La Intel·ligència Artificial Generativa està transformant les marques i la manera en què es comuniquen i connecten amb les audiències. Amb l’automatització i personalització de continguts, creació d’imatges, vídeos i noves experiències interactives, les empreses aniran un pas endavant dels límits tradicionals en màrqueting i creativitat.
En V3rtice mantenim l’originalitat i estil amb l’experiència dels nostres perfils. La importància de perseverar amb la màgia de crear conceptes i productes totalment fets pel nostre equip de treball ens representa.
La Intel·ligència Artificial Generativa és un tema que no hem de deixar passar desapercebuda i és per això que hem creat la següent guia, on explorarem com les marques estan utilitzant la IA per a:
- Incrementar la velocitat en els processos creatius i reduir costos.
- Crear un experiència d’usuari personalitzada d’alt impacte.
- Millorar els temps de resposta de servei al client.
- Crear dissenys innovadors i publicitat òptima.
- Dissenyar productes i serveis de manera ràpida i intel·ligent.
Què és la IA Generativa i com funciona
La IA Generativa és una branca de la Intel·ligència Artificial que es caracteritza per crear contingut nou i original a partir de dades existents. En comparació amb altres sistemes de IA, crea imatges, àudio, vídeo, codis o qualsevol altre contingut digital similar a la creació d’un humà.
Es basa en machine learning, concretament en xarxes neuronals com en models de llenguatge (*LLMs) o models generatius *adversariales (GANs). Els models són entrenats amb extensos volums de dades per a aprendre patrons, estructures i estils. Utilitzant aquest coneixement per a generar noves sortides.
Tipus de ia generativa:
Els models de llenguatge com GPT de Open AI són entrenats per a redactar contingut, realitzar resums, respondre preguntes i redactar articles.
Els models generatius adversariales (GANs) utilitzen xarxes neuronals (generadora i discriminadora) i competeixen entre si per a desenvolupar o crear imatges, vídeos o música realista.
Aplicacions clau:
Màrqueting i contingut: creació de copys, blogs, emails i guions publicitaris.
Disseny i creativitat: disseny d’imatges, logotips, prototips i recursos visuals.
Atenció al client: bots amb converses naturals i personalitzades.
Desenvolupament de productes: prototip ràpid, noves idees i simulacions.
La IA generativa no sols automatitza tasques, sinó que també desenvolupa habilitats creatives i estratègiques per a les marques.
Definició d’intel·ligència artificial generativa
És un tipus d’intel·ligència artificial que crea contingut original com a text, imatges, àudio, vídeo o codi per mitjà de dades existents. Les dades són recollides per machine learning, que analitza la informació i crea peces de contingut que imiten l’estil respecte al context i dades que van ser lliurats.
Actualment, la majoria de IA es limiten a predir o classificar. En canvi la IA generativa produeix resultats creatius i personalitzats. I s’està convertint en una eina poderosa per als sectors de màrqueting, disseny, entreteniment, educació i desenvolupament de programari.
Diferències entre IA generativa i altres formes d’Intel·ligència Artificial
La IA generativa és una de les múltiples branques de la Intel·ligència Artificial. Aquestes són algunes diferències:
L’objectiu de la IA generativa és crear contingut nou a partir de dades existents.
La IA tradicional se centra en analitzar, classificar i predir les dades sobre la base de patrons apresos.
Tipus de sortida:
Generativa: Realitza contingut nou i original. Exemple: Escriure un article, generar una imatge original o escriure una melodia.
Tradicional: Lliurament de respostes tancades i decisions. Exemple: Classificar correus o predir la demanda d’un producte.
Models utilitzats:
- Generativa: S’utilitzen models com GPT (Transformers) o GANs (Generative Adversarial Networks)
- Tradicional: Empra models d’arbres de decisió, regressions, xarxes neuronals clàssiques.
- Interacció amb l’usuari:
- Generativa: La interacció és més conversacional, creativa i oberta.
- Tradicional: S’enfoca en respostes més estructurades o específiques depenent de l’entrenament.
- Aplicacions típiques:
- IA generativa: Desenvolupo màrqueting de continguts, disseny creatiu, generació de codi, assistents virtuals avançats.
- IA tradicional: Detecció de fraus, diagnòstics mèdics, sistemes de recomanació i anàlisi predictiva.
- En resum, la IA tradicional pren decisions sobre la base de dades existents i la IA generativa va un pas més enllà, el contingut és original, noves possibilitats creatives, personalització i automatització avançada.
Exemples quotidians de l’ús de la IA generativa
- Redacció automàtica de correus i textos: En Gmail o Outlook realitzen suggeriments per a escriure frases completes. Per mitjà dels models de la IA generativa entenen el context i proposen respostes naturals.
- Creació d’imatges i art digital: Aplicacions existents com DALL ·E, Canva o Adobe Firefly generen imatges úniques a partir d’una sèrie d’indicacions descriptives. Facilita tasques creatives sense necessitat de coneixements tècnics com un dissenyador.
- Assistents d’escriptura i productivitat: Per mitjà de plataformes com Notion, Grammarly o ChatGPT, t’ajuden a redactar documents, notes de premsa o millorar la gramàtica i estil dels textos immediatament.
- Bots conversacionals avançats: S’utilitzen per a donar servei al client i ajuden a mantenir converses naturals i resoldre dubtes complexos.
- Generació de contingut per a xarxes socials: Existeixen eines com Copy.ai o Jasper per a generar contingut idees creatives, textos, i copiïs adaptats al to de la marca en Instagram, Linkedin o Tik Tok.
- Composició de música personalitzada: Amb aplicacions com Soundraw o Amper Music, et permet crear peces musicals úniques en segons. Són ideals per a vídeos, pòdcast o contingut comercial.
