Título del Capítulo: «Inteligencia Artificial y creatividad. Distorsiones y definición propuestas concretas en la formación de creativas y creativos publicitarios»
Autoría: Emma Torres-Romay
Cómo citar este Capítulo: Torres-Romay, E. (2025): «Inteligencia Artificial y creatividad. Distorsiones y definición propuestas concretas en la formación de creativas y creativos publicitarios». En Sánchez-Navarro, J.; Hellín, P. (eds.), Inteligencia artificial: retos y oportunidades para la formación y el empleo en el ámbito de la comunicación. Observatorio ATIC, nº 7. Salamanca: Comunicación Social Ediciones y Publicaciones.
ISBN: 978-84-10176-09-6
d.o.i.: https://doi.org/10.52495/c6.emcs.36.p114
Emma Torres-Romay
Universidade de Vigo
1. Presentación
La consolidación y generalización de las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) supone un nuevo reto en la formación universitaria. Podemos determinar que dicho reto cuenta con dos vertientes fundamentales: cómo el estudiantado puede valerse de esas herramientas en su trayectoria académica y, al mismo tiempo, cómo formar a los futuros titulados y tituladas para que puedan emplear esas herramientas en su desempeño profesional sin que ello suponga un impacto que elimine perfiles profesionales en los distintos sectores.
Debemos de ser conscientes de que, dentro del ámbito de la formación universitaria en Publicidad y Relaciones Públicas, preocupa especialmente cómo la IA puede representar un desafío profesional significativo en el futuro. Este fenómeno, ya evidente en el sector publicitario (Martínez; Aguado; Sánchez, 2022), subraya la necesidad de realizar cambios en los procesos educativos de los futuros profesionales (Tinoco-Plasencia, 2023), lo que implica, como punto de partida, comprender esos cambios.
En España, la irrupción de la IA en el sector publicitario está transformando profundamente la manera en que las empresas desarrollan sus estrategias de comunicación y marketing (Mencías, 2023). La IA permite a las agencias y empresas publicitarias analizar grandes volúmenes de datos con mayor precisión y rapidez, facilitando la creación de campañas más personalizadas y efectivas. Además, herramientas basadas en IA, como los chatbots y los sistemas de recomendación, están mejorando significativamente la interacción con los consumidores, aumentando el engagement y la satisfacción del cliente (Muñoz, 2024). Esta tecnología también está optimizando los procesos creativos mediante la generación de contenido automatizado y la identificación de tendencias emergentes en tiempo real (Mullo et al., 2024).
Si partimos de un modelo de planificación estratégica (García Uceda, 2008) basado en la subordinación de procesos, la IA cuenta con una presencia confirmada en las primeras fases del proceso (estrategia empresarial y estrategia de marketing) con la implementación de modelos tecnológicos, especialmente en lo relativo al Big Data (Torres-Romay; García-Mirón, 2020). Sin embargo, nos encontramos con que, en el proceso comunicativo o publicitario, la IA cuenta con mayor presencia o quizá con mayor impacto en las fases finales del proceso y, más concretamente, en los procesos creativos.
En este contexto, hemos puesto en marcha un proceso de investigación que pretende contribuir a una reflexión en torno a los procesos formativos y el uso de las herramientas de IA en un ámbito muy concreto, la creatividad publicitaria. Así, nuestro objetivo es poder definir el impacto de la IA en los procesos creativos publicitarios, teniendo en cuenta la situación actual del sector y su posible incidencia en la formación universitaria de publicitarias y publicitarios.
Con este objetivo inicial nuestras hipótesis de partida giran en torno a los dos ejes de la investigación: la perspectiva profesional y la académica, mientras que en esta última debemos centrarnos en las consecuencias de la IA en el proceso formativo (herramienta de aprendizaje) y en las competencias y habilidades resultantes (manejo de la IA en el desempeño profesional de la egresada o del egresado).
En el primer bloque, el profesional, partimos de los siguientes supuestos:
HP1. La IA está ya presente en todas las fases del proceso de planificación estratégica publicitaria, con un peso mayor en la fase del desarrollo creativo de los contenidos y, más concretamente, en lo relativo a la generación de textos e imágenes.
HP2. Los profesionales del sector consideran que la utilización de la IA en los procesos creativos publicitarios incrementa la eficiencia y la personalización de las campañas, sin comprometer la creatividad y originalidad de los contenidos.
HP3. La realidad actual de los procesos de creación publicitaria implica el uso de la IA como una herramienta complementaria que optimiza su trabajo sin reemplazar completamente la intervención humana.
HP4. En cualquier caso, los datos apuntan a que la adopción masiva de IA en los procesos publicitarios podría llevar a la disminución de ciertos perfiles profesionales, requiriendo una reorientación de las competencias formativas.
HF1. La integración de herramientas de IA en la formación académica de Publicidad y Relaciones Públicas mejora significativamente la preparación de los estudiantes para enfrentar los retos del mercado laboral actual.
HF2. La adaptación de los planes de estudio de los Grados de universidades públicas a los cambios del sector publicitario (incluida la IA) resulta excesivamente lenta, por lo que deben plantearse vías de implementación de los nuevos recursos, herramientas o tendencias en las materias y contenidos ya existentes.
HF3. La IA en la publicidad plantea desafíos éticos y de privacidad que requieren una regulación adecuada y formación específica para los futuros profesionales
HF4. La lentitud de los organismos públicos (universidades) supone la aparición de una nueva área de negocio para instituciones privadas en la oferta de formación en torno a la IA y la publicidad.
Todas las hipótesis anteriores deberían permitir establecer el contexto y la información básica que nos ayudara a cumplir con el objetivo marcado en esta investigación en torno a IA y creatividad. Para la realización del trabajo previsto hemos visto la necesidad de desarrollar una metodología específica para cada una de las hipótesis planteadas, por lo que realizamos la siguiente propuesta de trabajo:
MHP1. Se propone un trabajo de campo basado en fuentes secundarias para recopilar las principales herramientas de IA que están siendo empleadas en el proceso de planificación estratégica publicitaria. Se deberá aplicar una valoración cualitativa para determinar a qué fase del proceso se corresponde cada una de ellas y, posteriormente, una medición cuantitativa para poder determinar dónde está el peso de la IA en este proceso.
MHP2. Se realizará un análisis hemerográfico de publicaciones especializadas del sector que pretende recopilar opiniones de profesionales de referencia en torno a las consecuencias de la IA en la publicidad.
MHP3. Para la determinación de los resultados del empleo de la IA en las campañas publicitarias se realiza un estudio de casos que permiten determinar los efectos, limitaciones o aspectos positivos que puede tener este empleo.
MHP4. Con el fin de determinar cómo influye la IA en los perfiles profesionales, se analizará la oferta de las principales agencias del país en torno a estos servicios, además de realizar un seguimiento de la demanda existente en torno a profesionales con conocimientos de IA.
MHF1. Se realiza un estudio bibliográfico sobre el impacto de la IA en la formación universitaria en general y la publicitaria en particular.
MHF2. A través de un trabajo de campo en el que se revisan los planes de estudio de las universidades españolas con estudios de Publicidad y Relaciones Públicas adscritas a la Asociación de Universidades con Títulos de Comunicación (ATIC) se identifican materias específicas en torno a la IA o, en un segundo nivel, aquellas materias que podrían contar con contenidos de este tipo en sus programas.
