Después de años de trabajar en MCN, cada cierto tiempo escucho la misma frase: «Las MCN van a quedar obsoletas». Cuando despegó el video corto, algunos dijeron que los creadores podían hacer contenido por su cuenta y ya no necesitaban instituciones; cuando creció el livestreaming, otros dijeron que los streamers podían relacionarse directamente con su audiencia y que las MCN ya no eran necesarias; y cuando las capacidades de las plataformas fueron mejorando, se dijo que las plataformas harían todo el trabajo de las instituciones. Ahora le toca el turno a la IA. Y esta vez el argumento suena más plausible que antes. Una persona con unas cuantas herramientas de IA ya puede escribir guiones, crear imágenes, generar video, hacer voces, editar, traducir e incluso operar varias cuentas a la vez. El trabajo que antes requería a diez personas quizá pueda hacerlo dos en el futuro. Las capacidades de producción de las que antes se enorgullecían las MCN se están volviendo rápidamente accesibles también para creadores comunes. Así que esta vez no tengo demasiado interés en defender a las MCN. Si el valor de una MCN se limita a ayudar a los creadores a completar la producción, ese valor sí se está volviendo cada vez menos distintivo. La pregunta de fondo es: si la producción deja de ser escasa, ¿por qué deben seguir existiendo las instituciones?
Cuando participamos en la creación de OST en 2017, MCN todavía era un término mucho menos conocido que hoy. A lo largo de estos años pasamos por el video corto, la comercialización de creadores, el livestreaming, el livestreaming grupal y ahora AIGC. Mirando hacia atrás, cada cambio de plataforma ha redefinido el valor de las instituciones. Al principio, una capacidad muy importante era encontrar personas. Después vino desarrollarlas. Más tarde llegaron la operación de tráfico, la monetización comercial, la operación de livestreaming, las cadenas de suministro y la gestión de equipos. A medida que el negocio crecía, también crecía el número de personas. Yo también tendía a entender esa escala como una barrera competitiva. Pero tras la aparición de la IA, empecé a replantearme algo: si un equipo necesitaba antes a 100 personas solo porque una gran cantidad de trabajo debía hacerse manualmente entre 100 personas, ¿esas 100 personas eran realmente un activo o un costo que quedó de una tecnología insuficiente? Con la entrada de la IA en las organizaciones, quizá lo primero que se revalorice no sea el contenido, sino la propia organización.
Cuando se habla del impacto de la IA en la industria de contenido, suele empezarse por si reemplazará a guionistas, directores, editores o streamers. Pero desde la perspectiva de quien opera un negocio, me interesa más otro tipo de trabajo: la coordinación, el traslado de información y la ejecución repetitiva que existen en medio de la cadena de producción. Organizar materiales, sincronizar información, generar guiones básicos, desglosar datos, producir distintas versiones, adaptar entre idiomas, responder preguntas recurrentes, revisar procesos estándar… antes todo esto requería personas, y precisamente este tipo de tareas es en el que los Agents y las herramientas de automatización pueden ser especialmente útiles. La IA quizá no quite primero a los creadores más destacados. Puede que antes reduzca los trabajos que existen dentro de las organizaciones porque el flujo de información no es lo bastante eficiente.
Supongamos que, en el futuro, un creador maduro de AIGC puede encargarse por sí solo de la selección de temas, los guiones, lo visual, el video, el sonido, la edición, las versiones multilingües, la publicación, el análisis de datos e incluso la comunicación comercial básica. ¿Por qué seguiría uniéndose a una MCN? «Podemos ayudarte a hacer contenido» no resulta atractivo. «Tenemos editores» tampoco, si él o ella cuenta con IA. «Podemos ayudarte a operar tu cuenta» tampoco, si su Agent podría estar operándola las 24 horas. La cuestión real no es si la IA eliminará a las MCN, sino qué pueden seguir ofreciendo las MCN que a una persona le resulte difícil tener de manera independiente, cuando la capacidad de producción pasa de las instituciones a las personas.
En el pasado, la unidad básica de negocio de una MCN era el creador. Alrededor de una persona se organizaban equipos de operación, guion y comercialización para producir contenido y monetizarlo de forma continua. AIGC está sumando otra posible unidad de negocio: el sistema de contenido. Un sistema puede incluir varios personajes de IA, una decena de cuentas, un universo compartido, versiones en varios idiomas, varias plataformas, un grupo de Agents y un proceso de producción y revisión. No tiene por qué corresponder a un creador humano, ni siquiera a una sola cuenta. Antes preguntábamos: «¿Qué va a publicar este creador?». En adelante, quizá preguntemos: «¿Qué debería generar hoy este sistema de contenido?»
Las MCN tradicionales suelen medir la eficiencia laboral: cuántos streamers puede gestionar una persona de operación, cuántas cuentas puede atender un guionista o productor. Como el tiempo de las personas es fijo, ampliar la escala normalmente ha significado sumar personal. La IA puede cambiar esa curva. En el futuro, tal vez lo que valga la pena calcular no sea «¿Cuántas cuentas puede gestionar una persona?», sino «¿Cuántos sistemas de contenido que operan de forma estable puede gestionar una persona con ayuda de IA?». Un video demuestra la capacidad de un modelo; cien piezas de contenido estables empiezan a demostrar capacidad de producción; mantener la calidad en cien cuentas empieza a poner a prueba la capacidad organizacional.
