¿Podrán las máquinas imitar la creatividad humana?

En los últimos meses hemos escuchado o leído de forma reiterada que la creatividad es una de las capacidades que las máquinas difícilmente podrán imitar […]

En los últimos meses hemos escuchado o leído de forma reiterada que la creatividad es una de las capacidades que las máquinas difícilmente podrán imitar o replicar. No hay que olvidar que esta competencia ha sido señalada en el informe “Future of Jobs Report” del Foro Económico Mundial, como una competencia esencial en el ámbito profesional para los próximos años.

De forma paralela, la automatización de tareas está en el primer peldaño de esta nueva revolución industrial, y es común ver cómo algunos almacenes y fábricas comienzan a aplicar las innovaciones tecnológicas a sus operaciones físicas, al igual que ocurre con los servicios.

En anteriores artículos, hemos destacado algunos de los sectores que están inmersos en este cambio (como el financiero, el asegurador o el alimentario, entre otros) y también qué tecnologías (exponenciales, sobre todo) están apareciendo en el ámbito empresarial (blockchain, algoritmos o chatbots, entre las más destacadas).

La primera cuestión que debemos abordar, por tanto, es analizar el potencial que tienen estas tecnologías exponenciales para sustituir (o reemplazar) a la creatividad humana. Aunque es necesario matizar que, en este caso, nos centraremos en la parte asociada a la consecución de un resultado concreto: la creación de un producto.

Un ejemplo: ¿podríamos imaginar la industria de la moda sin diseñadores? En la actualidad, existen algunos servicios que permiten realizar recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias de los usuarios (incluyendo lo que comparten en redes sociales) a través de algoritmos de análisis.

Pero hace tan solo unas semanas, una de las compañías más relevantes en la industria retail online comunicó que había creado, a través de sus laboratorios de tecnología avanzada, un sistema de inteligencia artificial basado en una Red Generativa Antagónica (GAN, por sus siglas en inglés).

Este sistema se articula sobre dos redes neuronales que “conversan” y colaboran para aprender de forma profunda, a partir de millones de datos en bruto. Por tanto, estamos ante una tecnología que combina big data, reconocimiento de imágenes, aprendizaje profundo y algoritmos de análisis.

La empresa, que acaba de entrar recientemente en el mercado de la moda, afirma que su sistema será capaz, en poco tiempo, de diseñar modelos de ropa a partir del estilo de otras prendas, al aplicar sus características y patrones particulares, analizando millones de ejemplos (a través de imágenes y texto), y aplicándolo a la creación de prendas basadas en las últimas tendencias de moda.

Todo un cambio en la forma de concebir el ciclo del producto y la demanda. Competir ya no sería sólo cuestión de tiempo: también importa el ajuste entre detección de una tendencia y la creación del producto. Quién sabe si pronto otras firmas pueden presentar desarrollos tecnológicos similares que permitan transformar, por completo, la cadena de valor de toda la industria.

Como consecuencia, la generación de nuevos productos estará sometida no solo a los datos, a su estructuración e interpretación (como hasta ahora); estará centrada directamente en la creación del producto a partir del proceso descrito anteriormente.

Existen otras industrias que están aplicando sistemas GAN a su trabajo de creación. Por ejemplo, este sistema ha sido aplicado ya, con cierto éxito, a la industria del cómic, creando (dibujando) rostros de personajes a través de este mecanismo.

A partir de aquí, cualquier contenido creativo (imaginemos cualquier producto de los que consumimos de forma asidua), podrá ser objetivo de este tipo de sistemas combinados.

Algunos de los tradicionales puestos creativos, como los diseñadores de moda o los dibujantes, se encuentran también en la encrucijada de ver cómo su trabajo podrá ser reemplazado por sistemas de inteligencia artificial basados en redes neuronales colaborativas (GAN).

¿Compraríamos una prenda de ropa aunque todo el proceso, desde la creación a la distribución, estuviera diseñado y automatizado a través de inteligencia artificial?, ¿se podrán masificar estos diseños y adaptarlos, a la vez, a los gustos de cada usuario?

Si ambas respuestas son afirmativas, la creatividad será otra de las competencias humanas que se habrá de reformular en los próximos años.

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