Cómo la IA generativa podría perturbar el trabajo creativo

Tres escenarios - y cómo navegarlos

Cómo la IA generativa podría perturbar el trabajo creativo

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por David De Cremer, Nicola Morini Bianzino, y Ben Falk

Resumen

Ante el cambio tecnológico, la creatividad se presenta a menudo como una cualidad humana única, menos vulnerable a las fuerzas de la disrupción tecnológica y fundamental para el futuro.

Sin embargo, hoy en día, las aplicaciones de IA generativa, como ChatGPT y Midjourney, amenazan con cambiar este estatus especial y alterar significativamente el trabajo creativo, tanto independiente como asalariado. Los autores exploran tres escenarios no exclusivos para esta disrupción de la creación de contenido:

  1. las personas utilizan la IA para aumentar su trabajo, lo que lleva a una mayor productividad,
  2. la IA generativa crea una avalancha de contenido barato que expulsa a los creativos humanos, y
  3. el trabajo creativo creado por humanos exige una prima

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La «economía de los creadores» está valorada actualmente en torno a 14 000 millones de dólares al año. Gracias a los nuevos canales digitales, los escritores, podcasters, artistas y músicos independientes pueden conectarse directamente con el público para obtener sus propios ingresos. Las plataformas de Internet como Substack, Flipboard y Steemit permiten a las personas no solo crear contenido, sino también convertirse en productores independientes y gestores de marca de su trabajo. Si bien las nuevas tecnologías estaban interrumpiendo muchos tipos de trabajo, estas plataformas ofrecían a las personas nuevas formas de ganarse la vida con la creatividad humana.

Ante el cambio tecnológico, la creatividad se presenta a menudo como una cualidad humana única, menos vulnerable a las fuerzas de la disrupción tecnológica y fundamental para el futuro. De hecho, los investigadores del comportamiento incluso llaman a la habilidad de la creatividad un obra maestra humana.

Sin embargo, hoy en día, las aplicaciones de IA generativa, como ChatGPT y Midjourney, amenazan con cambiar este estatus especial y alterar significativamente el trabajo creativo, tanto independiente como asalariado. Estos nuevos modelos de IA generativa aprenden de enormes conjuntos de datos y de los comentarios de los usuarios, y pueden producir nuevo contenido en forma de texto, imágenes y audio o una combinación de ambos. Por lo tanto, ahora parece probable que los trabajos centrados en la entrega de contenido (escribir, crear imágenes, programar y otros trabajos que normalmente requieren una intensidad de conocimientos e información) se vean afectados de manera única por la IA generativa.

Lo que aún no está claro es qué forma adoptará este tipo de impacto. Proponemos tres escenarios posibles —pero, lo que es más importante, no se excluyen mutuamente— sobre cómo podría desarrollarse esta evolución. Para ello, destacamos los riesgos y las oportunidades y, por último, ofrecemos recomendaciones sobre lo que las empresas deben hacer hoy para prepararse para este nuevo y feliz mundo.

Tres futuros posibles

Una explosión de innovación asistida por la IA

Hoy en día, la mayoría de las empresas reconocen la importancia de adoptar la IA para promover la eficiencia y el rendimiento de su fuerza laboral humana. Por ejemplo, la IA se utiliza para aumentar el desempeño laboral de los profesionales de la salud en trabajo de alto riesgo, asesorar a los médicos durante la cirugía y utilizarla como herramienta en las pruebas de detección del cáncer. También está siendo utilizado en el servicio de atención al cliente, un contexto de menor riesgo. Y la robótica se utiliza para haga que los almacenes funcionen con mayor velocidad y fiabilidad, además de reducir los costes.

