Generación de texto con IA: Los 17 principales casos de uso y 5 estudios de caso
La IA generativa, una rama de la inteligencia artificial, permite la creación de contenido nuevo, como texto, código, imágenes, diseños y videos, aprendiendo de datos existentes y construyendo a partir de ellos.
Descubra cómo la IA generativa puede usarse para generar contenido en forma de texto a través de 17 casos de uso y 5 estudios de caso sobre generación de texto con IA.
Herramientas de generación de texto con IA
Nota: Los productos se ordenan alfabéticamente.
En la generación de texto con IA, una variedad de modelos de generación, desde transformadores autorregresivos hasta enfoques aumentados por recuperación y basados en difusión, desempeñan un papel central.
- Los modelos tradicionales como GPT (Transformador Generativo Preentrenado) utilizan una arquitectura de transformador para generar texto coherente prediciendo el siguiente token en una secuencia. Los modelos codificador-decodificador como T5 (Transformador de Transferencia de Texto a Texto) convierten todas las tareas de lenguaje en un formato de entrada y salida de texto, facilitando aplicaciones flexibles como traducción, resumen y generación de código.
- La generación aumentada por recuperación (RAG) mejora los resultados de los LLMs incorporando documentos externos relevantes en el momento de la inferencia, mejorando la precisión factual.
- Los métodos de generación de texto basados en difusión ofrecen una alternativa no autorregresiva que puede equilibrar velocidad y fluidez refinando iterativamente la representación del texto.
1. OpenAI GPT-5
OpenAI ofrece una API que permite a los desarrolladores integrar GPT-4 y GPT-4o en sus productos. Estos modelos admiten una amplia gama de tareas de generación de texto, incluidos chatbots, creación de contenido y resumen.
Para los no desarrolladores, OpenAI proporciona ChatGPT, una interfaz intuitiva construida sobre sus modelos GPT. Esto hace que las capacidades avanzadas de IA sean accesibles para cualquier persona, ya sea para redactar contenido, responder preguntas o experimentar con IA conversacional.
2. Google’s Gemini
Google Gemini es un modelo de IA emergente que combina el procesamiento del lenguaje natural con capacidades multimodales avanzadas. Está diseñado para generar texto de alta calidad e integrarse perfectamente con el conjunto de herramientas de Google.
3. Microsoft Copilot Studio
Microsoft Copilot Studio es una herramienta de bajo código diseñada para que las empresas creen y personalicen Copilots (chatbots y asistentes virtuales) potenciados por IA. Integra Microsoft Copilot con Power Platform, permitiendo a los usuarios crear, implementar y gestionar asistentes de IA para el servicio al cliente, soporte interno y automatización.
4. Bloom by Hugging Face
Hugging Face ofrece una amplia gama de modelos preentrenados y herramientas para la generación de texto, incluidos GPT, BERT, T5 y más. Es popular entre los desarrolladores por su flexibilidad y facilidad de uso en el despliegue de modelos de IA. La herramienta también proporciona una API de inferencia, que permite a los usuarios implementar y utilizar rápidamente modelos de generación de texto sin necesidad de gestionar la infraestructura subyacente.
5. Jasper IA
Jasper IA (anteriormente Jarvis IA) es una herramienta diseñada específicamente para profesionales del marketing y redactores publicitarios. Ayuda a generar textos de marketing, publicaciones de blog y otros tipos de contenido, con funciones para optimizar y personalizar el resultado.
Además, ofrecen colaboración y derechos comerciales sobre el contenido producido, lo que los hace útiles para los procesos empresariales.
6. Copy IA
Copy IA se enfoca en ayudar a las empresas a crear textos de marketing, descripciones de productos y publicaciones en redes sociales. Ofrece una interfaz fácil de usar donde los usuarios pueden ingresar sus requisitos y generar contenido en minutos.
