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Las funciones generativas de Photoshop ahora cuestan créditos: Impacto de la IA en la creatividad

Adobe Photoshop
Optumat

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Publicado el jueves, 10 de octubre de 2024 a las 17:18

En los últimos años, las herramientas de inteligencia artificial (IA) se han convertido en parte esencial del flujo de trabajo creativo. Photoshop, el programa insignia de Adobe, no ha sido la excepción. Con la implementación de las funciones generativas basadas en IA, los usuarios han experimentado una revolución en la edición de imágenes. Sin embargo, lo que ha llamado la atención recientemente es que estas funciones ahora están sujetas a un sistema de créditos. Este cambio ha generado debate dentro de la comunidad creativa, especialmente porque se preveía que los costos asociados a los centros de datos de IA serían difíciles de sostener.

El uso de estas herramientas generativas permite a los diseñadores realizar tareas que antes tomaban horas en cuestión de minutos, como rellenar áreas con contenido coherente o generar elementos visuales basados en texto. A pesar de su utilidad, Adobe ha decidido monetizar estas funciones bajo un modelo de créditos, algo que ha dividido opiniones y ha puesto sobre la mesa el creciente costo de la IA.

Cómo las funciones generativas de Photoshop funcionan con créditos

La introducción del sistema de créditos en las funciones generativas de Photoshop marca un nuevo capítulo en la relación entre IA y usuarios. Anteriormente, estas funciones se ofrecían como parte de la suscripción regular a Adobe Creative Cloud, pero ahora cada uso de las herramientas generativas, como «relleno generativo» o «expansión de imagen», consume créditos específicos.

Este sistema funciona de manera simple: los usuarios reciben una cierta cantidad de créditos mensuales incluidos en su suscripción. Si necesitan más, pueden comprarlos por separado. En esencia, cada vez que se utiliza una herramienta de IA, como la generación de una nueva porción de imagen en base a un texto descriptivo, se descuenta un crédito. Esta transición hacia un modelo basado en consumo está en línea con otras plataformas de software que también han comenzado a monetizar sus recursos más avanzados.

Para los usuarios profesionales, esto significa calcular cómo y cuándo utilizar las herramientas generativas. Para quienes trabajan a diario con grandes volúmenes de imágenes o proyectos complejos, la administración de estos créditos puede convertirse en un desafío adicional, ya que cada clic en la IA tendrá un impacto en sus costos operativos.

¿Por qué ahora? El alto costo de los centros de datos de IA

La decisión de Adobe de implementar este modelo de pago no es un capricho, sino una respuesta directa al creciente costo que implica operar centros de datos especializados en IA. Las funciones generativas de Photoshop dependen de redes neuronales profundas, que requieren un procesamiento intensivo en servidores robustos. Estos servidores no solo deben tener una capacidad de cálculo masiva, sino que también demandan cantidades enormes de electricidad y sistemas de refrigeración avanzados para funcionar sin problemas.

Los centros de datos que sostienen estas operaciones están repartidos por todo el mundo, y su mantenimiento se ha convertido en un desafío financiero considerable. Empresas como Adobe están empezando a trasladar esos costos a los usuarios, especialmente en las funciones más innovadoras. La realidad es que la IA no es solo una herramienta poderosa; es también una tecnología cara de implementar y mantener.

De hecho, muchos expertos predijeron que este cambio era inevitable. El uso intensivo de IA y su creciente popularidad en el ámbito creativo han puesto una presión sin precedentes en los recursos informáticos. Los datos utilizados por las funciones generativas no solo deben procesarse rápidamente, sino que también deben almacenarse, y esto conlleva un gasto de infraestructura que Adobe ya no puede absorber por completo.

Impacto para los usuarios: ¿Qué implican los créditos?

El impacto inmediato de este cambio se siente principalmente en los usuarios más frecuentes de las funciones generativas. Aquellos que solo usan estas herramientas de manera esporádica quizás no noten una diferencia sustancial, pero los profesionales que dependen de Photoshop para su trabajo diario podrían encontrarse con la necesidad de comprar créditos adicionales, lo que representa un nuevo costo de producción.

Esto plantea una cuestión fundamental: ¿Cómo afectará a los flujos de trabajo creativos y a los presupuestos? Para estudios pequeños o freelancers, estos costos adicionales pueden representar una barrera, especialmente en un entorno donde cada vez más clientes esperan que los proyectos se completen con rapidez y precisión.

Además, muchos usuarios se preguntan si otras aplicaciones creativas seguirán el mismo camino. Adobe, siendo un gigante en el sector del software creativo, suele marcar tendencias que después otras empresas adoptan. Por lo tanto, esta monetización de funciones basadas en IA podría ser el primer paso de una ola de cambios similares en otras plataformas.

El futuro de las funciones generativas y los modelos de pago en IA

El futuro de la inteligencia artificial aplicada al diseño y la edición de imágenes parece claro: más poder, pero también más costo. A medida que estas tecnologías avanzan, el nivel de innovación no se detiene. Nuevas herramientas, como la generación de contenido en base a descripciones complejas o la creación de imágenes hiperrealistas, están en el horizonte. Sin embargo, también está claro que las empresas tecnológicas están explorando formas de hacer rentables estas tecnologías.

En este sentido, los modelos de pago por uso, como el sistema de créditos, probablemente se expandirán. Este modelo permite que las empresas moneticen su infraestructura de IA de manera más directa, ofreciendo a los usuarios un control sobre cuánto gastan, dependiendo de su uso. Para algunos, esto será un alivio, pues no estarán pagando por funciones que no utilizan. Sin embargo, para los usuarios intensivos, esto puede representar un desafío financiero continuo.

La creciente presión sobre los centros de datos y la sostenibilidad de la IA

Un aspecto clave en todo esto es la sostenibilidad. Los centros de datos que alimentan la IA son monstruos energéticos. El crecimiento de la IA en todas las industrias está acelerando el consumo de electricidad y, en muchos casos, incrementando la huella de carbono. Para combatir este problema, las empresas tecnológicas están explorando nuevas formas de hacer que estos centros sean más eficientes energéticamente, como el uso de energías renovables y la optimización del hardware.

Sin embargo, a corto plazo, es poco probable que estos cambios reduzcan los costos significativamente. Los costos energéticos, combinados con el rápido crecimiento de la demanda de IA, continuarán empujando los precios hacia arriba. Esto también lleva a preguntarse sobre la accesibilidad de estas herramientas: ¿se convertirá la IA en algo que solo los grandes estudios y empresas puedan permitirse?

Conclusión: ¿Qué podemos esperar del futuro de la IA en el software creativo?

El cambio hacia un modelo de créditos en las funciones generativas de Photoshop no solo refleja un ajuste en el negocio de Adobe, sino que señala un cambio más amplio en la industria de la tecnología. A medida que la inteligencia artificial se convierte en un componente esencial de las herramientas creativas, también se convierte en un recurso valioso que requiere inversión.

Los diseñadores y artistas deben estar preparados para este nuevo escenario, donde la IA no solo será una herramienta innovadora, sino también una inversión más a considerar en sus flujos de trabajo. El desafío será equilibrar el uso de estas funciones con el presupuesto disponible, mientras las empresas como Adobe continúan ajustando sus ofertas y modelos de negocio para hacer frente a los crecientes costos operativos.

El futuro de la IA en el diseño gráfico es brillante, pero también costoso. La clave para los profesionales será adaptarse, encontrar maneras de optimizar su uso y, cuando sea necesario, buscar alternativas o soluciones que se ajusten mejor a sus necesidades y recursos.

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