Moderación y creación de contenido con IA

Todos sabemos que la IA sigue siendo una fuerza impulsora en todo el mundo, tanto en la vida de los consumidores como en la de las empresas. La IA está en todas partes. Parece que ya no puedes iniciar sesión en una app sin ver en pantalla un aviso de «¡Novedad! ¡Ahora con IA!». Aunque parte de ello es un truco (¿¡por qué hay IA en Uber Eats!?), la IA tiene un enorme potencial para ayudarnos en nuestra vida laboral, sobre todo en la creación y moderación de contenido.

Ya sabemos que la IA se usa para moderar y crear contenido, eso no es nada nuevo. El reto actual es entender cómo usar esta IA de esa manera de forma responsable y estratégica. El potencial de la IA es enorme, pero la innovación responsable y las salvaguardas son cruciales, y los líderes mundiales están tomando nota.

El presidente de EE. UU., Joe Biden, firmó una orden ejecutiva sobre el uso seguro y fiable de la inteligencia artificial. Y hace muy poco, el Consejo de la Unión Europea y el Parlamento Europeo alcanzaron un acuerdo provisional sobre la Ley de Inteligencia ArtificialSe abre en una ventana nueva, la primera regulación integral de la IA del mundo.

Garantizar la transparencia sobre el uso de la IA es primordial. Es crucial mantener la supervisión humana, para que la IA siga siendo una herramienta de apoyo y no tome el control total, especialmente cuando se usa para la creación y la moderación de contenido.

Con esto en mente, vamos a explorar los resultados de nuestra propia investigación y a analizar los principios rectores que garantizan que tu uso de la IA sea responsable y seguro para la marca.

El papel de la IA en la creación de contenido

En resumen, la moderación de contenido consiste en revisar y eliminar cualquier contenido que vaya en contra de los plazos establecidos, y la IA puede mejorar este proceso.

Aquí veremos paso a paso cómo puedes usar la IA para agilizar tu cadena de suministro de contenido, garantizando al mismo tiempo una implantación responsable y considerada.

La moderación de contenido antes de la IA

A los consumidores les encanta aportar reseñas sobre tu marca. Esta mina de oro de contenido generado por los usuarios (UGC) fomenta la confianza e impulsa las ventas al crear conexiones entre tú y tu audiencia.

Pero este contenido no siempre se ajustará necesariamente a los valores de tu marca. Puede contener lenguaje inapropiado, contenido prohibido, revelar información personal o incluso pretender manipular la percepción de tu marca, socavando la confianza que has cultivado.

Es probable que todos tus clientes tengan criterios distintos sobre lo que se considera contenido aceptable. Por ejemplo, una empresa cervecera puede aceptar las conversaciones sobre alcohol, mientras que una marca infantil probablemente no. O esperemos que no, al menos.

Antes de que la IA llegara a escena, existían distintas soluciones de moderación de contenido. En concreto, un enfoque manual.

Un enfoque manual requiere que moderadores humanos revisen las preferencias de los clientes dentro de un sistema de gestión de contenido y decidan si aprueban o rechazan cada pieza de contenido. Al principio, este era el método que usábamos en Bazaarvoice.

Los resultados fueron, en general, correctos. Los moderadores humanos garantizan que el contenido sea apropiado y auténtico. Pero consume muchísimo tiempo. De media, pasan veinte horas antes de que una reseña se publique. Esto va en contra de la preferencia de los consumidores por la actualidad del contenido, quienes revisan las reseñas más recientes para obtener información actualizada del producto.

Además, los consumidores comprometidos esperaban que se reconociera con rapidez su opinión. Los retrasos en la publicación de reseñas pueden provocar una pérdida de interacción con tu marca. Esto plantea un reto fundamental: ¿cómo puedes garantizar que el contenido esté disponible rápidamente en tu web sin dejar de preservar la autenticidad?

Cómo usar la IA en la moderación de contenido

¿La respuesta? Aprovechando el aprendizaje automático, una rama de la IA que aprende de los datos existentes para obtener patrones. Por ejemplo, en Bazaarvoice disponemos de enormes cantidades de datos, con más de 800 millones de contenidos de reseñas únicos a lo largo de la historia, que crecen en 9 millones cada mes.

Datos como estos pueden utilizarse para entrenar modelos de machine learning que identifiquen contenido no deseado y marquen automáticamente cualquier contenido nuevo que coincida con ese perfil. Si estás empezando con la moderación de contenido con IA, sigue estos pasos:

1. Recurre a los moderadores existentes para etiquetar datos destinados al entrenamiento y la validación de modelos

2. Los científicos de datos utilizan estos datos etiquetados para entrenar modelos adaptados a uno o varios casos de uso de clientes

3. Despliega estos modelos en un sistema de inferencia de machine learning para que apruebe o rechace el contenido nuevo recopilado para tus clientes

4. Comparte las configuraciones de los clientes con el sistema de machine learning de IA para que el contenido pueda moderarse según el caso de uso individual de cada cliente

Piensa también en el panorama cambiante. Los comportamientos de los consumidores cambian, surgen nuevas tendencias y el lenguaje evoluciona. ¿Y si la tecnología de IA no puede adaptarse a esto? Estás poniendo en riesgo la confianza en la marca y la seguridad de los consumidores, y nadie quiere eso. Fíjate en el review bombing, por ejemplo, que suele ocurrir como respuesta a dinámicas sociales o políticas casi imposibles de predecir.

