Inteligencia artificial + redacción de contenido: ¿qué pasa después?
Publicado: 2021-08-02Mientras lee esto, un algoritmo aún desconocido tiene la clave que desbloquea los niveles máximos de eficiencia en la escritura de contenido. Será de bajo costo, rápido como un rayo y fácil de usar. Y producirá contenido de marketing que es prácticamente indistinguible del texto desarrollado por humanos.
El aprendizaje automático hace que esto no solo sea posible sino permanente.
Entonces, si la inteligencia artificial está preparada para reemplazar la redacción de contenido, ¿cómo y cuándo sucederá?
Comprensión de la generación del lenguaje natural (NLG)
Las principales tecnologías que impulsan la automatización del marketing de contenidos son el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la generación del lenguaje natural (NLG).
El primero es simplemente un programa de computadora que comprende la voz humana y la procesa en texto. Piense en la funcionalidad de "Escritura por voz" de Google en Drive o en los muchos tipos de software de traducción.
NLG va un paso más allá. Este proceso implica transformar los datos estructurados de la PNL en historias narrativas (también conocido como escribir contenido desde cero sin la participación de humanos).
"Narrativa" puede ser un nombre inapropiado en este sentido. Sí, la tecnología NLG produce contenido escrito que sigue un orden lógico único (e incluso es capaz de escribir ficción), pero su beneficio principal es automatizar la escritura servil de contenido denso basado en hechos, como informes financieros, informes ejecutivos, ganancias. resúmenes, descripciones de productos y copia estándar de noticias.
En estos formatos, el contenido innovador, creativo o personal se deja de lado: NLG automatiza el texto que tiene un propósito comercial a corto plazo, no necesariamente una campaña de marketing de marca a largo plazo que va más allá de los algoritmos y los hechos.
- Inteligencia artificial : Desarrollo de sistemas informáticos que realizan acciones humanas sin participación humana.
- Aprendizaje automático : computadoras que aprenden a través de inteligencia artificial en lugar de programación humana explícita.
- Algoritmo : conjunto de reglas que realizan cálculos basados en una secuencia de acciones específicas.
- Procesamiento del lenguaje natural : programa que procesa y manipula automáticamente el habla y el texto.
- Generación de lenguaje natural : programa que utiliza la entrada de NSP para interpretar y crear texto nuevo.
- Chatbot: programa informático que se comunica a través del chat utilizando señales auditivas y de texto.
- Asistente virtual : Agente de software que brinda servicios a través de PNL, como Siri o Amazon Echo.
No es de extrañar que las empresas B2B ya estén haciendo un gran uso de la tecnología NLG. Para 2018, el 20 por ciento de todo el contenido empresarial estará escrito por máquinas , predice Gartner. Nuevamente, se trata de contenido comercial: comunicados de prensa, documentos legales, memorandos internos, informes de mercado, etc.
El estándar de oro del periodismo, Associated Press, utiliza máquinas para producir sus informes de ganancias. Este tipo de aplicación es el caso de uso más inmediato para el software NLG, y los especialistas en marketing B2B seguramente encontrarán que muchas tareas de escritura se pueden hacer mucho más fáciles a partir de hoy.
Automatiza esto, no eso
Sin embargo, el punto fuerte actual de AI no es el contenido entrante. Las estrategias de inbound marketing se basan en la personalidad, la originalidad, la autenticidad, la persuasión y la voz: cosas que tienden a ser intangibles pero igualmente, si no más, importantes que la destreza formal de la escritura.
Después de todo, las máquinas aprenden de los datos que se colocan frente a ellas. Números, cifras, palabras clave, frases y tiempos son elementos que la IA puede compilar, procesar y replicar de una manera aceptable para el lector promedio. Pero, la marca a menudo puede ser un proceso sin datos o sin estructura, uno que elude las capacidades de las máquinas y continúa confundiendo incluso a los mejores directores creativos .