7. Writer
Writer es un asistente de escritura potenciado por IA diseñado específicamente para empresas. Ayuda a los equipos a producir contenido alineado con la marca de manera consistente, ofreciendo sugerencias que se ajustan a las directrices de la empresa.
Casos de uso de texto generado por IA
Usando herramientas de generación de texto con IA, las empresas pueden ahorrar tiempo, destinar el tiempo de los empleados a proyectos creativos, generar textos sinerrores y optimizar sus procesos.
Existen diversas formas en que las herramientas de generación de texto con IA pueden usarse en los negocios, como por ejemplo:
1. Creación de contenido para marketing
La generación de texto con IA automatiza la producción de publicaciones de blog, textos publicitarios, boletines y pies de foto para redes sociales. Las empresas aprovechan los LLMs para crear contenido atractivo, escalable y optimizado para SEO adaptado a diferentes segmentos de audiencia.
- Publicaciones de blog y artículos: Las herramientas de IA pueden generar publicaciones de blog y artículos estructurados sobre una variedad de temas, ayudando a los profesionales del marketing a escalar su producción de contenido manteniendo la calidad.
- Contenido para redes sociales: La IA puede crear publicaciones atractivas para redes sociales adaptadas a diversas plataformas, permitiendo a las marcas mantener una presencia en línea consistente.
- Campañas de correo electrónico: La generación automatizada de contenido de correo electrónico personalizado, desde mensajes promocionales hasta boletines, ayuda a las empresas a interactuar con sus audiencias de manera más efectiva.
2. Redacción publicitaria y creación de anuncios
Las herramientas de IA crean textos publicitarios para diversas plataformas, incluidas Google Ads, Facebook y LinkedIn, optimizando para conversiones y engagement.
- Descripciones de productos: La IA puede generar descripciones de productos detalladas y optimizadas para SEO para sitios web de comercio electrónico, reduciendo la carga de trabajo de los equipos de contenido.
- Textos publicitarios: Los textos publicitarios generados por IA pueden adaptarse a diferentes audiencias y plataformas, optimizando para clics y conversiones.
3. Atención al cliente y chatbots
Los chatbots potenciados por IA proporcionan respuestas instantáneas y precisas a las consultas de los clientes, abordando diversos temas desde preguntas frecuentes hasta solución de problemas complejos, mejorando así la satisfacción del cliente.
- Respuestas automatizadas: Los chatbots potenciados por IA pueden gestionar preguntas rutinarias de los clientes, ofrecer consejos de solución de problemas y completar transacciones básicas, ayudando a acelerar las respuestas y mejorar la satisfacción del cliente.
- Asistencia personalizada: La IA puede generar respuestas personalizadas basadas en el historial y las preferencias del cliente, haciendo que las interacciones sean más personalizadas y humanas.
4. Optimización de contenido SEO
- Contenido rico en palabras clave: La IA puede generar contenido optimizado para motores de búsqueda incorporando palabras clave relevantes y adhiriéndose a las mejores prácticas de SEO.
- Meta descripciones y etiquetas: La generación automatizada de meta descripciones y etiquetas ayuda a mejorar la visibilidad del contenido en línea.
5. Comunicación personalizada
- Contacto con clientes: La IA puede generar mensajes personalizados para campañas de divulgación, ya sea para ventas, marketing o servicio al cliente, aumentando las tasas de interacción.
- Generación de contenido dinámico: Los sitios web y las aplicaciones pueden usar IA para generar contenido dinámico y personalizado para los usuarios en función de sus comportamientos y preferencias.
6. Contenido educativo y tutoría
La IA ayuda a educadores y estudiantes generando planes de lecciones, cuestionarios, explicaciones y retroalimentación. También proporciona tutoría personalizada y apoyo para el aprendizaje de idiomas.
- Materiales de estudio personalizados: La IA puede crear guías de estudio, cuestionarios y contenido instructivo personalizados adaptados al estilo de aprendizaje y progreso del estudiante.
- Tutoría automatizada: Las herramientas potenciadas por IA pueden proporcionar retroalimentación instantánea, explicaciones e incluso generar problemas de práctica para los estudiantes.
