Algo ha cambiado claramente en la forma en que las marcas abordan hoy el desarrollo de packaging personalizado.
Durante el último año, hemos observado un cambio muy evidente en el tipo de material que los clientes nos envían cuando contactan por primera vez con DST-Pack. En lugar de empezar con un dibujo técnico o con un diseño de packaging preparado profesionalmente, cada vez más consultas incluyen ahora un concepto visual generado mediante IA. De hecho, actualmente casi dos tercios de las consultas de packaging que recibimos incluyen algún tipo de referencia visual o concepto creado con IA.
Para nosotros, como fabricantes de packaging, es una evolución interesante porque estas imágenes no son ni completamente inútiles ni están listas para producción. Se encuentran en algún punto intermedio. A menudo contienen errores técnicos, en algunos casos presentan una geometría que no se puede reproducir exactamente en la realidad y casi nunca pueden utilizarse directamente como archivos de arte final. Al mismo tiempo, pueden ser una forma extremadamente eficaz de mostrar al fabricante lo que el cliente realmente tiene en mente, especialmente cuando esa idea sería difícil de explicar únicamente con palabras.
Esta diferencia es importante porque una cosa es mostrar a un fabricante cómo quieres que se vea tu packaging y otra muy distinta es proporcionarle los archivos necesarios para fabricarlo.
Una imagen generada por IA puede hacer muy bien lo primero.
Normalmente no puede hacer lo segundo.
La imagen nos ayuda a entender la idea
Cuando un cliente nos envía un concepto de packaging generado por IA, no lo vemos como un plano técnico de producción. Lo vemos como una representación visual de lo que el cliente quiere conseguir.
Una consulta puede indicar, por ejemplo, que el cliente necesita una caja rígida premium con cierre magnético, acabado verde oscuro, detalles dorados y un inserto personalizado para un producto cosmético. Esto ya nos proporciona bastante información, pero una imagen puede transmitir la dirección general mucho más rápidamente. Podemos ver de inmediato las proporciones aproximadas, cómo se supone que debe abrirse la caja, la relación entre el producto y el inserto, los colores y la sensación general que la marca quiere transmitir.
Esto resulta especialmente útil cuando el cliente no es diseñador de packaging y no conoce necesariamente la terminología técnica del sector. Puede que no sepa si la estructura que imagina debería realizarse como una caja rígida, una caja magnética, una caja tipo cajón u otra construcción. Tampoco tiene por qué saber qué tipo de inserto sería el más adecuado o qué acabado permitiría conseguir el efecto que aparece en la imagen.
No es necesario que conozca todo eso al principio.
Puede simplemente mostrarnos la imagen y explicar qué es lo que le gusta.
A partir de ahí, la conversación resulta mucho más sencilla porque tenemos un punto de partida visual concreto.
El problema empieza cuando el concepto se trata como un archivo de arte final
El hecho de que una imagen generada por IA pueda parecer extremadamente realista a veces crea expectativas equivocadas.
Los generadores de imágenes actuales pueden crear conceptos de packaging que parecen fotografías profesionales de producto. La caja puede parecer perfectamente construida, el logotipo puede parecer correctamente colocado, el inserto puede dar la impresión de estar perfectamente adaptado al producto y los efectos de acabado pueden parecer completamente reales.
Pero la imagen ha sido creada para verse bien desde una determinada perspectiva.
No ha sido creada para explicar cómo debe fabricarse realmente el packaging.
La diferencia se hace evidente en cuanto el concepto pasa a producción.
Un packaging físico tiene una geometría real. Tiene paneles, líneas de corte, hendidos, zonas de pegado, tolerancias y diferentes elementos que tienen que funcionar juntos una vez montados. El diseño gráfico también debe prepararse de acuerdo con la construcción real del packaging.
Una imagen generada por IA no contiene esa información en un formato que pueda utilizarse directamente para producción.
Puede mostrarnos el exterior de una caja, pero no nos proporciona el dieline real necesario para fabricarla. Incluso cuando la construcción parece perfectamente lógica y simétrica en la imagen, su geometría real puede no funcionar cuando el packaging se despliega en un plano de producción.
Esto se vuelve especialmente evidente en estructuras más complejas. Una tapa puede parecer perfectamente adaptada a la base aunque las dimensiones reales no lo permitan. Un inserto puede parecer que sujeta el producto perfectamente sin mostrar cómo debería fabricarse. Una solapa puede desaparecer detrás de otro elemento o un detalle decorativo puede atravesar una línea de plegado sin tener en cuenta la construcción real.
La imagen puede seguir siendo muy útil.
Simplemente hay que entenderla como un concepto y no como un archivo técnico de producción.
Por qué no podemos simplemente colocar la imagen de IA sobre un dieline
Este es probablemente uno de los puntos que más confusión genera.
Un cliente puede tener una imagen generada por IA que ya contiene el logotipo, los colores, los gráficos y los elementos decorativos y asumir, de forma bastante lógica, que el fabricante puede simplemente extraer esos elementos de la imagen y colocarlos sobre el dieline.
En la práctica, normalmente no funciona así.
Los archivos gráficos destinados a un packaging físico tienen que prepararse de acuerdo con su construcción real. Una vez desarrollado el dieline, los diferentes elementos gráficos deben colocarse correctamente sobre los paneles correspondientes, teniendo en cuenta el sangrado, las zonas de seguridad, los cortes y las líneas de plegado.
Los acabados también introducen requisitos técnicos adicionales. El stamping en caliente, el gofrado, el debossing, el barniz selectivo y otros efectos pueden requerir capas independientes o zonas de producción claramente definidas. Ninguna de esta información está contenida de forma fiable y lista para producción dentro de una imagen generada por IA.
