Generación de texto mediante IA: 17 casos de uso principales y 5 estudios de caso.
La IA generativa , un subconjunto de la inteligencia artificial, permite la creación de contenido nuevo, como texto, código, imágenes, diseños y vídeos, aprendiendo de los datos existentes y partiendo de ellos.
Descubre cómo se puede utilizar la IA generativa para generar contenido en forma de texto a través de 17 casos de uso y 5 estudios de caso sobre la generación de texto mediante IA.
Herramientas de generación de texto mediante IA
Nota: Los productos están ordenados alfabéticamente.
En la generación de texto mediante IA, diversos modelos de generación, desde transformadores autorregresivos hasta enfoques basados en la recuperación y la difusión, desempeñan un papel fundamental.
- Los modelos tradicionales como GPT (Generative Pre-trained Transformer) utilizan una arquitectura de transformador para generar texto coherente prediciendo el siguiente token en una secuencia. Los modelos codificador-decodificador como T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) convierten todas las tareas lingüísticas a un formato de texto de entrada y texto de salida, lo que facilita aplicaciones flexibles como la traducción, el resumen y la generación de código.
- La generación aumentada mediante recuperación (RAG) mejora los resultados de los modelos LLM al incorporar documentos externos relevantes en el momento de la inferencia, lo que mejora la precisión de los datos.
- Los métodos de generación de texto basados en la difusión ofrecen una alternativa no autorregresiva que puede equilibrar la velocidad y la fluidez mediante el refinamiento iterativo de 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, incluyendo chatbots, creación de contenido y resumen.
Para quienes no son desarrolladores, OpenAI ofrece ChatGPT, una interfaz intuitiva basada en 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. Géminis de 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 a la perfección con el conjunto de herramientas de Gemini.
3. Microsoft Estudio Copiloto
Copilot Studio es una herramienta de bajo código diseñada para que las empresas creen y personalicen asistentes virtuales (chatbots y otros asistentes con inteligencia artificial). Integra Copilot con Power Platform, lo que permite a los usuarios crear, implementar y administrar asistentes de IA para atención al cliente, soporte interno y automatización.
4. Florecer por Hugging Face
Hugging Face ofrece una amplia gama de modelos y herramientas preentrenadas para la generación de texto, incluyendo GPT, BERT, T5 y más. Es popular entre los desarrolladores por su flexibilidad y facilidad de uso para implementar modelos de IA. La herramienta también proporciona una API de inferencia, que permite a los usuarios implementar y usar rápidamente modelos de generación de texto sin necesidad de gestionar la infraestructura subyacente.
5. Jasper AI
Jasper AI (antes Jarvis AI) 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 las hace útiles para los procesos empresariales. Si desea obtener más información y comparar estas herramientas, le invitamos a leer nuestro artículo sobre herramientas de IA generativa.
6. Copiar IA
Copy AI se centra en ayudar a las empresas a crear textos de marketing, descripciones de productos y publicaciones para redes sociales. Ofrece una interfaz intuitiva donde los usuarios pueden introducir sus requisitos y generar contenido en cuestión de minutos.
7. Escritor
Writer es un asistente de redacción con inteligencia artificial diseñado específicamente para empresas. Ayuda a los equipos a producir contenido que refleje la identidad de marca de forma consistente, ofreciendo sugerencias que se ajustan a las directrices de la empresa.
Casos de uso de texto generado por IA
Mediante el uso de herramientas de generación de texto basadas en IA, las empresas pueden ahorrar tiempo, destinar el tiempo de los empleados a proyectos creativos, generar textos sin errores y optimizar sus procesos.
Existen diversas formas en que las herramientas de generación de texto mediante IA pueden utilizarse en los negocios, como por ejemplo:
1. Creación de contenido para marketing
La generación de texto mediante IA automatiza la producción de entradas de blog, anuncios, boletines informativos y textos para redes sociales. Las empresas utilizan sistemas de gestión de lenguaje natural (LLM) para crear contenido atractivo, escalable y optimizado para SEO, adaptado a diferentes segmentos de audiencia.
