albert Barqué-Durán, Mario Klingemann y Marc Marzenit, creadores de la performance interactiva My artificial muse. Presentada en la última edición del festival Sónar Barcelona, la misma se ha elaborado con métodos basados en Inteligencia Artificial para ayudar a “explorar cómo la IA puede colaborar con los humanos durante los procesos artísticos y creativos”, subraya a esta publicación Albert Barqué-Durán.
Para Ricardo Iglesias, profesor de Bellas Artes en la Universidad de Barcelona y autor del libro Arte y robótica: la tecnología como experimentación estética, la llegada de la Inteligencia Artificial al arte y, en concreto, de las redes neuronales que trae consigo la técnica del deep learning, resulta algo natural en la evolución del arte. Y, en concreto, de aquellos artistas que en años anteriores se mostraron interesados en la robótica. “Ha habido una evolución porque la propia tecnología tiene su evolución”, enfatiza.
Sobre si, finalmente, este tipo de herramientas llegarán a los departamentos creativos de las agencias de publicidad, Carlos J. Navarro se muestra optimista. “No es la solución tecnológica más barata y tampoco es la que está más desarrollada – aunque sea un campo que está muy avanzado-. Pero es cierto que queda mucho por avanzar todavía y tiene un potencial enorme”, destaca.
Texto: Pilar Chacón
