Cómo la IA está produciendo outputs aburridos y parecidos que están cambiando la Industria.
Hay un pequeño milagro cotidiano en la calle: el negocio de la esquina, donde antes colgaba una cartulina fluorescente escrita con Sharpie, hoy tiene un afiche decentemente diseñado. La IA democratizó el buen diseño para el comercio pequeño e independiente, y eso hay que celebrarlo. Para ese changarro, pasar del plumón a una pieza limpia es un salto real.
El problema está un piso más arriba. En la industria de las grandes consultoras y las grandes marcas, la misma herramienta nos está acostumbrando a algo incómodo: tratar el output de una IA como destino y no como punto de partida. Y el resultado ya se ve a simple vista. En los comerciales, los modelos y personajes comparten todos la misma expresión de felicidad artificial, irreal, casi inhumana. Ya no hay reacciones naturales, solo reacciones prompteadas. Y los briefs de negocio —que deberían ser puntas de lanza para inspirar— llegan llenos de terminología de estrategia de libro de texto, genérica, sin un solo gramo de contexto sobre la realidad que dicen describir.
Aquí va lo incómodo, y lo digo desde adentro: nosotros, la industria que se ha caracterizado por construir la cultura de consumo y entretenimiento, los que existíamos para romper el molde, hoy estamos produciendo en serie justo la uniformidad que antes veníamos a combatir. Esto no es una nota de duelo por la creatividad. Es un llamado a la reflexión y, sobre todo, a la acción.
El benchmark es la enfermedad
Primero, seamos honestos: la uniformidad no la inventó la IA. Las marcas ya sonaban igual desde antes. Cada landing de SaaS con su promesa intercambiable, cada banco prometiéndote estar "contigo en cada paso". Lo que hizo la inteligencia artificial no fue crear el problema, sino industrializarlo: tomó un incentivo viejísimo —la seguridad del promedio, la costumbre de copiar al que va ganando— y lo volvió instantáneo y gratis.
Copiar el benchmark siempre fue el mal; la IA solo lo hizo más eficiente. Advertising Week lo bautizó bien: el "efecto vainilla", donde cuando toda marca suena igual, ninguna destaca. Y su diagnóstico apunta al mismo lugar que quiero apuntar yo: el problema no es la herramienta, es que le pedimos a la IA que sea nuestro estratega y director creativo cuando debería ser, como mucho, nuestro asistente de investigación. Le encargamos que genere una personalidad, en vez de usarla para expresar una que ya deberíamos tener.
Porque el benchmark es cómodo. Copiar al líder de la categoría te ahorra la parte difícil: decidir quién eres y arriesgarte a que no le guste a todos. La IA no nos hizo conformistas. Nos dio una excusa más rápida para seguir siéndolo.
El promedio se volvió gratis; el criterio es el nuevo lujo
Hay una razón técnica por la que el output de la IA tiende a ser promedio, y conviene entenderla. Estos modelos funcionan prediciendo lo más probable: el siguiente token, el siguiente pixel, lo que estadísticamente suele funcionar. Son, por diseño, máquinas de consenso. Y cuando empiezan a entrenarse con su propia producción, la cosa empeora: la investigación sobre lo que se ha llamado model collapse —modelos autofágicos que se alimentan de lo que ellos mismos generaron— muestra que pierden progresivamente los ejemplos raros, idiosincráticos y de alta creatividad, hasta degenerar en un ruido cada vez más homogéneo. La máquina, dejada a su suerte, colapsa hacia el centro.
Traducido al negocio: lo competente se volvió gratis e infinito. Un texto correcto, una imagen pulcra, un anuncio "bien hecho" ya no distinguen a nadie, porque cualquiera los produce en segundos. Dejaron de ser el techo para convertirse en el piso.
Lo escaso —y por lo tanto, lo caro— es el criterio. Y aquí está la buena noticia para quien quiera trabajarla. Un análisis reciente sobre por qué la IA promedia todo (The Average Machine) recoge un hallazgo revelador: los prompts vacíos producen promedios, pero los prompts anclados en un punto de vista específico producen algo distinto. Cuando al modelo se le entrega criterio real —la observación puntual que solo tú tienes, la tesis incómoda que tu equipo discutió el trimestre pasado— deja de promediar. Las imágenes y los videos que genera la IA van a ser promedio por naturaleza; solo los prompters más creativos e ingeniosos van a sacarle outputs que de verdad rompan su categoría. La ciencia de promptear bien la estrategia y la creatividad apenas se está explorando, y encima se mueve con cada nueva versión del modelo. Es un oficio nuevo, y casi nadie lo está tomando en serio.
Distinguirse ahora cuesta: es estar dispuesto a que te rechacen
El problema deja de ser técnico y se vuelve de postura, algo que todos los profesionales debemos afrontar. Un modelo optimizado para la aprobación jamás producirá una idea que la mayoría rechazaría; está entrenado para caer bien, para ser aceptable. El detalle es que las marcas, gobernadas por comités, focus groups y benchmarks, hacen exactamente lo mismo. Optimizan para no incomodar. Y lo que no incomoda, tampoco se recuerda.
Romper el ruido del promedio exige atreverse a crear algo fuera del molde, capaz de capturar una atención que movilice y quede. Y eso tiene un costo que ninguna herramienta te va a ahorrar: hay que estar dispuesto a que a alguien no le guste. La distinción no es un estilo que se aplica encima al final; es un apetito de riesgo. Detrás de una marca que suena a sí misma no hay un buen manual de tono: hay un observador con una posición, con cosas que afirma y cosas que está dispuesto a rechazar. La IA no borra esa posición. Cuando existe, la amplifica; cuando no existe, la delata.
Y lo digo también como consumidor, porque estoy del otro lado de la pantalla igual que tú. Esa felicidad de utilería, esas reacciones prompteadas, ese anuncio impecable y muerto: no los recuerdo. Nunca. Lo que se me queda es siempre lo que se atrevió a no ser promedio. Romper este nuevo ciclo de uniformidad creativa y estratégica significa, necesariamente, incomodar un poco a los sistemas que hoy se están acomodando en la aparente eficiencia que la IA le regala a los procesos creativos.
El promedio ya está resuelto
La máquina ya sabe darnos el promedio: gratis, instantáneo, infinito. Esa pelea la perdimos y, en el fondo, nunca valió la pena pelearla. La pregunta que queda es más incómoda y es enteramente nuestra: en una industria cuyo oficio era pensar distinto, ¿todavía sabemos hacerlo? ¿Todavía queremos?
Porque lo único que la I.A. no puede promediar es el criterio de alguien dispuesto a estar en desacuerdo. Y ese —el pensamiento crítico, creativo y estratégico de verdad— resultó ser, después de todo, el recurso más escaso que teníamos.