julio 24, 2024

La generación de texto de IA en marketing debe manejarse con cuidado

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Han pasado dos años desde que OpenAI anunció la llegada de GPT-3, su aplicación fundamental de procesamiento de lenguaje natural (NLP). Los usuarios han quedado impresionados con la increíble capacidad de la herramienta de lenguaje AI para generar prosa perspicaz, reflexiva y colorida, incluidos poemas, ensayos, letras de canciones e incluso carteles detallados, utilizando las sugerencias más breves.

Conocido como un “modelo base”, el GPT-3 de OpenAI ha sido entrenado activándolo prácticamente en Internet, desde Wikipedia hasta Reddit, el New York Times y todo lo demás. Use este vasto conjunto de datos para predecir qué palabras son las más plausibles en función de cualquier indicación. Dado el alcance de una empresa de investigación tan grande, solo hay un puñado de estos modelos básicos. Otros incluyen RoBERTa de Meta y BERT de Google, así como otros desarrollados por nuevas empresas, como AI21.

Casi todas las aplicaciones comerciales de generación de texto de IA, desde blogs hasta generadores de titulares, se basan en uno de estos modelos básicos, a través de una API. Los modelos de base son las vías y las aplicaciones comerciales son los trenes que las recorren. Y el tráfico en estas pistas está comenzando a crecer, impulsado por inversiones recientes de capital de riesgo. Esto incluyó una ronda Serie A de $ 11 millones para la herramienta de redacción AI Copy.ai, $ 10 millones en financiamiento inicial para el generador de contenido AI Copysmith y una ronda Serie A de $ 21 millones para el redactor asistente. escritor.com.

Dada la gran cantidad de casos de uso de generación de texto de IA que se cubren actualmente en las industrias de marketing y comunicaciones, parte del contenido diario producido por los equipos de marketing y comunicaciones ahora lo genera AI, incluida la copia de anuncios, los subtítulos en las redes sociales y las publicaciones de blog.

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Si bien gran parte de esto es bastante prosaico y plantea pocas preocupaciones (si la IA puede escribir títulos de anuncios de búsqueda que aumenten los clics, que así sea), las preocupaciones legítimas sobre el efecto de esta tecnología en otros usos deben ser reconocidas y abordadas por parte de nosotros. que desarrollan estas plataformas.

La escalera por sí sola no es sinónimo de éxito

Para muchos, el meollo del asunto es la enorme oportunidad de escala que ofrece esta tecnología y cuáles podrían ser las consecuencias de esto. Al pensar en esto, es útil distinguir entre el contenido de formato corto y el contenido de formato largo. Las consecuencias negativas de que las organizaciones reduzcan la creación de contenido de formato breve, como el texto de un anuncio o una página de destino, son insignificantes. Las empresas pueden reducir costos y mejorar las conversiones, con pocas desventajas. Es en el ámbito del contenido más extenso donde surgen los problemas.

En el extremo inferior de la cadena alimenticia del contenido de formato largo, como los blogs de viajes y estilo de vida, puede parecer inofensivo usar el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para sondear grandes conjuntos de datos para generar blogs para SEO. Después de todo, hay alguna diferencia entre la PNL que usa su conjunto de datos para generar una publicación de blog de 500 palabras sobre las “5 mejores cosas para hacer en Denver” y un escritor humano que investiga (y plagia levemente) los primeros resultados en Google. No muy, muy probable.

Pero, ¿el mundo necesita más contenido “meh”, escrito por alguien (o algo) sin un conocimiento experto real del tema? ¿Y quién se beneficia además de la plataforma a la que se le paga para generarlo? Cierto, hemos tenido este problema antes, con productores de contenido produciendo artículos escritos por escritores sin saber de qué están escribiendo. Pero las limitaciones de tiempo y costo de los escritores humanos han mantenido al menos un límite parcial en esto. Eliminar estas restricciones podría abrir puertas.

Google aborda la generación de texto con IA

Google claramente está planeando esto, como es evidente en algunas de sus actualizaciones de búsqueda recientes. Recientemente anunció el lanzamiento de su actualización de algoritmo de “Contenido Útil” que devaluará el contenido de sus rankings de búsqueda con “bajo valor agregado”, entre otras cosas. Mientras tanto, Google también ha aumentado gradualmente la importancia de lo que llama EAT (Competence, Authority, and Trustworthiness) en la evaluación de contenido. En pocas palabras, Google se está enfocando más en la experiencia demostrable del autor y en la autoridad y confiabilidad del sitio web.