MHF3. Se identifican los retos éticos en lo relativo al empleo de la IA en Publicidad y si existe formación para hacer frente a los mismos.
MHF4. Finalmente, se recopila la oferta actual de formación sobre IA y publicidad en España, clasificando los resultados en torno a las competencias y habilidades más frecuentes o coincidentes.
Nuestras hipótesis iniciales se basan en la viabilidad de integrar estas herramientas en los contenidos y prácticas que actualmente se imparten en la formación universitaria. De esta manera, contribuimos a desmitificar la IA y su supuesto impacto negativo en el desempeño profesional, facilitando su incorporación en procesos tan complejos como el creativo. No obstante, durante la investigación también hemos identificado distorsiones que la IA puede provocar, relacionadas con sesgos, condicionamientos y limitaciones que podrían alterar el funcionamiento natural de la creatividad, cambiando así las tendencias creativas. Además, al operar en el ámbito de la publicidad y la comunicación comercial, contamos con una amplia base de investigación que respalda las decisiones creativas impulsadas por la IA de manera eficaz. Las conclusiones de la investigación, por lo tanto, proporcionarán una visión equilibrada de los beneficios y desafíos del uso de la IA en la creatividad publicitaria (Fernández, 2023), abriendo el debate sobre su incorporación en la formación de futuros profesionales de la comunicación.
3.1. El sector profesional y la IA
Como hemos indicado, cualquier valoración sobre el impacto de la IA en el proceso formativo de los futuros publicitarios y publicitarias requiere que, previamente, identifiquemos cuál es el impacto real de esta tecnología en el sector. Para ello, nuestra propuesta pasa por recopilar las principales herramientas de IA que se han implementado en cada una de las fases del proceso de planificación estratégica publicitario. La vía para conseguir esa identificación ha sido la búsqueda en fuentes referentes del sector de las herramientas de IA más recomendadas. En la Tabla 1 contamos con los enlaces de publicaciones que realizan esa propuesta y que se corresponden con agencias de diferentes tipos. Hemos limitado la muestra a los 10 primeros resultados de igual forma que nos hemos quedado en cada una de ellas con las 10 primeras referencias.
Dichas referencias hacen alusión a aplicaciones o plataformas que emplean la IA para diferentes funciones o procesos, matizando el hecho de que, en la mayoría de ellas, no se realiza una diferenciación entre publicidad y marketing. En la Tabla 2 hemos organizado esas propuestas en función de su uso, estableciendo tres niveles del proceso estratégico: el específico de planificación estratégica, referido a la toma de decisiones en torno a las campañas, el de estrategia creativa y el de estrategia de medios.
De esta forma, observamos cómo se ofertan una mayor cantidad y variedad de aplicaciones en el proceso de estrategia creativa. De hecho, las herramientas de IA destinadas a la planificación estratégica se encuentran muy limitadas al concepto de «planificación» de campaña y a la gestión de datos del «público objetivo», más vinculada con procesos de Big Data que de la propia IA.
Tabla 1. Fuentes de análisis de las aplicaciones de IA en publicidad
|
Nombre |
Tipo |
Enlace |
|
Inboundcycle |
Agencia Inbound |
https://www.inboundcycle.com/blog-de-inbound-marketing/aplicaciones-inteligencia-artificial |
|
Hubspot |
Plataforma Imbound |
https://blog.hubspot.es/website/aplicaciones-inteligencia-artificial |
|
Hayas Marketing |
Agencia de Marketing y estrategia digital |
https://www.hayasmarketing.com/blog/la-inteligencia-artificial-ia-y-su-aplicacion-en-marketing |
|
La Caja Company |
Agencia de Marketing y Comunicación |
|
|
Marketinet |
Agencia de Mark.Digital |
https://www.marketinet.com/blog/aplicaciones-inteligencia-artificial-para-marketing-de-contenidos |
|
Adp |
Comunidad de directivos |
|
|
Cocosolution |
Agencia de Marketing |
https://cocosolution.com/top-aplicaciones-inteligencia-artificial/ |
|
Rebold |
Agencia de Marketing |
https://letsrebold.com/es/blog/aplicaciones-de-ai-para-marketing/ |
|
Hootsuite |
Agencia de mark.digital |
https://blog.hootsuite.com/es/herramientas-de-ia-para-marketing/ |
Fuente: elaboración propia, junio de 2024
En lo relativo a la estrategia creativa, observamos que podemos establecer una clasificación destinada al proceso puramente creativo, sin que se encuentren referencias que permitan aplicarse en la propia estrategia de contenido, es decir, a la identificación del eje de contenido de los mensajes publicitarios. Esto implica que todo el peso de la IA está situado en el proceso de codificación o puramente creativo, donde podemos diferenciar entre herramientas que contribuyan al copywriting («creación y optimización de textos») o la dirección de arte, en este caso tanto audiovisual, como digital. Finalmente, en el bloque de estrategia de medios, las herramientas vuelven a centrar su atención en la identificación de públicos, en la aportación de consejos para el uso de influencers o redes sociales y, en resumen, la optimización del proceso.
Tabla 2. Aplicaciones de IA en estrategia publicitaria.
