La era de la Creatividad Aumentada

Enrique Meyer

La Inteligencia Artificial (IA) está presente en nuestras vidas desde hace muchos años, aportando soluciones eficientes a problemas complejos: automatización de procesos, marketing predictivo, internet de las cosas, chatbots y realidad aumentada, por mencionar solo algunos de sus productos más conocidos. Sin embargo, la integración de la IA en las agencias de publicidad parece limitarse, al menos por ahora, a la planificación y gestión de la inversión publicitaria digital, dejando de lado el proceso creativo. ¿Es la creatividad una cualidad exclusivamente humana? ¿Puede una máquina aprender a ser creativa? ¿Puede la IA revolucionar la creatividad?

Creatividad artificial vs. Creatividad híbrida

Cuando éramos niños, nos enseñaron que la diferencia entre los seres humanos y cualquier otro elemento de la creación era nuestra inteligencia. Pero en tiempos de Inteligencia Artificial (IA), la validez de esa afirmación se fue desdibujando.

Si bien somos capaces, entre muchas otras cosas, de pensar en abstracto, de tener autoconciencia, reflexionar sobre el pasado y planificar el mañana, nos enfrentamos a un futuro en el que quizás ya no seamos los mejores.

Es que la tecnología avanza tan vertiginosamente que a veces no tenemos tiempo de digerir sus consecuencias. Hace años que la Inteligencia Artificial está avanzando hacia su propia autonomía, de modo que no solo es capaz de analizar, predecir e incluso conducir en forma autónoma, sino también es capaz de crear.

La inteligencia artificial es probablemente la creación más compleja y asombrosa de la humanidad hasta ahora. La razón de esto es el impacto revolucionario que la IA está teniendo en la sociedad, incluso en una etapa relativamente temprana de su evolución.

En la última edición de Art Basel Miami, se presentaron una decena de pinturas abstractas y coloridas hechas por AICAN, una IA creada en el laboratorio de Arte e Inteligencia Artificial de la Universidad de Rutgers.

«La integración de la IA en las agencias de publicidad parece limitarse, al menos por ahora, a la planificación y gestión de la inversión publicitaria digital, dejando de lado el proceso creativo».

El algoritmo de IACAN se denomina “Redes Generativas Antagónicas” (GAN) porque obliga al software a competir contra dos oponentes. Por un lado, aprende la estética de las obras de artes existentes. Y, por el otro, es penalizado si al crear una obra propia, imita demasiado un estilo establecido. De modo que no imita. Tampoco copia. Y además es capaz de ponerle nombre a los trabajos que hace. Lo llamativo es que el 75% de las personas no percibe la diferencia con respecto a las creaciones humanas.

Aunque lo parezca, esto no es del todo nuevo, ya que en casi todas las industrias creativas la IA existe desde hace un tiempo. IBM la utilizó al producir el tráiler de la película de terror “Morgan”. IA-Da, la primera artista robot del mundo, recientemente realizó su primera exposición individual. E incluso Christie’s subastó una obra de arte de IA titulada “Retrato de Edmond de Belamy” por 432.500 dólares, y se convirtió en la primera casa de subastas en hacerlo.

Kopan Page publicó “Superhuman Innovation”, un libro no solo sobre inteligencia artificial, sino coescrito por IA. ¡Y hasta una novela corta desarrollada por una IA casi gana el Premio de Literatura Nacional en Japón!

A medida que el mundo de la IA y la creatividad humana continúan expandiéndose, la pregunta va dejando de ser si la IA puede ser creativa, para convertirse en cómo el mundo humano y el de las máquinas pueden cruzarse para crear colaboraciones creativas que nunca se habían imaginado.

El debate se da porque, esencialmente y por ahora, los seres humanos le dicen a la computadora cómo debe entender ideas como «belleza”, “melodía” o «miedo». Basándose en ese entrenamiento, la IA puede emitir juicios sobre nuevos conjuntos de datos. Explicado de esta manera, es difícil etiquetar este proceso como «creativo».

