Redes neuronales en negocios y marketing: cómo MidJourney puede convertirte en líder del mercado y más

Todo, como sabemos, se inventó para nosotros hace mucho tiempo. Por eso los científicos suelen inspirarse en la naturaleza.

Así surgió la tecnología de redes neuronales, que imita la estructura y los principios del cerebro humano. A pesar de que su desarrollo se remonta a mediados del siglo XX, las redes neuronales han experimentado un verdadero auge en los últimos años, cuando su campo de aplicación ha aumentado espectacularmente en un 270%. Hoy en día pueden ser utilizadas por todo el mundo, ¡y también por las empresas! Y de forma totalmente gratuita.

Cómo funciona: sobre la estructura, los procesos y el cerebro humano

Al igual que nuestros cerebros, todas las redes neuronales están formadas por un conjunto de capas, cada una de ellas con procesos interconectados que funcionan en paralelo entre sí:

• Capa de entrada. Esta capa es análoga a las dendritas del cerebro humano, donde se originan los impulsos neuronales. 

• Capa oculta. Esta capa se encuentra entre la capa de entrada y la capa de salida, por lo que se considera la capa principal. En ella se forman las conexiones sinápticas, se procesan los datos entrantes y se transfieren posteriormente a la capa de salida.

• Capa de salida. Aquí es donde la salida es lo que ve el usuario de la red neuronal, es decir, el conjunto final de datos que ya han sido generados y procesados.

Si descomponemos la red neuronal en una secuencia de etapas, quedaría así: 

Etapa 1. Supongamos que hablamos de una red neuronal creativa para la creación de contenidos como MidJourney (hablaremos de ella en detalle más adelante). En este caso, la red neuronal recibe una consulta formada por palabras clave que debe procesar. Por ejemplo, "árbol", "casa", "jardín".

Etapa 2. Una red neuronal traduce las palabras en un código digital que se denominan vectores: es en el lenguaje de los vectores en el que habla la red neuronal. Sin esta etapa no sería capaz de entender lo que el usuario quiere decir y lo que pide.

Etapa 3. Las palabras vectoriales se envían a la capa oculta, donde la red neuronal las utiliza para crear un borrador de texto o imagen compuesto de franjas difusas y píxeles.

Etapa 4. A continuación, se detalla el "boceto", es decir, se aplica color, textura, trazos adicionales e iluminación. Estos detalles se extraen de otros vectores (palabras clave) que el usuario especificó en la adición. Así, si uno de los vectores era "ciberpunk", la red neuronal puede añadir neón, letreros distintivos, etc. 

Por cierto, durante cada ciclo de etapas, una red neuronal se entrena continuamente, llenando su "biblioteca" con nuevos datos y formas de implementación. Esto se llama aprendizaje automático, y si lo comparamos con el aprendizaje de una lengua extranjera, es similar a la práctica de idiomas: cuanto más hablas con un nativo, mejor lo entiendes y empiezas a utilizar más palabras en tu vocabulario. Del mismo modo, una red neuronal aprende a entender mejor a los usuarios y amplía gradualmente su conjunto de herramientas basándose en la experiencia pasada.

Cómo utilizan las empresas hoy en día las redes neuronales: casos y oportunidades 

En teoría, las redes neuronales pueden hacer de todo: dibujar una imagen, encontrar a una persona por su descripción, generar ideas de negocio y mucho más. Pero si hablamos de las funciones más prácticas y perfeccionadas de las empresas de TI que puedes utilizar ahora mismo, en primer lugar las neuroredes pueden:

• Procesar información en cualquier volumen (incluso el más colosal). Por ejemplo, si necesitas agrupar una base de datos de contactos o comprobar documentos. Las redes neuronales son una herramienta ideal para resolver tareas complejas y monótonas en las que las empresas no quieren malgastar recursos humanos y tiempo.

• Predecir. Los tipos de cambio, el tiempo, las ventas, el rendimiento de la inversión, la eficacia del marketing... todo esto y mucho más puede estimarse y predecirse mediante redes neuronales basadas en la experiencia pasada y el rendimiento actual, lo que puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más inteligentes y rápidas.