|
Aplicación |
Descripción |
D |
P |
|
PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA |
|||
|
Hubspot |
Herramienta de planificación de campañas. |
Planifica |
|
|
Hootsuite |
Herramienta de planificación de campañas. |
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|
Brandwarch C. I. |
Inteligencia del consumidor y gestión de redes sociales aplicables a gestión de marca, marketing de contenido, gestión de crisis y marketing de influencers. |
||
|
Uberflip |
Personalización de la experiencia de contenidos y agilizar el proceso de venta. Adaptación al cliente potencial y predicción de contenidos. |
Público objetivo |
|
|
Crystal Knows |
Determinar el perfil de personalidad del posible cliente que entra en contacto con la compañía. |
||
|
Concured |
Generación de contenidos detectando y prediciendo qué va a causar mayor impacto o engagement con la audiencia objetivo. |
||
|
NetBase Quid |
Rastreo de la correlación de las marcas y público en tiempo real. |
||
|
ESTRATEGIA CREATIVA |
|||
|
Copysmith |
Generador de contenido (texto). |
Creación y optmización de textos |
Copywriting |
|
Rytr |
Generador de contenido (texto). |
||
|
Writesonic |
Generador de contenido (texto). |
||
|
Articoolo |
Generador de contenido (texto). |
||
|
Redactor de textos publicitarios. |
|||
|
Anyword |
Redactor de textos publicitarios. |
||
|
Whitecream |
Generador de contenido. |
||
|
GrowthBar |
Generación de contenido. |
||
|
Quillbot |
Generación de textos, traducción y revisión. |
||
|
Creación mail, publicaciones de redes, blog o descripciones de producto. |
|||
|
JasperAi |
Generación de contenidos con técnicas de copywriting adaptadas al SEO. |
||
|
Frase i.o |
Búsqueda de palabras clave para gestión de SEO. |
||
|
Deep L |
Traducción automática de textos y archivos hasta en 26 idiomas. |
||
|
Grammarly |
Revisar y corregir grandes cantidades de texto. |
||
|
Hemingway |
Adaptación de estilos de textos. |
||
|
InstaText |
Verificación de gramática y ortografía preservando la voz del escritor. |
||
|
Quillbot |
Generación de contenidos (texto). |
||
|
Kit de herramientas de creación de contenido: blogs, historias y anuncios. |
|||
|
Lápiz |
Generación de ideas creativas para marketing y publicidad. |
Creación y optimación de piezas audiovisuales |
Dirección de arte |
|
Persado |
Generación de contenidos publicitarios. |
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|
Midjourney |
Generador de imágenes. |
||
|
Dall-e |
Generador de imágenes. |
||
|
Magic Studio |
Generador de fotografía de productos. |
||
|
Deedbrain AI Studio |
Generador de vídeos. |
||
|
Canva |
Generación de contenidos creativos. |
||
|
Generador de creatividades publicitarias. |
|||
|
Adyouneed |
Gestión publicitaria integral. Crear, probar y difundir creatividades. |
Creación y optimación de piezas audiovisuales |
Dirección de arte |
|
MarketMuse |
Generación de contenido para todo tipo de fases del proceso. |
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|
Synthesia |
Generación de vídeos. |
||
|
Lumen5 |
Creación automática de vídeos. |
||
|
Aug X Labs |
Creación de vídeos a partir de texto. |
||
|
Luminar AI |
Mejora y edición de fotos. |
||
|
Creador de logotipos e identidad gráfica. |
|||
|
Craiyon |
Creación de contenido artístico y de artículos. |
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|
Cortex |
Optimización del aspecto visual de las imágenes y vídeos de post en redes. |
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|
Runway ML |
Edición de vídeo. |
||
|
AutoDraw |
Gestión de dibujos para concretar ideas. |
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|
Wix ADI |
Creación de sitios web. |
Creación y optimación de contenidos digitales |
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|
Wordstream |
Optimización de contenidos digitales. |
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|
Grid |
Creación de sitios web. |
||
|
Text.cortex |
Generación de contenidos de marketing digital. |
||
|
Flick |
Generación de contenidos para marketing social. |
||
|
TweetHunter |
Generación de contenido optimizado para Twitter. |
||
|
Creación de presentaciones. |
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|
Phrasee |
Generación de email marketing optimizando título, asuntos de correo y CTA. |
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|
Seventh Sense |
Optimización de las campañas de email marketing. Selección de días, horarios, frecuencia para maximizar la efectividad. |
||
|
Persado |
Generación de contenido para email marketing teniendo en cuenta un adecuado manejo del lenguaje para implicar la participación del receptor. |
||
|
Automatización del alcance de email marketing. |
|||
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ESTRATEGIA DE MEDIOS |
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|
Adext AI |
Identificación de los segmentos de audiencia y el momento óptimo de contacto, gestionando el presupuesto para publicidad online. |
Público |
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|
Acrolinx |
Creación de contenidos para su alineación y mejora de calidad. |
||
|
Smartly |
Optimización de campañas publicitarias (automatización de anuncios). |
||
|
IMAI |
Detección de influencers adecuados a las necesidades de la marca. |
Influencers |
|
|
Influencity |
Construcción de estrategias de IRM (Influencer Relationship Management) |
||
|
Descubrimiento y seguimiento de marketing de influencers. |
|||
|
Optimización de campañas publicitarias en redes sociales. |
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|
Brand24 |
Monitoreo de reputación en redes sociales. |
Redes sociales |
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|
Adext |
Optimización de campañas de Google y Facebook. |
||
|
Optimización de campañas en Google, Social Ads y pub. programática. |
|||
|
Exod |
Automatización de campañas en Facebook Ads. |
||
|
Patrón89 |
Predicción del rendimiento de las campañas publicitarias. |
Optimación |
|
|
SurferSEO |
Análisis de SEO. |
||
Fuente: elaboración propia, noviembre 2023.
Una vez que conocemos las aplicaciones de IA empleadas en publicidad, así como la importancia de estas en el proceso creativo, debemos contar con referencias de cómo es vista su aplicación en el propio sector publicitario. Para ello empleamos fuentes secundarias a través de referencias de estudios realizados por empresas, consultoras o instituciones de referencia que nos aportan consideraciones de gran importancia.
Como punto de partida, en 2023 Linkedin realizó un informe que incluía una encuesta a más de 1.500 especialistas en marketing a nivel global. Los datos de este informe ponen de manifiesto una «creciente confianza en las herramientas de IA y la firme creencia en que está tecnología tendrá un impacto profundamente transformador en la industria del marketing en un futuro cercano» (Puro Marketing, 2023a).
Según un estudio de Hubspot del mismo año «el 80% de los especialistas en marketing y ventas cree que el uso de inteligencia artificial mejorará la eficacia de sus campañas de marketing y el 61% cree que mejorará la calidad de las decisiones de marketing» (Puro Marketing, 2023b). De una forma más concreta, el estudio indica que los profesionales del marketing utilizan la IA generativa para cuatro funciones principales, siendo la principal «crear contenido» (48%), y las aplicaciones de IA más empleadas los Chatbots (53%) seguidas de las herramientas de generación de texto (44%) y de herramientas visuales (44%), como por ejemplo el generador de imágenes Canva. Añadimos, además, que la IA generativa está siendo empleada por los profesionales de marketing para investigar (48%), para aprender a hacer cosas (32%) o para inspirarse con nuevas ideas (22%) (Hubspot, 2023).
Como podemos observar, los datos recogidos se refieren de forma general a «profesionales del marketing». En nuestro objeto de estudio, sería importante identificar aspectos específicos de la publicidad. A este respecto la empresa Canva realizó una encuesta entre 4.000 profesionales creativos (500 de ellos españoles) sobre su opinión en torno a la IA generativa (Marketing News, 2023). En este estudio el 96% de líderes creativos y de marketing «se sienten cómodos con el auge de la IA generativa, y el 80% ya la consideran una parte esencial de sus herramientas creativas» y, de hecho «la IA está desbloqueando la productividad y elevando la creatividad, (…) el 78% está de acuerdo en que las herramientas basadas en la IA reducen la minucia de las tareas repetitivas, liberándoles para centrarse en las partes más creativas y emocionantes de su función». A ello se añade que «la mayoría (84%) ha utilizado la IA generativa para crear contenidos escritos, generar imágenes únicas (83%) o editar imágenes y vídeos (85%)» aunque también reconocen que «el ecosistema de la IA está fragmentado y es complejo (…) ya que existen demasiadas herramientas de IA generativa y más de la mitad (60%) se siente abrumada por la curva de aprendizaje» (Canva, 2023).
Por otro lado, según una encuesta de Capterra, realizada a una muestra diversa de profesionales del marketing «el 82% afirmó que el contenido generado por la IA es tan bueno o incluso mejor que el contenido creado por humanos» y añaden que «el 88% de los encuestados respondió que la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático han contribuido a ahorrar tiempo y dinero a las empresas» (Puro Marketing, 2023b).
Si bien todo parece apuntar a una aceptación profesional del uso de a IA en los procesos de marketing y publicidad, los informes también reflejan la desconfianza de los públicos, así, según datos de YouGov (2024) «la mayoría de los consumidores rechazan y exigen transparencia en el uso de la IA para publicidad» aunque esta desconfianza es menor en los grupos de edad más joven, con un 41,8% de aceptación en el grupo de 25 a 34 años.
