La IA puede hoy generar un anuncio en unos segundos.
Una foto impactante. Luz perfecta. Interior de lujo. Letras doradas. Iconos. Eslogan publicitario. Precio. Teléfono. CTA. Varias ventajas.
Todavía se puede añadir la dirección web, WhatsApp, un mensaje adicional, el logo, otra ventaja y una información que «necesariamente tiene que estar».
Técnicamente todo está correcto.
Solo hay un problema.
El usuario no vino a internet para leer el anuncio completo.
Y precisamente aquí empieza el interesante problema del diseño contemporáneo.
La IA hizo la gráfica. ¿Pero quién la lee ahora?
Basta con revisar los anuncios publicados en internet para ver un cierto esquema característico.
Titular grande. Segundo titular. Subtítulo. Varias ventajas. Precio o importe. Número de teléfono. Dirección web. Logo. Iconos. Mensaje adicional. CTA.
Y como la gráfica debe verse «rica», todavía se añaden efectos de luz, degradados, elementos dorados, ilustraciones decorativas, una imagen generada por IA y varios estilos tipográficos distintos.
Todo se ve impactante. Pero al mismo tiempo todo compite por la atención. Y si cada elemento intenta ser el más importante, la jerarquía visual deja de funcionar.
Esto es muy importante, porque la jerarquía visual no es decoración. Es una forma de guiar al receptor a través del mensaje.
Dice:
- mira esto primero,
- luego lee esto,
- aquí está la información más importante,
- aquí puedes actuar.
Si todos los elementos reciben un peso similar, el usuario tiene que decidir por su cuenta dónde mirar.
Y la mayoría de las veces no lo hará.
Simplemente seguirá desplazándose.
El anuncio no es un periódico
Uno de los mayores problemas de los anuncios contemporáneos es intentar meter en una sola gráfica todo el conocimiento sobre el producto.
La empresa tiene siete argumentos de venta, así que muestra siete. Tiene tres ventajas competitivas, así que muestra tres. Tiene el número de teléfono, WhatsApp, la página web, el logo, un certificado y una información adicional, así que todo acaba en la gráfica.
Además se suma el eslogan. Y la foto. Y la promoción. Y el botón.
Como resultado surge algo que formalmente es un anuncio, pero visualmente empieza a parecer una tabla de anuncios.
En un monitor grande todavía puede parecer «lleno».
En un teléfono a menudo se convierte en un bloque de texto pequeño que nadie va a ampliar.
El usuario no analizará cada elemento.
No buscará el mensaje más importante.
No se preguntará qué quiso decir el autor.
Seguirá desplazándose.
El usuario no lee la gráfica. El usuario la escanea
No es solo una cuestión de gusto del diseñador.
El diseño de la comunicación digital se basa, entre otras cosas, en que el usuario tiene una atención limitada y muy a menudo escanea el contenido en lugar de analizarlo elemento por elemento.
Por eso una buena gráfica publicitaria debería tener una estructura clara.
¿Qué vemos primero?
¿Qué notamos un poco después?
¿Qué podemos omitir?
¿Qué es información de apoyo?
¿Qué debe impulsar a actuar?
Los estudios de eye-tracking sobre la complejidad visual de los anuncios muestran que los banners más complejos pueden requerir un mayor esfuerzo cognitivo. En uno de los estudios, los anuncios de baja complejidad visual se observaron con más frecuencia y durante más tiempo, y su recepción fue más favorable que en el caso de los anuncios más complejos.
Esto lleva a una distinción importante: notar un anuncio no significa todavía que el usuario haya procesado su mensaje.
Podemos hacer que la gráfica sea muy visible.
Podemos usar un texto enorme.
Podemos aplicar contraste, animación y colores intensos.
Y aun así el usuario puede no recordar lo que queríamos decirle.
Y aquí vuelve la banner blindness
Internet nos ha enseñado a ignorar ciertos patrones visuales.
Hablamos de ello como banner blindness, es decir, ceguera a los banners.
Lo curioso es que esto no significa literalmente que el usuario nunca mire un anuncio. Los estudios de eye-tracking muestran una imagen más compleja: un anuncio puede ser notado, pero sus elementos pueden no ser procesados o recordados eficazmente. Entre otras cosas influye la tarea que el usuario está realizando en ese momento.
Esto es importante, porque en la práctica significa que simplemente «hacer algo que llame la atención» no resuelve el problema.
El usuario puede ver el anuncio y al mismo tiempo ignorarlo.
Y la IA contemporánea puede acelerar todavía más este problema. ¿Por qué?
Porque nunca antes había sido tan fácil producir tantos mensajes similares.
Cuando todos los anuncios empiezan a verse igual
Imaginemos varios miles de empresas.
Cada una tiene acceso a generadores similares.
Cada una puede escribir: «anuncio de bienes raíces de lujo, elementos dorados, puesta de sol, apartamento elegante, marketing profesional».