7. Resumen de textos extensos
- Resumen de documentos: La IA puede condensar documentos, informes o artículos extensos en resúmenes concisos, facilitando a los usuarios captar rápidamente la información clave.
- Resúmenes de noticias: Las organizaciones de medios utilizan la IA para generar resúmenes de artículos de noticias, permitiendo a los lectores mantenerse informados sin necesidad de leer los artículos completos.
8. Generación de guiones e historias
- Escritura creativa: La IA se utiliza para generar guiones para películas, programas de televisión y videojuegos, o para desarrollar ideas de tramas y diálogos de personajes, proporcionando inspiración o incluso borradores completos para escritores.
- Historias interactivas: En los juegos y medios interactivos, la IA puede generar líneas argumentales dinámicas que se adaptan a las elecciones del jugador, creando experiencias más inmersivas.
9. Redacción de documentos legales
La generación de texto con IA ayuda con la redacción de contratos, informes de cumplimiento y resumen de documentos legales. Ayuda a los equipos legales a procesar grandes volúmenes de texto de manera más eficiente.
- Generación de contratos: La IA puede redactar contratos, acuerdos y otros documentos legales basados en plantillas predefinidas y parámetros de entrada, ahorrando tiempo a los profesionales legales.
- Resumen de jurisprudencia: Las herramientas de IA pueden resumir la jurisprudencia y generar escritos, asistiendo a los abogados en su investigación y preparación.
10. Investigación y redacción académica
La IA ayuda a los investigadores generando resúmenes de artículos académicos, revisiones de literatura y propuestas de subvenciones. También ayuda en la codificación y estructuración de los resultados de la investigación.
- Revisiones de literatura: La IA puede ayudar a generar revisiones de literatura identificando y resumiendo artículos de investigación relevantes.
- Propuestas de investigación: Las herramientas de IA pueden ayudar a redactar propuestas de investigación generando contenido estructurado basado en un tema o hipótesis dado.
11. Escritura creativa y poesía
La IA genera historias, guiones, diálogos para video y contenido creativo para las industrias del entretenimiento y los medios.
- Generación de poemas: La IA puede generar poemas con temas, estructuras o estilos específicos, sirviendo como fuente de inspiración o colaboración para poetas.
- Narrativa: Los autores utilizan la IA para generar ideas para historias, desarrollar personajes e incluso crear narrativas completas, explorando nuevas posibilidades creativas.
12. Generación de noticias e informes
Las organizaciones de noticias utilizan la IA para generar actualizaciones en tiempo real, informes de ganancias, resúmenes deportivos y noticias financieras. La IA ayuda a los periodistas redactando historias que luego pueden ser refinadas.
- Redacción automatizada de noticias: La IA puede generar artículos de noticias, particularmente para informes financieros, eventos deportivos y otras historias basadas en datos, liberando a los periodistas para que se concentren en reportajes más profundos.
- Informes empresariales: Las herramientas de IA pueden generar informes empresariales, resúmenes financieros y otros documentos corporativos analizando datos y presentándolos en un formato claro y estructurado.
13. Traducción y localización
- Traducción automatizada: Las herramientas potenciadas por IA pueden traducir texto de un idioma a otro, ayudando a empresas e individuos a comunicarse a través de las barreras del idioma.
- Contenido localizado: La IA puede generar contenido adaptado cultural y lingüísticamente para diferentes regiones, mejorando la relevancia y el engagement en los mercados globales.
14. Generación automatizada de código
- Fragmentos de código: La IA puede generar fragmentos de código o incluso funciones completas basadas en descripciones en lenguaje natural, ayudando al desarrollo de software y reduciendo el tiempo necesario para escribir código.
- Documentación: La IA puede generar automáticamente documentación para bases de código, facilitando a los desarrolladores la comprensión y el mantenimiento de proyectos de software.