Una vez que conocemos las aplicaciones de IA empleadas en publicidad, así como la valoración de los profesionales en torno e esos usos, podemos aproximarnos a casos reales que hayan empleado la IA. El proceso para poder aportar datos en torno a este asunto pasa por la identificación de esas campañas, cuestión que resulta complicada, entre otras cosas, por la ausencia de normas generales de carácter ético que obliguen a identificar este origen de los contenidos publicitarios en términos de autoría (Bernaschina, 2023).
Para poder afrontar este análisis se ha apelado, por lo tanto, a una búsqueda en blogs y portales de profesionales o relativos al sector publicitario empleando el criterio de «campañas de éxito creadas con IA».
Las diez primeras referencias (Anexo 1) han aportado 32 casos en los que la IA estaba presente, si bien la aplicación de este recurso no se ha circunscrito necesariamente al proceso creativo. En concreto, y tal y como recogemos en la Tabla 3, existen muchos más casos relativos a la aplicación de la IA en la estrategia de marketing y, más concretamente, a la creación y optimización del producto. En lo relativo a la estrategia publicitaria, la aplicación de la IA en este momento (2024) parece haberse limitado a la gestión del contenido (siendo el propio argumento de la campaña) o aspectos de desarrollo de la creatividad vinculados con la creación de imágenes.
Tabla 3. Casos de aplicación de la IA en campañas de comunicación.
|
Caso |
Fuente |
Resultados del empleo de la IA |
||
|
ESTRATEGIA DE MARKETING |
Producto |
Stradivarius |
3 |
Creación de producto. |
|
Tesla |
3, 7, 8, 10 |
Creación de producto. |
||
|
BMW |
4 |
Optimización del proceso de producción. |
||
|
Uber |
3 |
Optimización del producto. |
||
|
|
3, 4 |
Optimización de producto. |
||
|
|
3, 7, 10 |
Optimización del producto. |
||
|
Tik Tok |
3 |
Optimización del producto. |
||
|
UPS |
3 |
Optimización del producto. |
||
|
Netflix |
3, 8, 10 |
Optimización del producto. |
||
|
sApple |
3, 7 |
Optimización del producto. |
||
|
Airbnb |
7, 10 |
Optimización del producto. |
||
|
Zara |
7, 10 |
Optimización del producto. |
||
|
Rolls Royce |
7 |
Optimización del producto. |
||
|
Transporte de Londres |
7 |
Optimización del producto (servicio). |
||
|
NBA |
7, 9, 10 |
Optimización del producto (resultados). |
||
|
|
9 |
Optimización del producto. |
||
|
Amazon |
3, 4, 7, 8, 10 |
Optimización del producto (personalización). |
||
|
Spotify |
1, 7, 10 |
Optimización del producto (personalización). |
||
|
Distribución |
L´Óreal |
7 |
Optimización de la distribución. |
|
|
Deloitte |
4 |
Datos financieros. |
||
|
Atención al cliente |
Starbucks |
1, 3, 7, 9, 10 |
Optimización y automatización UX. |
|
|
Sephora |
2, 3, 4 |
Chatbots de recomendaciones. |
||
|
IBM |
3, 4, 8 |
Atención al cliente, manejo de datos, etc. |
||
|
Hilton |
3 |
Asistente virtual. |
||
|
Nike |
1, 7, 9, 10 |
Generación y personalización de contenidos. |
||
|
ESTRATEGIA PUBLICITARIA |
Gestión de contenido |
Coca-Cola |
2, 4, 5, 7, 8 |
Plataforma para UGC. |
|
Burguer King |
3, 5 |
“Artificial Community” |
||
|
Creación de la campaña |
Heinz |
2, 6 |
Campaña con imágenes generadas por IA. |
|
|
Panenka y Dentsu |
3 |
Campaña publicitaria. |
||
|
Heineken |
5 |
Personalización de producto. |
||
|
Martini |
6 |
Imágenes de la campaña generada por IA. |
||
|
Nestlé |
6 |
Imágenes de la campaña generada por IA. |
||
|
Muerde la pasta |
6 |
Imágenes de la campaña generada por IA. |
Fuente: elaboración propia, 2024
a) Ofertas de servicios IA en las agencias
En nuestro proceso investigador es necesario entender no solo cómo las empresas de comunicación están integrando la IA en sus procesos, sino cómo ofertan estos servicios a los potenciales clientes. Si tomamos como referencia las agencias de publicidad que manejan las mayores cifras de inversión controlada según Infoadex (2023) podemos realizar un seguimiento de esa oferta.
Como comprobamos en la Tabla 4, en las páginas web corporativas (Silva, 2016) de las 20 principales agencias (Anexo 2) no se menciona nada relativo a la IA; con las contadas excepciones de Havas Creative, que ofrece un servicio denominado Tech Stack & AI sin que aporte más descripción y Accenture Song (antes Shackleton) con un servicio específico de Inteligencia Artificial en el que se indica que «con los enorme avances en acceso a datos, potencia de cálculo y velocidad que ofrece el cloud, las empresas pueden introducir la IA en menos tiempo, cambiar sus resultados de negocio y acelerar un regreso a la senda del crecimiento sostenible» (Accenture Song, 2024). Ninguna otra de las agencias ofrece nada semejante.
En el caso de la agencia Publicis España, cuenta con una newsletter titulada Insights en la que una sección de artículos se clasifica como Global AI; algo semejante a lo que se encuentra en la web de PS21, con alguna noticia en torno a la temática que se puede localizar en el buscador de la propia sección. Por último, la agencia digital Good Rebels también dispone de un apartado de noticias (Rebel Thinking) con una sección especial (Rebel Intel ) descrita como «un espacio para reflexionar sobre las implicaciones de la llegada de la IA para profesionales del marketing, la comunicación y la experiencia de cliente» (Good Rebels, 2023) (véase la Tabla 4).
Es, sin duda, un resultado altamente llamativo y que deja entrever cierta incertidumbre sobre la influencia de la IA en el sector, siendo incluso una realidad contradictoria con lo aportado por los profesionales del marketing y la comunicación. Para poder profundizar en el análisis, aplicamos un segundo elemento de investigación a través de una búsqueda genérica en Google en la que se indica el nombre de la agencia acompañado del acrónimo IA, los resultados obtenidos (Anexo 3) nos aportan una nueva perspectiva también plasmada en la Tabla 4.