Para decirlo de otra manera, Google está poniendo más énfasis en el contenido escrito por expertos comprobados en la materia, que ofrece información única, resultados u otro valor agregado publicado en sitios web con políticas editoriales demostrablemente sólidas. Como las herramientas de PNL generan contenido basado en lo que ya se ha escrito sobre un tema, tendrán dificultades para ofrecer algo único. Entonces, si bien nunca ha sido tan fácil generar una publicación de blog sobre literalmente cualquier tema, el listón nunca ha sido más alto para colocar un blog en la página principal de Google.

Los especialistas en marketing deben comprender este nuevo paradigma y usar herramientas de generación de texto de IA donde agregan valor y evitar usarlas en áreas donde no lo hacen, como generar anuncios optimizados y copias de ventas o resúmenes de contenido, en lugar de confiar en ellos para generar más contenido técnico del blog.

La automatización no reemplaza la competencia

Otra área de las comunicaciones donde estamos viendo un rápido crecimiento en las herramientas de generación de texto de IA es PR, con una serie de plataformas de presentación de medios basadas en NLP ahora en el mercado. Estos van desde la personalización ligera basada en el perfil de Linkedin del destinatario objetivo hasta la escritura completa en nombre de la empresa.

Sin embargo, hablo desde mi experiencia de primera mano cuando digo que es imperativo que los desarrolladores y usuarios de la plataforma aprecien completamente el problema que estas plataformas se propusieron resolver y la parte del proceso en la que no hay reemplazo para la experiencia humana. El papel de estas plataformas es esencialmente eliminar la fricción entre una organización o individuo y los medios, ayudando a los usuarios a enviar presentaciones a los periodistas con mayor rapidez y precisión. O en otras palabras, actuar como un abridor de puertas.

Los usuarios aún deben ser expertos en la materia sobre los temas que presentan a los reporteros y deben ofrecer información valiosa sobre sus presentaciones, en lugar de simplemente enviar spam a los reporteros. Los desarrolladores de la plataforma tienen cierto control sobre este último, estableciendo límites razonables sobre la frecuencia con la que se puede contactar a un reportero, mientras que el primero es responsabilidad de los usuarios.

Y los desarrolladores de plataformas necesitan educar a los usuarios en el uso responsable de estas plataformas. Solo hay un valor negativo en conectar a un reportero con un usuario, si ese usuario no está calificado para hablar sobre el tema en cuestión. Pronto serán descubiertos y dañarán su reputación personal y profesional dentro de los círculos de los medios.

Un caso para el editor humano

Si los patrones lingüísticos alguna vez alcanzan la verdadera sensibilidad, uno de sus rasgos distintivos de personalidad sería el de un mentiroso patológico. Como pronto se dará cuenta cualquiera que experimente con uno de estos modelos, lo inventan a medida que avanzan, generando la respuesta más plausible a un mensaje dado.

Por lo tanto, no es difícil imaginar que algunos de los problemas del texto generado por IA no se verifican en numerosos casos de uso. Por ejemplo, el contenido que brinda consejos financieros o de salud inexactos podría causar daños graves.

Esta es la razón por la cual el papel del editor humano deberá aumentar en importancia, a medida que la IA genere más y más contenido. Los editores serán clave tanto dentro de los medios como en las organizaciones regulares. Además, el papel del editor deberá evolucionar para centrarse más en la comprobación y verificación de hechos. Un gran objetivo del trabajo de un editor también será capacitar a los modelos de IA en el tono de voz, el nivel técnico y el estilo narrativo deseados, de la misma manera que capacitan a los escritores humanos.

En última instancia, todavía estamos al comienzo de la curva de adopción de tecnología de generación de texto de IA. Es casi inevitable que el uso se generalice en el transcurso de esta década dada la enorme capacidad de la tecnología para escalar y lograr eficiencias. Lo que podemos esperar ver, como reacción a esto, es un valor aún mayor para los verdaderos expertos en la materia, que brindan contenido original y único. Y aquellos que puedan aprovechar las herramientas de generación de texto de AI en los casos de uso correctos, para eliminar la fricción y la escala, serán los más beneficiados.

steve marcinuk es cofundador y jefe de operaciones de la plataforma de relaciones públicas impulsada por IA Relaciones inteligentes.

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