¿Harías lo mismo si tuvieras que financiar ese proyecto?

En los últimos años he ido formando la convicción de que si quienes participan en la creación de productos digitales tuvieran que hacerse cargo de financiar lo que proponen en las pantallas de sus proyectos o de asumir cada una de las tareas que se generan a partir de ellas, lo más probable es que ofrecerían algo diferente.

Vamos por parte. El financiamiento primero.

En un par de cursos que enseño en temas de creación de contenidos, he optado por requerir que parte de lo que se debe hacer en clases debe ser detallado a través de una planilla de cálculo en la que se pueda determinar cuánto cuesta la operación mensual de lo que están proponiendo. Por ejemplo, si hacen un sitio web de cualquier tema y deciden que en la portada hay noticias y un video, eso implica que en los costos habrá que incluir los elementos necesarios para producir ambos flujos de información.

Asimismo, tienen que indicar de qué manera se obtendrán recursos y cuántos se requieren para mantener la operación de lo que están proponiendo.

Con la experiencia acumulada gracias a este método, he visto que lo habitual es que en los equipos de trabajo se opte por mayor mesura a la hora de proponer cualquier objeto que no tenga su contrapartida en ingresos ni que aporte de manera decidida al plan de negocios que tenga el producto digital que se diseña. Y por “negocios” no nos referimos sólo a la parte de ganar dinero, sino a contribuir a la tarea concreta para la que se está construyendo el producto.

Flujo de trabajo

El segundo aspecto a tener en cuenta en la creación de productos, tiene que ver con el flujo de trabajo. Entendemos por este concepto, las tareas que hay que llevar a cabo a partir de lo que está publicado, con el objetivo de cumplir la promesa que se hace en la pantalla.

Por ejemplo, cada vez que se pone un formulario de contacto se está haciendo la promesa de que alguien responderá —en tiempo y forma adecuada— a lo que la audiencia escriba allí. Si se abre un perfil en una red social, existe la expectativa de que será una ventanilla para respuestas rápidas y para generar una conversación permanente en torno a los temas que se abren (además de ser otro espacio para el que hay que financiar la creación de contenidos habituales).

Adicionalmente, el flujo tiene que ver con la idea de que cuando se publican elementos, habrá la necesidad de actualizar lo que allí se muestra; borrarlo cuando corresponda y modificarlo, de acuerdo a la evolución que tengan los productos y servicios que allí se muestran.

Esa responsabilidad tiene que nacer desde el momento en que se diseña. No sólo hay que hacerse cargo, sino que hay que declararlo a los dueños del negocio, para que sepan que tienen una nueva herramienta de comunicaciones, pero también que junto con ello, ha nacido un nuevo centro de costos.

Mi primera clase con IA

Varias veces he mencionado que hago clases y por eso aprovecho este espacio para contar que ya tuve la oportunidad de hacer la primera usando las herramientas de conversación que ofrecen los modelos grandes de lenguaje (en inglés LLM) cuyas versiones hemos conocido extensamente en el último año.

De hecho, con la aparición de Chat GPT hace un año, este tipo de aplicaciones se hicieron muy conocidas y fueron integradas muy rápido en los procesos productivos de quienes trabajan en el desarrollo de contenidos. 

Los casos más habituales que he visto, se producen en equipos que crean elementos para redes sociales (aunque decir “equipos” es aventurado, ya que habitualmente es una persona trabajando con varias cuentas). Pero bueno, lo interesante para ellos es que la capacidad que se ofrece a través de estas aplicaciones para resumir textos, detectar frases clave para optimización de buscadores y producir ideas a partir del material existente, se integra muy bien con la rapidez que se necesita para ese nivel de producción acelerada y permanente.

Mi clase abordó estos temas y se basó en una prevención: no usarlo para crear redacciones nuevas. ¿La razón? Se gasta más tiempo verificando que lo que se produce es real y efectivo, que la eficiencia que se consigue.