Tabla 4. Servicios de IA ofertados en las agencias de publicidad con mayor inversión controlada (2020) (datos en millones de euros).
|
Web Corporativa |
Búsqueda general |
|||||
|
Agencia |
Inv. |
Sección |
Descripción |
Tipo |
Contenido |
|
|
1 |
MCANN |
301,3 |
0 |
0 |
Noticia |
Avances en IA |
|
2 |
HAVAS CREATIVE |
222,7 |
Servicios |
Tech Stack & AI |
Noticia |
Creación de APP |
|
3 |
TBWA |
135,9 |
0 |
0 |
Entrevista |
Opinión sobre IA |
|
4 |
PUBLICIS ESPAÑA |
128,8 |
Insights |
Global AI |
Noticia |
Creación de APP |
|
5 |
DDB |
115,5 |
0 |
0 |
Noticia |
Avances en IA |
|
6 |
SRA. RUSHMORE |
111,5 |
0 |
0 |
Noticia |
Campaña con IA |
|
7 |
COMUNICA +A* |
105,7 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
8 |
OGILVY |
98,9 |
0 |
0 |
RRSS |
Opinión sobre IA |
|
9 |
CONTRAPUNTO BBDO |
94,1 |
0 |
0 |
Entrevista |
Opinión sobre IA |
|
10 |
VMLY&R |
76,8 |
0 |
0 |
RRSS |
Opinión sobre IA |
|
11 |
LEO BURNETT |
72,9 |
0 |
0 |
Entrevista |
Avances en IA |
|
12 |
WUNDERMAN THO.** |
69,4 |
0 |
0 |
Noticias |
Creación de APP |
|
13 |
PROXIMITY |
45,1 |
0 |
0 |
Noticias |
Avances en IA |
|
14 |
PINGÜINO TORREB. |
42,5 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
15 |
GREY |
37,8 |
0 |
0 |
Informes |
Previsiones IA |
|
16 |
GOOD REBELS |
33,5 |
Rebel Thinking |
Rebel Intel |
Informes |
Previsiones IA |
|
17 |
SHACKLETON*** |
28,5 |
Servicios |
Inteligencia Art. |
Noticias |
Creación de APP |
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INNOCEAN |
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Noticias |
Campañas IA |
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PAVLOV |
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Noticias |
(artículos) |
RRSS |
Opinión IA |
Fuente: elaboración propia, 2024 / * Ahora Dentsu Creative España / ** Ahora VML /
*** Ahora Accenture Song
Nos hemos encontrado con que las agencias son protagonistas de noticias en las que se da cuenta de los avances de estas en relación con la IA, como la asociación de McCAnn con [AI]magination para «impulsar la adopción de contenido generado por inteligencia artificial (IA) de forma responsable en el ámbito publicitario» o DDB trabajando con una IA «que lanza propuestas creativas para briefings de una sola frase». En este bloque de noticias también nos encontramos con que algunas agencias ya han creado aplicaciones específicas para el desarrollo de su actividad. Tal es el caso de Havas Media Group, con la «aplicación Zapiens, basada en Inteligencia Artificial denominada Zap que facilita a todas las personas de la compañía una nueva vía de aprendizaje y desarrollo disruptivo»; Publicis Commerce que presenta ALAN (Autonomous Learning AI Network) «una herramienta de IA diseñada para el mundo del eRetail y el Retail Media», y Wunderman Thompsom con Reveal, «una herramienta para realizar tests del trabajo creativo generada con Inteligencia Artificial». Encontramos, además, informaciones («noticias»)sobre campañas realizadas con IA como la de Sra. Rushmore para la Fundación Reina Sofia y la de Innocean para Hyundai.
En un segundo bloque se encuentran las «entrevistas» realizadas a profesionales de las agencias en las que el eje fundamental del cuestionario gira en torno a la opinión de estos sobre el empleo de la IA. Como en el caso de la entrevista al Chief Creative Officer de TBWA o a la directora Creativa de Contrapunto BBDO, entre otros. Añadimos otro grupo identificado como «Informes» en los que se da cuenta de documentos de trabajo de estas agencias centrados en analizar la evolución de la IA en el sector, como el de Grey, que indica que «la inteligencia artificial permitirá informar en base a emociones» o el de Good Rebels que analiza «el impacto de la tecnología generativa en el SEO». Finalmente, contamos con referencias de Redes Sociales («RRSS», aunque estas se limitan a posts de Linkedin en los que se habla sobre la IA en publicidad. En todo este proceso resulta especialmente destacable que los avances más llamativos están en lo relativo al empleo de la IA para la generación de procesos creativos, donde se han concentrado los esfuerzos de desarrollo de aplicaciones específicas y los que aportan unos resultados más evidentes.
Una vez definido el panorama general de la situación de las agencias, nuestro interés se centra en saber si existe una potencial demanda de profesionales de IA en el sector publicitario en España. Podemos partir de datos concretos, como los del informe «Market and Markets», que prevé un crecimiento anual del mercado global de publicidad basada en IA del 29,6% hasta 2026. Además, se estima que, en 2023, al menos la mitad de la publicidad estuvo relacionada con esta tecnología. Este crecimiento refleja una mayor adopción de herramientas de IA en el marketing y la publicidad, desde la optimización de campañas hasta la automatización de tareas técnicas, lo que permite a los empleados centrarse en aspectos más estratégicos (Marketing Directo, 2024).
La necesidad de expertos en datos y en IA también se destaca en otros sectores, pero su impacto en la publicidad es particularmente notable. Las empresas buscan profesionales que puedan manejar grandes volúmenes de datos, desarrollar algoritmos de aprendizaje automático y crear modelos predictivos para mejorar la segmentación de audiencias y la personalización de contenidos. Esto se refleja en la demanda de perfiles como ingenieros de aprendizaje automático, arquitectos de datos y científicos de datos (Álvarez, 2022).
Un estudio del Observatorio del Conocimiento de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) revela que los perfiles más demandados en el sector de IA y Ciencia de Datos incluyen ingenieros de datos, analistas de datos y científicos de datos. En 2022, sobre un total de 6.870 ofertas de trabajo en este sector en España, el 30% buscaba ingenieros de datos, el 28% analistas de datos y el 22% científicos de datos (Nafría, 2023). Se presenta, por tanto, una situación muy compleja ya que los datos confirman que la IA generará empleo (Castaño, 2024) pero todo apunta a empleos de corte técnico, sin que contemos con previsiones sobre cómo serán los perfiles específicos para trabajar en publicidad con este matiz. Debemos tener en cuenta que, en el caso de los estudiantes universitarios en Publicidad y Relaciones Públicas, no precisan cambiar el perfil, orientado de forma clara a la creación de contenidos, sino que será preciso desarrollar habilidades y competencias en este sentido (Puro Marketing, 2024). Las competencias clave de un profesional publicitario serían, por tanto, las siguientes (Meneses, 2024):
1. Analítica de datos:
2. Gestión de Redes Sociales:
3. Familiaridad con tecnologías emergentes:
4. Creación y gestión de contenido digital:
5. Comprensión del comportamiento del consumidor:
Además de la visión general sobre el impacto de la IA en el sector, nuestro objetivo en este trabajo es establecer cómo estos cambios se deben reflejar en los procesos formativos de los futuros profesionales. Como hemos indicado, la integración de la IA en la formación universitaria está transformando radicalmente el enfoque educativo (Mullo; Balseca; Caicedo, 2024), especialmente en campos como la Publicidad y las Relaciones Públicas sin que, hasta ahora, dispongamos de producción académica o investigadora específica al respecto. Las universidades están reconociendo la necesidad de adaptar sus currículos para incluir competencias específicas en IA (López et al., 2024), capacitando a los estudiantes en el uso de herramientas avanzadas que están redefiniendo la industria (Forero-Corba; Bennasar, 2024). Este cambio implica no sólo el aprendizaje de técnicas de programación y manejo de datos, sino también el desarrollo de habilidades para interactuar eficazmente con sistemas de IA, como creación de promtps y la interpretación de resultados generados por algoritmos (García-Acuña et al., 2023). De esta manera, se buscaría preparar a los futuros profesionales para integrar la tecnología en sus estrategias opertativas y creativas, asegurando que puedan competir y destacarse en un entorno laboral cada vez más digitalizado.
