Cómo aplicamos el aprendizaje automático en este campo
No hace demasiado el uso del diseño gráfico requería de trabajo físico. La composición de letterheads, tarjetas de visita, brochures, revistas, libros, y posters, siempre inclinados ante un escritorio o mesa de luz. Cortar y pegar papel o metal ensamblado en una imprenta. Procesar películas de 35mm a mano, desvelando imágenes en un cuarto oscuro con productos químicos.
En 1984, apareció en escena el Macintosh de Apple y lo cambió todo. El software de diseño, como Aldus PageMaker y sus sucesores, permitió a los diseñadores realizar cambios con un click. El diseño gráfico cambió de un banco de trabajo a la pantalla del ordenador, lo que se llamaría revolución de la autoedición. Todo esta proyección y desarrollo de los trabajos de diseño pasó de un proceso laborioso a un mundo digital más práctico, libre y abstracto, dónde los cambios, elecciones y resultados son realizados al instante, lo cual se tradujo en un menor peso o importancia por cada decisión dada la posibilidad de deshacer todo esto con un solo comando.
Hoy, nos encontramos al límite de otra revolución, la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático vuelven a dar un giro de tuerca radical el campo del diseño gráfico. La visión a futuro reza: «sitios web que puedan crearse por sí mismos». El software evaluará el contenido de texto, la línea de negocio y las imágenes, y escupirá las páginas terminadas sin tener que mover un dedo. Este tipo de herramientas llegarán primero al campo de la página web, pero el diseño impreso y sus variantes también cambiará, ya que los desarrolladores de software aplicado al diseño comienzan a insertar estas capacidades de aprendizaje automático en sus herramientas y aplicaciones de diseño.
Sin embargo, a pesar de todo el ruido acerca del diseño gráfico apoyado por la Inteligencia Artificial, la realidad es otra. A día de hoy permanece todavía por detrás de esas grandes posibildades. Mucho del software comercial ahora disponible decepcionará a los usuarios que esperan resultados milagrosos con un solo click. Esto que puede suponer un problema también nos da tiempo para pensar qué tipo de trabajo de diseño queremos que las máquinas hagan por nosotros, y qué roles deberíamos reservar para los seres humanos.
Estas herramientas de diseño web pueden ayudar utilizando Inteligencia Artificial, aprendizaje automático y algoritmos, pero en general, todavía requieren de una interacción con el usuario. Realizas el Input, analiza las opciones y selecciona lo que funciona para finalmente elegir entre plantillas prehechas. Eso puede ser un gran apoyo, especialmente para el diseñador novato o propietario de una pequeña empresa (un estudio de 2016 realizado por Clutch descubrió que casi la mitad de las pequeñas empresas encuestadas no tenían un sitio web; el número cayó al 29 por ciento en un seguimiento de marzo de 2017).
Los catálogos de plantillas y las interfaces visuales con capacidad para arrastrar y soltar ya han aligerado la carga de esfuerzo de estas empresas para digitalizar su escaparate. La promesa de las nuevas herramientas basadas en inteligencia artificial no solo es hacer la vida aún más fácil para los clientes, sino también garantizar que los sitios web resultantes no sean un copia pega frío y común. Sin embargo, hoy en día, cuando estas herramientas usan algoritmos y rutinas para generar un sitio web a partir de elementos de formato conocido, los resultados a menudo todavía se pueden identificar o sentir similares a temas o plantillas existentes en diferentes catálogos.
Doug Bartow, director de diseño en el estudio id29 de Nueva York, compara el uso de plantillas en cualquier capacidad con ir a la copistería. Según él, las plantillas funcionan, pero se convierten en conceptos limitados en lugar de distintos. También dificultan la personalización, según Bartow, porque obtienes un resultado concreto y de carácter generalista sin demasiadas capacidades para el ajuste. Sin embargo, Bartow aprecia las posibilidades que podrían ofrecer las próximas herramientas de software, ya sea para diseño web o impreso, y está abierta a su utilización, siempre que pueda hacer crecer los valores identificativos del propio diseño, manteniendo su originalidad y distinción.
Para diseñadores profesionales y fabricantes, Adobe se ha convertido en el desarrollador de software esencial, y ha estado haciendo sus propias investigaciones en Inteligencia Artificial y aprendizaje automatizado. El CTO de Adobe, Abhay Parasnis, informa de que han recopilado datos y experiencia en el mercado más amplio del diseño a lo largo de los años y ha incorporado dicha información y conocimientos resultantes en Adobe Sensei, una Inteligencia Artificial junto con capacidades dentro del marco de aprendizaje automático que funciona detrás de algunas de las herramientas de Adobe. Actualmente se encuentra en funcionamiento en la característica Face-Aware Liquify que podemos ver tanto en Photoshop Creative Cloud como en Photoshop Fix; la herramienta utiliza el reconocimiento de rostros impulsado por Inteligencia Artificial para que los usuarios puedan seleccionar y editar semblantes humanos en las fotos.
Siddharth Parasnis cree que estas y otras características empoderarán tanto a los diseñadores profesionales como los que no al permitir «más productividad y creatividad». Pero hoy, las ofertas de Adobe -como el creador de sitios de The Grid- solo proporcionan un atisbo de la revolución. Para un desarrollo más completo y complejo, debe pasar de las herramientas disponibles comercialmente al mundo de la investigación.
Siddharth Parasnis cree que estas y otras características empoderarán tanto a los diseñadores profesionales como los que no al permitir «más productividad y creatividad». Pero hoy, las ofertas de Adobe -como el creador de sitios de The Grid- solo proporcionan un atisbo de la revolución. Para un desarrollo más completo y complejo, debe pasar de las herramientas disponibles comercialmente al mundo de la investigación.
A medida que las herramientas estándar maduran, los expertos en Inteligencia Artificial ven cómo el campo se mueve por el camino de DesignScape (o catálogo de diseño). Los usuarios dejarán a un lado el trabajo “manual” y permitirán que el software genere ideas y planes. En este paradigma, el trabajo del diseño será más parecido al arreglo y gestión. Nuestras herramientas propondrán diseños y decidiremos qué funciona. Pero, ¿cuán útiles y cuán buenos serán los diseños resultantes?
Nina Stössinger, diseñadora tipográfica de Frere-Jones Type, espera que la Inteligencia Artificial tenga la capacidad de «replicar patrones y lógica» utilizada con frecuencia en el trabajo de diseño. Algunos de los resultados pueden ser predecibles, y algunos podrían ser diseños que podríamos crear por nuestra cuenta. Si algo como DesignScape pudiera ayudar a que esas primeras ideas de calentamiento aparezcan más rápido, Stössinger lo ve como una ayuda extremadamente útil. Por otro lado, también considera preocupante que dichos apoyos puedan limitar a los diseñadores, encerrándoles en una especie de cárcel creativa sin capacidad para explorar más allá de lo preestablecido.
Según Paula Scher, quien fue socia en la oficina de Pentagram, la asistencia de IA y ML (Inteligencia Artificial y Machine Learning respectivamente) no impedirá que los diseñadores gráficos profesionales que quieran y deseen tomar decisiones estéticas sobre los apartados visuales puedan hacerlo. Incluso si el futuro del software de diseño gráfico implica más gestión,arreglo y selección que creatividad, Scher enfatiza que “la estética y su sintonía” aún recaerá en los hombros de los diseñadores.
