sábado, julio 20, 2024
Análisis

Los 7 errores principales al generar imágenes mediante IA, según MGID

Los 7 errores principales al generar imágenes mediante IA, según MGID

Según MGID, la adopción de IA generativa en Latinoamérica enfrenta desafíos tecnológicos y de datos, pero ofrece oportunidades significativas para la innovación en publicidad y diseño.

La inteligencia artificial (IA) generativa ha prometido revolucionar el campo de la creatividad, ofreciendo herramientas potentes para los anunciantes. Sin embargo, la adopción de esta tecnología presenta desafíos los cuales se deben abordar para lograr resultados efectivos y satisfactorios especialmente para los anunciantes.

De acuerdo con Statista, el 42% de las empresas están explorando todas las posibilidades de esta tecnología, un porcentaje que se encuentra por encima de la media mundial, y el 37% ya lo utiliza. La adopción de IA generativa en Latinoamérica enfrenta desafíos como la infraestructura tecnológica limitada, la falta de acceso a datos de alta calidad y la necesidad de talento especializado. Sin embargo, también presenta oportunidades para la innovación y la mejora de procesos en diversos sectores.

“La inteligencia artificial ofrece herramientas poderosas para la creación de contenido visual, sin embargo su implementación exitosa requiere de una combinación entre tecnicismo y sensibilidad creativa. Al entender y superar los desafíos que conlleva, los anunciantes pueden aprovechar al máximo el potencial transformador de la IA en la publicidad y el diseño, asegurando que cada imagen no solo sea impactante sino que a la vez sea auténtica y alienada con la identidad de las marcas “, afirma Linda Ruiz, Directora Regional de MGID Latam.

En MGID presentan los errores más comunes que pueden llevar a resultados no deseados en la generación de imágenes mediante la IA:

  1. Dificultades de traducción
    Los asistentes de IA a menudo no captan formulaciones implícitas o vagas, lo que puede resultar en interpretaciones incorrectas, dando la impresión de que "esto simplemente no funcionará". Para evitar esto, es importante desglosar las instrucciones en pasos claros y específicos usando comandos de instrucción en múltiples etapas.
  2. Creación de imágenes demasiado futuristas
    Debido a la intensa promoción de varias herramientas, se ha llegado a percibir la IA como una herramienta que puede lograr cosas nunca antes vistas como que un croissant vuele sobre la Torre Eiffel, también hay temor a la alta concentración de colores neón y personas que lucen perfectas y no se parecen a las personas promedio. Esta percepción generalizada de que la IA puede producir imágenes demasiado surrealistas o futuristas puede desalentar a los anunciantes. Es esencial proporcionar instrucciones detalladas que especifiquen estilos realistas y contextos adecuados para evitar resultados no apropiados para la marca.
  3. La instrucción no produce resultados
    A pesar de ofrecer a la IA una instrucción cuidadosamente redactada, algunas veces el resultado final no cumple con las expectativas. En casos como estos, en lugar de reescribir la instrucción, es recomendable generar algunas veces más; a veces un resultado muy exitoso llega después de 5 a 7 intentos.
  4. Dificultades con las ubicaciones específicas
    Las herramientas de IA pueden confundirse con ubicaciones específicas si no están familiarizadas con ellas. Para temas muy sensibles, es recomendable usar la generación parcial basada en una foto de archivo para integrar elementos en contextos geográficamente sensibles.
  5. Error de detalle: “Ocho dedos”
    Este problema todavía puede ocurrir hoy si se olvida especificar el número correcto de extremidades para el personaje generado. La falta de especificidad en detalles básicos como el número de extremidades puede resultar en errores visuales significativos. Utilizar modelos y herramientas que aseguren la precisión en la representación física es fundamental para evitar estos errores.
  6. Incapacidad para reproducir imágenes idénticas
    Un problema común es la incapacidad para generar una imagen idéntica o modificar un par de palabras para obtener variantes para pruebas en modelos de texto a imagen. La IA a menudo lucha por generar exactamente una imagen o adaptar variaciones sutiles. Combinar herramientas de imagen a imagen con programas de edición como Adobe Photoshop puede ser la solución para ajustes precisos y variedad de pruebas.
  7. Limitaciones en la creatividad
    Aunque la IA es poderosa en la generación automatizada, carece de la capacidad humana, no puede leer mentes o trabajar como un diseñador con un breve conocimiento superficial. Esto es temporal. Por lo tanto, es esencial recordar que la IA complementa, pero no reemplazará a las personas, sino que son las personas las que han encontrado un lenguaje común con la IA.

También le puede interesar: Polyboard: El proyecto sostenible de Juan Valdéz y Tork

28
agosto
Evento

Dircom Tracker 2024

La presentación del estudio que analiza el rol del líder de comunicación organizacional en Colombia