15. Asistentes de voz interactivos
- Respuestas conversacionales: El texto generado por IA se utiliza en asistentes de voz como Siri, Alexa y Google Assistant para proporcionar a los usuarios respuestas que suenen naturales y relevantes.
- Automatización de tareas: Los asistentes de voz pueden automatizar tareas como establecer recordatorios, enviar mensajes o controlar dispositivos domésticos inteligentes utilizando texto generado por IA.
16. Servicios financieros e informes
La IA genera informes financieros, explicaciones de denegación de préstamos, perspectivas de inversión y previsiones de mercado. Los bancos y gestores de activos utilizan la IA para mejorar la toma de decisiones y la transparencia.
- Mastercard aplicó IA generativa para la detección de fraudes, generando datos sintéticos de transacciones fraudulentas para mejorar el entrenamiento del modelo en la precisión de la detección de fraudes.
17. RRHH y reclutamiento
La IA genera descripciones de puestos, guiones de entrevistas y plantillas de comunicación con candidatos, optimizando los flujos de trabajo de reclutamiento.
Estudios de caso de generación de texto con IA
1. Savista con Jasper IA
El equipo de marketing de Savista necesitaba escalar contenido de liderazgo de pensamiento de alta calidad manteniendo los estrictos estándares requeridos en la industria de la salud.1 Los problemas clave incluían:
- Producción de contenido lenta y ad-hoc: El contenido se creaba de manera irregular y no se reutilizaba sistemáticamente en todos los canales.
- Dificultad para escalar el contenido: Necesitaban producir grandes volúmenes de contenido sin aumentar el tamaño del equipo.
- Mantener múltiples voces de marca: El contenido debía reflejar las voces de diferentes ejecutivos manteniéndose fiel a la marca.
- Mensajes complejos de la industria: La comunicación en el sector salud requiere precisión, cumplimiento normativo y claridad.
- Tiempo y recursos limitados: El equipo necesitaba una respuesta más rápida para campañas, momentos de relaciones públicas y perspectivas de los ejecutivos.
Savista implementó Jasper IA para convertir los conocimientos de expertos en la materia, entrevistas y materiales existentes en activos de marketing multicanal, incluidos blogs, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales.
Al utilizar las herramientas de voz de marca y campañas de Jasper, Savista pudo mantener una mensajería consistente en diferentes ejecutivos y canales, transformando rápidamente el contenido central en campañas de marketing completas. Esto permitió al equipo de marketing estandarizar los flujos de trabajo y producir contenido de alta calidad de manera más eficiente.
El uso de Jasper generó mejoras medibles:
- Lanzamientos de campañas más rápidos: Se podían lanzar nuevas campañas en 3 semanas.
- Reducción del tiempo de desarrollo de contenido: El tiempo de desarrollo de contenido se redujo de 2 años a aproximadamente 3 meses (reducción del ≈85%).
- Voz de marca consistente: El equipo mantuvo con éxito más de 4 voces de marca distintas entre ejecutivos y canales.
2. El sistema de IA “Heliograf” del Washington Post
El Washington Post desarrolló una herramienta de IA llamada “Heliograf” para mejorar sus capacidades de creación de contenido, particularmente para cubrir eventos a gran escala basados en datos como los Juegos Olímpicos de Río 2016 y las elecciones presidenciales de EE. UU.
El objetivo principal era aumentar la capacidad de la redacción para producir informes oportunos y precisos sin sobrecargar a los periodistas humanos, que estaban enfocados en historias más complejas que requerían un análisis en profundidad.
Heliograf fue diseñado para generar actualizaciones de noticias y artículos concisos procesando datos estructurados, como resultados electorales, marcadores deportivos y otra información numérica. Este sistema de IA se integró perfectamente en el flujo de trabajo existente de la redacción, donde los periodistas humanos podían supervisar la producción de la IA, realizando los ajustes necesarios para garantizar la calidad del contenido.