También existe el problema de los propios gráficos. El texto generado por IA puede aparecer deformado o ser inconsistente, los logotipos pueden estar ligeramente modificados, los pequeños detalles pueden fusionarse entre sí y algunos patrones que parecen perfectamente convincentes en la imagen pueden no existir como gráficos vectoriales utilizables.
Por eso, incluso cuando el cliente ha creado un concepto de packaging visualmente muy atractivo, el siguiente paso normalmente consiste en recrear o preparar correctamente los archivos gráficos necesarios para la producción.
La imagen generada por IA se convierte en una referencia visual.
El archivo de producción es un trabajo independiente.
Esto no significa que los conceptos generados por IA sean un problema
De hecho, nos gusta recibirlos.
Lo importante es simplemente entender para qué sirve la imagen.
Un concepto visual puede reducir considerablemente las conversaciones iniciales de un proyecto porque permite al fabricante de packaging entender mucho mejor lo que el cliente quiere conseguir. En lugar de intentar interpretar una descripción general como “algo premium y minimalista con una sensación de lujo”, podemos mirar la referencia y hablar directamente sobre los elementos que son importantes para el cliente.
Puede ser el color profundo de la caja.
Puede ser la forma en que se abre.
Puede ser el contraste entre el exterior y el inserto.
Puede ser la combinación de un papel texturizado con un detalle metálico.
O puede que simplemente le gusten las proporciones y la presentación general del producto.
Estos elementos nos proporcionan un punto de partida concreto.
También nos permiten identificar desde el principio qué partes del concepto son fáciles de fabricar y cuáles tendrán que adaptarse para la producción.
Y esto suele ser mucho más útil que intentar reproducir exactamente la imagen generada por IA.
El packaging final puede ser diferente del concepto generado por IA
Hay que esperar que así sea.
Cuando un concepto pasa de una imagen a un packaging real, algunos elementos pueden tener que modificarse.
Las proporciones pueden ajustarse a las dimensiones reales del producto. El inserto puede necesitar una construcción diferente porque el producto requiere mayor protección. Un elemento decorativo puede desplazarse porque atraviesa una línea de plegado o de corte. Un determinado efecto visual puede realizarse mediante otra técnica de acabado porque el método mostrado en la imagen de IA no resulta técnicamente adecuado.
Esto no significa necesariamente que se haya perdido el concepto original.
En muchos casos, el objetivo no es reproducir la imagen píxel por píxel. El objetivo es conservar la idea que hay detrás de la visualización y adaptar al mismo tiempo la construcción para que el packaging pueda realmente fabricarse, montarse, transportarse y utilizarse.
Aquí es donde la experiencia de un fabricante de packaging se vuelve especialmente importante.
Un fabricante no debería limitarse a decir: “Eso es lo que aparece en la imagen, así que tenemos que fabricarlo exactamente así”.
A veces es mucho más útil explicar que una construcción ligeramente diferente permitirá conseguir prácticamente el mismo resultado visual, pero será más fiable o más económica de producir.
La imagen inicia la conversación.
No tiene por qué determinar cada decisión técnica que se tome después.
La IA ha facilitado el inicio de los proyectos de packaging
Uno de los cambios más interesantes que estamos observando es que los clientes pueden llegar hoy con una idea visual mucho más desarrollada, incluso cuando no cuentan con un diseñador propio y tienen pocos conocimientos técnicos sobre packaging.
Antes, una empresa podía tener una idea muy concreta en mente pero tener dificultades para explicársela a un fabricante. Podía enviar algunas fotografías de referencia y una descripción, pero a menudo existía una diferencia entre lo que el cliente imaginaba y lo que el fabricante entendía.
La IA ha ayudado a reducir esa diferencia.
Una marca puede generar varias versiones de un concepto de packaging, elegir la dirección que mejor encaja con su producto y enviar después esa imagen al fabricante como punto de partida.
A partir de ahí puede comenzar el proceso habitual de desarrollo del packaging.
Hay que confirmar las dimensiones.
Hay que definir la construcción.
Hay que especificar el material.
Hay que desarrollar el inserto.
Hay que preparar los archivos gráficos.
Hay que crear el dieline.
Hay que producir y comprobar una muestra.
Solo después de estos pasos el concepto se convierte en un packaging que realmente puede fabricarse.
La distinción más importante es sencilla
Cada vez recibimos más conceptos de packaging generados por IA y esperamos que esta tendencia continúe creciendo.
Como fabricantes de packaging, no vemos ninguna razón para rechazar estos materiales simplemente porque no sean técnicamente exactos.
Son útiles porque nos permiten entender lo que el cliente quiere conseguir.
Lo que no recomendamos es tratar la imagen generada como el arte final o asumir que puede simplemente extraerse y colocarse sobre un dieline de producción.
Normalmente no es posible.
La geometría debe desarrollarse correctamente, los gráficos deben prepararse de acuerdo con la estructura real del packaging y deben tenerse en cuenta los requisitos técnicos de impresión y acabados.
Por eso, si tu concepto de packaging actualmente existe únicamente como una imagen generada por IA, no hay ningún problema.
Envíala al fabricante.
Utilízala para mostrar tu visión.
Simplemente ten en cuenta que todavía existen varios pasos entre “así quiero que se vea mi packaging” y “este es el archivo que podemos utilizar para producirlo”.
En DST-Pack vemos cada vez más esta transición entre una idea visual y un packaging real.
Y, según nuestra experiencia, una imagen generada por IA puede ser un excelente punto de partida, siempre que todos entiendan que es el comienzo del proceso y no el arte final destinado a producción.