- Creació de presentacions i resums: Resumeix articles, converteix documents en presentacions, genera guions per a vídeos i estalvia temps en tasques rutinàries.
- Traducció i adaptació de contingut: Tradueix i adapta textos en diferents idiomes públics, mantenint el to i context original.
Quines eines de IA generativa utilitzar en 2025
Eines per a redactors i marketers
ChatGPT (OpenAI, 2025): Millores en conversa, retenció de context i noves funcionalitats d’interacció per veu.
Claude (Anthropic): S’utilitza per a qüestions de seguretat, automatització de processos, anàlisi profunda i resposta per a converses.
Cohere Generate: API corporativa per a generar text, moderació, Bots i crear insights.
Jasper AI Pro: S’utilitza en màrqueting i contingut SEU, es creen plantilles de campanyes, anàlisis de tendències i col·laboració d’equip.
Plataformes per a dissenyadors i creatius
DALL·E 3 (OpenAI): Creació d’imatges fotorrealistas des de text des d’indicacions de text, ideal per a creativitat i màrqueting.
Midjourney (v7): Art estilitzat i creatiu. I d’alta qualitat per a dissenyadors i creatius.
Stable Diffusion (v3.5): Model open-source d’imatges per a ús empresarial.
Tova Firefly 2.0: Està integrat amb Creative Cloud i permet generar imatges i vídeos.
Solucions de IA per a vídeo i multimèdia
Runway (Gen-2): Es poden editar vídeo i imatges via IA, permet producció 4K.
Synthesia: Creació de vídeos corporatius amb avatars virtuals.
Eines de codi i desenvolupament
GitHbub Copilot: autocompleta codi intel·ligent, corregeix els errors i suporta diversos llenguatges.
Gamma: Transforma idees en presentacions amb dissenys, imatges i notes automatitzades.
Riscos i consideracions ètiques en usar *IA generativa
- Desinformació i veracitat del contingut: La IA pot crear contingut que no és veritable, fals, esbiaixat o inexacte. Per això és important realitzar una exhaustiva revisió humana a l’hora de publicar els continguts. Risc: pèrdua de credibilitat i confiança de l’audiència.
- Plagi i propietat intel·lectual: Els models generatius poden crear text o imatges similars a obres existents sense perdre els drets d’autor. S’ha de verificar l’ús de contingut comercial per a evitar conflictes legals per drets d’autor.
- Discriminació i biaixos algorítmics: La IA aprèn de dades existents i pot realitzar prejudicis culturals, racials o de gènere. S’han d’establir outputs per a detectar estereotips o llenguatge excloent.
- Pèrdua d’autenticitat de marca: L’ús indiscriminat de la IA pot fer que el contingut perdi personalitat o coherència. Definir un marc editorial és necessari per a mantenir el to, la veu i els valors de la marca. Es corre el risc de crear desconnexió amb l’audiència, contingut genèric i poc humà.
- Transparència i confiança: Si no es comunica l’ús de la IA es pot percebre com a engany. S’ha de ser transparent quan el contingut és generat per IA. Igualment, es pot perdre la confiança de l’audiència per falta d’autenticitat.
- Privacitat i ús de les dades: Diverses eines de la IA recullen dades de l’usuari per a entrenar models o millorar resultats. S’ha d’assegurar que les dades personals estan protegits i no es comparteixen amb consentiment. Riscos en els incompliments RGPD i conseqüències legals.
- Dependència excessiva d’eines automàtiques: Pot reduir la capacitat crítica de l’equip i la qualitat creativa. Causant el pensament crític i creatiu de l’equip.
Conclusions i pròxims passos
És la IA generativa una oportunitat o una amenaça per a les marques?
El boom de la Intel·ligència Artificial no és una tendència passatgera, és un canvi de paradigma i obliga les empreses a transformar les maneres de crear, comunicar i relacionar-se amb l’audiència.
Adaptar una estratègia de IA no significa perdre l’autenticitat, sinó potenciar en noves eines i enfocaments. Sempre tenint en compte els següents aspectes:
- Assegurar-se que la proposta de valor continuï sent rellevant en un entorn on els usuaris esperen experiències més intel·ligents i adaptades.
- Mantenir la validació humana i coherència de la marca quan ens recolzem d’eines de creació de prototips.
- Mantenir la coherència narrativa del buyer persona i valors amb un llenguatge correcte i entrenant a les plantilles.
- Testar sempre les campanyes visuals i prototips abans d’invertir en producció.
- Alinear el to de marca a cadascuna de les optimitzacions multicanal personalitzades.
- Formar a l’equip en l’ús ètic, estratègic i creatiu de la IA generativa i treure el màxim profit sense perdre l’autenticitat.
- Establir directrius clares o polítiques sobre quan i com s’ha de fer ús de la IA en la comunicació de la marca. És important ser transparent amb l’audiència si el contingut és generat per la IA.
- Capacitar a l’equip de treball en ètica digital i revisió crítica.
- Revisar els resultats generats i ajustar els processos.
- Consulta a experts legals sobre propietat intel·lectual i protecció en les dades.
- Fomenta la transparència amb clients.
En V3rtice, entenem la importància d’adaptar-nos a les noves tecnologies adaptant l’estratègia de la teva marca amb les millors pràctiques de la IA generativa, la qual cosa no significa deixar d’ésser humà, sinó usar la tecnologia per a amplificar la teva identitat de marca amb creativitat, empatia innovació i propòsit. Tenir responsabilitat amb la IA garanteix eficiència, reputació i confiança a llarg termini. Coneix els nostres serveis d’Agència de Comunicació i PR, Agència de Màrqueting Digital i Agència de Disseny i Audiovisual.