Si producir se vuelve cada vez más barato, las capacidades que las MCN quizá necesiten construir de verdad son el juicio, la organización, la gestión de activos, la comercialización y la distribución. Se pueden generar diez mil piezas de contenido; ¿cuáles vale la pena hacer? Se pueden crear cien personajes; ¿en cuáles vale la pena seguir invirtiendo? Eso exige juicio. Coordinar personas, modelos, Agents, cuentas, datos y recursos comerciales dentro de un mismo proceso exige organización. Quién es un personaje, a quién pertenecen los derechos de imagen, si se puede usar una voz y en qué países puede usarse requieren gestión de activos y derechos. Saber generar contenido no significa que alguien vaya a pagar por él. Por qué compraría una marca, cómo poner precio, cómo entregar y cómo lograr compras recurrentes requieren comercialización. Llevar el mismo contenido a distintas plataformas y países tampoco consiste solo en hacer clic para publicarlo de forma simultánea. La IA reduce la barrera de entrada para producir contenido, pero no reduce automáticamente la barrera de operar contenido como negocio.
En el futuro podría aparecer un tipo de empresa bastante singular: cada vez menos personas gestionando cada vez más contenido. «Grande» ya no necesariamente significará tener mucha gente, sino gestionar más activos de contenido, controlar más IP, cubrir más mercados, mantener más relaciones con usuarios y poder movilizar capacidades de producción más fuertes.
Pero una gran cantidad no equivale a industrialización. Hacer 100 piezas al día, lanzar 100 cuentas al mismo tiempo o que una persona controle 50 personajes puede sonar muy propio de la IA. Pero si la mayoría de esas 100 piezas no recibe atención y ninguna de las 100 cuentas tiene claro por qué existe, eso es solo exceso de capacidad de generación. La industrialización real debería significar al menos que los estándares pueden repetirse, la calidad puede controlarse, los costos pueden calcularse, los problemas pueden rastrearse, la experiencia puede reutilizarse y los resultados pueden revisarse. Prefiero preguntar: ¿la pieza número 1.000 es más inteligente que la primera?
La MCN del futuro quizá se parezca cada vez menos a una agencia de representación tradicional y más a un Content Operating System. En la base conecta distintos modelos; por encima, gestiona creadores humanos, personajes de IA e IP; en medio, los Agents realizan buena parte de las tareas de producción y operación; y más arriba conecta plataformas, marcas, clientes comerciales y mercados globales. El trabajo de las personas se desplaza gradualmente de la ejecución repetitiva hacia definir objetivos, establecer reglas, entrenar sistemas, juzgar resultados, manejar excepciones, construir relaciones y tomar decisiones finales.
Al hablar de transformación con IA, es fácil que los directivos digan: «Los empleados tienen que aprender a usar IA». Pero quizá quienes primero deben aprender sobre IA son los propios directivos. Si la forma de organizarse no cambia y solo se pide a cada empleado que sea un 20% más eficiente, lo más probable es que se obtenga simplemente una empresa antigua que corre más rápido. Las preguntas difíciles son: ¿qué procesos no deberían continuar en absoluto? ¿Qué aprendizajes deberían entrar al sistema? ¿Dónde deberían reinvertirse el tiempo y la capacidad de trabajo que se liberan? El mayor desafío de la IA para las MCN quizá no sea «¿Cómo usar IA?», sino «¿Te atreves a rediseñar tu empresa?».
No creo que la IA vaya a rescatar a todas las MCN. Al contrario, podría acelerar la pérdida de relevancia de algunas, especialmente de las instituciones cuyas capacidades centrales se basan en asimetrías de información, ejecución de bajo costo, trabajo repetitivo, intermediación simple y ventajas derivadas de las plataformas. Tu competidor no tiene por qué ser una MCN más grande. Podrían ser tres personas que entienden muy bien el contenido, junto con un sistema de IA muy sólido.
Sin embargo, creo más que antes en las organizaciones. Cuanto más fuertes son las herramientas, mayor es la capacidad individual; pero, a medida que aumentan las posibilidades, también puede aumentar la complejidad organizacional. Las instituciones ineficientes pueden quedarse atrás, mientras que las personas altamente capaces y los nuevos tipos de organización pueden fortalecerse al mismo tiempo. Las personas obtienen capacidades de producción que antes solo tenían las instituciones, y las instituciones deben desarrollar capacidades de sistema que antes no necesitaban.
¿Por qué existe una institución? No porque tenga 500 personas, no porque haya firmado a 5.000 personas, ni porque pueda producir 50.000 piezas de contenido al día. Eso es escala, no valor. La verdadera pregunta es: sin ti, ¿estos creadores, personajes, activos de contenido y recursos comerciales podrían trabajar mejor?
Por eso prefiero llamarlo «reinventar la MCN». Antes usábamos personas para llevar el contenido a escala. Ahora quizá debamos aprender otra cosa: gestionar más contenido con menos personas; conservar más activos con sistemas más sólidos; y hacer que las personas dejen de estar ocupadas produciendo todo para que se encarguen de decidir qué vale la pena producir. La IA no ha eliminado automáticamente a las MCN. Simplemente ha obligado a las MCN tradicionales a demostrar por qué existen y a reinventar lo que puede ser una empresa de contenido.
Copia este ensayo para alguien que esté pensando en contenido AIGC, IP, organización o identidad digital.
