Durante los últimos nueve meses, las agencias de publicidad se han manido inundadas de propuestas de nuevas empresas de inteligencia químico generativa, así como de gigantes tecnológicos heredados como Meta y Google.
Sin confiscación, a medida que las agencias profundizan en los aspectos prácticos de las herramientas de IA generativa existentes, surge una creciente sensación de desconfianza, basado en frustraciones sobre dónde aún necesitan mejoras las herramientas, así como en una preocupante homogeneización del trabajo que utiliza la IA, moderando la masa. . entusiasmo por la tecnología, según ocho agencias.
«No hay mucha atención [is] Pagado para [the] el ajuste y el arruinado de estas herramientas”, dijo Adam Buhler, vicepresidente de tecnología creativa de Digitas. «Todo el mundo está intentando sobrellevar su función al mercado antaño que los demás y la implementación aún no está completamente integrada».
Mantenerse al día con la transformación de las nuevas tecnologías es sólo un desafío entre otros. En 2023 habrá más de 360 empresas de IA generativa, según Vistas previas de CBy la financiación para el sector se quintuplicó en el primer semestre de 2023 en comparación con todo el año 2022.
Estas empresas ofrecen soluciones de inteligencia químico generativa para renovar tareas de marketing a veces aburridas, como la redacción de textos publicitarios, la reproducción de imágenes publicitarias a gran escalera y las recomendaciones de campañas basadas en consultas, como la planificación de medios.
Tomemos como ejemplo a la agencia de marketing digital Winclap, que recibió 40 nuevas propuestas para herramientas de inteligencia químico generativa en varios casos de uso solo en el tercer trimestre. Luego de las pruebas, la agencia rechazó más del 60 por ciento por cuestiones como alucinaciones, según Leandro Santos, director del estudio creativo Winclap.
Nirish Parsad, presidente de la habilidad de tecnologías emergentes en la agencia de desempeño Tinuiti, revisa cada nuevo discurso de IA generativa al menos tres veces. A pesar de las variaciones iniciales, las evaluaciones posteriores revelan sorprendentes similitudes en los resultados creativos de todas las demostraciones, incluidos circunstancias de productos y textos publicitarios similares, independientemente de la categoría de marca.
Para algunas agencias, las demostraciones parecen efectivas para alabar a los especialistas en marketing recomendaciones para mejorar el rendimiento de la campaña, pero cuando las herramientas se consultan varias veces, estas herramientas a menudo producen resultados alucinantes.
«Durante el año pasado, hemos manido un cambio de las pruebas y la precaución entre bastidores a una especie de carrera armamentista tecnológica para divulgar nuevas funciones y herramientas de IA», dijo Brian Yamada, director de innovación de la agencia VMLY&R. “Muchas herramientas vienen con una señal de advertencia de que no siempre funcionarán adecuadamente y buscan comentarios para mejorar. »
La triste existencia de la IA generativa
Un funcionario de la agencia que pidió conversar en segundo plano probó el GitHub Copilot de Microsoft para ayudar a los ingenieros y desarrolladores de la agencia. Durante estas pruebas, cuando a Copilot se le encomendaba la tarea de gestar código para una función específica del sitio web de una marca, ocasionalmente producía código derivado directamente de ejemplos del mundo positivo en los que había sido entrenado.
“Te dará el código de otra persona y eso no es bueno”, afirmó el ejecutante. «Este es el problema con todas las herramientas de IA generativa, incluido Dall-E».
“GitHub Copilot genera sugerencias de código únicas utilizando el contexto proporcionado por el heredero. NUESTRO Búsqueda anterior muestra que en situaciones raras (menos del 1%), una sugerencia puede coincidir con el código en los repositorios públicos de GitHub, y estas coincidencias ocurren con viejo frecuencia cuando un heredero ha proporcionado poco o ningún contexto a Copilot», dijo un portavoz de GitHub a Adweek.
Mientras tanto, Digitas está evaluando una aparejo de inteligencia químico generativa diseñada para ayudar a los escritores a gestar ideas y revisar textos. Se descubrió que la aparejo generaba con frecuencia textos genéricos y, en cambio, agregaba tiempo al flujo de trabajo de los escritores para comprobar la precisión y validez del contenido generado, dijo Buhler de Digitas.
Trabajo en equipo humano-IA
La existencia de las limitaciones de la IA generativa resalta la escazes de una educación continua.
En un estudio fresco realizado por la empresa de tecnología SOCi, que encuestó a más de 300 especialistas en marketing digital, el 70% dijo que estaban abrumados por la rápida transformación de la IA y su integración en sus estrategias de marketing, mientras que el 42% dijo que no habían recibido capacitación formal sobre IA y sus aplicaciones de marketing. . Para satisfacer este hueco, algunas agencias capacitan a sus empleados sobre cómo perfeccionar sus indicaciones en estas herramientas para ganar los resultados deseados.
Brainlab, Media.Monks, Tinuiti y Digitas capacitan a sus empleados mediante ingeniería rápida, desarrollando insumos para herramientas de IA generativa para avalar que se generen resultados óptimos.
«La IA generativa desempeñará un papel importante en nuestro proceso para acelerar el exposición de resúmenes y guiones», afirmó Julia Amorim, vicepresidenta creativa integral de Brainlab. «Es esencial que nuestros directores creativos estén familiarizados con esta escalera y es parte de su conjunto de herramientas caudillo».
Mientras tanto, Digitas utiliza una aparejo interna para filtrar los resultados de la IA generativa en rastreo de plagio.
Aún así, si estos sistemas de IA se vuelven ubicuos, existe un peligro inminente de que todas las marcas tengan una creatividad muy similar, lo que conducirá a un panorama de marcas homogéneo, dijo Parsad de Tinuiti.