Por otro lado, en el libro “The Artist in the Machine” de Arthur Miller, el artista Mario Klingerman enciende la polémica al afirmar que “los humanos somos incapaces de ser creativos, porque solo construimos sobre lo que hemos aprendido y lo que otros han hecho”. Entiendo que lo que Klingerman dice se basa en un concepto evolutivo del arte que parte de lo conocido, ya sea en forma accidental o incremental.

Quizás también se apoya en que muchas de las obras de arte más famosas han sido influenciadas e imitadas, utilizadas para impulsar nuevos movimientos y líneas de pensamiento. Como escribió Yuval Harari, «los seres humanos somos esencialmente una colección de algoritmos biológicos formados por millones de años de evolución». Dicho así, nos acercamos a la IA más de lo que podríamos haber pensado, y llegaremos a un punto donde seamos capaces de crearnos a nosotros mismos, haciendo desaparecer el concepto de artificialidad.

«A diferencia de la IA, la creatividad humana implica tomar ideas de diferentes experiencias de la vida y juntarlas de maneras impredecibles».

Desde esta perspectiva, además de vernos obligados a resignificar lo que es realmente la creatividad, implicaría que es imposible que los humanos podamos crear algo desde cero. ¿Pero las máquinas podrían?

Para Elgammal, el creador de IACAN, la respuesta está clara: “Hemos creado un programa que podría entenderse como un artista casi autónomo. Ha aprendido los estilos y estéticas existentes, además puede crear imágenes innovadoras propias. Como científico creé el algoritmo, pero no tengo ningún control sobre lo que crea la máquina”.

A diferencia de la IA, la creatividad humana implica tomar ideas de diferentes experiencias de la vida y juntarlas de maneras impredecibles. Y es tan compleja que no existe una fórmula predefinida para el éxito. De hecho, la creatividad a menudo surge de desafiar las suposiciones que más damos por sentadas.

Si el enfoque es el de Elgammal, podríamos hablar de Creatividad Artificial. Pero si sumamos la participación humana en el proceso, podríamos hablar de Creatividad Híbrida. Llegados a este punto, tendríamos entonces que intentar definir lo que significa ser creativo.

¿Qué es la Creatividad?

No existe una definición rigurosa de lo que es la creatividad, ni tampoco tenemos una manera de medirla, y este es uno de los mayores desafíos en este campo.

La creatividad se caracteriza por la capacidad de percibir el mundo de nuevas formas, de encontrar patrones ocultos, de establecer conexiones entre fenómenos aparentemente no relacionados y de generar soluciones originales. Y de este modo implica dos procesos: pensar y luego producir. La creatividad es una fuerza combinatoria, es nuestra capacidad para aprovechar nuestro conjunto interno de recursos (conocimiento, percepción, información, inspiración y todo lo que se encuentra en nuestra mente) que hemos acumulado a lo largo de los años, y combinarlos de maneras novedosas y sorprendentes.

Sabemos entonces que algunos de los atributos tienen que ver con encontrar algo nuevo, inesperado y útil. Es fácil para la IA crear algo novedoso al azar. Pero es muy difícil que encuentre algo nuevo, inesperado y útil al mismo tiempo.

La definición de creatividad como la producción de nuevos conocimientos a partir de conocimientos ya existentes, lograda mediante la resolución de problemas, se aplica igualmente al cerebro como sistema de procesamiento de información y a los ordenadores. Y mientras pensemos en la creatividad como puro procesamiento de información, es fácil imaginar que la inteligencia artificial pueda realizarla.

Los algoritmos de IA pueden hacer cosas extraordinarias cuando se sabe lo que se quiere resolver. Esto significa campos como clasificar imágenes, reconocer el habla y jugar. En cada uno de estos casos, o conoce las reglas exactas para resolver el problema o tiene muchos ejemplos para analizar. Por lo tanto, puede crear un algoritmo de inteligencia artificial que reproduzca los mismos resultados que los humanos con una precisión notable.

