Branding by Humans: El impacto de la inteligencia artificial en el diseño de marcas
Contexto distópico
Estamos viviendo el comienzo de la época dorada de la inteligencia artificial, y su crecimiento solo irá en una dirección exponencial. Herramientas como ChatGPT o Midjourney están desestabilizando a especialistas del branding, no solo por la precisión y velocidad con la que se pueden generar contenidos, textos e imágenes, sino también por los espectaculares resultados que se están obteniendo. Esto es solo el principio.
Se abre un nuevo mundo con el potencial beneficio de la IA para resolver problemas complejos, mejorar la eficiencia y crear nuevas oportunidades. Sin embargo, también se vislumbra la sombra del miedo, el miedo subyacente a lo desconocido, tanto por el desconocimiento sobre cómo funciona, como por las representaciones exageradas de la IA en la cultura popular.
También se plantean preocupaciones sobre el impacto que puede tener en el entorno laboral, así como temas relacionados con la ética, la privacidad, la propiedad intelectual y, quizás el más impactante de todos, la singularidad: la hipotética llegada de la Inteligencia Artificial a emular o superar las capacidades intelectuales de un ser humano.
En este escenario distópico, es importante reflexionar sobre la esencia misma de nuestra profesión como diseñadores y abordar los retos que nos plantea un futuro donde la inteligencia artificial podrá convertirse en una aliada en nuestra labor de crear marcas, pero también en una rival poderosa.
Las redes neuronales que existen en nuestro día a día
En la actualidad existen varias plataformas dedicadas a la generación de marcas con inteligencia artificial, como Fiverr, Wix Logo, Tailorbrands y Looka. Estas plataformas utilizan redes neuronales generativas entrenadas con grandes cantidades de datos de logotipos existentes, lo que les permite aprender a generar nuevas imágenes similares a los ejemplos proporcionados.
Gracias a ello, son capaces de producir una amplia variedad de diseños y estilos en tan solo unos segundos. Estas propuestas pueden ser utilizadas como punto de partida por personas que se dedican al diseño de forma profesional, pero también representan un “entregable final” para muchos clientes que utilizan estos servicios debido a su facilidad y, por supuesto, su precio.
Además, la inteligencia artificial ya está presente en nuestro trabajo de diseño. Adobe, por ejemplo, ha incorporado capacidades de inteligencia artificial en varias de las herramientas de diseño más populares, como Photoshop, Illustrator e InDesign. Estas funcionalidades incluyen la detección y selección automática de objetos en imágenes, la mejora automática de fotos y la corrección de color inteligente.
Adobe también tiene dos proyectos interesantes que marcan un poco el futuro que podemos esperar de la IA aplicada al software de diseño. ¿Te imaginas poder editar directamente una imagen en Photoshop o ilustraciones vectoriales utilizando prompts (comandos)?
Pues será posible con Adobe Firefly, y otro proyecto llamado Adobe Sensei que se enfoca en optimizar procesos y generar contenido automático, como texto, imágenes y diseños, basado en parámetros y preferencias proporcionados por los especialistas en branding.
¿Crear marcas 100% con IA es posible?
Como hemos visto la inteligencia artificial (IA) es capaz de aportar mucho valor para generar imágenes de alta calidad y definición basadas en prompts e incluso facilitarnos algunas partes de la creación de un logotipo. Pero, pensar en realizar un trabajo de branding de calidad utilizando solo inteligencia artificial presenta varios desafíos. Aquí hay algunos retos que pueden surgir:
1. Comprensión de la estética y el significado
En la actualidad, existen herramientas como los generadores de logotipos que combinan iconos, tipografías y formas en función de los atributos proporcionados por el usuario, o los generadores de imágenes, que crean una imagen en base a comandos específicos. Sin embargo, en ambos casos, los resultados suelen ser insatisfactorios.
Los logotipos son elementos visuales que deben transmitir emociones, sentimientos y mensajes específicos. La IA puede generar imágenes con alta calidad, pero comprender el significado y la estética detrás de un logotipo es un desafío más complejo.
La interpretación de los elementos gráficos y su adecuada combinación para transmitir una identidad única puede ser difícil de lograr con precisión utilizando solo IA.
2. Limitaciones en la selección de elementos
Los generadores de logotipos automáticos suelen basarse en filtros y atributos predefinidos para combinar elementos visuales. Sin embargo, la clasificación y etiquetado de elementos abstractos como tipografías puede resultar complicado.
La IA puede tener dificultades para comprender la versatilidad y el contexto de las tipografías, lo que puede limitar su capacidad para generar combinaciones adecuadas.
Por ejemplo, la tipografía Futura se caracteriza por ser legible y sin remates, pero resulta imposible atribuirle categorías específicas, ya que se ha utilizado tanto para logotipos de pizzerías como para marcas de lujo.