• Extraer, encontrar y reconocer datos. Al igual que las redes neuronales pueden procesar datos ya recibidos y gentilmente descargados en ellas, pueden encontrar la información que necesitan y extraerla incluso de un conjunto de variables o imágenes, por ejemplo, transformando estadísticas en un informe y números en música.

Sin embargo, la principal ventaja de las redes neuronales es la resiliencia, que no pueden conseguir otros programas y servicios. Gracias a su avanzada estructura basada en la del cerebro humano, las redes neuronales siguen funcionando incluso en caso de uno o varios fallos. Esto hace que las redes neuronales sean aplicables a absolutamente cualquier negocio o industria que requiera una gran estabilidad, como la industria espacial y la ingeniería. 

Sin embargo, el área más prometedor para la implantación de redes neuronales en la actualidad es el comercio electrónico. Así, utilizando las redes neuronales, es posible crear chat-bots altamente inteligentes y adaptables, que atenderían de forma independiente a los clientes en lugar de a los gestores, o personalizar un sistema de recomendaciones, optimizar boletines de noticias, contenidos en redes sociales, y mucho más. En estos momentos, Amazon, Google Play y Walmart ya utilizan las redes neuronales en el comercio electrónico para analizar el comportamiento de los consumidores, sus compras anteriores y sus preferencias, en función de las cuales se ofrecen posteriormente a los usuarios cupones y descuentos personalizados.

Otro excelente ejemplo de cómo las redes neuronales están facilitando la vida a las empresas es PixelDTGAN, una aplicación basada en ellas. Con su ayuda, cualquier tienda online puede ahorrar considerablemente en los servicios de fotógrafos: la red neuronal PixelDTGAN resalta automáticamente la ropa de los modelos, ya sea una persona, un maniquí o un simple objeto sobre la mesa, y los ensambla en el collage o vitrina necesaria.

Aunque se prevé que muchas profesiones desaparecerán debido a la inteligencia artificial, ésta no sustituirá totalmente al trabajo humano (al menos no en la próxima década). Sin embargo, las redes neuronales permiten optimizar el trabajo del personal humano en el comercio minorista. Por ejemplo, la tienda Walmart offline de Levittown (una localidad rural estadounidense del estado de Nueva York) utiliza una red neuronal para supervisar las estanterías. En tiempo real, una cámara detecta cuándo un producto está a punto de caducar o se está agotando en las estanterías y tiene que ser repuesto. Los minoristas reciben una notificación por teléfono cuando tienen que tomar medidas.

El sector financiero y la banca son otra esfera atractiva para el desarrollo de redes neuronales, ya que, como se mencionó anteriormente, las redes neuronales han desarrollado bien la función de predicción y procesamiento de datos. Por ejemplo, SAS, el software para bancos desarrollado sobre su base, toma de forma autónoma decisiones sobre la concesión de préstamos a clientes basándose en el análisis de su solvencia, y genera una lista de servicios bancarios óptimos para ellos. La red neuronal Finprophet predice los movimientos de los precios de las criptomonedas, las acciones y el dinero fiduciario, lo que facilita mucho la vida a los inversores. 

Otro ámbito de aplicación de las redes neuronales y una subespecie del mismo son las redes neuronales para la generación de contenidos, que ofrecen una enorme reserva de perspectivas para las empresas y merecen, por tanto, una atención especial.

Las redes neuronales como herramienta para crear contenidos de marcas

Los contenidos generados por inteligencia artificial pueden utilizarse tanto en marketing como en educación, periodismo, blogs, etc. Este contenido se refiere a todo aquello que no ha sido creado por humanos, sino por algoritmos informáticos basados en consultas y datos introducidos. Así, las redes neuronales permiten crear contenidos de gran calidad y a gran escala en poco tiempo y con un mínimo de recursos. 

