En una entrevista con Digiday, Seabrook habló sobre las asociaciones de IBM, pero también sobre cómo ve que la IA generativa crea nuevas oportunidades y nuevos desafíos para los diseñadores y otros roles en la industria del marketing.

“De repente, vas a tener este tipo de colapso del talento creativo en estos roles híbridos”, dijo Seabrook. “Va a ser más sobre su capacidad para adaptar su curiosidad, su resistencia. Van a ser ese tipo de rasgos, no necesariamente que seas un experto en Illustrator”.

Nota: Esta entrevista ha sido editada por motivos de extensión y claridad.

Ya sea que esté pensando en su función en IBM o si aún liderara equipos de diseño en Citi y eBay, ¿cómo ve que GenAI cambie los flujos de trabajo?

Cuando piensas en el ritmo del proceso creativo y cómo las personas trabajan juntas y colaboran, lleva tiempo por una razón. La gente necesita digerir una idea, necesita pensar en lo que quiere escribir, quiere pensar en cuál es la dirección de arte. Cuando sucede [at the speed of generative AI], puede conducir al agotamiento. Porque cuando terminas un proyecto tan rápido, se te pedirá que trabajes en el próximo proyecto inmediatamente.

¿Cómo trabajas a ese ritmo y cambias tu mentalidad y puedes saltar de un proyecto a otro a esa velocidad para mantenerte al día con lo que puede hacer GenAI? Esa es una preocupación en términos de si los humanos pueden comenzar a mantenerse al día con las posibilidades de la escala y la velocidad que la tecnología ahora nos permite hacer. Es posible que tengamos que encontrar un punto medio feliz allí… ¿Cómo te aseguras de que todos quieran trabajar a la misma velocidad y mantener esos ritmos en su lugar?

¿Cómo te aseguras de no terminar con demasiada uniformidad según los datos de entrenamiento?

La homogeneidad creativa es un riesgo. Solo la noción de que si todos usan los mismos modelos, entonces todo se verá igual. ¿Dónde está la creatividad? Y creo que luego entra en una conversación sobre cómo se mezclan los modelos, por así decirlo, los modelos básicos, los LLM. ¿Cómo se crean diferentes modelos para diferentes propósitos? Y luego, el diferenciador de IP será qué modelos está utilizando. Entonces, una gran marca como Coca-Cola o incluso IBM o alguien tendrá nuestro modelo de base que está entrenado en toda la información del mundo que todos pueden usar.

Pero luego tendremos nuestra propia nube privada con nuestro propio modelo de lenguaje que está entrenado en nuestras cosas específicas, como nuestra marca, o la historia de nuestra marca, nuestra experiencia en la industria. Y es esa mezcla la que creará un trabajo original, teóricamente. Y siempre puede conectar otros modelos de código abierto también, y experimentar con qué saldrá este cóctel de IA. Los que realmente perfeccionen esos modelos y obtengan datos casi patentados podrían tener una ventaja competitiva si obtienen resultados realmente excelentes.

¿Cuál es su proceso para adoptar la IA generativa dentro de su departamento y en otros lugares de IBM?

El tipo de transición de [has] dos cosas. Está el aprendizaje de las habilidades, la comprensión de las plataformas, cómo funcionan, cuál es la arquitectura de un gran modelo de lenguaje, nuestra plataforma WatsonX. Hay un poco de ese entrenamiento técnico, luego hay un poco de entrenamiento creativo… ¿Cuáles son las técnicas que puedes usar para manipular estas nuevas herramientas? ¿Y cómo y cuándo usaría estas herramientas en su proceso actual para obtener realmente una ventaja? [and] acelerar algunas de las cosas lentas con las que tratamos en el proceso creativo?

El proceso de diseño se puede automatizar y, de hecho, eliminar mucho estrés del sistema si lo aplica de la manera correcta. Hay algunas ventajas en las que se trata de un trabajo que requiere mucho tiempo y que a un creativo le encantaría automatizar. La tercera área se trata más del lado de la salud mental. Es tener muchas conversaciones con los equipos más amplios con una especie de política de puertas abiertas para discutir las esperanzas y los temores que las personas sienten durante esta transición, que no deben subestimarse.

Este tema me recuerda las preocupaciones cuando IBM fue noticia esta primavera al decir que eliminará puestos de trabajo o que hará una pausa en la contratación de trabajos que la IA pueda hacer en su lugar.

Si miras hacia atrás en la industria, solíamos tener webmasters y diseñadores web. Eso fue básicamente todo. Luego comenzó AI, luego comenzó UX, y luego explotó en cientos de diferentes tipos de roles y títulos en el negocio creativo y digital. Y también he visto un colapso a lo largo de los años. UI y UX realmente se están convirtiendo en uno. La gente solo quiere un diseñador que pueda hacer ambas cosas. Existe este tipo de convergencia ahora de todos estos diferentes conjuntos de habilidades… Es como la clásica forma de T del conjunto de habilidades de alguien, puede haber una ‘T’ muy profunda como si su verdadero talento en bruto pudiera estar en el diseño visual o algo así, pero GenAI puede completa el resto de su ‘T’ muy rápido.

De repente, vas a tener este tipo de colapso del talento creativo en estos roles híbridos… Va a depender más de tu capacidad para adaptar tu curiosidad, tu resistencia. Serán esos tipos de rasgos, no necesariamente que seas un experto en Illustrator.