- Publicaciones y artículos para blogs : Las herramientas de IA pueden generar publicaciones y artículos estructurados para blogs sobre una variedad de temas, lo que ayuda a los especialistas en marketing a aumentar su producción de contenido manteniendo la calidad.
- Contenido para redes sociales : La IA puede crear publicaciones atractivas para redes sociales adaptadas a diversas plataformas, lo que permite a las marcas mantener una presencia online coherente.
- Campañas de correo electrónico : La generación automatizada de contenido de correo electrónico personalizado, desde mensajes promocionales hasta boletines informativos, ayuda a las empresas a interactuar con su público de forma más eficaz.
2. Redacción publicitaria y creación de anuncios
Las herramientas de IA crean textos publicitarios para varias plataformas, incluyendo Google Ads, Facebook y LinkedIn, optimizándolos para conversiones y participación.
- Descripciones de productos : La IA puede generar descripciones de productos detalladas y optimizadas para SEO para sitios web de comercio electrónico, lo que reduce la carga de trabajo de los equipos de contenido.
- Texto publicitario : El texto publicitario generado por IA se puede adaptar a diferentes audiencias y plataformas, optimizando los clics y las conversiones.
3. Atención al cliente y chatbots
Los chatbots con inteligencia artificial proporcionan respuestas instantáneas y precisas a las consultas de los clientes, abordando diversos temas, desde preguntas frecuentes hasta la resolución de problemas complejos, lo que mejora la satisfacción del cliente.
- Respuestas automatizadas: Los chatbots con inteligencia artificial pueden gestionar las preguntas rutinarias de los clientes, ofrecer consejos para solucionar problemas y completar transacciones básicas, lo que ayuda a agilizar 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, lo que hace que las interacciones sean más personalizadas y humanas.
4. Optimización de contenido SEO
- Contenido enriquecido con palabras clave : la IA puede generar contenido optimizado para los motores de búsqueda mediante la incorporación de palabras clave relevantes y el cumplimiento de 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
- Comunicación con el cliente : La IA puede generar mensajes personalizados para campañas de comunicación, ya sea con fines de ventas, marketing o atención al cliente, lo que aumenta los índices de interacción.
- Generación de contenido dinámico : Los sitios web y las aplicaciones pueden utilizar la IA para generar contenido dinámico y personalizado para los usuarios en función de sus comportamientos y preferencias.
6. Contenido educativo y tutorías
La IA ayuda a educadores y estudiantes generando planes de lecciones, cuestionarios, explicaciones y comentarios. También proporciona tutorías personalizadas y apoyo para el aprendizaje de idiomas.
- Materiales de estudio personalizados : la IA puede crear guías de estudio, cuestionarios y contenido didáctico personalizados, adaptados al estilo de aprendizaje y al progreso de cada estudiante.
- Tutoría automatizada : Las herramientas basadas en inteligencia artificial 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, lo que facilita a los usuarios la comprensión rápida de la información clave.
- Resúmenes de noticias : Las organizaciones de medios utilizan la IA para generar resúmenes de artículos de noticias, lo que permite 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 de películas, programas de televisión y videojuegos, o para desarrollar ideas argumentales y diálogos de personajes, proporcionando inspiración o incluso borradores completos para los escritores.
- Historias interactivas : En los videojuegos y los medios interactivos, la IA puede generar argumentos dinámicos que se adaptan a las elecciones del jugador, creando experiencias más inmersivas.
9. Redacción de documentos legales
La generación de texto mediante IA facilita la redacción de contratos, la elaboración de informes de cumplimiento y la síntesis de documentos legales. Permite a los equipos jurídicos procesar grandes cantidades de texto de forma más eficiente.
- Generación de contratos : La IA puede redactar contratos, acuerdos y otros documentos legales basándose en plantillas predefinidas y parámetros de entrada, lo que ahorra tiempo a los profesionales del derecho.
- Resumen de jurisprudencia : Las herramientas de IA pueden resumir la jurisprudencia y generar informes, lo que ayuda 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 bibliográficas y propuestas de subvención. También les asiste en la codificación y estructuración de los resultados de la investigación.
- Revisiones bibliográficas : La IA puede ayudar a generar revisiones bibliográficas 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 determinados.
