La creatività, soprattutto quella artistica, ha sempre intrecciato il suo sviluppo con quello della tecnologia. Banalmente perché l’artista si esprime attraverso strumenti che cambiano al ritmo delle innovazioni scientifiche che si susseguono. Dalle rocce appuntite dei graffiti preistorici ai pennelli, fino alle matite digitali e ai controller per la realtà virtuale che permettono di dipingere in spazi tridimensionali.
L’arrivo del computer ha aperto le porte a nuove possibilità creative e ampliato il campo delle possibilità, includendo anche coloro che non hanno una specifica formazione artistica, dal programmatore al semplice utilizzatore di software di grafica. Il web, poi, oltre ad amplificare la visibilità delle creazioni, ha anche permesso la collaborazione a distanza.
Oggi, più che mai, è il software ad essere il motore dell’innovazione sia nel campo dell’arte, che della creatività applicata al marketing. Le nuove tecniche di intelligenza artificiale stanno ponendo le basi per una trasformazione profonda del modo di lavorare del creativo e del risultato del suo lavoro.
In questo post provo a fare il punto sui migliori strumenti per creativi e marketer, potenziati dall’intelligenza artificiale, nei campi della scrittura, dell’audio e delle immagini fisse e in movimento.
Scrittura e IA
Lo scorso anno la ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale ha subito un’importante accelerazione con lo sviluppo di GPT-3, un modello computazionale linguistico pensato per generare sequenze di parole, codice o altri dati, sulla base di un input di partenza. Ad esempio, iniziando a scrivere un blog post, il motore è capace di proseguire autonomamente. Io l’ho testato ed è abbastanza strabiliante, ma buoni risultati si ottengono solo dopo diverse prove.
GPT-3 è ancora disponibile solo per alcuni sviluppatori, ma potreste provare altri generatori di testi come GPT-J e AI21 Studio.
Meno sofisticati, ma più vicini alle esigenze quotidiane dei marketer sono:
- i software che creano copy per campagne pubblicitarie o social post. Tra questi: Copysmith, Anyword, Copy.AI, Jarvis;
- altri strumenti, come Kafkai, ContentBot.ai e HyperWrite, puntano a generare contenuti testuali più lunghi adatti per velocizzare la redazione di blog post. Il software si limita a fare una prima stesura, che necessariamente dovrà essere arricchita e corretta dallo scrittore in carne ed ossa.
Audio e IA
Gli avanzamenti nel campo dell’intelligenza artificiale stanno riguardando anche i professionisti che fanno musica e che lavorano con l’audio.
- In campo musicale le tecniche di IA sono state applicate alla generazione di musica, a partire dal progetto di ricerca Open AI Jukebox, che usa reti neurali per produrre brani inediti. Per chi volesse creare nuova musica con l’aiuto di un software può esplorare le app del progetto Magenta o provare le soluzioni commerciali Amper by Shutterstock, Soundraw, AIVA o Boomy (che permette anche di pubblicarle sulle piattaforme di streaming e guadagnare).
- Un altro campo di applicazione è quello dei software per editare dei brani audio, ad esempio podcast. Il più potente è Descript che trascrive il parlato e permette il montaggio semplicemente cancellando le parole di troppo. Inoltre, la funzione Overdub riesce a clonare la voce e ad usarla per correggere una registrazione.
Tra i sintetizzatori vocali c’è anche Resemble, che può essere utile per doppiaggi in varie lingue, e Clipchamp (di Microsoft) che parte da un testo per generare il parlato, scegliendo tra oltre 170 voci.
Immagini e IA
Le nuove tecniche di intelligenza artificiale applicate alla produzione e modifica di immagini vengono, ormai, utilizzate nei software più popolari di manipolazione. In Adobe Photoshop, ad esempio, sono stati introdotti “filtri neurali” che permettono di modificare rapidamente l’età dei volti o anche le espressioni facciali, colorare foto in bianco e nero, migliorare la qualità delle immagini. Alla base c’è una tecnica di deep learning, particolarmente adatta alla manipolazione delle immagini, chiamata GAN (Generative Adversarial Networks). Le reti generative avversarie sono una classe di reti neurali in grado di generare autonomamente dati che assomigliano a quelli usati nella fase di training. Per esempio, possono trasformare una nostra foto in un dipinto di Monet, o un zebra in un cavallo, un paesaggio estivo in uno invernale oppure inventare persone e cose che non esistono.
Alcune applicazioni possono essere usate per realizzare contenuti per il marketing:
- Tokkingheads e Deep Nostalgia permettono di animare delle foto statiche;
- NVidia Canvas converte delle semplici pennellate di colore in qualcosa di più artistico;
- Autodraw trasforma uno scarabocchio in un disegno.
Video e IA
Le tecniche di deep learning vengono anche incorporate nei software di editing più avanzati. In Adobe Premiere e After Effects sono usate per permettere la cancellazione di elementi dai video, per transizioni invisibili tra fotogrammi, per il reframe automatico di un contenuto (es. da orizzontale a verticale), per isolare facilmente le persone in primo piano rispetto allo sfondo (Roto Brush). I tool più interessanti per i creatori di contenuti video sono:
- Lumen5 sulla base di un testo scritto, crea una clip utilizzando foto e video stock più adatti;
- Reals permette di realizzare una presentazione video con uno speaker, partendo semplicemente da un testo. L’IA anima il personaggio scelto in sincrono con il labiale;
- Kamua è un software che lavora in cloud quindi consente di caricare anche video pesanti per azioni automatiche di reframe, di sottotitolazione o di estrazione di clip individuali da un filmato lungo;
- Magisto è uno strumento adatto a chi non vuol perdere tempo con i montaggi. Basta caricare un video, scegliere uno stile di montaggio e una colonna sonora e l’algoritmo farà il resto;
- Sequel è un editor di RunawayML potenziato da tecniche di machine learning che semplifica le operazioni di applicazione di uno sfondo artificiale ad un soggetto in movimento, di rimozione di elementi, di analisi approfondita dei contenuti video. La stessa azienda vende anche ML Lab, un prodotto col quale addestrare modelli di machine learning per la generazione di testi, immagini di sintesi e l’individuazione di oggetti.
I software che ho censito sono solo alcuni di quelli che possono essere utili a chi produce contenuti, anche per attività di marketing (se ne conoscete altri segnalatemeli nei commenti). Molti di questi funzionano bene solo per la lingua inglese e si limitano ad eseguire pochi compiti di semplificazione del workflow creativo. Siamo ancora in una fase embrionale dell’applicazione dell’intelligenza artificiale al lavoro di marketer e creativi, ma nei prossimi anni chi non capirà come potenziare le proprie capacità attraverso la tecnologia perderà delle grandi opportunità.