Este enfoque permitió al Washington Post cubrir de manera eficiente una gama más amplia de temas, especialmente aquellos que podrían haberse pasado por alto debido a la limitación de recursos humanos.
Los resultados fueron significativos. Durante los Juegos Olímpicos de Río, Heliograf generó aproximadamente 300 informes de noticias breves, permitiendo al periódico ofrecer una cobertura integral de varios eventos. Esto aumentó el volumen de contenido publicado y también permitió al equipo editorial concentrarse en historias más críticas.
Además, durante las elecciones presidenciales de EE. UU., la capacidad de Heliograf para informar rápida y precisamente sobre los resultados electorales locales permitió al Washington Post cubrir más elecciones que antes, mejorando su reportaje general y proporcionando a los lectores actualizaciones oportunas a una escala más amplia.
3. La herramienta de redacción publicitaria potenciada por IA de Alibaba
Alibaba, el gigante global del comercio electrónico, implementó una herramienta de redacción publicitaria potenciada por IA para ayudar a los comerciantes en su plataforma a crear descripciones de productos, textos de marketing y otro contenido necesario para los listados en línea.
La herramienta se introdujo para abordar el enorme volumen de contenido que millones de vendedores necesitaban para generar textos atractivos que atrajeran a los clientes, pero a menudo carecían del tiempo o la experiencia para hacerlo de manera efectiva.
La herramienta de redacción con IA, que aprovecha el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje profundo, puede generar hasta 20,000 líneas de contenido por segundo. Fue diseñada para comprender el contexto y el tono requeridos para diferentes productos y mercados, lo que le permite producir textos relevantes y atractivos con una mínima intervención humana.
Los vendedores en la plataforma de Alibaba podían usar la herramienta para crear descripciones de productos ingresando algunas palabras clave o frases, después de lo cual la IA generaba múltiples variaciones del contenido para que eligieran.
La introducción de esta herramienta de IA condujo a mejoras significativas en la eficiencia y la calidad del contenido en toda la plataforma de Alibaba. Los comerciantes informaron que la herramienta les ayudó a ahorrar un tiempo considerable, permitiéndoles concentrarse más en sus actividades comerciales principales.
Además, la calidad consistente del contenido generado por IA contribuyó a una mejor interacción con el cliente y a un aumento de las conversiones de ventas. La herramienta de redacción publicitaria potenciada por IA de Alibaba se ha convertido desde entonces en un recurso esencial para los vendedores, mostrando el potencial de la IA para optimizar las operaciones de comercio electrónico y mejorar la experiencia del cliente.
4. Evaluación de reclamaciones en seguros
Las compañías de seguros evalúan solicitudes extensas en su proceso de gestión de reclamaciones para decidir si un caso es elegible para el proceso de liquidación del seguro.
Una compañía de seguros enfrentó desafíos en el procesamiento de materiales, el reparto de responsabilidades, la agilización de la toma de decisiones y la mejora del proceso de liquidación de reclamaciones.2
Se implementó un modelo de aprendizaje profundo llamado arquitectura secuencia a secuencia para resolver el problema. Este es un tipo de red neuronal comúnmente utilizada para la traducción automática, responder preguntas y resumir texto. Como resultado de la adopción de este modelo, se generan resúmenes de las solicitudes, lo que hace que el proceso de toma de decisiones sea más rápido y evita la pérdida de tiempo.
5. Generación automatizada de informes financieros de AP
Los reporteros de negocios elaboran informes financieros trimestrales que requieren recopilar el estado de resultados, los balances y el estado de flujo de efectivo de una empresa. Preparar regularmente estos informes consume tiempo, reduciendo el tiempo que se puede dedicar a escribir artículos periodísticos creativos.
Para superar este problema, Associated Press, que sufre el mismo problema, adoptó una herramienta de generación de lenguaje que convierte los datos recopilados en un informe coherente, permitiendo generar 15 veces más informes financieros.