Con la llegada de la IA generativa, estamos viendo experimentos conaumento de un trabajo más creativo. No hace exactamente dos años, Github presentó Github Copilot, un «programador de pares» de IA que ayuda a los humanos a escribir código. Más recientemente, diseñadores, cineastas y ejecutivos de publicidad ha empezado a utilizar generadores de imágenes como el DALL-E 2. Estas herramientas no requieren que los usuarios sean muy expertos en tecnología. De hecho, la mayoría de estas aplicaciones son tan fáciles de usar que incluso los niños con habilidades verbales de nivel elemental pueden usarlas para crear contenido ahora mismo. Prácticamente todo el mundo puede utilizarlos.

Este escenario no es (necesariamente) una amenaza para las personas que hacen trabajos creativos. En lugar de dejar sin trabajo a muchos creadores, la IA ayudará a los humanos a hacer el trabajo que ya realizan, sino que simplemente les permitirá hacerlo con mayor velocidad y eficiencia. En este escenario, la productividad aumentaría, ya que confiar en las herramientas de IA generativa que utilizan el lenguaje natural reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para crear nuevas ideas o fragmentos de texto. Por supuesto, los humanos todavía tendrán que dedicar tiempo a corregir y editar la información recién generada, pero, en general, los proyectos creativos deberían poder avanzar más rápido.

Ya podemos vislumbrar lo que depara ese futuro: con la reducción de las barreras de entrada, podemos esperar que muchas más personas se dediquen a trabajos creativos. El Copilot de Github no reemplaza al código de escritura humana, pero sí facilita la codificación a los principiantes, ya que pueden confiar en los conocimientos incorporados en el modelo y en enormes montones de datos en lugar de tener que aprender todo desde cero ellos mismos. Si más personas aprenden la «ingeniería prompt» (la habilidad de hacer las preguntas correctas a la máquina), la IA podrá producir contenido muy relevante y significativo que los humanos solo necesitarán editar un poco antes de poder usarlo. Este mayor nivel de eficiencia se puede facilitar haciendo que la gente dé instrucciones a un ordenador, mediante algoritmos avanzados de conversión de voz a texto, que luego serán interpretados y ejecutados por una IA como ChatGPT.

La capacidad de recuperar, contextualizar e interpretar fácilmente el conocimiento puede ser la aplicación empresarial más poderosa de los modelos en lenguajes extensos. Una interfaz de lenguaje natural combinada con un potente algoritmo de IA ayudará a los humanos a encontrar más rápidamente un mayor número de ideas y soluciones con las que, posteriormente, podrán experimentar y, finalmente, revelar más y mejores resultados creativos. En general, este escenario pinta un mundo de innovación más rápida en el que la creatividad humana aumentada por máquinas permitirá principalmente una iteración rápida.

Las máquinas monopolizan la creatividad

Un segundo escenario posible es que la competencia algorítmica desleal y la gobernanza inadecuada conduzcan a desplazar la auténtica creatividad humana. Aquí, los escritores, productores y creadores humanos se ven ahogados por un tsunami de contenido generado algorítmicamente, y algunos creadores con talento incluso se excluyen del mercado. Si eso sucediera, una pregunta importante que debemos abordar es: ¿Cómo generaremos nuevas ideas?

Puede que ya esté ocurriendo una versión incipiente de este escenario. Por ejemplo, reciente demandas contra las principales plataformas de IA generativa, alegan infracción de derechos de autor a gran escala. Lo que hace que este tema sea aún más tenso es que las leyes de propiedad intelectual no han alcanzado el progreso tecnológico realizado en el campo de la investigación de la IA. Es muy posible que los gobiernos pasen décadas luchando por encontrar el equilibrio entre los incentivos a la innovación técnica y, al mismo tiempo, conservar los incentivos para la auténtica creación humana, un camino que sería una enorme pérdida para la creatividad humana.

