Investigación: La IA general está transformando los procesos creativos

De HBR.org

Durante décadas, un desafío central en el trabajo creativo fue convencer a los clientes de que miraran más allá de un boceto preliminar e imaginaran el producto terminado. La IA general ha invertido ese problema: los conceptos producidos en gran medida por una sola persona equipada con una herramienta de IA ahora pueden llegar a la presentación con un aspecto terminado antes de que la idea haya sido desarrollada y perfeccionada por el equipo de expertos encargado de darle vida.

A este fenómeno lo llamamos "colapso del proceso". Nuestro trabajo reveló que esto puede generar una serie de problemas posteriores. Sin embargo, muchas empresas no han reconocido que sus procesos han cambiado ni han desarrollado formas de manejar las consecuencias.

Utilizamos nuestros hallazgos para ayudar a los líderes a identificar dónde la IA está comprimiendo o saltándose pasos críticos, y para ayudar a las empresas a aprovechar los beneficios de estas herramientas mientras minimizan los problemas que pueden generar más adelante.

El proceso creativo ha cambiado

Para esta investigación, nos asociamos con RTL Nederland, una de las empresas de medios más grandes de los Países Bajos, donde los creativos del departamento de publicidad habían estado utilizando IA generativa, en particular la aplicación de texto a imagen Midjourney, de manera regular desde mediados de 2023. Estudiamos a los equipos que crean campañas publicitarias para servicios de streaming y programas de televisión desde marzo de 2024 hasta marzo de 2025, observando sus procesos y realizando entrevistas. Para captar cómo había cambiado el trabajo, también recopilamos presentaciones de propuestas de antes de la adopción de la IA generativa y les pedimos a los creativos que compararan sus prácticas actuales con la forma en que trabajaban antes de la IA.

Antes de la introducción de la IA generativa, al menos dos creativos de alto nivel realizaban juntos una lluvia de ideas para la campaña. Luego le daban instrucciones a un diseñador gráfico, quien creaba algunas opciones para unos cuantos de los mejores conceptos. Con estas visualizaciones, los creativos de alto nivel presentaban las ideas a los clientes. Los materiales de presentación eran intencionalmente preliminares, desarrollados solo lo suficiente para comunicar la idea central a través de bocetos, tableros de inspiración o collages creados en Photoshop. El cliente podía percibir la dirección general de una campaña en el momento en que daba su aprobación, pero, en última instancia, tenía que confiar en que el equipo creativo entregaría una versión más detallada del anuncio después de la producción.

Tras la introducción de las herramientas de IA general, el proceso comenzó a verse muy diferente. En un caso, un creativo de alto nivel se sentó frente a Midjourney y comenzó a generar ideas, visualizar e iterar sobre una campaña para un reality de citas. Le dio instrucciones a Midjourney por su cuenta, en su escritorio, sin otro creativo de alto nivel ni un diseñador gráfico. En ocasiones, se sentía frustrado por resultados extraños. Pero también vimos casos de inspiración, en los que un detalle peculiar dio forma a toda la idea de la campaña.

Con la IA generativa, el tiempo que tomaba crear una propuesta se redujo significativamente. Las discusiones y los traspasos de información con varios colegas especialistas --desde la lluvia de ideas con otros creativos de alto nivel hasta el briefing a los diseñadores gráficos y, más tarde, a los fotógrafos-- se redujeron a una sola interacción continua con la IA generativa.

Esta nueva forma de crear propuestas trajo consigo beneficios. Sin embargo, más adelante en el proceso, notamos que las imágenes conceptuales basadas en la IA generativa hacían que los clientes se fijaran en los detalles de una idea desde el principio, lo que generaba una serie de problemas para los equipos de producción.

Problemas posteriores

El tiempo y el esfuerzo que se ahorraban al crear conceptos y propuestas a menudo se revertían en lo que llamamos "trabajo de alineación", en el que los trabajadores de producción y posproducción deben ajustar lo que se prometió en un concepto generado por IA con lo que realmente se produce. En lugar de hacer que los diseñadores gráficos quedaran en desuso, la IA generó un trabajo adicional de alineación que, en algunos casos, les exigió más tiempo del que les habría tomado si hubieran participado desde el principio.