11. Escritura creativa y poesía
La IA genera historias, guiones, diálogos de vídeo y contenido creativo para las industrias del entretenimiento y los medios de comunicación.
- Generación de poemas : La IA puede generar poemas con temas, estructuras o estilos específicos, sirviendo como fuente de inspiración o colaboración para los poetas.
- Narración de historias : 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
Los medios de comunicación utilizan la IA para generar actualizaciones en tiempo real, informes de ganancias, resúmenes deportivos y noticias financieras. La IA ayuda a los periodistas redactando artículos que posteriormente pueden revisarse.
- Redacción automatizada de noticias : la IA puede generar artículos de noticias, en particular para informes financieros, eventos deportivos y otras historias basadas en datos, lo que permite a los periodistas centrarse en reportajes más exhaustivos.
- 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 basadas en inteligencia artificial pueden traducir texto de un idioma a otro, lo que ayuda a empresas y particulares a comunicarse superando las barreras lingüísticas.
- Contenido localizado : La IA puede generar contenido adaptado cultural y lingüísticamente a diferentes regiones, mejorando la relevancia y la interacción en los mercados globales.
14. Generación automatizada de código
- Fragmentos de código : La IA puede generar fragmentos de código o incluso funciones completas a partir de descripciones en lenguaje natural, lo que facilita el desarrollo de software y reduce el tiempo necesario para escribir código.
- Documentación : La IA puede generar automáticamente documentación para bases de código, lo que facilita a los desarrolladores la comprensión y el mantenimiento de los 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 configurar recordatorios, enviar mensajes o controlar dispositivos domésticos inteligentes mediante texto generado por IA.
16. Servicios financieros e informes
La IA genera informes financieros , explicaciones sobre la denegación de préstamos, análisis de inversiones y previsiones de mercado. Los bancos y gestores de activos utilizan la IA para mejorar la toma de decisiones y la transparencia.
- Mastercard aplicó inteligencia artificial generativa para la detección de fraudes, generando datos sintéticos de transacciones fraudulentas para mejorar el entrenamiento del modelo en cuanto a la precisión en la detección de fraudes.
17. Recursos Humanos y reclutamiento
La IA genera descripciones de puestos de trabajo, guiones de entrevistas y plantillas de comunicación con los candidatos, lo que agiliza los flujos de trabajo de reclutamiento.
Estudios de caso sobre la generación de texto mediante IA
1. Savista con Jasper AI
El equipo de marketing de Savista necesitaba aumentar la producción de contenido de liderazgo intelectual de alta calidad, manteniendo al mismo tiempo los estrictos estándares exigidos en la industria de la salud. 1 Los principales problemas incluían:
- Producción de contenido lenta y ad hoc: El contenido se creaba de forma 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 la coherencia entre las distintas voces de la marca: El contenido debía reflejar las voces de los diferentes ejecutivos sin perder la identidad de la marca.
- Mensajes complejos en el sector: La comunicación en el ámbito sanitario requiere precisión, cumplimiento normativo y claridad.
- Tiempo y recursos limitados: El equipo necesitaba una respuesta más rápida para las campañas, los eventos de relaciones públicas y las opiniones de los ejecutivos.
Savista implementó Jasper AI para convertir las opiniones de expertos en la materia, las entrevistas y los materiales existentes en recursos de marketing multicanal, incluidos blogs, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales.
Gracias a la voz de marca y las herramientas de campaña de Jasper, Savista pudo mantener un mensaje coherente entre los distintos ejecutivos y canales, transformando rápidamente el contenido principal en campañas de marketing completas. Esto permitió al equipo de marketing estandarizar los flujos de trabajo y producir contenido de alta calidad con mayor eficiencia.
El uso de Jasper aportó mejoras cuantificables:
- Lanzamiento de campañas más rápido: Las nuevas campañas podrían lanzarse en 3 semanas.
- Reducción del tiempo de desarrollo de contenido: El desarrollo de contenido se redujo de 2 años a aproximadamente 3 meses (una reducción de ≈85%).
- Voz de marca coherente: El equipo logró mantener con éxito más de 4 voces de marca distintas en todos los ejecutivos y canales.
