La mayor parte del recorte, formateo y optimización de fotos e ilustraciones para sitio web o redes sociales es hoy asumible por la IA. No todo, y no sin un control previo sobre la identidad corporativa y los derechos de imagen, pero esta es una de las tareas dentro del marketing de contenidos y el trabajo gráfico donde el cambio ya está muy avanzado.
Tres ejes son determinantes: la estructuración, el volumen y la creatividad.
La tarea está muy estructurada. Una imagen debe tener una determinada proporción, un determinado formato, un determinado tamaño de archivo. Son reglas que están fijadas de antemano, no valoraciones que deban hacerse de nuevo caso por caso. El volumen es alto: una empresa que publica contenido semanalmente en varios canales tiene decenas o cientos de imágenes al mes que requieren, una por una, el mismo tipo de edición. El trabajo que se repite con frecuencia y sigue reglas fijas es precisamente el trabajo donde la automatización más rinde.
La creatividad necesaria es limitada. Al recortar y optimizar rara vez se diseña algo nuevo; se trata de adaptar una imagen existente a marcos ya existentes. Eso es distinto a diseñar una imagen desde cero, donde sí hay que idear un concepto, una composición o una elección de estilo. Esa frontera atraviesa todo el sector: aplicar un formato es distinto a idearlo.
El contacto con clientes, las acciones físicas y el cumplimiento normativo puntúan alto en favorabilidad, lo que significa que hay pocos obstáculos. El coste de los errores también puntúa favorablemente: una imagen mal recortada suele poderse corregir rápidamente, sin daño irreversible. El margen de criterio puntúa de forma intermedia: en una foto estándar para una página de producto hay poco que valorar, pero en una imagen que toca un tema sensible o donde la identidad de marca pesa mucho, sí hace falta sopesar el tono y el contexto.
Ahí es también donde surge la diferencia entre empresas. Una tienda online con un estilo fotográfico de producto fijo y una plantilla estricta para redes sociales apenas tiene nada que valorar: todo ya está determinado, la IA trabaja dentro de esos marcos. Una agencia que edita estilos de imagen muy diversos para clientes diversos, con identidades corporativas cambiantes y sensibilidad en torno a la identidad de marca, mantiene más momentos en los que una persona evalúa el resultado antes de publicarlo. La tarea sigue siendo mayormente automatizable, pero con un paso de control más frecuente de por medio.
Tomemos un ejemplo: una organización publica a diario una foto de producto en el sitio web y una versión adaptada en redes sociales. Antes, un empleado recortaba ambas manualmente, ajustaba la resolución y comprobaba el formato por canal. Hoy, un sistema puede ejecutar esos pasos en cuanto las reglas de identidad corporativa están fijadas: qué proporción, qué perfil de color, qué resolución mínima. Una persona evalúa de antemano si las reglas están bien establecidas y, a posteriori, mediante muestreo, si el resultado es correcto. Esa es la segunda categoría del cambio: ni totalmente automático, ni totalmente manual, sino IA que hace el trabajo con supervisión humana que aprueba o rechaza.
Este cambio está relacionado con otro trabajo dentro del mismo conjunto de tareas. Quien asume esta tarea también suele mirar hacia la redacción de publicaciones para redes sociales, porque la imagen y el texto surgen dentro del mismo flujo de trabajo. Y dado que parte de este trabajo tiene que ver con contenido publicado, conviene saber cómo se relaciona el RGPD con la automatización de tareas, sobre todo cuando las imágenes contienen personas.
Las condiciones marco siguen siendo trabajo humano o permanecen en su lugar correspondiente. Las directrices de identidad corporativa deben estar fijadas antes de que un sistema pueda trabajar con ellas: alguien debe determinar qué requiere la identidad de marca, qué colores y proporciones son correctos. Los derechos de imagen deben estar verificados; un sistema edita una imagen, no evalúa si esa imagen puede utilizarse. Esa es una cuestión jurídica, no técnica.
Tampoco es motivo para basar en ello decisiones de personal. Esta página describe qué ocurre con una tarea, no qué debe hacer una organización con sus empleados; para eso rigen requisitos legales propios. Y si una edición automatizada resulta mal, por ejemplo una imagen que por un error en el proceso se publica de forma incorrecta, es relevante conocer de antemano la cuestión de la responsabilidad cuando la IA comete un error.
La edición de imágenes rara vez existe de forma aislada. Las empresas que examinan qué puede asumir la IA en el ámbito del contenido, a menudo miran en el mismo movimiento hacia el análisis de las estadísticas del sitio web o hacia cómo se ajusta el presupuesto publicitario en función de los resultados. Ese es el hilo conductor de todas las preguntas similares: no se asume una sola tarea, sino un conjunto de tareas dentro del mismo proceso, cada una con su propio ritmo de cambio.
Si esta tarea es efectivamente asumible en gran medida en su organización depende de cuán fija esté ya su identidad corporativa y de cuánta variación exista en su material gráfico. Una indicación de ello la obtiene con el escaneo rápido gratuito: doce preguntas, sin necesidad de cuenta, con un resultado sobre qué parte de las horas en su perfil es hoy asumible por la IA. El escaneo de trabajo completo, que desglosa el trabajo de toda una empresa en tareas y las traduce, tarea por tarea, a capacidad en FTE, todavía está en construcción.
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