Pero la creatividad humana es mucho más que mapear entradas y salidas. Arthur Miller divide la creatividad en cuatro etapas: pensamiento consciente, pensamiento inconsciente, iluminación y verificación. “Trabajando conscientemente en un problema, prepara al inconsciente para continuar con ese trabajo, incluso cuando ya no estamos pensando conscientemente en él”.

«Mientras pensemos en la creatividad como puro procesamiento de información, es fácil imaginar que la inteligencia artificial pueda realizarla».

Es por eso que leemos todas esas historias sobre grandes inventores que tienen momentos de epifanía mientras se bañan o pasean por el bosque. En este sentido, la creatividad es una experiencia íntimamente humana y compleja. No se puede proporcionar una receta porque hay muchas partes sueltas (como la intuición) y todavía no entendemos muchas de ellas.

Aparte de nuestros pensamientos activos, nuestras experiencias pasadas juegan un papel muy importante en las decisiones que tomamos. En este sentido, cada persona y cada trabajo creativo es único. Por lo tanto, sería prácticamente imposible crear un sistema de inteligencia artificial basado en reglas que pudiera imitar el proceso creativo humano.

Tampoco se podrían recopilar suficientes ejemplos que puedan abarcar la creatividad en su conjunto y usarse para entrenar una red neuronal en la creatividad. Nuestra creatividad es muy subjetiva, y rara vez encontramos a dos personas que estén totalmente de acuerdo en lo que es y no es creativo.

Los sistemas de IA actuales pueden, en el mejor de los casos, replicar partes del proceso creativo, pero no pueden recrearlo en su totalidad.  Es esencial para el proceso la información sobre el problema en cuestión, el conocimiento previo y los métodos de razonamiento, como describe Miller. “El cerebro evalúa cada una de las combinaciones de hechos resultantes utilizando la estética junto con otros criterios, dependiendo del campo. Luego rechazamos la mayoría de las combinaciones, a veces usando nuestra intuición. La intuición es una noción muy incomprendida. No es más que la culminación de la experiencia, de haber cometido numerosos errores y haber pensado profundamente en ellos”.

Sin embargo, muchas tareas que pensamos que requerían atributos que son exclusivos de la mente humana, han demostrado ser solucionables a través de las matemáticas puras. Como los algoritmos de búsqueda de fuerza bruta que impulsaron DeepBlue, o los algoritmos de Machine Learning que impulsaron AlphaGo. Ninguno de esos sistemas de inteligencia artificial poseía el sentido común y las capacidades generales de resolución de problemas del cerebro humano. Sin embargo, demostraron dominar juegos complicados a un nivel que supera al de los campeones humanos.

¿Se puede aprender a ser creativo?

La creatividad comienza con una base de conocimiento, el aprendizaje de una disciplina y el dominio de una forma de pensar. Puedes aprender a ser creativo experimentando, explorando, cuestionando suposiciones, usando la imaginación y sintetizando información. Aprender a ser creativo es similar a aprender un deporte. Requiere práctica para desarrollar los músculos adecuados y un entorno de apoyo en el cual evolucionar.

En el ser humano, volverse creativo es un proceso de desaprendizaje más que de aprendizaje, al revés que en la IA. La creatividad también está altamente correlacionada con el autoconocimiento, ya que es imposible superar los prejuicios si no sabemos que existen. En este punto, la IA tiene una ventaja, al carecer por completo de ellos.

«En el ser humano, volverse creativo es un proceso de desaprendizaje más que de aprendizaje, al revés que en la IA».

Cuanta más formación se tenga y más diversa sea esa formación, mayor será el potencial de producción creativa. Las investigaciones han demostrado que, en la creatividad, la cantidad es igual a la calidad. Cuanto más larga sea la lista de ideas, mayor será la calidad de la solución final. Mozart se formó durante 16 años antes de producir una obra maestra reconocida. Frecuentemente, las ideas de mayor calidad aparecen al final del proceso creativo. También en este punto la IA puede llevarnos una gran ventaja, acumulando niveles de conocimiento y capacidad de procesamiento impensables para el cerebro humano.