2. El sistema de IA “Heliograf” del Washington Post.
El Washington Post desarrolló una herramienta de inteligencia artificial llamada "Heliograf" para mejorar sus capacidades de creación de contenido, en particular para la cobertura de eventos a gran escala basados en datos, como los Juegos Olímpicos de Río 2016 y las elecciones presidenciales de Estados Unidos.
El objetivo principal era aumentar la capacidad de la redacción para producir informes puntuales y precisos sin sobrecargar a los periodistas, que estaban centrados en historias más complejas que requerían un análisis en profundidad.
Heliograf fue diseñado para generar noticias y artículos concisos mediante el procesamiento de datos estructurados, como resultados electorales, marcadores deportivos y otra información numérica. Este sistema de IA se integró a la perfección en el flujo de trabajo existente de la redacción, donde los periodistas podían supervisar la producción de la IA y realizar los ajustes necesarios para garantizar la calidad del contenido.
Este enfoque permitió a The Washington Post cubrir de manera eficiente una gama más amplia de temas, especialmente aquellos que podrían haber pasado desapercibidos debido a la escasez de recursos humanos.
Los resultados fueron significativos. Durante los Juegos Olímpicos de Río, Heliograf generó aproximadamente 300 breves reportajes, lo que permitió al periódico ofrecer una cobertura exhaustiva de diversos eventos. Esto no solo aumentó el volumen de contenido publicado, sino que también permitió al equipo editorial centrarse en las noticias más importantes.
Además, durante las elecciones presidenciales de Estados Unidos, la capacidad de Heliograf para informar de forma rápida y precisa sobre los resultados de las elecciones locales permitió a The Washington Post cubrir más elecciones que nunca, mejorando su cobertura general y proporcionando a los lectores actualizaciones oportunas a mayor escala. 2
3. La herramienta de redacción publicitaria impulsada por IA de Alibaba
Alibaba, el gigante mundial del comercio electrónico, implementó una herramienta de redacción publicitaria basada en inteligencia artificial para ayudar a los comerciantes de su plataforma a crear descripciones de productos, textos de marketing y otro contenido necesario para los listados en línea.
Esta herramienta se introdujo para abordar el enorme volumen de contenido que millones de vendedores necesitaban para generar textos persuasivos que atrajeran clientes, pero para lo cual a menudo carecían del tiempo o la experiencia necesarios para hacerlo de manera efectiva.
La herramienta de redacción publicitaria con IA, que aprovecha el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje profundo , puede generar hasta 20 000 líneas de contenido por segundo. Fue diseñada para comprender el contexto y el tono necesarios para diferentes productos y mercados, lo que le permite producir textos relevantes y atractivos con una mínima intervención humana.
Los vendedores de la plataforma de Alibaba podían usar la herramienta para crear descripciones de productos simplemente introduciendo algunas palabras clave o frases, tras lo cual la IA generaría múltiples variaciones del contenido para que pudieran elegir.
La introducción de esta herramienta de IA generó 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 mucho tiempo, lo que les permitió concentrarse más en sus actividades comerciales principales.
Además, la calidad constante del contenido generado por IA contribuyó a una mayor interacción con los clientes y a un aumento en las conversiones de ventas. Desde entonces, la herramienta de redacción publicitaria con IA de Alibaba se ha convertido en un recurso esencial para los vendedores, demostrando el potencial de la IA para optimizar las operaciones de comercio electrónico y mejorar la experiencia del cliente. 3
4. Evaluación de reclamaciones por parte de las aseguradoras
Las compañías de seguros evalúan las solicitudes extensas en su proceso de gestión de reclamaciones para decidir si un caso reúne los requisitos para el proceso de liquidación del seguro.
Una compañía de seguros se enfrentó a dificultades para procesar materiales, compartir responsabilidades, agilizar la toma de decisiones y mejorar el proceso de liquidación de siniestros. 4
Para resolver el problema, se implementó un modelo de aprendizaje profundo denominado arquitectura secuencia a secuencia. Este tipo de red neuronal se utiliza habitualmente en la traducción automática, la resolución de preguntas y la generación de resúmenes de texto. Gracias a este modelo, se generan resúmenes de las aplicaciones, lo que agiliza el proceso de toma de decisiones y evita la pérdida de tiempo.