En este escenario, la IA generativa cambia significativamente la estructura de incentivos para los creadores y aumenta los riesgos para las empresas y la sociedad. Si la IA generativa de fabricación barata socava el contenido humano auténtico, existe un riesgo real de que la innovación se ralentice con el tiempo a medida que los humanos crean cada vez menos arte y contenido nuevos. Los creadores ya compiten intensamente por la capacidad de atención de las personas, y este tipo de competencia (y presión) solo aumentarán aún más si hay contenido ilimitado a pedido. La abundancia extrema de contenido, mucho más de lo que hemos visto con cualquier disrupción digital hasta la fecha, nos inundará de ruido y tendremos que encontrar nuevas técnicas y estrategias para gestionar la avalancha.

Este escenario también podría implicar cambios fundamentales en el aspecto de la creación de contenido. Si los costes de producción se reducen casi a nada, se abre la posibilidad de llegar a un público específico (y a menudo menos incluido) mediante una personalización y un control de versiones extremos. De hecho, esperamos que la presión por personalizar aumente rápidamente, ya que la IA generativa tiene un gran potencial para satisfacer la necesidad de crear contenido que sea cada vez más representativo de un consumidor específico. Como buen ejemplo, Buzzfeed anunció recientemente Personalizará su contenido, como cuestionarios y presentaciones de comedias románticas hechas a medida, con las herramientas de OpenAI. (Sin embargo, no piensan usar la IA generativa en su sala de redacción).

Si la práctica de mejorar las experiencias personalizadas se aplica de manera generalizada, corremos el riesgo de perder la experiencia compartida de ver la misma película, leer el mismo libro y consumir las mismas noticias. En ese caso, será más fácil crear contenido viral que cause divisiones políticas y volúmenes significativos de información errónea y desinformación, ya que la calidad media del contenido disminuye junto con la cuota de contenido humano auténtico. Es probable que ambos empeoren los efectos de las burbujas del filtro.

Sin embargo, incluso en esta relativa distopía, los humanos siguen teniendo un papel importante a la hora de hacer recomendaciones sobre el contenido existente en este ecosistema. Al igual que en otros mercados de contenido muy grandes, como los servicios de streaming de música, la selección pasará a ser más valiosa en relación con la creación a medida que aumenten los costes de búsqueda. Sin embargo, al mismo tiempo, los altos costes de búsqueda bloquearán a los artistas existentes a expensas de los nuevos, concentrarán y bifurcarán el mercado. Esto se traducirá entonces en que un puñado de artistas consagrados dominen el mercado y una larga cola de creadores conservarán una cuota de mercado mínima.

«Hecho por humanos» tiene una prima.

El tercer escenario potencial que podríamos ver desarrollarse es aquel en el que la «reacción tecnológica» se reanude y se centre en el contenido generado algorítmicamente. Un efecto plausible de verse inundado de productos creativos sintéticos es que la gente empezará a valorar más la creatividad auténtica de nuevo y estará dispuesta a pagar una prima por ella. Si bien los modelos generativos demuestran capacidades notables y, a veces, emergentes, tienen problemas de precisión y, con frecuencia, producen textos que parecen legítimos, pero que están plagados de errores fácticos y de lógica errónea. Por razones obvias, las personas pueden exigir una mayor precisión a sus proveedores de contenido y, por lo tanto, pueden empezar a confiar más en fuentes humanas confiables que en la información generada por máquinas.

En este escenario, los humanos mantienen una ventaja competitiva frente a la competencia algorítmica. La singularidad de la creatividad humana, incluida la conciencia del contexto social y cultural, tanto a través de las fronteras como a lo largo del tiempo, se convertirá en una importante palanca. La cultura cambia mucho más rápido de lo que se pueden entrenar los algoritmos generativos, por lo que los humanos mantienen un dinamismo contra el que los algoritmos no pueden competir. De hecho, es probable que los humanos conserven la capacidad de dar importantes saltos de creatividad, aunque las capacidades algorítmicas mejoren gradualmente.