3. La complejidad de lo sencillo
Otro desafío es lograr soluciones sencillas, ya que los generadores de imágenes con IA suelen tener mejores resultados con imágenes hiperrealistas que con diseños más simples. Aunque el uso de herramientas como Midjourney puede generar resultados interesantes mediante comandos específicos para la generación de logotipos, estas imágenes no son fácilmente modificables desde una perspectiva de diseño, ya que no están trazadas.
4. La importancia de la óptica y el trazo
El diseño de logotipos requiere precisión en el tratamiento vectorial. Algunas empresas, como Adobe e Illustroke, están explorando la construcción de imágenes vectoriales directamente a partir de comandos de texto. Sin embargo, el trabajo con formas y tipografías implica elementos difíciles de imitar.
¿Cómo puede entender un algoritmo el peso visual, la proporción o las decisiones gráficas basadas en principios no matemáticos? El blog de Hoefler&Co tiene un artículo que ayuda a comprender mejor este fenómeno.
5. Narrativa visual-conceptual
Además, incluso si se logra una combinación exitosa de tipografías para crear un logotipo, los algoritmos son incapaces de generar conceptos e ideas que transformen propuestas simples en ideas geniales. Por ejemplo, el diseño creado por Pentagram para “Sapora” es visualmente simple, con una tipografía de dos colores que podría haber surgido de un generador de logotipos.
Sin embargo, la magia radica en comprender el concepto detrás de ese punto rojo y cómo se convierte en la representación visual de una “molécula de sabor” que impulsa toda la identidad gráfica de la marca.
¿Debemos entonces integrar o evitar la IA?
En el escenario actual, nuestra mejor opción es adoptar la inteligencia artificial como un complemento y aprovecharla para mejorar nuestra labor profesional. Estas son algunas de las ventajas que obtenemos al incorporar la IA en nuestro sistema de trabajo:
- Automatización y escala: La inteligencia artificial nos permite explorar rápidamente diversas opciones de diseño, generando múltiples iteraciones para elegir y refinar nuestras propuestas. Además, facilita la adaptación a diferentes formatos y nos ahorra tiempo al evitar la necesidad de crear mockups manualmente.
- Personalización y segmentación: La IA tiene la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y tendencias, y utilizar esta información para generar soluciones innovadoras. Al basarse en criterios más científicos, puede ayudarnos a seleccionar elementos más atractivos para nuestro público objetivo, brindando una mayor personalización y segmentación en nuestros diseños.
- Optimización de procesos: Los sistemas de IA pueden analizar el flujo de trabajo de un diseñador gráfico y proporcionar recomendaciones para mejorarlo. Estas recomendaciones pueden incluir métodos más eficientes para organizar archivos, administrar versiones o colaborar con otros profesionales. El resultado es un ahorro de tiempo y recursos en nuestras tareas diarias.
En resumen, los profesionales del diseño poseemos habilidades creativas, comprensión del lenguaje visual y conocimiento de diseño que aún no pueden ser completamente replicados por la IA, pero trabajando en conjunto pueden lograr mejores resultados.
¿Llegará el día en que la IA se convierta en una real competidora?
Si bien actualmente la IA no es capaz de competir HOY con un especialista en diseño, eso no significa que siempre vaya a ser así. De hecho, estamos presenciando solo el comienzo. La IA ha estado en desarrollo desde los años 60 y su principal limitación sigue siendo la capacidad de procesamiento.
Los ordenadores actuales no pueden aumentar su capacidad tanto como la IA necesitaría para resolver situaciones más complejas y poder acercarse más al entendimiento humano.
Por eso, su potencial crecimiento va de la mano de la computación cuántica, que podrá proporcionar una escala nunca antes vista en la capacidad de procesamiento y esto podría permitir el procesamiento más rápido de modelos de IA muchísimo más complejos.
Muchos de los problemas que hoy día son difíciles de abordar con la computación clásica podrían resolverse de manera más rápida o precisa con algoritmos cuánticos. Esto podría conducir a avances en áreas como el reconocimiento de patrones, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.
Es importante tener en cuenta que la computación cuántica todavía está en sus etapas iniciales de desarrollo y enfrenta muchos desafíos técnicos. Sin embargo, la combinación de ambas tecnologías tiene el potencial de impulsar avances significativos en la IA y abrir un mundo de nuevas posibilidades.
El diseño podría llegar convertirse en una artesanía: ya existen proyectos como “Not by Ai” que promueve comenzar a destacar piezas de texto, arte y productos con un sello distintivo. Quizá en breve tendremos que añadir cada vez que creemos un nuevo logotipo el sello de “Diseñado por un humano (o por una humana)” para destacarlo. Sólo el tiempo lo dirá…
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Raúl Mendoza, emprendedor creativo, cofundador de mousee.com y miflow.io. Diseñador gráfico, egresado del MIT en Gestión de roadmap tecnológico y docente del Máster en Branding de SHIFTA.
