Machine learning pode transformar a comunicação

 

O uso do machine learning para melhorar a performance na comunicação já é uma realidade em muitas empresas e tem influenciado profundamente o processo criativo.

A aplicação da inteligência artificial para reconhecimento de imagens junto à análise de performance de vendas de um e-commerce, por exemplo, vai transformar completamente a forma como medimos ações de marketing digital e como planejamos o que e como vamos comunicar. 

O uso sistemático desse tipo de ferramentas, somada a soluções de construção de textos e linguagem natural (pense no que já usamos para chatbots) vai ser realidade em um futuro muito próximo. 

Se na publicidade ainda estamos nos primeiros testes para aplicação de AI para criação de peças de comunicação e textos, no mundo das Artes já existem várias obras geradas totalmente, ou em parte, por algoritmos. 

Em 2018, a casa de leilões Christie´s, vendeu por US?432.500,00 o quadro Portrait of Edmond Belamy. A obra é fruto de um modelo de inteligência artificial desenvolvido pelo coletivo francês Obvious e foi feita a partir de uma base de treinamento de 15.000 retratos dos séculos XIV ao XX, usando um modelo chamado “Generative Adversarial Network”. 

Padronização x Diferenciação 

O que muitos se perguntam é se em um cenário em que as marcas usam ferramentas para o processo de criação, será que não corremos o risco de ver uma padronização ainda maior da comunicação? 

Como uma empresa vai conseguir transparecer os valores da sua marca usando os mesmos modelos de criação e otimização que seus competidores? 

Acredito na hipótese de que as empresas irão investir mais em critérios e linguagem da marca, estruturando de maneira mais sistemática a forma de comunicar, investindo nos atributos importantes e nas diretrizes de comunicação para que isso seja incorporado aos algoritmos de criação das peças de comunicação. 

Também acredito que vamos ver uma estrutura semelhante ao que o Design System faz para operações de UX – criar os parâmetros e os componentes que depois podem ser recombinados de diversas maneiras. 

Não acredito que as ferramentas vão substituir completamente os times de criação, mas consigo imaginar um futuro em que o papel de times criativos seja o de trabalhar junto com os times de data science e automação, estruturando critérios, componentes e restrições, para direcionar o trabalho das ferramentas, fazendo com que o output criativo represente os valores da marca. 

O fato é que a criatividade vai ficar na maneira como definimos as regras do algoritmo, para definir os campos simbólicos de atuação da marca com menos foco no output e mais foco nos critérios. 

Por enquanto, vamos experimentando com várias ferramentas, entre linguagem natural, deep fakes, chatbots avatars gerados por IA – pois muita coisa vai acontecer ainda.

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