Hoy en día se pueden generar tres tipos de contenidos con una red neuronal:

1. Contenido textual. Gracias a los módulos lingüísticos y a las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), las redes neuronales modernas pueden incluso escribir una historia de ficción que responda a unos criterios y un argumento determinados. Lo más frecuente, sin embargo, es que las redes neuronales generen textos publicitarios o narraciones (frases, preguntas) sencillos y breves dentro de un chatbot. Lo hacen basándose en plantillas y otros textos que existen en Internet, por lo que el texto generado sigue necesitando una verificación humana adicional (una red neuronal garantiza la alfabetización, pero no la lógica).

2. Imágenes. Se trata de imágenes, artefactos e ilustraciones generados por algoritmos informáticos que utilizan efectos visuales y parámetros preestablecidos. Adobe y NVIDIA, por cierto, ya han introducido en el mercado programas profesionales de pago basados en ellos para crear imágenes a escala corporativa. 

3. Contenidos de audio. Las redes neuronales ya pueden incluso generar sonido, música y voces humanas, lo que abre una nueva vía en la codificación y la grabación de sonido. Así, las pistas de audio de las redes neuronales pueden utilizarse en el doblaje de películas, la creación de anuncios publicitarios, la edición de vídeos de YouTube, el diseño de videojuegos, etc.

Con las redes neuronales, puedes crear contenidos para cada segmento de audiencia de forma individual, teniendo en cuenta sus necesidades, gustos y preferencias. De este modo, aumentará tanto el atractivo de la marca como el compromiso de la audiencia. 

Sin embargo, hay que tener en cuenta que cualquier contenido es creado por las redes neuronales a partir de datos que encuentra en el dominio público en Internet, ya que es el procesamiento de datos pasados y ajenos en lo que se basa el aprendizaje automático. Esto plantea la cuestión de los derechos de autor, que sigue sin resolverse a día de hoy. ¡Por eso no te recomendamos que monetices y comercialices contenidos creados por redes neuronales! Aunque el contenido de las redes neuronales no está legislado en modo alguno, la historia ha sido testigo de varios escándalos públicos e incluso demandas interpuestas por artistas contra las redes neuronales.

Los mejores artistas de redes neuronales para crear contenidos visuales

Cualquier empresa necesita imágenes de calidad. MidJourney, creada por el joven científico y emprendedor David Holtz, licenciado en Matemáticas Aplicadas por la Universidad de Carolina del Norte, se considera la red neuronal de generación de imágenes más conocida. MidJourney funciona a través del mensajero Discord, donde el usuario, en un chat especial, debe introducir una serie de criterios y pistas para la red neuronal en función del tipo de imagen que quiere crear. Ten en cuenta que esto requiere una suscripción de pago: ¡el número de intentos gratuitos es limitado! MidJourney es especialmente bueno para crear escenas de fantasía y ciencia ficción, así como para modelar conceptos y paisajes de videojuegos.

DALL·E 2 es otro programa de inteligencia artificial creado por la empresa informática estadounidense OpenAI, que genera imágenes de diferentes estilos y formatos a partir de descripciones textuales. Para ello utiliza más de 10.000 millones de modelos de entrenamiento y puede interpretar datos en absolutamente cualquier lenguaje natural (aunque entiende mejor el inglés). DALL-E 2 también aprende de fotos de archivo y, según los usuarios, es mucho mejor que MidJourney para aquellas imágenes que requieren más de dos caracteres. Sin embargo, MidJourney sigue ganando en la mayoría de las encuestas por su estilo artístico. 

También para los contenidos visuales se recurre a menudo a Stable Diffusion, un modelo que utiliza un codificador de texto para ajustar la imagen a las sugerencias especificadas.

Todas las redes neuronales de este tipo utilizadas para crear contenidos visuales funcionan sobre la base de una técnica conocida como "propagación". En el contexto de la creación de una nueva imagen, es así:

1. La red neuronal desencadena un proceso de aprendizaje, es decir, accede a fotos de stock (de las que hay unos diez millones) y toma aquellas imágenes cuyos códigos coinciden con las palabras clave dadas.

