Como a IA generativa está afetando o design gráfico em 2023

Atualmente, nada parece impossível para a tecnologia, pois a cada momento são introduzidas inovações. Esses avanços tecnológicos revolucionários são conhecidos por entrarem em nossa vida cotidiana, tornando-se ferramentas essenciais antes mesmo de nos darmos conta deles. O mesmo se aplica aos grandes modelos de IA de linguagem e imagem, também conhecidos como IA generativa ou modelos de fundação, que estão conquistando o mundo com o que podem fazer. Esses modelos abriram um novo mundo de possibilidades para organizações e indivíduos envolvidos na criação de conteúdo. A IA generativa e outros modelos básicos estão revolucionando o jogo da Inteligência Artificial, elevando a tecnologia assistiva, reduzindo o tempo de desenvolvimento de aplicativos e fornecendo recursos significativos para usuários não técnicos.

Os modelos de IA generativa para empresas têm o potencial de transformar completamente o mundo da produção de conteúdo, com implicações significativas para marketing, software, design, entretenimento e relacionamentos interpessoais. Esses modelos são projetados e treinados para gerar textos e gráficos, como publicações em blogs, códigos de programas, poesias e obras de arte. Atualmente, é fundamental que as empresas compreendam como essas tecnologias funcionam e de que forma elas podem agregar valor à organização. Os modelos de IA generativa para empresas de vários setores podem melhorar drasticamente a produção, tornando a força de trabalho mais eficiente, graças à simplicidade e à facilidade que proporcionam.

O termo Generative Artificial Intelligence (AI) refere-se a algoritmos (como o ChatGPT) que podem ser usados ​​para gerar novos conteúdos na forma de áudio, código, imagens, texto, simulações e filmes. Avanços recentes no setor de Inteligência Artificial têm o potencial de alterar radicalmente a forma como abordamos o desenvolvimento de conteúdo. O programa emprega modelos complexos de aprendizado de máquina para prever a seguinte palavra com base em sequências de palavras anteriores ou a imagem subsequente com base em palavras que descrevem fotos anteriores.

O aprendizado de máquina influenciou vários setores desde sua adoção generalizada, alcançando proezas como análise de imagens médicas e previsão do tempo em alta resolução. De acordo com uma pesquisa da McKinsey 2022, a adoção da IA ​​aumentou mais de duas vezes nos últimos cinco anos, e o investimento em IA está se expandindo rapidamente. É evidente que ferramentas de IA generativas, como ChatGPT e DALL-E (uma ferramenta de arte gerada por IA), têm o potencial de revolucionar a maneira como uma variedade de tarefas é conduzida. A extensão exata do impacto que os aplicativos generativos de IA terão, no entanto, permanece desconhecida, assim como os perigos.

Para usar a IA generativa com eficiência, os humanos devem estar envolvidos no início e no final do processo. Para começar, um ser humano deve inserir um prompt em um modelo generativo para que ele gere conteúdo. Em geral, os prompts criativos produzem resultados inovadores. Outro artigo da hbr.org diz que “engenheiro de prompt” provavelmente se tornará um título de trabalho bem conhecido, pelo menos até que surja a próxima geração de IA ainda melhor.

A Inteligência Artificial (IA) é uma expressão ampla que engloba qualquer tecnologia capaz de ter um comportamento inteligente. Isso pode envolver uma ampla gama de tecnologias, desde algoritmos simples para classificação de dados até sistemas mais complexos para simular processos cerebrais semelhantes aos humanos.

Por outro lado, a IA geradora (Gen-AI) é um tipo de IA que se concentra na criação de novos conteúdos, como literatura, gráficos ou música. Esses sistemas utilizam técnicas de aprendizado de máquina para gerar material novo que seja semelhante aos dados de treinamento após serem treinados em conjuntos de dados maciços. Isso pode ser benéfico em uma infinidade de aplicativos, incluindo a criação de arte, música e até mesmo texto para chatbots.

Generative AI emprega Generative Adversarial Networks ( GANs ), uma espécie de Deep Learning para gerar novos conteúdos. Uma GAN é composta por duas redes neurais: um gerador para criar novos dados e um discriminador para avaliar os dados. O gerador e o discriminador colaboram, com o gerador refinando suas saídas dependendo do feedback do discriminador até gerar material indistinguível dos dados reais. Em essência, a Inteligência Artificial (IA) é uma palavra abrangente que incorpora muitas tecnologias distintas, mas a IA generativa é um subconjunto da IA ​​que se concentra na criação de novos conteúdos.

A inovação disruptiva sempre começa na parte inferior de um mercado com aplicações simples e vai subindo até perturbar uma indústria. A inteligência artificial (IA) fez incursões nas indústrias criativas e de produção visual nos últimos anos. Devemos esperar que o impacto da IA ​​criativa ou generativa aumente nos próximos anos à medida que a tecnologia avança. Com essas tecnologias inovadoras revolucionando a maneira como uma variedade de tarefas são realizadas, vamos ver os diferentes geradores e o que esses exemplos de IA generativa incluem.

A inovação disruptiva sempre começa na base de um mercado com aplicações simples e vai subindo até causar a disrupção em uma indústria. A inteligência artificial (IA) fez incursões nas indústrias criativas e de produção visual nos últimos anos. Devemos esperar que o impacto da IA ​​criativa ou generativa aumente nos próximos anos à medida que a tecnologia avança. Com essas tecnologias inovadoras revolucionando a forma como uma variedade de tarefas são executadas, vejamos os diferentes geradores e o que esses exemplos de IA generativa incluem.​​​

O poder dos vídeos é inegável, pois eles são altamente eficazes quando se trata de transmitir qualquer mensagem a um grande público e se tornaram uma parte essencial do marketing digital e do aprendizado on-line, entre outros. No entanto, a criação de vídeos pode ser difícil, demorada e ter custos incrivelmente altos. E, mesmo com tudo isso, as coisas podem dar completamente errado e causar atrasos. Mas isso mudou com a inovação dos geradores de vídeo com IA que ajudam a criar vídeos profissionais para canais do YouTube, documentários, apresentações de vendas etc., de modo que pareçam ter sido feitos por especialistas.

