Se asoman los modelos de negocios del futuro y el rol del ser humano deja de ser central.
Por donde se mire hay mucha oferta.
Centenares de canales transmitiendo día y noche. Decenas de servicios de streaming, cada uno con su calendario de estrenos y abundante librería de clásicos.
Unas cuantas redes sociales algorítmicas para que nuestro pulgar trabaje sin pausa. Medios digitales en cantidad con sus pop-ups, clickbaits y redes.Newsletters. DOOH. Radio. UGC. Podcast.
Uff.
Si no tienes tiempo para consumirlo todo, estás en buena compañía: el día sigue teniendo 24 horas.
Por más que trotes y te duches escuchando podcast; por más que leas hasta en la fila del supermercado; por más series que consumas en tu celular – no hay multitasking que pueda con este aluvión.
Y lo que se viene…
En Mayo hablamos de un nuevo estadio de la comunicación humana donde ya no hay límites a la generación de contenido y del impacto que puede tener sobre personas y negocios. Agregamos proféticamente: “Necesitamos unos meses para organizarlo todo, pero pronto tendremos fábricas y fábricas de contenido sintético trabajando a plena marcha”.
Pocas semanas después ya podemos ver cómo se están configurando estas “fábricas de contenido sintético”: Meta por ejemplo ha lanzado sus “bots de celebridades”, Spotify anunció que clonará la voz de sus podcaster top, mientras la protagonista del newsletter de hoy se ha propuesto para un rol clave en el sector.
Getty Image, el puerto seguro de la propiedad intelectual en IA
Getty Images, es uno de los gigantes de la venta de imágenes.
Si ves su “acerca de nosotros” podrías confundirte: “nuestra misión es mover y conmover al mundo” dicen. “A través de nuestros vídeos, imágenes e ilustraciones que buscan informar, impulsar el debate, entretener, inspirar y desafiar sesgos históricos”. Quédate más bien con mi resumen ejecutivo: venden imágenes, videos e ilustraciones.
Todo su producto era “human made” hasta la semana pasada, cuando anunció su servicio “Generative AI by Getty Images” (largo y básico – lo acortaremos como G.AI.G.I.).
Cuando una agencia necesita una foto para una campaña publicitaria entra a la página de Getty, elige su imagen y paga por los derechos para utilizarla; Getty cobra y le transfiere un porcentaje al fotógrafo.
Con G.AI.G.I. va a funcionar parecido, con una diferencia: la agencia ya no busca la foto sino que la genera de acuerdo a sus especificaciones exactas.
Por ejemplo: digamos que necesito una familia desayunando para un anuncio de cereales; y digamos que en todas las fotos que encuentro los integrantes no se parecen a mi target.
Antes, no me quedaba otra opción que buscar en otro servicio o enfrentar los costos (y la demora) de un photoshoot en la vida real.
Ahora puedo simplemente crear la imagen que tengo en mente a través de G.AI.G.I.: el modelo (de NVIDIA) va a usar como data de base la inmensa colección de fotos de Getty – todas con derechos seguros.
Este es un punto clave. Las IAs generativa se entrenan con una base de datos, de la cual después sacan “inspiración” para darle vida a sus creaciones; si en esa base de datos hay imágenes de propiedad de terceros se genera un problema, porque normalmente las AIs no le compensan a ese tercero por haber utilizado su material.
Getty conoce muy bien el problema; ha denunciado a dos de los más importantes motores text-to-image (Stable Diffusion y MidJourney) por haber usado sus imágenes sin autorización.
La propuesta de valor de G.AI.G.I. es clara y muy relevante: genera lo que quieras y usa el resultado con tranquilidad, porque Getty se ha encargado de todos los derechos.
Importante además el aspecto humano: los fotógrafos siguen ganando, así que nadie se sentirá culpable por haber llevado a la extinción una entera categoría de artistas.
Vamos a ver si este servicio despega. Exitoso o no, es un primer paso. La pregunta es: ¿adonde nos lleva este camino?
La inversión de roles entre humanos y máquinas
Para responder, sugiero enmarcar la situación de la siguiente manera:
- Un modelo de IA puede generar cualquier imágen con suficiente data y capacidad de cómputo
- Data y capacidad de cómputo se pueden comprar
- Quien tenga suficiente plata podrá generar todas las imágenes del mundo.
¿Dónde quedan los fotógrafos en esta ecuación? En ninguna parte.
Si seguimos la lógica, ya habrían cumplido con su función de proveer materia prima a la Inteligencia Artificial.
Ya tenemos suficientes representaciones del mundo físico para alimentar el modelo: caras, paisajes, escenas de multitudes, carros, motos, semáforos, atardeceres etcétera etcétera etcétera. Hay además miles de millones de celulares que siguen alimentando esta biblioteca a diario.
Lo que más se necesita ahora es procesar todo este material para darle forma a nuestra imaginación y a nuestra necesidades – y esto es lo que la máquina hace mejor.
Se trata de una brutal inversión de roles: el ser humano se encarga de la etapa básica (recolectar imágenes de referencia) y la máquina hace la parte creativa.
Mirando más allá de Getty y de su anuncio, el panorama es cuanto menos complejo.
