Francisco A. Kemeny
El caso a favor del marketing de contenido generado con AI
Con la invención de la computadora y gracias a la ciencia ficción – la humanidad espera muchas veces con miedo y otras con anticipación la llegada de una inteligencia general artificial. Esa máquina capaz de razonar, inventar, auto-actualizarse y ser independiente de la humanidad.
Aún no estámos ahí.
Recién en los últimos años hemos visto el avance de lo que son los modelos neuronales y de procesamiento del lenjage natural capaces de entender y respondernos con un grado de “inteligencia” bastante mas precisa que la inteligencia humana promedio.
En el articulo “Peligros ocultos de la Inteligencia Artificial en el marketing de contenidos” escrito por Sergio Gajardo, se mencionan 10 puntos que intentan atender las falencias de las inteligencias artificiales actuales.
Disclaiemer: Este articulo está escrito utilizando ChatGPT como herramienta para aumentar y potenciar el contenido y la redacción.
Me gustaría responder a los puntos que planeta Sergio Guajardo para ayudar a los profesionales del marketing a adoptar el uso de las Inteligencia Artificiales actuales en sus procesos de trabajo. Sin remplazar el criterio, la experiencia y conocimiento humano que aún la maquina está lejos de alcanzar.
1. IA en marketing de contenidos: El AI no es el remplazo, es una herramienta – al igual que photoshop no hace al director de art, el AI ayuda a eficientes y mejorar las capacidades productivas, mejorar los procesos y aumentar el desempeño, siendo una herramienta útil para resumir, analizar, re-escribir, idear y debatir. Esperar que hoy la IA reemplace al humano está lejos de ser una realidad.
2. Repetitivo y predecible: Los que han trabajado en formatos extendidos de contenido con AI han notado la repetición dentro del output generado. Esto se debe a 1. El AI utiliza una redacción formal, en la cual se repiten los temas centrales, esto es una convención literaria. La repetición, en el caso del AI se llama Anáfora que es cuando repite al inicio, y Epistrofe, la repetición al final. El rol humano es editar para darle un tono y estilo personal al contenido; nuevamente, eEsperar que hoy la IA reemplace al humano está lejos de ser una realidad.
3. Datos incompletos o sesgados: Un advertencia clave del uso de las IA son los datos de entrenamiento. En el caso de ChatGPT estos llegan hasta el 2021. Claramente no contiene información detallada y actualizada. El work-around para esto es entrenar uno mismo los modelos. Las IA, y en particular ChatGPT, tienen la capacidad de analizar contenido ingresado para utilizarlo de referencia y fuente para su output. No podemos esperar que la IA conozca todo, no está conectada a internet, como para buscar nuevas fuentes y tampoco es una Inteligencia General, por lo que tiene limitaciones, pero como ya comento, pueden ser resultas fácilmente.
4. Restricción de creatividad: “Pensar fuera de la caja” requiere conectar conceptos aparentemente inconexos para crear nuevas o mejores ideas. La gran gracia del IA es poder crear estas conexiones, siempre y cuando sea correctamente dirigida en el proceso de entrenamiento. La restricción creativa esta en la mente del prompter, el operador humano que ingresa información para recibir devuelta lo que la IA entendió. Si bien el resultado de salida muchas veces parece lo obvio, es por que lo obvio es muchas veces lo correcto. Nuevamente, esperar qua la IA haga todo el trabajo, esta lejos de sus capacidad actuales y necesita del trabajo colaborativo con el humano. Aquí surge la importancia de que cada uno de nosotros sigamos explorando, aprendiendo y experimentando para poder dirigir al IA de forma efectiva.
5. Mala implementación: La mala implementación de cualquier tecnología, desde la más básica a la más compleja genera malas experiencias. Solo vaya a su banco, y verán que no solo con inteligencia artificial puedes vivir una mala experiencia. De todas maneras, para los que han interactuado con un chatbot basado en arboles de decisiones, y han interactuado con un chatbot IA, sabrán que la experiencia es abismalmente mejor.
6. Costo y mantenimiento: Efectivamente, mantener tu propia IA requiere un alto volumen de datos, almacenar, procesar, modelar, etc, tienen un costo elevando, pero no creo que en el futuro cada uno, cada empresa, tenga y mantenga su propia IA. Para eso existen APIs, y servicios, que se beneficias justamente de la multiplicidad de usuarios y casos de uso para mejorar el funcionamiento de la misma IA.
Le pediré ayuda a ChatGTP aquí para hacer el caso de negocio.
FK:
“En el caso de OpenAI, el costo es de $0.0200 por 1,000 tokens. Para tener una idea, cada 1000 tokens equivalen a unas 750 palabras. Un libro promedio tiene 70,000 a 120,000 palabras. En costo del IA sería?”