El contenido automatizado debe dividirse primero en conjuntos de datos constituyentes que las máquinas puedan analizar; pero una publicación de blog específica de un producto que aprovecha la identidad de una marca y las capacidades de software, por ejemplo, no se condensa fácilmente en un código que produzca resultados de escritura prometedores. Sin el flujo de datos o la entrada adecuados, las máquinas fallan .
El contenido que sería ideal para la IA sería aquel para el que las empresas ya tienen datos estructurados. Las hojas de cálculo de números existentes, el software que agrega información financiera y los modelos que están muy extendidos en una empresa son conjuntos de datos perfectos que pueden incorporarse a un generador de contenido automatizado.
Automatizar más de lo básico, en este punto, podría ser más problemático de lo que vale la pena.
Lo que la IA no puede hacer
En 2014, un chatbot llamado Eugene fue la primera computadora en pasar la prueba de Turing, una medida de "humanidad".
La prueba de Turing determina si una computadora descifra, interactúa y responde a preguntas de una manera que engaña a los jueces haciéndoles creer que en realidad es un ser humano. Si el 30 por ciento de los jueces piensan que están interactuando con un humano, el chatbot ha “pasado” la prueba. En efecto, ha alcanzado el requisito mínimo de inteligencia humana, según el ensayo.
Este fue un avance monumental que sirvió como evidencia del ascendiente de AI. Pero los escépticos señalaron que ciertas partes de la conversación entre humanos y Eugene eran tan robóticas e inexactas que el umbral del 30 por ciento no significaba mucho. Aquí hay una muestra popular:
a través de contentmarketinginstitute.com
Esto fue en 2014. Casi cuatro años después, los chatbots y los asistentes virtuales se han vuelto más sofisticados para aplicaciones particulares como manejo de servicio al cliente, búsqueda por voz y resolución de problemas en línea.
Pero para la escritura, las aplicaciones de IA inmediatas aún no se traducen en mayores ganancias a nivel industrial o medible, al menos no en términos de creación de contenido atractivo a escala.
El aprendizaje automático aún está en su infancia y los lectores generalmente pueden detectar algunas de las deficiencias de escritura que produce la IA: repetición, flujo rígido, frases incómodas, restricciones tonales. En un mundo que está en transición hacia los comportamientos de búsqueda humana y el reconocimiento del lenguaje natural, este tipo de planitud entrecortada seguramente será penalizado por Google y considerado poco atractivo por los visitantes del sitio.
Por ahora, las máquinas de marketing de contenidos aún tienen que producir contenido que inspire.
Marketing de IA del futuro
La gran mayoría de las inversiones en marketing de IA se destinan a análisis, publicación e informes. Actualmente, la mitad de todas las empresas utilizan alguna forma de automatización de marketing , siendo el software de análisis predictivo la aplicación de mayor crecimiento inicial para el marketing de contenidos.
Pero la creación de contenido es un animal completamente diferente.
Se estima que los trabajos creativos son una especie de frontera final para la IA. Un estudio de la Universidad de Oxford consideró que los puestos creativos se encuentran en el 25 por ciento inferior de los trabajos que serán reemplazados por máquinas , lo que significa que el 75 por ciento de otras carreras se verán afectadas primero y en un grado mucho mayor. Tranquilizador, ¿verdad?
¡ÚLTIMA PREGUNTA! P6: ¿Los bots se llevarán todos nuestros trabajos? #BraftonBuzz pic.twitter.com/n78sSh1OYu
- Brafton (@Brafton) 26 de septiembre de 2017
La automatización ciertamente interrumpirá los flujos de trabajo de creación de contenido, pero no superará la escritura por completo. En todo caso, la IA se utilizará junto con los escritores de contenido como un controlador de valor dual.
La investigación se simplificará, la ideación se verá favorecida por el análisis predictivo y la escritura se centrará más en la escritura misma. No palabras clave, ni rankings. Solo calidad.
Así que deje de lado cualquier idea de un lugar de trabajo cyborg y vuelva a escribir.