2. A continuación, la red neuronal añade ruido a la imagen, mezclando así las imágenes y convirtiéndolas en un conjunto caótico de píxeles.

3. A continuación, la red neuronal vuelve a eliminar el ruido, restaurando los datos mezclados. Este proceso se repite varias veces, dando como resultado la imagen original tras innumerables superposiciones y desconexiones.

4. Al final, la red neuronal puede aplicar una reducción adicional del ruido para dar a la imagen un aspecto realista, y añadir sus propios cambios "aprendidos" durante el procesamiento de solicitudes anteriores.

Dónde y cómo pueden utilizarse los contenidos visuales creados por redes neuronales

Dado que, al fin y al cabo, no se pueden monetizar los contenidos creados por redes neuronales, su ámbito de uso se reduce un poco, pero sigue siendo bastante amplio, sobre todo para las empresas. He aquí algunas opciones de dónde y para qué se pueden utilizar las redes neuronales: 

Creación de banners publicitarios

MidJourney suele crear banners publicitarios para empresas de todo el mundo. Con él, no es necesario contratar a un equipo artístico o diseñador especial y esperar una semana para recibir el producto visual acabado. No se tarda más de cinco minutos en crear un banner con MidJourney, tras lo cual la imagen generada puede publicarse, por ejemplo, en carteles de eventos o en posts de Instagram, como hizo el Estudio de Ballet de San Francisco para promocionar su producción de "El Cascanueces":

Planificación y presentación de campañas de marketing

Supongamos que tienes que presentar un nuevo proyecto a la dirección o a un inversor, convencerles de la rentabilidad de tu idea y conseguir que aprueben su lanzamiento. Los números para demostrar su eficacia están muy bien, pero ¿y si pudiera visualizarlos o el producto final? Por ejemplo, para demostrar visualmente cómo sería un nuevo modelo de teléfono o su composición en un vídeo promocional. De este modo, utilizar una red neuronal puede acelerar la investigación y detallar el proceso de planificación.

Tampoco tienes que utilizar necesariamente contenidos creados por una red neuronal, sólo puedes tomar prestadas las ideas que te sugiera. MidJourney resulta muy útil para una lluvia de ideas con un equipo de artistas, por ejemplo, cuando se necesita un cambio de marca o un nuevo concepto para el posicionamiento de un producto.

Creación de elementos de diseño

Por supuesto, la red neuronal no diseñará el sitio web por ti, pero puede sugerirte algunos elementos que puedes utilizar y adaptar a tus necesidades, por ejemplo:

• logotipos,

• iconos para aplicaciones móviles o secciones,

• miniaturas y plantillas,

• botones CTA.

Aquí tienes, por ejemplo, iconos de MidJourney que serían adecuados para una aplicación de reparto de comida asiática o un juego relacionado con la preparación de ramen:

Crear imágenes para tu blog

La clave principal para que tu blog sea popular es publicar contenidos con regularidad. Sin embargo, hay que reconocer que no mucha gente puede permitirse hacer fotos de calidad todos los días o durante una semana. Aquí es donde las redes neuronales vienen al rescate. No sólo te ayudarán a destacar en el mercado, sino que también ilustrarán la idea que quieres transmitir a tus suscriptores en un post, o el evento descrito. También es un buen ahorro respecto a los servicios de imágenes de archivo que requieren más tiempo de revisión. Entre otras cosas, no todos los blogueros tienen los conocimientos necesarios para crear fotos ni los recursos para contratar a profesionales con experiencia.

No cabe duda de que las redes neuronales seguirán transformando los negocios y las artes en los próximos años, lo que significa que ellas mismas seguirán perfeccionándose, mejorando sus algoritmos y aumentando la calidad del trabajo que generan. Las redes neuronales son asombrosas no sólo por sus perspectivas y posibilidades, sino también por las dificultades que entraña su utilización, ¡por eso en el próximo artículo de la revista Lectera Magazine te contaremos cómo trabajar con MidJourney en la práctica!