O: «anuncio financiero moderno, letras doradas, documentos, teléfono, premium, empresa profesional».
O: «anuncio empresarial dinámico, mujer de éxito, portátil, gráficos, luces, oficina moderna».
El generador hará lo suyo...
Aparecerá una imagen atractiva (bueno, digamos...).
El problema es que, pasado un tiempo, la atractividad deja de ser un factor diferenciador.
Si todos usan una estética similar, esa estética deja de distinguir.
Se genera ruido visual.
Y el usuario empieza a reconocer no una marca concreta, sino todo el patrón: «otro anuncio más».
Y sigue desplazándose.
El mayor problema no es que la IA haga gráficos feos
Eso sería un diagnóstico demasiado simple.
La IA puede generar imágenes realmente buenas.
Es más, el estudio actual de Columbia Business School, que abarcó más de 2 millones de observaciones de anuncios, más de 7 mil anunciantes, casi 50 categorías de productos, más de 16 mil millones de impresiones y 116 millones de clics, mostró que los anuncios con imágenes generadas por IA pueden alcanzar un CTR más alto que los anuncios con imágenes creadas por personas, siempre que las imágenes generadas no parezcan demasiado IA.
Es un resultado muy interesante.
Porque muestra que el problema no es el uso de la IA en sí mismo.
El problema es la falta de control sobre lo que produce la IA y cómo ese material funciona en la comunicación de la marca.
La IA puede ser una gran herramienta.
Pero una herramienta todavía no es un proceso de diseño.
Generar no es diseñar
Esta es probablemente la frase más importante de todo el tema.
Generar no es diseñar.
El generador puede crear una imagen.
El diseñador debe decidir:
- si esta imagen encaja con la marca,
- si encaja con el público,
- si comunica la emoción adecuada,
- si tiene la jerarquía correcta,
- si el texto es legible,
- si el contraste funciona,
- si el CTA es visible,
- si la cantidad de información no es excesiva,
- si el anuncio no parece otro material aleatorio generado por IA.
Y sobre todo: qué se puede eliminar.
Lo último es especialmente importante.
Porque la IA responde muy fácilmente a la pregunta: «¿Qué más podemos añadir?»
Un buen diseñador sabe responder: «Nada. Ya basta.»
Un diseñador gráfico no es alguien que hace imágenes
Por eso es difícil reducir el futuro del diseñador gráfico a la pregunta: «¿La IA le quitará el trabajo?».
Si la tarea del diseñador gráfico fuera únicamente crear una imagen estética, la automatización realmente podría asumir gran parte del proceso.
Pero un diseñador profesional hace mucho más:
- Construye jerarquía.
- Elige tipografía.
- Controla el espacio.
- Entiende el contexto.
- Diseña un sistema visual.
- Adapta la comunicación a la marca.
- Sabe cuándo una foto ayuda y cuándo se convierte en decoración.
- Sabe cuándo un contraste fuerte atrae la atención y cuándo empieza a parecer barato.
- Sabe que no toda información tiene que aparecer en la gráfica.
- Y sabe renunciar a un elemento que, por sí solo, es atractivo, pero arruina toda la composición.
Esta puede ser una de las competencias de diseño más importantes en la era de la IA generativa. La capacidad de selección.
Podemos tener 100 versiones. Necesitamos una buena
Este es otro cambio que la IA aporta al diseño.
Antes, el problema podía ser crear una buena versión. Hoy podemos crear decenas en unos minutos. Pero un mayor número de variantes no significa automáticamente un mejor diseño. Todo lo contrario. Si no tenemos criterios de elección, obtenemos simplemente un mayor número de posibilidades. Y las posibilidades aún no son una decisión.
Podemos generar:
- 20 titulares,
- 30 fotos,
- 15 composiciones,
- 10 versiones de CTA,
- 50 variantes de color.
¿Y después qué?
¿Quién decidirá que una variante realmente comunica mejor la marca? ¿Quién notará que una imagen bonita no encaja con el producto? ¿Quién concluirá que hay demasiado texto? ¿Quién verá que el anuncio es llamativo, pero no está claro qué vende realmente?
La IA puede aumentar la velocidad de producción. No libera al ser humano de la responsabilidad sobre el resultado.
«Pero si la gente hace clic en esos anuncios»
Por supuesto.
Y precisamente por eso no merece la pena construir este artículo sobre la idea de que todo anuncio generado por IA es ineficaz.
No es cierto.
La eficacia de un anuncio depende de muchos elementos: el producto, la oferta, el público, el contexto, la creatividad, el lugar de emisión, el mensaje y la forma de testarlo.
Incluso los estudios actuales muestran que los anuncios creados con ayuda de IA pueden funcionar muy bien.
El problema está en otra parte.
Se puede lograr un clic y al mismo tiempo crear una comunicación de marca pésima.
Se puede atraer la mirada y no transmitir una información útil.
Se puede hacer un anuncio con un CTR alto, pero que no genere confianza.
