CEO de NVIDIA Los creadores serán potenciados por la IA generativa.

NVIDIA CEO Creators will be empowered by generative AI.

La inteligencia artificial generativa “potenciará” a los creadores en todas las industrias y tipos de contenido, dijo hoy el fundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang, en el Festival de Cannes Lions, en la Riviera francesa.

“Por primera vez, el proceso creativo puede ser amplificado en la generación de contenido, y la generación de contenido puede ser en cualquier modalidad – puede ser texto, imágenes, 3D, videos”, dijo Huang en una conversación con Mark Read, CEO de WPP – la empresa de servicios de marketing y comunicaciones más grande del mundo.

Huang y Read detrás del escenario en Cannes Lions

En el evento al que asistieron miles de creadores, especialistas en marketing y ejecutivos de marca de todo el mundo, Huang destacó el impacto de la IA en la industria publicitaria digital de 700 mil millones de dólares. También habló sobre cómo la IA puede mejorar las habilidades de los creadores, así como sobre la importancia del desarrollo responsable de la IA.

“Puedes hacer generación de contenido a escala, pero el contenido infinito no implica creatividad infinita”, dijo. “A través de nuestros pensamientos, tenemos que dirigir esta IA para generar contenido que se alinee con tus valores y el tono de tu marca”.

La discusión siguió al discurso reciente de Huang en COMPUTEX, donde NVIDIA y WPP anunciaron una colaboración para desarrollar un motor de contenido impulsado por IA generativa y la plataforma NVIDIA Omniverse para construir y operar aplicaciones de metaverso.

Impulsores de la era de la IA generativa

NVIDIA ha estado empujando los límites de la tecnología gráfica durante 30 años y ha estado a la vanguardia de la revolución de la IA durante una década. Esta combinación de experiencia en gráficos e IA posiciona única y estratégicamente a la compañía para permitir la nueva era de aplicaciones de IA generativa.

Huang dijo que “el momento más importante de la IA moderna” se remonta a una competencia académica en 2012, cuando un equipo de investigadores de la Universidad de Toronto liderado por Alex Krizhevsky demostró que las GPU de NVIDIA podían entrenar un modelo de IA que reconocía objetos mejor que cualquier algoritmo de visión por computadora que lo precedió.

Desde entonces, los desarrolladores han enseñado redes neuronales a reconocer imágenes, videos, habla, estructuras de proteínas, física y más.

“Podrías aprender el lenguaje de casi cualquier cosa”, dijo Huang. “Una vez que aprendes el lenguaje, puedes aplicarlo, y la aplicación del lenguaje es la generación”.

Los modelos de IA generativa pueden crear texto, píxeles, objetos 3D y movimiento realista, otorgando a los profesionales superpoderes para dar vida a sus ideas más rápidamente. Al igual que un director creativo que trabaja con un equipo de artistas, los usuarios pueden dirigir los modelos de IA con indicaciones y ajustar la salida para que se ajuste a su visión.

“Tienes que darle retroalimentación a la máquina como el mejor director creativo”, dijo Read.

Estas herramientas no reemplazan la creatividad humana, enfatizó Huang. Mejoran las habilidades de artistas y profesionales del marketing para ayudarlos a satisfacer la demanda de los clientes produciendo contenido más rápido y en múltiples formas adaptadas a diferentes audiencias.

“Vamos a democratizar la generación de contenido”, dijo Huang.

Reimaginando cómo vivimos, trabajamos y creamos con IA

El principal beneficio de la IA generativa para la industria creativa es su capacidad para escalar la generación de contenido, generando rápidamente opciones de texto y visuales que se pueden utilizar en publicidad, marketing y cine.

“En el pasado, se crearían cientos de opciones de anuncios diferentes que se recuperarían según el medio”, dijo Huang. “En el futuro, no recuperarás, generarás miles de millones de anuncios diferentes. Pero cada uno de ellos debe ser apropiado para su tono y perfecto para su marca”.

Para ser utilizadas por creadores profesionales, estas herramientas de IA también deben producir visuales de alta calidad que cumplan o superen el estándar de contenido capturado a través de métodos tradicionales.

Todo comienza con un gemelo digital, una simulación fiel a la realidad de un activo físico del mundo real. La plataforma NVIDIA Omniverse permite la creación de visuales impresionantes y fotorealistas que representan con precisión la física y los materiales, ya sea para imágenes, videos, objetos 3D o mundos virtuales inmersivos.

“Omniverse es un mundo virtual”, dijo Huang. “Creamos un mundo virtual donde la IA podría aprender cómo crear una IA basada en la física y fundamentada en la física”.

