Creatividad aumentada: ¿un regalo o una amenaza para tu marca?

“Los ordenadores son inútiles. Sólo pueden darte respuestas”. — Pablo Picasso. 

Como profesionales del marketing y la comunicación, ninguno de nosotros pone en duda el poder de la creatividad y cómo influye en la efectividad y eficiencia de las campañas. De hecho, según la IPA, la Creatividad (con mayúsculas, la que gana los certámenes) multiplica por doce la eficiencia. O, al menos, así era esta hace poco: como comenta Peter Field, este factor se está reduciendo porque las marcas cada vez se centran más en el corto plazo. 

En cualquier caso, es justo decir que la creatividad es una de las mejores palancas que podemos activar cuando, ante la oportunidad de hablarle de forma directa a nuestra audiencia, queremos que ésta nos preste atención.

Es fácil decirlo, claro, pero llevarlo a la práctica es otra cosa, porque la buena creatividad, la que hace que la gente pare lo que está haciendo para escuchar tu mensaje, lleva mucho trabajo. Y, a menos que tu anuncio contenga una gran idea, pasará (como solía decir David Ogilvy) inadvertido como un barco en la noche. Esto es más cierto que nunca, como todos sabemos, debido a la saturación de mensajes publicitarios que compiten por nuestra atención.

Si a todo esto le sumamos la necesidad de ser más ágiles, para intentar estar al día del último meme, llegamos a la conclusión de que tener una buena idea (y luego llevarla a la acción), es básicamente un evento de cisne negro en toda regla. Sabiendo esto, ¿qué podemos hacer para aumentar las probabilidades de tener grandes ideas?

Deep Learning y la deformación del tiempo

Seguramente ya has visto en las redes sociales docenas, sino cientos, de imágenes generadas softwares como DALLE-2, MidJourney o Stable Diffusion, como esta:

Estas herramientas son los ejemplos más recientes y visibles de los avances del Deep Learning, una técnica que, en el campo de la inteligencia artificial, no ha dejado de sorprendernos durante los últimos diez años.

Pero lo cierto es que el Deep Learning está detrás de muchos aspectos de nuestro día a día, como cuando hablamos con Siri o Alexa, o cuando Netflix o Amazon nos recomiendan qué ver o comprar basándose en nuestro historial. Su uso está ampliamente extendido en aplicaciones financieras, investigaciones científicas, coches autónomos, y también en aplicaciones más populares como Photoshop, donde lo usamos para quitar el fondo de las fotos con un solo clic.

Consecuencia de los avances del Deep Learning es también AlphaGo, un programa informático que hace 6 años conquistó el mundo del Go, un popular juego de mesa asiático, tras vencer inesperadamente al Maestro coreano Lee Sedol, uno de los mejores jugadores de todos los tiempos (y cuando decimos “de todos los tiempos”, hablamos de muuuucho tiempo, porque el juego existe desde hace más de cuatro mil años). 

Y es que precisamente el tiempo es una de las claves cuando hablamos de Deep Learning. En el caso de AlphaGo, el entrenamiento apenas duró unos días, durante los cuales el programa jugó contra sí mismo millones de veces, mientras que un jugador profesional de Go juega, como máximo, unas 100.000 veces durante toda su vida. En resumen: es como si los algoritmos pudieran vivir cientos de vidas mientras nosotros seguimos pensando qué queremos desayunar. 

La mejor forma de tener una buena idea

La mejor forma de tener una buena idea es, como dijo Linus Pauling, tener muchas ideas. Sí, a veces se te ocurre una buena idea casi de inmediato, pero no es lo más normal. Ni para ti, ni para las personas cuyo trabajo consiste en tener nuevas ideas a diario.  

La razón por la que la máxima de Pauling resuena tanto con profesionales de la ciencia como de la creatividad, es que ambos grupos saben que tienen que dejar a su mente divagar, reflexionar y crear conexiones inusuales, no en búsqueda de la idea o la solución, sino con el objetivo de poner por escrito todas las ideas posibles, ya sea en papel o en una pantalla, para que luego pueda surgir alguna buena. 

Esto nos lleva de vuelta a nuestra pregunta: ¿cómo podemos aumentar las probabilidades de tener una gran idea? La respuesta es, por supuesto, tener tantas ideas como sea posible. Pero, normalmente, contar con el tiempo necesario para lograrlo es un lujo que no nos podemos permitir: tenemos fechas de entrega, márgenes imposibles y derecho al descanso y al tiempo libre. Afortunadamente, como hemos visto, existe algo que nos puede ayudar porque vive en una escala de tiempo diferente a la nuestra: el Deep Learning.

Mientras tiramos algunas ideas o miramos al techo, herramientas como Seenapse (transparencia radical: Seenapse fue creado por el autor de este artículo) pueden darnos una gran cantidad de ideas para que las consideremos y desarrollemos las que creamos oportuno. 

Pero, ¿son estas herramientas realmente creativas, o simplemente están extrayendo información de la web y mostrándola como si se les hubiese ocurrido a ellas? Si entendemos cómo funciona el proceso desde dentro, llegaremos a la conclusión de que, son creativas: no están copiando y pegando, están generando ideas al momento, siguiendo específicamente nuestras indicaciones. 

Por eso, en Good Rebels, como muchos otros profesionales del marketing y la comunicación en todo el mundo, estamos empezando a integrarlas en nuestros procesos para “probar cosas nuevas, buscar señales diferenciadoras entre tanto ruido y desarrollar nuestras estrategias desde puntos de partida menos obvios”. 

El futuro ya está aquí

Simplemente, como dijo William Gibson, no está distribuido de manera uniforme. Por ejemplo, todos usamos desde hace años el Machine Learning para optimizar nuestros presupuestos de medios, pero son pocas las agencias y marcas que usen la Creatividad Aumentada profesionalmente. Estamos ante un cambio que tendrá un gran impacto en el marketing y la publicidad: ya nadie tendrá que conformarse con la idea “menos mala” porque tenía un deadline imposible, porque ahora contamos con un poderoso aliado en nuestras propias pantallas. 

Llegados a este punto, cabe preguntarnos: ¿necesitamos entonces a los profesionales de la creatividad, si las máquinas son capaces de generar ideas? La respuesta es sí, claro que los necesitamos. 

La gran ventaja de estas herramientas es que tienen la habilidad de explorar varías vías divergentes de pensamiento muy rápidamente, lo que multiplica el número de ideas que podemos tener en poco tiempo, y en consecuencia aumenta las posibilidades de tener una gran idea que llame la atención de nuestros usuarios.

Pero lo que le falta a las máquinas es el juicio, esa intuición que tenemos los humanos, la habilidad de detectar la idea correcta —una idea que pueda destacar en el mundo real, que resuelva nuestro problema de comunicación y conecte con nuestro público objetivo— entre todas las posibles. 

De eso va dedicarse profesionalmente a la creatividad en la era de las máquinas creativas: de usar nuestro criterio para hacer las preguntas realmente interesantes. Porque las computadoras, tal como señaló Picasso, solo pueden darnos respuestas.