Os geradores de vídeo AI são projetados e treinados para converter texto escrito em vídeos de alta qualidade em um curto espaço de tempo por uma fração do custo que você pagaria por todo o processo de criação de vídeo.

O gerador de vídeo com IA Synthesia tem um apresentador humano para transmitir mensagens ao público em até 40 idiomas, criando uma experiência íntima. Usando um script, ele pode ser usado para marketing digital, comunicações corporativas e treinamento de funcionários. Outra ferramenta robusta de IA com vários recursos é o Synthesys. Essa ferramenta não apenas cria vídeos com um apresentador de IA puramente a partir das linhas de um texto, mas também pode criar e gerenciar dublagens. 

À medida que a tecnologia avançada de IA e síntese de fala melhorou, muitos geradores de voz de computador foram disponibilizados no mercado. Esses rápidos avanços também tornaram desnecessário o uso de um grande número de amostras de fala ou equipamentos altamente especializados. No mundo da IA ​​de hoje, você pode replicar qualquer estilo de voz que imaginar, e o procedimento é relativamente simples.

O Synthesis é um popular e poderoso gerador de voz de IA que permite a qualquer pessoa criar uma narração profissional de IA ou um filme de IA com apenas alguns cliques. Esta plataforma está na vanguarda da criação de algoritmos comerciais de texto para narração e vídeo. Murf, outro gerador, permite que qualquer pessoa converta texto em fala, narrações e ditado. É altamente benéfico para criadores de produtos, podcasters, instrutores e profissionais de negócios.

A IA tem sido usada para criar música e auxiliar compositores há algum tempo. É preciso alimentar o software com grandes quantidades de material de origem, abrangendo vários tipos de música. Os dados são então analisados pelo software para descobrir padrões como acordes, andamento, duração e como as notas se relacionam umas com as outras, e ele pode compor suas próprias melodias aprendendo com todas as informações.

O gerador de música com IA Soundraw.io permite que você modifique uma música usando as frases criadas pela IA. A combinação de IA em uma ferramenta de geração de música ajuda a gerar música facilmente e a personalizar melodias inovadoras. Outra ferramenta, o Amper AI, é a mais fácil para compositores de música com IA, pois não requer conhecimento de codificação, descompactação da linguagem de desenvolvedor no GitHub, composição ou teoria musical.

A tecnologia de IA generativa pode coletar grandes quantidades de dados de mercado sobre várias empresas e consumidores-alvo. Ele pode detectar quais gráficos são mais atraentes para os consumidores-alvo em setores específicos, combinando dados de mercado com dados de design. A tecnologia AI reduz o esforço necessário para projetos de sites de teste A/B e campanhas publicitárias, fazendo recomendações com base nesses dados. A IA também está no centro das tecnologias de design adaptativo, que mudam a aparência de sites ou materiais de marketing on-line com base em quem está navegando.

Antes da IA, a arte tinha que ser criada individualmente. Gráficos de marketing e logotipos de marcas que precisavam de pequenas mudanças tiveram que ser desenhados à mão até ficarem perfeitos. E, se um cliente quisesse variações de um gráfico comparável, os designers precisavam criar cada um manualmente.

O design assistido por IA é evidente na área de logotipos com um mercado próspero de ferramentas de design de logotipo on-line com IA que revolucionaram o setor. A IA também ajuda no design de marcom, pois as empresas agora podem lançar vários designs distintos, mas vinculados, como parte de uma única campanha de marketing. A Nutella, por exemplo , equipou uma ferramenta de design de IA com um algoritmo personalizado para gerar múltiplas variações de um conceito visual específico, que era significativamente mais atraente para os usuários do que um único novo rótulo.

Atualmente, os designers gastam uma quantidade significativa de tempo executando atividades demoradas, como corte, dimensionamento e correção de cores. O uso da IA ​​para automatizar esses processos conclui a tarefa com um único clique, permitindo que os designers se concentrem em áreas mais significativas de seu trabalho e ajudando-os a serem mais eficazes em seu emprego.

Ao longo do processo de design, as ferramentas de design de IA podem interagir com designers humanos, respondendo às suas instruções e fornecendo feedback sobre seu trabalho. À medida que os designers geram novas ideias, eles podem ditar verbalmente para uma ferramenta de design de IA, que também mostrará várias outras possibilidades com base no conceito original de seus esboços. Ao concluir o design, a ferramenta pode sugerir alterações e aprimoramentos com base nos dados do setor e do público-alvo para que os designers humanos monitorem e modifiquem conforme necessário.

Embora essas tecnologias ainda estejam em seus estágios iniciais, elas fornecem uma visão clara de como os designers humanos e os robôs irão coabitar.

Esses poucos exemplos de aplicações comerciais deixam claro que estamos apenas raspando a superfície do que a IA generativa pode realizar para as empresas e seus funcionários. Sem dúvida, o desenvolvimento dessas habilidades teria ramificações profundas e inesperadas para a propriedade de conteúdo e a proteção da propriedade intelectual, mas também mudaria o conhecimento e o trabalho criativo. Dificilmente poderemos prever todas as perspectivas e ramificações que esses modelos de IA podem gerar se continuarem a crescer no ritmo atual.