ChatGPT:
Para calcular el costo de utilizando OpenAI para redactar un libro de 70,000 a 120,000 palabras, primero debemos determinar cuántos tokens hay en ese rango de palabras. Como un libro promedio tiene entre 70,000 y 120,000 palabras, y cada 1,000 tokens equivale a aproximadamente 750 palabras, podemos estimar que un libro promedio tiene entre 93,333 y 160,000 tokens.
Luego, podemos calcular el costo multiplicando el número de tokens por el costo por 1,000 tokens. Si tomamos el número medio de tokens en el rango de 93,333 a 160,000, es decir, 126,666, el costo sería de aproximadamente $2,533.32. Sin embargo, es importante tener en cuenta que este es solo un cálculo aproximado y que el costo real podría variar dependiendo de la complejidad del texto y del uso que se le dé al modelo.
FK:
Gracias.
ChatGPT:
De nada, estoy para ayudarte.
7. Reemplazo de trabajo humano: Este punto es critico, la concepción general es que la robótica y la inteligencia artificial reemplazarían primero los trabajos manuales y repetitivos. Con salvedad de la fabricación de automiviles, y algunos ejercicio exitosos de procesamiento de documentos en la banca, es prácticamente nulo el remplazo humano en procesos mecánicos físicos y digitales.
La economía asiática espera que 247 millones de empleos se transformen en puestos “artificiales”, esto también teniendo en cuenta que las poblaciones laborales en Asia disminuyan en al menos un 11% de cara al 2040. La necesidad de automatizar y remplazar el trabajo humano va de la mano de la disponibilidad de humanos, no solo de las futuras capacidades de la inteligencia artificial.
Interesantemente, lo que estamos viviendo hoy no es el avance en remplazo artificial de trabajadores mecánicos, si no lo que parece estar en juego es la creatividad humana, esto da para pensar sobre como los trabajadores creativos debemos evolucionar de cara a un mundo aumentado por IA.
8. Vulnerabilidad de datos: Tus datos ya están en riesgo, y no por una IA, si no por otros humanos, empresas y organizaciones que manejan información de cada uno de nosotros con poca ética y responsabilidad. Miremos el ejemplo de Meta, donde cada uno de nosotros hemos sido responsables de entregar nuestra data a cambio de likes y shares, o el caso del retail, que solicita datos para entregarte un descuento. No veo evidencia o casos concreto, hasta hoy, donde se evidencie una IA aumente el riego sobre en el que ya nos encontramos. Tenemos que aprender a cuidar nuestra información, de los hackers como de las empresas.
9. Fiabilidad de la IA: Se han registrado ejercicio de generación de contenido donde la IA ha respondido “inventando” información. Estos casos se dan cuando el input de pregunta es ambiguo, o busca una respuesta especifica sin datos concretos de entrenamiento. Un ejemplo es preguntarle en ChatGPT sobre uno mismo. Lo que intentará hacer es buscar entre sus datos de entrenamiento. En mi caso al preguntar “quien es Francisco Kemeny” inventa una historia utilizando referencias de otras personas donde dentro de su información encuentra data relacionada – esto debería mejorar con el tiempo, con más información de entrenamiento y cuando tenga la capacidad de conectarse a internet para buscar y auto-entrenarse.
10. Estándares legales y éticos: En este punto estoy de acuerdo con lo que sugiere Sergio. Efectivamente existe un vació legal y normativo respecto a la utilización de inteligencia artificial. Por un lado, las fuentes de data para su entrenamiento, no siempre cuentan con la autorización de los creadores originales – el caso en el Arte generado con IA es bastante claro.
El arte tiene mucho que enseñarnos respecto a lo que significa la creación humana y la creación con Inteligencia Artificial.
Como seres humanos, aprendemos gracias a copiar, iterar y remezclar ideas – Picasso dijo una vez, “Los buenos artistas copian, los grandes artistas roban”. ¿Es esto ético? A mi parecer es solo comportamiento humano. Me quedo también con un comentario que hizo Andy Warhol, “es la audiencia quien decide es considerado arte.”
Me parece que aún es demasiado temprano para jugar que es ético o legal respecto a la inteligencia artificial. Aún estamos intentando aprender a usarla, y deberíamos abrir la mente, aceptarla como es y buscar que más nos permite hacer.
Los casos de uso y ejemplos aún son incipientes, y además de lo los usos en data analytics, clusterización e interpretación, usando modelos de aprendizaje y modelamiento – la inteligencia artificial podrá ser una potente herramienta para los creativos, quienes aprendan hoy a pararse sobre los hombros de este gigante lideran el progreso hacia adelante.