El equipo de operaciones de contenido puede responder a estos eventos entrenando nuevos modelos, ajustando los existentes o afinando las configuraciones de los clientes para garantizar que solo el contenido apropiado, el contenido auténtico apropiado, acabe en el sitio

La IA debería potenciar el esfuerzo humano, no sustituirlo

Este enfoque garantiza que los humanos sigan al mando. Los clientes especifican qué tipo de contenido consideran apropiado o no, de modo que la IA solo actúa dentro de sus parámetros predefinidos.

Un enfoque responsable de la IA también significa mejores resultados para los clientes. Actualmente moderamos el 73 % del UGC con modelos de machine learning, lo que proporciona a los clientes UGC filtrado y adaptado a sus necesidades en cuestión de segundos, no de horas. ¡Una gran mejora respecto a las horas que se necesitan con moderadores exclusivamente humanos!

Creación responsable de contenido con IA para marcas

La mayoría de las marcas suelen tomar la iniciativa de crear su propio contenido, no confían solo en el UGC. En concreto, planifican con cuidado las imágenes, los mensajes y los productos que pretenden destacar en sus plataformas de redes sociales, sitios web y otros canales.

Pero crear todo este contenido lleva mucho tiempo. La mayoría de las empresas emplean a social media managers o perfiles similares dedicados a esta tarea. Imagina que pudieras combinar la habilidad de un social media manager con la utilidad de la IA para generar contenido automáticamente. Suena bastante extraordinario, como leer la mente.

Cuando los clientes se incorporan a Bazaarvoice, vinculan sus cuentas de redes sociales, lo que nos proporciona numerosos puntos de datos que muestran sus temas preferidos y su estilo de comunicación.

Cuando un usuario selecciona una imagen, nuestros algoritmos de machine learning descifran su contenido y nos dicen sobre qué quiere publicar. También podemos obtener información sobre los productos que pretende mostrar a partir de los datos de etiquetas de producto y conocer su estilo de comunicación a través de su historial en redes sociales.

Tras hacer clic en “auto generate caption”, estos puntos de datos son procesados por nuestra IA generativa (¡de vanguardia!) para crear un pie de foto sobre la imagen y los productos con la voz del cliente. A continuación, el social media manager puede aprobar, perfeccionar o rechazar el mensaje.

Crea una relación simbiótica increíble La herramienta combina la comodidad de la IA generativa y conserva al mismo tiempo la voz auténtica del cliente, lo que permite hacer revisiones según sea necesario. Una vez más, la IA actúa como asistente y no como sustituto.

En la práctica, muchos clientes tienden a retocar los mensajes sugeridos, pero aun así valoran que esta función ponga en marcha su proceso creativo. Es como tener una musa: inspira la creatividad humana a partir de elementos del pasado.

Presentamos este producto en nuestra plataforma de social commerce el año pasado y fue un éxito instantáneo. Lo que nos hizo pensar: ¿podemos hacer lo mismo por nuestros consumidores?

Creación responsable con IA para consumidores

Hay un problema con las reseñas de clientes. Según nuestra investigación, el 68 % de los consumidores no tiene claro qué incluir en una reseña, lo que hace que muchos acaben sin aportar detalle o desviándose muchísimo del tema.

Al igual que con la moderación de contenido, ¿puede la IA intervenir para ayudar a los consumidores a redactar reseñas mejores y más informativas? Esto ayudaría a que las compras fueran más transparentes, porque cuantas más reseñas tenemos, más informados estamos.

Por ejemplo, veamos cómo funciona Bazaarvoice Content Coach. Primero, la IA plantea ideas sobre qué temas serían útiles para incluir en una reseña, según cada producto y el catálogo de nuestro cliente. Después, esos temas se presentan al consumidor. A medida que el consumidor escribe, el sistema resalta los temas que ya ha abordado.

Lo mejor de este enfoque es su mezcla de comodidad y diversión. Guía a los usuarios para que escriban reseñas útiles y, al mismo tiempo, hace que el proceso sea divertido. O al menos tan divertido como puede ser escribir una reseña de producto. Es como una forma de moderación de contenido con IA, pero a la inversa. Funciona como un coach en lugar de como un escritor fantasma, y permite a los usuarios perfeccionar sus reseñas.

Desde su lanzamiento, Content Coach ha facilitado la creación de casi 400.000 reseñas auténticas, y casi el 87 % de los usuarios lo considera beneficioso: una prueba de cómo la IA puede usarse para asistir la creación de contenido, no para adueñarse de ella.

Lleva la asistencia de IA aún más lejos

Todos estos son ejemplos de manual de cómo aprovechar la IA generativa de forma responsable (pero beneficiosa). Mejoran la experiencia del consumidor y mantienen la autenticidad, y orientan de forma eficaz a las marcas y a los consumidores para maximizar el impacto de su reseña.

Ejemplos como los anteriores ilustran cómo una estrategia de moderación de contenido con IA complementa los esfuerzos humanos de forma responsable y optimiza tu cadena de suministro de contenido. Pero aquí solo estamos rascando la superficie. Descubre el potencial transformador de la IA para dar forma de manera auténtica a tu estrategia de contenido con nuestra masterclass a la carta: How to use AI strategically and responsibly.