Se puede hacer algo que se vea impactante en el feed, pero que no encaje en absoluto con la experiencia posterior del usuario.
Por eso no se debe evaluar un anuncio únicamente desde la perspectiva de si «la gente hace clic».
Porque el usuario también evalúa la marca
Si un anuncio parece caótico, exagerado, genérico o descuidado, el usuario puede trasladar esa impresión a la empresa.
Especialmente en el caso de marcas que venden servicios que requieren confianza;
- Empresa de software.
- Bufete de abogados.
- Empresa financiera.
- Promotora inmobiliaria.
- Agencia inmobiliaria.
- Empresa médica.
- Consultor de negocio.
- Fabricante tecnológico.
Aquí, el anuncio no es solo un soporte de información sobre el producto.
También es un fragmento de la experiencia de marca.
Si el primer contacto del usuario con la empresa es una gráfica en la que el texto es microscópico, la información compite entre sí y la mitad de los elementos parece una decoración generada, es difícil esperar que el receptor piense automáticamente: «Tiene que ser una empresa profesional».
La tecnología puede ser avanzada. La oferta puede ser excelente. Pero la comunicación también tiene que demostrarlo.
La IA puede crear un nuevo tipo de ceguera
Ese es quizá el paradoja más interesante.
La IA generativa debía ayudarnos a crear contenidos más atractivos. Y, de hecho, puede hacerlo. Pero al mismo tiempo puede llevar a una situación en la que internet se llene de materiales visualmente atractivos, pero muy similares entre sí.
Y cuando todo parece impactante, lo impactante deja de ser suficiente.
El usuario empieza a filtrar.
No analiza cada gráfica.
No revisa cada eslogan.
No se detiene en cada «SUPER OFERTA».
Reconoce un patrón y sigue adelante.
Es muy parecido a lo que ocurre con la publicidad digital clásica.
Cuantos más anuncios vemos, más aprendemos a ignorarlos.
No se trata de volver al mundo de las «gráficas hechas a mano»
No tiene sentido fingir que se puede dar marcha atrás con la IA. No hace falta. La IA es una herramienta de producción excelente.
Puede acelerar el trabajo.
Puede ayudar a crear conceptos.
Puede generar variantes.
Puede apoyar la dirección artística.
Puede ayudar a los diseñadores en tareas que antes llevaban muchas horas.
Pero precisamente por eso aumenta el valor de la persona que sabe evaluar el resultado.
Cuanto más barato y rápido se vuelve crear material, más valiosa se vuelve la capacidad de elegir el material adecuado.
Este puede ser uno de los mayores cambios en el diseño.
No tendremos un problema de falta de gráficas. Tendremos un problema de exceso de ellas.
Un buen anuncio no tiene que decirlo todo
Un buen anuncio puede decir una sola cosa. Y hacerlo bien.
- Puede mostrar el producto.
- Puede provocar una emoción.
- Puede comunicar una ventaja.
- Puede plantear una pregunta.
- Puede dirigir al usuario a la página.
El resto de la información puede estar precisamente allí.
- En la página.
- En la landing page.
- En la tienda.
- En el formulario.
- En la conversación con el comercial.
No hay obligación de cerrar todo el proceso de venta en una sola imagen.
El anuncio no tiene por qué ser una enciclopedia del producto.
Su función es, entre otras cosas, crear el contexto adecuado para el siguiente paso.
¿El mejor diseñador del futuro?
Quizás sea quien mejor sabe decir «no».
- No - a otro icono.
- No - a otro eslogan.
- No - a una tercera CTA.
- No - a un texto que «podría venir bien».
- No - a un efecto que es vistoso, pero no comunica nada.
- No - a una foto que se ve genial, pero no tiene relación con la marca.
- No - a otra variante generada solo porque se puede generar.
Porque en un mundo en el que la IA puede producir una cantidad casi infinita de versiones, el valor deja de ser la mera producción.
El valor se convierte en decisión.
La IA no les quitará el trabajo a los diseñadores. Pero cambiará de qué serán responsables
Probablemente no necesitaremos menos imágenes. Necesitaremos más.
No necesitaremos menos variantes. Tendremos muchas más.
No tendremos menos posibilidades. Tendremos una cantidad absurdamente grande.
Por eso el papel del diseñador puede desplazarse cada vez más de la mera producción hacia la dirección de arte, la UX, la estrategia visual, la comunicación, la selección y el control de calidad.
La IA puede generar - el ser humano debe decidir.
La IA puede proponer - el ser humano debe evaluar.
La IA puede crear 100 anuncios - el ser humano debe saber por qué 99 de ellos deberían ir a la papelera.
Y quizá precisamente por eso el diseñador no desaparecerá. Simplemente cambiará la definición de su trabajo.
Porque el mayor problema de internet del futuro no será la falta de contenido. Será el exceso de contenido que nadie quiere mirar.
Y cuando cada anuncio empieza a gritar, el usuario hace algo muy sencillo.
Deja de escuchar.