Confirmado el compromiso de las universidades con la preparación de los estudiantes para hacer frente a los retos de la IA (Choque-Castañeda; Morales-Romero, 2023), también debemos tener en cuenta que esta también está condicionando las metodologías de enseñanza y aprendizaje (Tinoco-Plasencia, 2023). Así, nos encontramos con que la IA puede ofrecer experiencias personalizadas (Jara-Abanto; Velasques-Medina; Meneses-Claudio, 2023), adaptándose a las necesidades individuales de cada estudiante y proporcionando feedback en tiempo real (Bueñado et al., 2023); las plataformas educativas basadas en IA pueden ofrecer experiencias personalizadas, permitiendo a los educadores identificar áreas donde los estudiantes pueden necesitar apoyo adicional y ajustar sus métodos de enseñanza (Fajardo et al., 2023) y, finalmente, los estudiantes tienen acceso a recursos educativos más variados y dinámicos (León; Neil; Cedillo, 2024).
Nos encontramos, por tanto, en un contexto en el que se está investigando y analizando el impacto de la IA en la formación universitaria en general y, a pesar de la especial incidencia de esta tecnología en el caso de los estudios de Publicidad y Relaciones Públicas, no contamos con bibliografía específica. Los estudiantes de Publicidad y Relaciones Públicas se ven afectados por la IA, como todos los estudiantes universitarios, en la forma que aprenden y aplican sus conocimientos. Sin embargo, de una forma más concreta, los futuros publicistas tienen la oportunidad (y necesidad) de utilizar herramientas de IA para el análisis de datos de consumidores, la automatización de campañas, la generación de contenidos personalizados y, por ello, crear estrategias publicitarias más eficaces y dirigidas. Además, la IA facilita la simulación de escenarios de mercado y la evaluación predictiva, proporcionando a los estudiantes un entorno de aprendizaje dinámico y práctico. En el caso que nos ocupa, la IA permite una aplicación casi plena en ciertos procesos creativos. La realidad es que sería necesario analizar cómo se está integrando todo esto en los planes de estudios universitarios.
En el momento actual las universidades españolas ofrecen formación específica en IA ofreciendo programas de grado y posgrado centrados en esta disciplina, adaptándose a las crecientes demandas del mercado laboral y a la evolución tecnológica. En lo relativo concretamente a Publicidad y Relaciones Públicas, varias universidades españolas han incorporado formación específica en IA. Como ejemplos, la Universidad Pompeu Fabra, en su programa de Grado en Publicidad y Relaciones Públicas, no menciona explícitamente asignaturas dedicadas a la inteligencia artificial, pero sí se enfoca en el desarrollo de habilidades tecnológicas avanzadas y en la comprensión de nuevas herramientas de comunicación digital, lo cual puede incluir aspectos de la IA en un contexto más amplio. Por otro lado, la Universidad de Girona y la Universidad de Barcelona ofrecen programas que se centran en la formación en habilidades comunicativas y el uso de nuevas tecnologías aplicadas a la comunicación y la publicidad, lo que sugiere una apertura a integrar la IA en el currículo, aunque no se detalla explícitamente.
La Universidad CEU San Pablo en Madrid enfatiza en su programa de Grado en Publicidad y Relaciones Públicas el manejo de herramientas tecnológicas avanzadas y la participación en talleres y cursos que pueden incluir tecnologías emergentes como la IA, y asimismo la Universidad Nebrija también ofrece un enfoque práctico y multidisciplinar en su grado, preparando a los estudiantes para el uso de tecnologías avanzadas en publicidad y relaciones públicas. Finalmente, la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ofrece una estructura flexible en su programa que incluye asignaturas relacionadas con la tecnología y el marketing digital, proporcionando una base que puede ser relevante para la inteligencia artificial en el ámbito de la publicidad y las relaciones públicas.
Esto nos permite identificar que, aunque no todas las universidades han incorporado de manera explícita la formación en IA dentro de sus programas de Grado en Publicidad y Relaciones Públicas existe una tendencia creciente hacia la integración de nuevas tecnologías y habilidades digitales avanzadas, que incluyen aspectos relevantes de la inteligencia artificial. Relacionado con esto, el siguiente nivel estaría en formar a los estudiantes en el uso ético de este recurso. En este caso nos encontramos con muchas menos referencias en la universidad española y casi limitadas en exclusiva a universidades de corte técnico o empresarial. Así, ESIC Business & Marketing School ha desarrollado un enfoque integral que incluye la ética en la publicidad y las relaciones públicas, abordando temas sobre la transparencia, veracidad y el respeto a la privacidad. Aunque no se menciona explícitamente la ética en IA, su enfoque en la responsabilidad social corporativa y prácticas éticas sugiere una preparación para manejar las implicaciones éticas de la tecnología en marketing y publicidad.
En el caso de la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) destaca la importancia de la ética en la inteligencia artificial, subrayando los desafíos y riesgos asociados con el desarrollo de IA y su impacto en la sociedad. Esta universidad se enfoca en formar profesionales conscientes de las implicaciones éticas del uso de IA en diversas áreas, incluyendo la comunicación y la publicidad. Finalmente, la Universidad Politécnica de Catalunya en sus programas de IA, incluye un curso específico sobre «Aspectos Éticos y Sociales de la Inteligencia Artificial». Aunque este curso es parte del programa de IA, su inclusión refleja una creciente conciencia sobre la necesidad de formar a los estudiantes en los aspectos éticos de la tecnología, lo que puede ser relevante para los estudiantes de Publicidad y Relaciones Públicas interesados en la IA.
Fuera de la universidad y de la formación reglada, en España ya se están ofertando cursos sobre publicidad e IA, concretamente ESIC Business & Marketing School ofrece un curso especializado online en Publicidad Digital que incluye workshops sobre la aplicación de la IA en el negocio. Este curso está diseñado para enseñar a los estudiantes cómo integrar herramientas de IA en estrategias publicitarias, mejorando la segmentación de clientes y la personalización de mensajes.1
Sea como fuere, la formación académica y profesional requerida pasa por los Grados en Marketing, Publicidad y Relaciones Públicas o Administración y Dirección de Empresas (ADE) que podrían ser cumplimentados con másteres universitarios en publicidad, comunicación, marketing digital, análisis de datos y business intelligence para aquellos interesados en el análisis de datos en la toma de decisiones estratégicas.
Toda la información recopilada en los apartados anteriores de la investigación nos permite acercarnos a la relación entre creatividad publicitaria e IA. Concretamente pretendemos crear un decálogo de los elementos clave que, hoy en día, condicionan esta relación; cinco puntos relativos a cuestiones profesionales y otros cinco a cuestiones formativas.
1. Impacto en la industria: La investigación muestra que la IA está integrada en todas las fases del proceso de planificación estratégica publicitaria, con un peso significativo en la fase de desarrollo creativo, lo que ya plantea una nueva realidad del sector publicitario donde, precisamente, los aspectos más llamativos se encuentran en torno a la elaboración de piezas finales de campañas publicitarias.