Preguntas frecuentes
La generación de texto es un campo que se ha estado desarrollando desde la década de 1970 y se considera una subsección del NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural).3 El desarrollo de modelos de aprendizaje profundo para la generación de texto es un proceso continuo en el campo del NLP.
Como ejemplo, los investigadores están entrenando redes generativas antagónicas (GANs), que son modelos generativos compuestos por un generador y un discriminador y se utilizan para generar resultados sintéticos para la generación de texto.
Otro enfoque para la generación de texto es utilizar un modelo basado en plantillas. A diferencia de GPT-3, estos modelos no funcionan de forma independiente; los pasos intermedios requieren intervención humana. Sin embargo, es posible producir textos más estructurados basados en plantillas sin necesidad de que los humanos los editen y controlen después de ser generados.
Uno de los modelos de generación de texto con IA que puede generar texto es GPT (Transformador Generativo Preentrenado), o transformador generativo preentrenado. Este modelo de lenguaje, creado por OpenAI y lanzado en 2020, tiene diferentes versiones, incluido GPT-3.
GPT-3 es un modelo más grande que su predecesor, con más de 175 mil millones de parámetros. Está entrenado en una variedad de fuentes de datos, incluidos libros, artículos y repositorios de código, para generar textos realistas similares a los de un escritor humano. Es posible crear resúmenes, responder preguntas, usarlo como corrector gramatical, aprender nuevos conceptos y realizar traducciones a través de GPT-3.
Arquitectura Transformer:
El modelo Transformer es la base de la mayoría de los generadores de texto con IA modernos. Utiliza mecanismos de autoatención para ponderar la importancia de las diferentes palabras en una oración, lo que permite al modelo comprender el contexto mejor que los modelos anteriores como los RNNs (Redes Neuronales Recurrentes) o los LSTMs (Redes de Memoria a Largo-Corto Plazo).
Preentrenamiento y ajuste fino:
Los modelos de generación de texto con IA a menudo se preentrenan en conjuntos de datos masivos que contienen miles de millones de palabras de libros, sitios web, artículos y más. Este preentrenamiento permite al modelo aprender patrones generales del lenguaje. Luego se realiza un ajuste fino en conjuntos de datos más pequeños y específicos para tareas particulares, como soporte al cliente, escritura creativa o asistencia en codificación.
Modelos de Lenguaje (LMs):
Modelos Unidireccionales: Estos generan texto prediciendo la siguiente palabra en una secuencia, considerando el contexto precedente (por ejemplo, la serie GPT).
Modelos Bidireccionales: Estos comprenden y generan texto considerando tanto el contexto precedente como el subsiguiente (por ejemplo, BERT, aunque es más para comprender texto que para generarlo).
Modelos Seq2Seq: Estos modelos se utilizan para tareas que requieren generar una secuencia completa de texto a partir de una secuencia de entrada, como la traducción o el resumen (por ejemplo, T5).
Existen varios modelos populares de generación de texto con IA:
GPT (Transformador Generativo Preentrenado): Desarrollado por OpenAI, los modelos GPT se encuentran entre los generadores de texto más conocidos. GPT-3, GPT-4, y otros son capaces de generar texto coherente y contextualmente relevante en una amplia gama de temas.
T5 (Transformador de Transferencia de Texto a Texto): Creado por Google, T5 es un modelo versátil que convierte todas las tareas de NLP en un formato de texto a texto, lo que lo hace altamente adaptable para la generación de texto, resumen, traducción y más.
BERT (Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores): Aunque se utiliza principalmente para comprender texto, BERT ha inspirado modelos que también pueden generar texto aprovechando su profunda comprensión bidireccional.
XLNet: Combina las fortalezas de los modelos autorregresivos (como GPT) y los modelos bidireccionales (como BERT) para generar texto que considera el contexto desde todas las direcciones.
CTRL (Modelo de Lenguaje Transformador Condicional): Un modelo diseñado para generar texto que sigue restricciones estilísticas o temáticas específicas, permitiendo una generación de texto más controlada.
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author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
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