Como explicó un creativo, manejar las expectativas de los clientes se volvió "realmente difícil" porque los conceptos de la IA podían verse tan bien que "básicamente solo tienes que recrear lo que vendiste" para que el cliente quedara satisfecho, lo que dejaba mucho menos espacio para que las personas involucradas en la producción desarrollaran más la idea.

Lo que pueden hacer los líderes

Las recomendaciones que se presentan a continuación son útiles tanto para las organizaciones que ya utilizan la IA generativa como para aquellas que aún están incorporando estas herramientas. Ofrecen una forma de diseñar o rediseñar el proceso de manera más intencional, de modo que las ideas puedan avanzar más rápido sin concretarse demasiado pronto y sin eliminar a las personas y los puntos de control que ayudan a mejorarlas.

Determina en qué punto del proceso interviene la IA.

Los líderes que presten atención a cómo se desarrolla realmente el trabajo creativo estarán mejor preparados para convertir la rapidez inicial en beneficios duraderos. Detectar estos cambios no siempre es fácil. Los líderes pueden empezar por aclarar quién es responsable de impulsar este trabajo y asegurarse de que el acceso al mismo no se concentre en un grupo reducido. Crea oportunidades para que las personas que antes habrían contribuido a lo largo de la producción sigan participando, de modo que el debate y la crítica continúen a medida que la idea se desarrolla. Exige a los equipos que saquen a la luz las suposiciones y limitaciones que los conceptos generados por la IA puedan estar incorporando demasiado pronto. Establece puntos de control junto con los clientes que mantengan las ideas abiertas a cuestionamientos y que gestionen las expectativas de manera proactiva.

Incorpora a los expertos de las etapas posteriores en las etapas iniciales.

Con la reducción de procesos, las ganancias en eficiencia deben protegerse del costo de la reelaboración y las expectativas mal gestionadas. Casos como el del fotógrafo que captó la iluminación imposible en la imagen del hombre con gorra de béisbol le enseñaron a RTL que necesitaban incorporar a directores creativos, diseñadores gráficos, fotógrafos y directores de video desde el inicio del proceso creativo. Incorporarlos antes ayuda a los equipos a utilizar la IA general de manera más responsable y eficiente, al garantizar que la colaboración y las verificaciones de viabilidad se realicen antes de venderle una idea al cliente.

Enfatizar el carácter provisional de los trabajos.

Dado que la IA crea una sensación prematura de completitud, ahora es necesario proteger el carácter provisional de los trabajos conceptuales --es decir, que solo son un sustituto temporal de una idea más amplia--. Los equipos pueden preservar esto mostrando varias direcciones en lugar de un único concepto pulido, dejando claro qué elementos son intencionales y cuáles fueron completados por la IA, y dejando algunas decisiones visiblemente sin resolver.

El objetivo es mantener los conceptos generados por IA abiertos a la interpretación y al desarrollo durante más tiempo, incluso cuando la tecnología ya ha hecho posible que parezcan completos. También se podría agregar un aviso legal a los conceptos en etapas iniciales para explicar que el concepto se ha creado con IA y que no pretende representar fielmente el resultado final.

Crea puntos de control con el cliente para reemplazar los traspasos perdidos.

Los procesos de trabajo suelen construirse en torno a momentos predecibles de aprobación por parte del cliente. A medida que el proceso de trabajo tradicional se desmorona, las interacciones con los clientes también deben evolucionar. En particular, cuando la IA generativa hace posible una conceptualización rápida, es importante crear puntos de control regulares con los clientes para reemplazar los momentos de entrega que se pierden.

Las organizaciones que más se beneficien de la IA generativa serán aquellas que aprendan a mantener los conceptos abiertos a la interpretación, incluso cuando la IA generativa ya los haya hecho parecer terminados. El objetivo es garantizar que esas decisiones sigan estando abiertas al criterio humano, al debate colectivo y a la revisión.