Una de las áreas en las que la inteligencia artificial ha hecho su mayor contribución es permitir que más personas se expresen de manera creativa, independientemente de sus habilidades. Esto lo podemos ver en decenas de Apps y funciones en casi todas las redes sociales.

Un ejemplo interesante es la transferencia de estilo. La técnica utiliza redes neuronales convolucionales para transferir el estilo de una imagen a otra. Por ejemplo, puede tomar una fotografía y un cuadro de Van Gogh y aplicar el estilo de este último a la primera, como hace Google Art & Culture.

Pix2Pix, otro algoritmo de IA, puede convertir un boceto aproximado, como la silueta de un zapato o incluso el dibujo de un rostro, en una fotografía real. Utiliza una forma especializada de redes generativas antagónicas (GAN), un tipo de algoritmo de inteligencia artificial que se ha hecho famoso por crear caras fotorrealistas inventadas y obras de arte. Mario Klingerman usó Pix2Pix para transformar retratos en pinturas galardonadas. Y así podemos elaborar una larga lista de Apps para crear arte, fotografía, música y más.

El punto es que las creaciones humanas se contextualizan mediante conexiones y relaciones sociales. Somos impulsados ​​y validados en nuestra creatividad por nuestros vínculos con los demás y sus ideas. Sin embargo, las redes neuronales y los programas de inteligencia artificial no comprenden ni incorporan el contexto externo, al menos por ahora. No pueden adaptarse a las normas e interacciones sociales más allá del ámbito de su propósito y conjunto de datos específicos. En otras palabras, carecen de inteligencia social, y la inteligencia social es la base de la creatividad humana.

Las redes neuronales de la IA se basan en la regresión estadística: son buenas para identificar patrones, pero un poco menos ingeniosas cuando se trata de anticipar cuándo podría cambiar un patrón, y mucho menos conectar un patrón a un patrón no relacionado, que es un factor crucial de nuestra creatividad: el pensamiento divergente.

La Creatividad Aumentada: una revolución creativa

La inversión en medios digitales representa hoy más de la mitad de los presupuestos publicitarios en los Estados Unidos y en gran parte de los países más desarrollados del mundo. En este contexto, los buscadores y las redes sociales compiten por captar la mayor parte de esa inversión, utilizando inteligencia artificial y algoritmos para potenciar la efectividad publicitaria, los cuales siguen evolucionando a un ritmo acelerado.

Las plataformas se fueron volviendo cada vez más complejas, debido a que una optimización exitosa requiere de un seguimiento sofisticado y una resolución creativa de problemas que abarcan complejos embudos multiplataforma y sistemas de remarketing.

Al mismo tiempo, la IA y el Big data presentan oportunidades excepcionales, como la capacidad de hiperpersonalizar la publicidad a gran escala, sin necesidad de intervención humana. Plataformas como Smart Display y Dynamic Search de Google y Dynamic Creatives de Facebook permiten automatizar el proceso de personalizar anuncios para diferentes audiencias, y hacerlo a un nivel ultra segmentado. Esto potencia el engagement y la conversión al hacer llegar el mensaje correcto a la persona adecuada en el momento adecuado. Y, principalmente, pagar según la efectividad de estos.

A nivel agencia creativa, sabemos que muchas de las tareas involucradas en la realización de una campaña son “estandarizables”. La planificación debe llevarse a cabo, los datos deben analizarse y el objetivo debe mantenerse. La IA ofrece los mejores medios para facilitar estos procesos, ya sea a través de información útil (como la herramienta de predicción de datos iSeek) o la automatización completa (como el rastreador de tiempo automático Timely). En estos casos, la IA permite eliminar las tareas de bajo valor añadido, que interrumpen o disminuyen la energía del equipo creativo.