2. Optimización de Procesos Creativos: La IA permite automatizar tareas repetitivas como la generación de textos e imágenes, lo que libera a los creativos para enfocarse en aspectos más innovadores y estratégicos, lo que implica que estos profesionales son los responsables de la definición estratégica o las líneas creativas de la campaña, pero no de su desarrollo material, donde incluso los recursos y plazos resultan más ajustados.
3. Personalización y segmentación: Las herramientas de IA permiten analizar grandes volúmenes de datos para crear campañas publicitarias altamente personalizadas, mejorando la segmentación del público y la efectividad de las campañas. Los esfuerzos creativos para poder adaptarse a esta nueva realidad son notables, contando o no con IA, ya que las narrativas y lenguajes deben adaptarse a unos públicos diferentes y quizás, ante este reto, surgen los puntos de vista partidarios de la IA para simplificar procesos.
4. Desafíos éticos y de privacidad: Los desafíos éticos, ya mencionados en el texto, implican la necesidad de que los profesionales deban estar capacitados para manejar estos aspectos de manera responsable, garantizando la confianza del consumidor y el cumplimiento de regulaciones.
5. Complementariedad en el trabajo creativo: La IA complementa el trabajo de los creativos sin reemplazar completamente la intervención humana, manteniendo la creatividad y originalidad en el proceso publicitario. De hecho, los datos confirman esta aplicación en las agencias, aunque sigue sin establecerse cómo se articula este recurso en la oferta de servicios de comunicación.
6. Actualización curricular: Las universidades están comenzando a incorporar contenidos sobre IA en sus programas de Publicidad y Relaciones Públicas, pero no de forma específica todavía. Se contempla la IA como parte de la formación en comunicación digital y parece estarse planteando de forma transversal a todos los estudios.
7. Desarrollo de habilidades técnicas: Los estudiantes necesitan aprender a utilizar herramientas avanzadas de IA y análisis de datos. Esto incluye la creación de prompts y la interpretación de resultados generados por algoritmos, habilidades que son esenciales para su desempeño profesional futuro. Sin embargo, no se trata tanto de contenidos como el desarrollo de competencias y habilidades en torno a esta temática.
8. Ética en el uso de la IA: La formación en ética es fundamental para manejar los desafíos asociados con la IA. Todo parece apuntar a que ese correcto empleo de las herramientas de IA será una ventaja diferencial de los profesionales del sector de la comunicación.
9. Colaboración Universidad-Empresa: La colaboración entre universidades y empresas es vital para proporcionar una formación práctica y actualizada, pero en el momento actual la IA se está planteando como un campo de negocio para entidades de formación privadas, que ofertan de forma específica y rápida formación en este tema.
10. Adopción lenta pero creciente: Aunque la adaptación de los planes de estudio de las universidades es lenta, se observa una tendencia creciente hacia la integración de nuevas tecnologías y habilidades digitales avanzadas en los programas educativos. Esta integración es esencial para mejorar la preparación técnica de los estudiantes, pero también requerirá de la adecuada formación de los docentes universitarios para hacer frente a estas necesidades.
Por todo lo anterior, para que los estudiantes del Grado en Publicidad y Relaciones Públicas se adapten a las necesidades del sector y sean considerados profesionales competentes en inteligencia artificial (IA) aplicadas específicamente a la creatividad, deben desarrollar las siguientes competencias y habilidades:
Tabla 5. Competencias y habilidades en IA para creativos publicitarios.
|
Definición |
Competencias |
Habillidades |
|
Generación de contenido creativo con IA |
Utilización de herramientas de IA para la creación y optimización de contenido creativo. |
Manejo de generadores de texto y contenido visual como Jasper.ai, Writesonic y Copy.ai para producir anuncios, eslóganes y textos publicitarios efectivos. |
|
Diseño asistido por IA |
Creación de diseños publicitarios utilizando herramientas de IA para la generación de imágenes y gráficos. |
Uso de aplicaciones como Canva, DALL-E y Adobe Sensei para diseñar elementos visuales innovadores y atractivos, mejorando la estética y el impacto de las campañas. |
|
Optimización creativa basada en datos |
Implementación de técnicas de IA para optimizar el contenido creativo en función de análisis de datos. |
Aplicación de plataformas como Persado o Phrasee para personalizar y optimizar mensajes publicitarios basados en datos de comportamiento y preferencias del consumidor. |
|
Automatización de procesos creativos |
Automatización de tareas creativas repetitivas utilizando herramientas de IA. |
Uso de herramientas como Articoolo y Lumen5 para automatizar la creación de artículos, vídeos y otros contenidos, permitiendo a los creativos centrarse en aspectos más estratégicos e innovadores. |
|
Personalización creativa |
Desarrollo de campañas publicitarias altamente personalizadas utilizando análisis predictivo y segmentación avanzada proporcionada por IA. |
Utilización de herramientas como Dynamic Yield y Optimizely para adaptar creatividades a diferentes segmentos de audiencia, mejorando la relevancia y eficacia de las campañas. |
|
Exploración y experimentación creativa |
Experimentación con nuevas ideas y conceptos creativos utilizando IA como una herramienta de apoyo. |
Empleo de herramientas como Runway ML y DeepArt para experimentar con estilos artísticos y efectos visuales innovadores, explorando nuevas fronteras de la creatividad publicitaria. |
|
Análisis y evaluación creativa |
Evaluación del impacto y la efectividad del contenido creativo generado con IA. |
Uso de plataformas de análisis como Google Analytics y Tableau para medir el rendimiento de las campañas creativas y ajustar las estrategias en tiempo real, basándose en datos concretos. |
|
Integración de IA en narrativa publicitaria |
Incorporación de elementos de IA en la narrativa y el storytelling publicitario. |
Creación de experiencias interactivas y personalizadas mediante el uso de chatbots y asistentes virtuales, mejorando la interacción y el engagement con el público. |
Fuente: elaboración propia, 2024.
Las competencias y habilidades aportadas permiten a los creativos automatizar y mejorar la producción de contenido, asegurando mensajes coherentes y atractivos. Además, el diseño asistido por IA no solo agiliza el proceso de creación visual, sino que también abre nuevas posibilidades creativas al permitir la experimentación con estilos y formatos que antes eran difíciles de lograr. A lo anterior se suma que la capacidad de utilizar datos para informar y mejorar las decisiones creativas es crucial en la publicidad moderna. Esto asegura que las campañas sean más relevantes y efectivas y esa misma automatización permite a los creativos enfocarse en tareas más estratégicas y de alto nivel, mejorando la eficiencia y la productividad en la generación de contenidos.
En general, la capacidad de experimentar y explorar nuevas ideas es esencial para la innovación creativa. La IA facilita esta exploración al proporcionar herramientas que pueden generar nuevas ideas y enfoques, y también evaluar el impacto de las campañas, algo vital para ajustar estrategias y mejorar resultados. Las herramientas de análisis permiten obtener insights precisos y accionables. Finalmente, la integración de IA en la narrativa publicitaria puede mejorar significativamente la interacción y el engagement del público, ofreciendo experiencias más enriquecedoras y personalizadas.
Una vez desarrollado el proceso investigador en sus diferentes metodologías establecemos una serie de conclusiones que estructuramos en dos bloques. En el primer bloque se trata de conclusiones vinculadas con la refutación de las hipótesis de partida y en el segundo son conclusiones generales vinculadas con un análisis crítico de los resultados obtenidos.