5. Generación automatizada de informes financieros de AP
Los periodistas económicos elaboran informes financieros trimestrales que requieren recopilar el estado de resultados, el balance general y el estado de flujo de efectivo de una empresa. La preparación regular de estos informes consume mucho tiempo, lo que reduce el tiempo que se puede dedicar a escribir artículos creativos para revistas especializadas.
Para superar este problema, Associated Press, que sufre el mismo inconveniente, adoptó una herramienta de generación de lenguaje que convierte los datos recopilados en un informe coherente, lo que permite generar 15 veces más informes financieros. 5
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 PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural). 6 El desarrollo de modelos de aprendizaje profundo para la generación de texto es un proceso continuo en el campo del procesamiento del lenguaje natural (PLN). 7 Como ejemplo, los investigadores están entrenando redes generativas antagónicas (GAN), que son modelos generativos compuestos por un generador y un discriminador y utilizados para generar resultados sintéticos para la generación de texto.
Otro enfoque para la generación de texto consiste en utilizar un modelo basado en plantillas. 8 A diferencia de GPT-3, estos modelos no funcionan de forma independiente y requieren intervención humana para los pasos intermedios. Sin embargo, es posible generar textos más estructurados a partir de plantillas sin necesidad de que los humanos los editen y controlen una vez generados. 9
Uno de los modelos de generación de texto mediante IA es GPT (Generative Pre-trained Transformer) , o transformador preentrenado generativo. Este modelo de lenguaje, creado por OpenAI y lanzado en 2020, cuenta con diferentes variantes, entre ellas GPT-3.
GPT-3 es un modelo mucho más grande que su predecesor, con más de 175 mil millones de parámetros. Se entrena con diversas fuentes de datos, como libros, artículos y repositorios de código, para generar textos realistas, similares a los de escritores humanos. Con GPT-3 es posible crear resúmenes, responder preguntas, usarlo como corrector gramatical, aprender nuevas ideas y realizar traducciones.
Arquitectura de transformadores :
El modelo Transformer es la base de la mayoría de los generadores de texto de IA modernos. Utiliza mecanismos de autoatención para ponderar la importancia de las diferentes palabras en una oración, lo que permite al modelo comprender mejor el contexto que modelos anteriores como las RNN (redes neuronales recurrentes) o las LSTM (redes de memoria a largo y corto plazo).
Preentrenamiento y ajuste fino :
Los modelos de generación de texto mediante IA suelen preentrenarse con conjuntos de datos masivos que contienen miles de millones de palabras de libros, sitios web, artículos y otros recursos. Este preentrenamiento permite que el modelo aprenda patrones lingüísticos generales. Posteriormente, se realiza un ajuste fino con conjuntos de datos más pequeños y específicos para cada tarea, con el fin de especializar el modelo para aplicaciones concretas, como atención al cliente, escritura creativa o asistencia en programación.
Modelos de lenguaje (ML) :
Modelos unidireccionales : Estos generan texto prediciendo la siguiente palabra en una secuencia, considerando únicamente el contexto precedente (por ejemplo, series GPT).
Modelos bidireccionales : Estos comprenden y generan texto teniendo en cuenta tanto el contexto precedente como el subsiguiente (por ejemplo, BERT, aunque está más orientado a comprender texto que a 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 mediante IA :
GPT (Generative Pretrained Transformer) : Desarrollados 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 sobre 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 PLN a un formato de texto a texto, lo que lo hace altamente adaptable para la generación de texto, el resumen, la traducción y más.
BERT (Representaciones de codificador bidireccional a partir 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 ventajas de los modelos autorregresivos (como GPT) y los modelos bidireccionales (como BERT) para generar texto que tiene en cuenta el contexto desde todas las direcciones.
CTRL (Modelo de Lenguaje de Transformación Condicional) : Un modelo diseñado para generar texto que siga restricciones estilísticas o temáticas específicas, lo que permite una generación de texto más controlada.
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