Las pautas son el nuevo oro, tituló una reflexión reciente Matt Kissane, director ejecutivo global de Landor. El estratega reflexiona sobre el impacto que tendrá la inteligencia artificial en todos los procesos de producción; la necesidad de remontarse a las bases, las pautas de las empresas para construir productivamente en esta nueva era.
Los modelos de IA dedicados a hacer cumplir las normas de la marca y generar activos a gran velocidad y escala utilizan como principal fuente de alimento las reglas. “Las reglas serán la base de toda la inteligencia artificial basada en la marca —remarca Kissane—. Porque las reglas ayudarán a los modelos de cumplimiento a identificar el uso indebido y garantizar la ejecución acorde a la marca. Y luego sólo es un pequeño salto hacia la IA generativa”.
“Pero cuando comenzamos a hacer pruebas, rápidamente me di cuenta de que nuestras pautas creadas por humanos no estaban tan preparadas para la IA como esperaba”, agrega.
Entonces, ¿ahora qué? En una era de IA, las pautas requieren una revisión.
Kissane deja tres aprendizajes muy prácticos que ha identificado para preparar sus pautas para la IA.
1. El conocimiento asumido es nuestro enemigo
“¿Qué quiero decir con conocimiento asumido?”, pregunta.
“Quiero decir que los humanos, especialmente los expertos, tienden a asumir un nivel común de conocimiento. Para los diseñadores y expertos en marcas, estos son principios no escritos que absorbieron en la escuela de diseño o a lo largo de los años de trabajo en una agencia”.
Pero es importante comprender que la IA no fue a escuelas de diseño, de creatividad o de escritura. Es importante partir de la base de que, para esta tecnología, nada es obvio y todo debe, necesariamente, ser explicado.
“Eso significa que las pautas preparadas para la IA pueden parecer demasiado simplistas o demasiado detalladas para el ojo humano. Pero eso es lo que se necesita”.
2. Controle su taxonomía; y cúmplala
“La taxonomía, que es la ciencia de organizar la información, es lo que nos permite categorizar grandes cantidades de datos para que la IA los comprenda y los procese con mayor facilidad —dice—. Cuanto más simple y estandarizada sea tu taxonomía, más fácil será que su modelo de IA aprenda y entregue resultados de alta calidad”
Aquí se plantea la necesidad de adaptar una tarea tan artesanal, como la elaboración de manuales de conducta, valores y reglas, a sistemas más concretos y transversales; con un enfoque estándar para categorizar las reglas dentro de las pautas.
“Esto hará que sea mucho más fácil para los modelos de IA aprender en el futuro. Pero el éxito dependerá de una estricta adherencia. Por lo tanto, si bien la creatividad es esencial en un futuro de IA, las pautas pueden no ser el lugar para ejercitarla”.
3. No hay que crear IA antes de que se rediseñen las pautas
“Ahora entiendo completamente la emoción y la tentación de querer construir algo. Para ver cómo un modelo de IA le ofrece resultados, puede mostrárselos a sus equipos y a su jefe. Pero mi consejo más importante después de un año de explorar este espacio es que no construya nada hasta que tenga sus datos en orden”.
Aquí Kissane advierte sobre el riesgo de dejarse llevar por la emoción que genera todo lo que está sucediendo en este momento. Es necesario detenerse un momento y replantearse la necesidad de dar un órden y una estructura para adaptar a una empresa o marca a la IA.
“Lo peor que puede hacer es empezar a construir sin revisar y optimizar exhaustivamente las reglas existentes, anulando el conocimiento asumido y poniendo a punto su taxonomía”.
“Por lo tanto, lo dejo con la idea de que, si las pautas son el nuevo oro, encuentre una manera de invertir en ellas para preparar su marca para el éxito en el futuro. Las reglas deben reescribirse para un mundo de IA. Las pautas deben estar preparadas para la IA”, concluye Kissane.