Nos encontramos entonces en plena fusión de dos mundos que solían ser distintos: el mundo de los datos, análisis y algoritmos impulsado por la tecnología, y el mundo humano de la estrategia y la creatividad. A medida que lo hacemos, algunos se apoyan más en el lado de la tecnología, y algunas marcas y agencias incluso piensan en ella como un eventual reemplazo de la creatividad humana.

Pero la tecnología aún no puede reemplazar la intuición, la imaginación y el conocimiento de un buen pensador creativo. Los anuncios que podemos crear con los algoritmos de Facebook o Google son más personalizados, pero a menudo no generan el engagement o la respuesta emocional que esperaríamos obtener con una gran campaña.

El desafío entonces no está en la tecnología, sino en ser creativo al reinventar cómo usarla para generar nuevas oportunidades, valor y crecimiento. El ritmo del cambio tecnológico seguirá acelerándose, y ninguna pieza de tecnología será suficiente para brindar una ventaja competitiva duradera en un entorno así.

«La tecnología aún no puede reemplazar la intuición, la imaginación y el conocimiento de un buen pensador creativo».

La verdadera habilidad sigue estando en identificar lo que la gente quiere, y luego encontrar las mejores formas de satisfacerlo (antes y mejor que la competencia). La pregunta entonces no es cómo usar la tecnología, sino qué impacto puede tener en nuestro propósito.

Las empresas verdaderamente exitosas serán aquellas que se den cuenta de que su transformación no es un cambio único para adoptar las últimas herramientas tecnológicas, sino un proceso continuo, con las necesidades de las personas puestas en el centro de los esfuerzos innovadores.

En un mundo con más datos que nunca, nuestro cerebro no está preparado para detectar correlaciones entre miles de millones de variables. Y si bien podemos detectar patrones de forma natural, nuestros prejuicios y suposiciones pueden interferir. Somos muy buenos para tomar decisiones sofisticadas y para seleccionar la mejor opción teniendo en cuenta consideraciones intrincadas. Sin embargo, no somos tan buenos para producir grandes conjuntos de posibles soluciones para elegir. Perdemos nuestra capacidad para tomar estas decisiones de manera eficiente y coherente a medida que aumenta el número de posibles soluciones.

Es por esto por lo que la tecnología no debería desafiar nuestro orgullo por la creatividad, sino más bien impulsarnos a reinventar el proceso creativo para generar nuevas oportunidades.

Y hay al menos tres formas en las que la IA puede potenciar nuestra creatividad:

1. Liberando tiempo para que nos concentremos en la innovación.

2. Ofreciendo oportunidades para combinar tecnologías creativamente.

3. Incrementando activamente la toma de decisiones, agregando capas de análisis de datos para potenciar nuestras elecciones creativas.

Dado que la creatividad humana desciende de una cierta inclinación al desorden, mientras que la IA se nutre de la organización, los patrones y la precisión, juntas se presentan como una combinación muy potente para aumentar nuestro poder creativo.

Y en la medida que la IA continúe mejorando, podrá adoptar un enfoque menos humano para el análisis y la resolución de problemas, detectando patrones y soluciones que difieren de sus creadores humanos, y por otro lado, podrán ser “más humanos” en cuanto a la sensibilidad de lo que es bello, deseable o asombroso.

Esto significa que, en lugar de tener que comenzar con una hoja en blanco, las agencias podremos usar la inteligencia artificial para dirigir nuestro juicio creativo y los procesos de toma de decisiones en forma más eficiente, y para sugerir rutas de innovación que tengan más probabilidades de tener éxito según los datos disponibles. El resultado será una forma completamente nueva de ver el mundo.

Como decía Bernard Shaw: «Algunos hombres ven las cosas como son y dicen ‘¿por qué?’. Yo sueño con cosas que nunca fueron y digo ‘¿por qué no?'».