En lo relativo a las hipótesis, la investigación confirma que la IA se ha integrado profundamente en los procesos creativos y estratégicos del sector publicitario, optimizando la creación de contenidos y mejorando la personalización de campañas (HP1). La aceptación de la IA por parte de los profesionales es alta y se percibe como una herramienta que mejora la eficacia y personalización de las campañas sin comprometer la creatividad, aunque plantea desafíos éticos y de privacidad (HP2). De esa forma, la IA complementa el trabajo de los creativos, permitiendo una mayor eficiencia y optimización de procesos, sin reemplazar completamente la intervención humana (HP3). Esto implica que existe una creciente demanda de profesionales capacitados en IA y se observa la necesidad de reorientar la formación para incluir habilidades específicas en IA y análisis de datos (HP4).
En el bloque de hipótesis formativas, la inclusión de la IA en los programas formativos permite mejorar la preparación técnica de los estudiantes, capacitándolos para utilizar herramientas avanzadas y enfrentar los desafíos del mercado laboral (HF1). Aunque algunas universidades han comenzado a incorporar formación específica en IA, la implementación es desigual y muchas instituciones aún no han adaptado completamente sus programas a las nuevas demandas del sector (HF2), sin que parezca prestarse demasiada atención a la importancia de la formación en ética para preparar a los estudiantes en el empleo de la IA (HF3). Además de lo anterior, la demanda de formación específica en IA ha llevado a la aparición de cursos y programas ofrecidos por instituciones privadas, llenando el vacío dejado por la lenta adaptación de las universidades públicas (HF4). Esta adaptación resultará importante no sólo en lo relativo a los planes y programas si no en la formación y actualización de los docentes (HF5).
Desde un punto de vista más general, la investigación revela una transformación significativa en la manera en la que se desarrollan las estrategias de comunicación y de marketing. La IA ha demostrado ser una herramienta poderosa en la optimización de procesos creativos, si bien también plantea desafíos éticos y la necesidad de una regulación adecuada para evitar sesgos y garantizar la transparencia. Las universidades españolas están incorporando la IA desde diversas perspectivas y propuestas, siendo conscientes de que la IA no sólo mejora la preparación técnica de los estudiantes, sino que también enriquece su experiencia educativa, preparándolos para un mercado laboral en constante evolución.
En este momento el mercado publicitario en España muestra una creciente demanda de profesionales capacitados en IA, reflejando una tendencia global hacia la adopción de IA en marketing y publicidad, impulsado por la necesidad de optimizar procesos y mejorar la segmentación de audiencias y la personalización de contenidos, pero no encontramos referencias sobre cómo se va a abordar el puesto de los profesionales creativos y creativas en cuanto a perfiles o demandas profesionales.
Frente a esto, la responsabilidad de las universidades es adaptar los planes de estudio, si bien dicha adaptación no es necesariamente a través de materias específicas, siendo las competencias y habilidades identificadas en este trabajo (a través de las aplicaciones ya existentes, de la documentación recopilada e incluso la actividad de las agencias) las que pueden gestionarse de forma transversal.
En conclusión, la IA está transformando el sector publicitario, y su integración en la formación universitaria es fundamental para preparar a los futuros profesionales. La demanda de expertos en IA seguirá creciendo, y es esencial que las instituciones educativas y las empresas trabajen juntas para abordar los desafíos y aprovechar las oportunidades que esta tecnología ofrece. El caso de la creatividad publicitaria resulta paradigmático en lo relativo a cómo la IA está entrando en la Universidad, al presentarse como una disciplina en la que el sector profesional ya ha integrado este recurso y en el que la formación deberá entender cómo emplearlo para mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje pero también para desarrollar competencias profesionales adecuadas a la demanda.
Accenture Song (2024). «IA generativa para el crecimiento del cliente» en Accenture. https://www.accenture.com/es-es/insights/song/generative-ai-customer-growth
Álvarez, P. (2022). «La industria necesita 90.000 expertos en datos y en inteligencia artificial» en Cinco Días, 27 de enero de 2022. https://cincodias.elpais.com/cincodias/2022/01/25/fortunas/1643104420_514157.html
Canva (2023). Marketing and Ai Report. Canva. En: https://acortar.link/CZv2kP
Castaño, A. (2024). «La inteligencia artificial creará 1,61 millones de empleos en España la próxima década» en The Objective, 25 de abril de 2024. https://theobjective.com/economia/2024-04-25/inteligencia-artificial-empleos-espana/
6.
Anexo 1. Fuentes.
Anexo 2. Fuentes Tabla 6 (A).
|
1 |
MCANN |
|
|
2 |
HAVAS CREATIVE |
|
|
3 |
TBWA |
|
|
4 |
PUBLICIS ESPAÑA |
|
|
5 |
DDB |
|
|
6 |
SRA. RUSHMORE |
|
|
7 |
COMUNICA +A |
|
|
8 |
OGILVY |
|
|
9 |
CONTRAPUNTO BBDO |
|
|
10 |
VMLY&R |
|
|
11 |
LEO BURNETT |
|
|
12 |
WUNDERMAN THOMPSOM |
|
|
13 |
PROXIMITY |
|
|
14 |
PINGÜINO TORREBLANCA |
|
|
15 |
GREY |
|
|
16 |
GOOD REBELS |
|
|
17 |
SHACKLETON |
|
|
18 |
INNOCEAN |
|
|
19 |
PAVLOV |
|
|
20 |
PS21 |
Anexo 3. Fuentes Tabla 6 (B).
|
1 |
MCANN |
|
|
2 |
HAVAS CREATIVE |
|
|
3 |
TBWA |
https://www.marketingdirecto.com/marketing-general/entrevistas/entrevista-tbwa-espana-paulo-areas |
|
4 |
PUBLICIS ESPAÑA |
|
|
5 |
DDB |
|
|
6 |
SRA. RUSHMORE |
https://adhertising.com/campanas/sra-rushmore-revive-a-dali-para-la-campana-inteligencia-natural/ |
|
7 |
COMUNICA +A |
0 |
|
8 |
OGILVY |
|
|
9 |
CONTRAPUNTO BBDO |
|
|
10 |
VMLY&R |
|
|
11 |
LEO BURNETT |
https://www.marketingdirecto.com/marketing-general/entrevistas/ia-directores-creativos-leo-burnett |
|
12 |
WUNDERMAN THOMPSOM |
|
|
13 |
PROXIMITY |
https://efe.com/economia/2024-02-11/ia-generativa-oficinas-espanolas-mejorar-eficiencia/ |
|
14 |
PINGÜINO TORREBLANCA |
0 |
|
15 |
GREY |
https://www.reasonwhy.es/actualidad/tendencias-tecnologia-2020-informe-grey |
|
16 |
GOOD REBELS |
https://www.asociacionmkt.es/estudios-y-analisis/informe-good-rebels-inteligencia-artificial-seo/ |
|
17 |
SHACKLETON |
https://neosmart.ai/es/accenture-inaugura-estudios-ia-generativa-espana-empleo/ |
|
18 |
INNOCEAN |
https://ipmark.com/hyundai-optimiza-conversiones-publicidad-nativa-gracias-ia/ |
|
19 |
PAVLOV |
0 |
|
20 |
PS21 |