Inteligencia artificial en content marketing

Inteligencia artificial en content marketing

Parece aún difícil y algo futurista imaginar una máquina que genere grandes ideas de contenido, por no mencionar la creación y redacción de contenidos que valga la pena consumir, sin embargo la realidad es que las máquinas ya están escribiendo contenido y son bastante buenas haciéndolo.

Son pocas las industrias y los sectores productivos en los que la automatización y la inteligencia artificial no amenazan la pérdida de millones de trabajos. Este es un pensamiento que puede ser aterrador, pero no deberíamos entrar en pánico innecesariamente, al menos no por ahora.

De acuerdo con Hod Lipson, profesor de ingeniería de la Universidad de Cornell y especialista en robótica e inteligencia artificial (AI), la automatización guidada por ordenadores está cada vez más en todas partes, desde la fabricación de productos hasta incluso la toma de decisiones.

“En los últimos dos años, el desarrollo del llamado aprendizaje profundo de las máquinas ha desencadenado una revolución en la inteligencia artificial, y la impresión 3D ha comenzado a cambiar los procesos de producción”, asegura Lipson. “Por mucho tiempo la idea era que la tecnología estaba destruyendo empleos pero también creando nuevos, y mejores, empleos, ahora las pruebas indican que la tecnología está remplazando muchos empleos y efectivamente, creando nuevos y mejores empleos, pero también en mucha menor cantidad. Es algo en lo que los científicos y la sociedad debe empezar a pensar” agrega.

Sin embargo, los trabajos que requieren empatía, como los terapeutas y los psicólogos entre otros, así como puestos de trabajo que dependen mucho de las habilidades comerciales, sociales y de habilidades de negociación, como los puestos de ventas y gerenciales, tienen (teóricamente) menor amenaza de ser afectados por la automatización, de acuerdo con “El futuro del empleo”: ¿qué tan susceptibles son los trabajos a la automatización?, un estudio realizado por los co-directores del Programa Oxford Martin sobre Tecnología y Empleabilidad de la Universidad de Oxford.

Aquellos de nosotros trabajando en roles que requieren de pensamiento creativo e ideas originales -como la publicidad (a nivel creativo) y la creación de contenidos- también se considera que tienen un menor riesgo de que nuestros trabajos vayan a ser reemplazados con algo “más inteligente” más eficiente y más barato de mantener.

¿Y por ahora qué?

Parece aún difícil y futurista imaginar una máquina que genere grandes ideas de contenido, por no mencionar la creación y redacción de contenidos que valga la pena consumir, sin embargo la realidad es que las máquinas ya están escribiendo contenido y son bastante buenas haciéndolo.

De hecho, Gartner predice que para 2018, al menos un 20% de todo el contenido de negocios que se publique será creado por las máquinas”.

“Para 2018, el 20% de todos los contenidos de negocio  serán creados por las máquinas” aseguró @Gartner_inc a través de su cuenta de Twitter

Si bien eso es sólo un año, no se preocupe – “contenidos de negocio” no es lo mismo que el contenido creativo utilizado para la comercialización y conceptualización u opinión.

Generación de lenguaje natural

La generación del lenguaje natural (NLG por sus siglas en inglés) es el nombre dado a la inteligencia artificial capaz de producir un texto lógico y coherente. “La generación de lenguaje natural es un proceso de software que convierte automáticamente datos e información recopilada en textos amigables con el ser humano”, como explica Automated Insights.

Es inteligente, pero, a diferencia de un ser humano, NLG no puede producir contenidos por sí mismo. El formato debe ser plantilla, y necesita acceso a un conjunto de datos estructurado y predefinido.

Por ejemplo, para usar la herramienta NLG Wordsmith, carga tu información y datos, escribe una plantilla y listo – tienes contenido!

¿Quieres ver cómo se ven los resultados? Es probable que ya lo hayas hecho, aunque muy seguramente no te diste cuenta.

¿Has leído alguna vez los reportes de ganancias de Forbes? Se generan utilizando Quill, otra plataforma NLG. A continuación, te mostramos un ejemplo de este tipo de contenido:

“La estimación del consenso permanece sin cambios durante el mes pasado, pero ha disminuido desde hace tres meses cuando era de 39 centavos. Para el año fiscal, los analistas esperan ganancias de $1.68 por acción. Los ingresos se proyectan para ser un 2% por encima del total del año anterior de $369,4 millones en$ 378,4 millones para el trimestre. Para el año, se proyecta que los ingresos alcancen los 1.560 millones de dólares”.

¿Qué Opinas?, claro, se lee bien y tiene sentido y si no sabes previamente que fue escrito por una máquina probablemente no notarías nada, pero le falta algo: humanidad. La escritura no tiene alma discernible, y por qué debería tenerla si las máquinas no la tienen aún.

También hay que recordar que es un contenido financiero de lo que estamos hablando. No importa si la escritura tiene personalidad. Sólo tiene que informar con precisión los hechos. Y para eso, el NLG es ideal.

Vamos a ver algo más. A continuación se presentan las frases iniciales de dos piezas deportivas (cortesía del New York Times). Uno es escrito por un ser humano y el otro por una máquina.

“Las cosas parecían sombrías para los Ángeles cuando se quedaron por dos carreras en la novena entrada, pero Los Ángeles se recuperó gracias a un sencillo clave de Vladimir Guerrero para sacar una victoria por 7-6 sobre los Medias Rojas de Boston en Fenway Park el domingo”.