“Este mundo virtual tiene la capacidad de ingerir activos y contenido que se crea con cualquier herramienta, porque tenemos esta interfaz llamada USD”, dijo, refiriéndose al marco de descripción de escena universal para colaborar en 3D. Con él, los artistas y diseñadores pueden combinar activos desarrollados utilizando herramientas populares de empresas como Adobe y Autodesk con mundos virtuales desarrollados utilizando IA generativa.

NVIDIA Picasso, una fundición para modelos de IA generativos personalizados para diseño visual presentada a principios de este año, también admite capacidades de IA generativas de imágenes, video y 3D de primera clase desarrolladas en colaboración con socios como Adobe, Getty Images y Shutterstock.

“Creamos una plataforma que permite a nuestros socios entrenar con datos que fueron debidamente licenciados de, por ejemplo, Getty, Shutterstock, Adobe”, dijo Huang. “Son respetuosos con los propietarios del contenido. Los datos de entrenamiento provienen de esa fuente y cualquier beneficio económico que provenga de eso podría acumularse de nuevo para los creadores”.

Como cualquier tecnología innovadora, es fundamental que la IA se desarrolle e implemente cuidadosamente, dijeron Read y Huang. La tecnología para marcar con agua los activos generados por IA y detectar si un activo digital fue modificado o falsificado respaldará estos objetivos.

“Tenemos que poner tanta energía en las capacidades de la IA como en la seguridad de la IA”, dijo Huang. “En el mundo de la publicidad, la seguridad es la alineación de la marca, la integridad de la marca, el tono adecuado y la verdad”.

Colaboración en el motor de contenido para publicidad digital

Como líder en publicidad digital, WPP está adoptando la IA como herramienta para impulsar la creatividad y la personalización, ayudando a los creadores de toda la industria a crear mensajes atractivos que lleguen al consumidor adecuado.

“Desde el proceso creativo hasta el cliente, habrá agencias de publicidad en el medio que comprendan la tecnología”, dijo Huang. “Todo ese proceso en el medio requiere humanos en el circuito. Debe comprender la voz de la marca que está tratando de representar”.

Usando Omniverse Cloud, los profesionales creativos de WPP pueden construir gemelos digitales físicamente precisos de productos utilizando los datos de diseño de producto específicos de una marca. Estos datos del mundo real se pueden combinar con objetos generados por IA y entornos digitales – con licencia a través de socios como Adobe y Getty Images – para crear conjuntos virtuales para contenido de marketing.

“WPP se convertirá indudablemente en una empresa de IA”, dijo Huang. “Creará una fábrica de IA donde la entrada sea la creatividad, los pensamientos y las sugerencias, y lo que salga de ella sea contenido”.

Mejorado por IA generativa acelerada por NVIDIA y entrenada de manera responsable, este motor de contenido impulsará la velocidad y eficiencia de los equipos creativos, ayudándoles a renderizar rápidamente contenido publicitario preciso a escala de marca.

“El tipo de contenido que podrás ayudar a tus clientes a generar será prácticamente infinito”, dijo Huang. “De los días en que se creaban cientos de ejemplos de contenido para una marca o para una campaña en particular, eventualmente se convertirá en miles de millones de contenido generado para cada individuo”.

Obtenga más información sobre la colaboración de NVIDIA con WPP.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

Inteligencia Artificial

El Enfoque Principiado para las Etapas Tempranas de Clasificación

Es bien sabido que en los sistemas de recomendación, existen varias etapas para construir recomendaciones primero vie...

Inteligencia Artificial

Ajustando la Tela de la IA Generativa FABRIC es un enfoque de IA que personaliza los modelos de difusión con retroalimentación iterativa

La inteligencia artificial generativa es un término con el que todos estamos familiarizados en la actualidad. Han ava...

Inteligencia Artificial

Cuando la visión por computadora funciona más como un cerebro, ve más como lo hacen las personas.

Entrenar redes neuronales artificiales con datos de cerebros reales puede hacer que la visión por computadora sea más...

Inteligencia Artificial

Investigación en Stanford presenta PointOdyssey un conjunto de datos sintético a gran escala para el seguimiento de puntos a largo plazo

Los conjuntos de datos anotados a gran escala han servido como una autopista para crear modelos precisos en varias ta...

Inteligencia Artificial

Conciliando la Paradoja de la IA Generativa Caminos Divergentes de la Inteligencia Humana y Máquina en la Generación y Comprensión

De ChatGPT a GPT4 a DALL-E 2/3 a Midjourney, la última ola de IA generativa ha captado una atención sin precedentes e...