En el desarrollo de este escenario, se deduce que será necesario que los líderes políticos tomen medidas para reforzar la gobernanza de los espacios de información a fin de hacer frente a los riesgos a la baja que podrían surgir. Por ejemplo, es probable que las necesidades de moderación del contenido aumenten a medida que las plataformas de información se vean abrumadas por contenido falso o engañoso y, por lo tanto, requieran la intervención humana y marcos de gobierno cuidadosamente diseñados para contrarrestarlo.

Cómo prepararse para la IA generativa

La creatividad siempre ha sido un requisito previo fundamental para el proceso de innovación de cualquier empresa y, por lo tanto, para la competitividad. No hace mucho, el negocio de la creatividad era una tarea exclusivamente humana. Sin embargo, como ilustramos, con la llegada de la IA generativa, todo esto está a punto de cambiar. Así que, para estar preparados, necesitamos entender las amenazas y los desafíos que conllevan. Cuando comprendamos qué es lo que va a cambiar y cómo, podremos prepararnos para un futuro en el que el negocio de la creatividad esté en función de la colaboración entre humanos y máquinas. A continuación, ofrecemos tres recomendaciones que los trabajadores deben tener en cuenta al adoptar la IA generativa para crear valor empresarial y beneficios en las industrias creativas actuales.

Prepárese para las interrupciones y no solo para su trabajo. La IA generativa podría ser el mayor cambio en la estructura de costes de la producción de información desde la creación de la imprenta en 1439. Los siglos siguientes estuvieron caracterizados por la rápida innovación, la volatilidad sociopolítica y la disrupción económica en una serie de industrias, ya que el coste de adquirir conocimientos e información cayó vertiginosamente. Estamos en las primeras etapas de la revolución de la IA generativa. Por lo tanto, esperamos que el futuro próximo sea más volátil que en el pasado reciente.

Invierta en su ontología. Codificar, digitalizar y estructurar el conocimiento que cree será un impulsor de valor fundamental en las próximas décadas. La IA generativa y los modelos lingüísticos extensos permiten que los conocimientos y las habilidades se transmitan más fácilmente entre los equipos y las unidades de negocio, lo que acelera el aprendizaje y la innovación.

Póngase cómodo hablando con la IA. A medida que la IA se convierta en un socio en las iniciativas intelectuales, aumentará cada vez más la eficacia y la creatividad de nuestra inteligencia humana. Por lo tanto, los trabajadores del conocimiento tendrán que aprender la mejor prompt de dar instrucciones a la máquina para que realice su trabajo. Empiece hoy mismo a experimentar con herramientas de IA generativa para desarrollar habilidades de ingeniería prompt, una habilidad imprescindible para los trabajadores creativos de la próxima década.

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Con la IA generativa, ha surgido un importante factor de disrupción en nuestro trabajo creativo. Las empresas y el mundo en general mostrarán poca paciencia para aplicar las nuevas tecnologías emergentes a fin de promover rápidamente nuestro nivel de productividad y generación de contenido. Prepárese para invertir una cantidad significativa de tiempo y esfuerzo en dominar el arte de la creatividad en un mundo dominado por la IA generativa.

Al mismo tiempo, también debemos tener cuidado de considerar seriamente lo que estas nuevas tecnologías significan para ser un ser humano creativo hoy en día y la importancia que queremos asignar al papel de la autenticidad humana en el arte y el contenido. En otras palabras, con la IA generativa en el primer plano de nuestra existencia laboral, ¿cuál será nuestra relación con la creatividad? Fue Einstein quien dijo que la creatividad es la inteligencia divirtiéndose. Por lo tanto, el trabajo creativo también es algo que aporta sentido y emoción a la vida de los humanos.

Desde esa perspectiva, las empresas y la sociedad serán responsables de decidir qué parte del trabajo creativo lo realizará en última instancia la IA y cuánto los humanos. Encontrar el equilibrio en este caso será un desafío importante cuando sigamos adelante con la integración de la IA generativa en nuestra vida laboral diaria.

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