“El equipo de béisbol de la Universidad de Michigan utilizó el quinto episodio de cuatro carreras para salvar el último partido en su serie de tres partidos de fin de semana con Iowa, ganando 7-5 el sábado por la tarde (24 de abril) en el Wilpon Baseball Complex, hogar del histórico Ray Fisher Stadium.”

¿Puedes adivinar el autor de cada uno?

Si no pudiste no estás solo. Un experimento similar utilizando múltiples partes de texto como los anteriores concluyó que “los lectores no son capaces de discernir el contenido automatizado del contenido escrito por un humano.” (Para tenerlo en cuenta, el segundo fue escrito por un humano).

El estudio también pidió a los participantes evaluar cada pieza de contenido en 12 características. Los resultados fueron reveladores:

El contenido de autor de software y de periodista (también conocido como máquina y humano) tiene una puntuación bastante parecida en factores como la coherencia y la precisión, características que pueden ser fácilmente aprendidas por una máquina (o que pueden basarse en un limitado conocimiento de programación).

El contenido escrito por la máquina salió en la parte superior (notablemente así) para los criterios de confianza e informativo. Eso está bien: son cosas son importantes, pero no son las que hacen que el contenido sea “genial”.

El contenido escrito por el hombre, sin embargo, se disparó en dos categorías críticas. Se clasificó significativamente menos aburrido y significativamente más agradable de leer.

Una computadora no puede leer el contenido con un ojo crítico, y no puede entender las complejidades vitales y los matices del lenguaje, pero de seguro será capaz un día.

El test de Turing

Cada año por más de dos décadas, la comunidad de inteligencia artificial (AI) se ha reunido para la prueba de Turing, un ensayo diseñado para determinar si las máquinas son capaces de pensar y hablar como seres humanos. Su nombre es el de su creador, Alan Turing, que podría ser el nombre de la película premiada con el Oscar, The Imitation Game.

En 2014, una máquina ganó la prueba de Turing – según se informa por primera vez. Ahora, cuando al principio se supo de esto, de seguro muchas personas estaban preocupados. Si una máquina puede engañar a la gente haciéndole creer que está conversando con otra persona, seguramente sería capaz de crear contenido que puede engañar a la misma gente, ¿verdad? Después de todo, una conversación es impredecible. Una máquina que puede mantenerse encubierta cuando se le pregunta, debería producir contenido fácilmente utilizando datos y una plantilla.

Afortunadamente para aquellos de nosotros que no queremos ver a la inteligencia artificial reemplazando la creación de contenido manual, al menos, las cosas no son como parecen. Durante muchos años, la prueba de Turing ha sido considerada como el punto de referencia para la inteligencia artificial. Si una máquina puede pasar la prueba, se considera que posee al menos la inteligencia humana promedio.

Y sin embargo, a raíz de esta situación, un número de informáticos e inversores de tecnología cuestionaron el resultado. Scott Aaronson, un informático y ex miembro del cuerpo docente del MIT, desafió a Eugene (la máquina “ganadora”) a una conversación. He aquí un fragmento de lo que sucedió:

Cualquier persona con una comprensión medianamente decente del lenguaje debería ser capaz  de notar que Eugene está lejos de ser humana. Si esto es lo que se considera igual a la inteligencia humana promedio, creo que los creadores de contenidos podemos estar tranquilos por ahora.

Ray Kurzweil, director de ingeniería de Google, cree que las computadoras serán más inteligentes que los seres humanos en 2029. Al respecto asegura que “podrán entender lo que decimos, aprender de la experiencia, hacer bromas, contar historias e incluso coquetear”.

Sólo para aclarar, este tipo sabe sus cosas. No sólo está ayudando a llevar la comprensión del lenguaje natural a Google, sino que ha previsto correctamente cosas similares. En 1990, predijo que para 1998 una computadora derrotaría a un campeón mundial de ajedrez. Sucedió en 1997.

Por supuesto, Kurzweil no está hablando sobre la creación de contenido específicamente, pero seguramente una computadora que pueda comprender el lenguaje y aprender de la experiencia podría crear contenido que compita con la escrita por manos humanas, ¿verdad?

Honestamente creo que podría siempre que se de den los datos correctos. Sobre la base de las predicciones de Kurzweil y la calidad del contenido que la inteligencia artificial ya produce, no tengo ninguna duda de que en un futuro no tan lejano, las computadoras serán capaces de crear un contenido bastante impresionante que sea difícil de distinguir (por no decir imposible) del contenido escrito por humanos.

Lo que no creo que las computadoras puedan hacer – al menos, no nuestra vida – es pensar creativamente. Y eso es un factor clave a tener en cuenta.

El punto podría venir donde las máquinas están escribiendo la mayor parte del contenido de negocio e informes de noticias, pero la pregunta es si podría una máquina escribir una columna de opinión o una novela?

La creación de contenido (AI) es, por ahora, algorítmica. Sus capacidades se basan en la información que nosotros los humanos le proporcionamos. Aquí es donde creo que estan sus limitaciones.

Para reemplazar completamente la creación de contenido manual, la inteligencia artificial tiene que ser capaz de pensar como un ser humano. Tiene que ser capaz de sentir (tener emociones), necesita formarse opiniones, y necesita pensar críticamente.

Si eso sucediera alguna vez, creo que tendremos cosas mucho más importantes para preocuparnos que la desaparición de la creación de contenido manual.

¿Qué piensas? ¿Crees que la inteligencia artificial reemplazará a los creadores de contenido verdaderamente creativos?

Hola, si quieres dejar tus comentarios, estaré encantado de responderte

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