Como dijo un ingeniero de software, tener a tu disposición un modelo de lenguaje en la actualidad es similar a tener un alumno en práctica que sabe mucho, es muy rápido y activo, pero no tiene idea qué está haciendo. En sus palabras:

Uno de mis vecinos, ingeniero de software, admitió que la IA es mejor y más rápida programando que él. Sin embargo, describió el uso de la tecnología como «tener un becario educado en Harvard que es muy, muy malo en lo que hace». Aunque la IA es muy capaz de hacer el trabajo de mi vecino, su defecto es no saber lo que hace, por qué lo hace o si lo hace bien.

El marco de trabajo

Para efectos de la clase que comentaba, utilicé y comparé los servicios gratuitos de tres sistemas. ChatGPT versión 3.5 de OpenAI, Bard de Google y Claude versión 2 de Anthropic. 

Mi primera consulta fue si entendían español; sólo Claude admitió que “mi conocimiento del idioma español tiene limitaciones en comparación con el inglés”. A mi segunda pregunta, los tres respondieron que eran capaces de revisar lo escrito, identificar palabras repetidas y generar resúmenes e ideas a partir de la información que yo les entregara.

Lo relevante es que les puse dos condiciones: yo les entregaba el texto y sólo podían hacer las tres cosas que les pedí. En ese sentido, Bard y Claude son capaces de leer lo que le indiques desde Internet (la versión que usé de Chat GPT requiere que le copies lo que vaya a revisar).

Por último, para hacer las pruebas les di un marco de actividad que funcionó muy bien. Este consistió en hacer un prompt (petición) muy concreto, explicar qué necesitaba como respuesta de manera detallada, darles el contexto de lo que necesitaba revisar y pedirles no salirse de ese marco y finalmente, indicarles qué rol deberían asumir al responder. Vale decir, los traté tal como se trabaja con un estudiante en práctica. Casi funcionó.

¿Cuál lo hizo mejor? Para efectos de lo que pedí, Bard es muy seco (es decir, poco lírico), responde justo lo que se necesita, sin adornos. Chat GPT me pareció que se iba por las ramas y aunque hacía la tarea pedida, agregaba adjetivos para darle color al resultado. Claude fue el más simple y, para efectos de lo que estaba buscando, el que hizo mejor la tarea.

Sin embargo, eso no indica nada. En otras preguntas y con otros prompts, tuve comportamientos diferentes. Así que podemos decir que todo depende. Primero, de cómo consultes. Segundo, de la información que le entregues. Tercero, de lo que busques como formato de salida. Mientras más cerrada sea la formulación de la interrogante y el tipo de producto que busques, más seguro será lo que obtienes.

Si haces contenidos digitales, mi consejo es probar estas plataformas. Hay que incorporarlas al flujo de trabajo, tal como lo hemos hecho con otras tecnologías previas. A un año de su presentación, podemos afirmar que ya es tiempo de dar ese paso.

PD: una nota la final. Dije “casi funcionó” porque este mismo texto lo hice de la manera que relaté para mi clase. La IA le encontró fallas, claro. Pero mi editora humana fue mucho más certera. Por supuesto que la prefiero.

Agentes, microagentes y otros creadores de contenidos

Sam Altman, CEO de OpenAI, tiene tanto carisma como Mark Zuckerberg, de Meta. Ambos dirigen dos de las compañías más relevantes en el desarrollo de inteligencia artificial en el mundo y a través de sus productos están cambiando la cara de lo que se puede (o no) hacer en cuanto a contenidos digitales.

Desde ambos espacios cada cierto tiempo llegan cambios y mejoras que reorientan el trabajo de muchas personas dedicadas a los contenidos, levantando o dejando caer áreas de trabajo a través de sus desarrollos.

En esta ocasión ha sido el turno de Altman.

A través de una presentación muy completa y concurrida realizada este lunes (ver imagen), ha mostrado lo que viene con ChatGPT, entre varias otras cosas, a casi un año de la introducción de la tecnología. Para efectos de los contenidos, lo relevante es la introducción de los llamados GPTs, a los que se les dio el título de agentes inteligentes que se especializan en un tema para generar contenidos más específicos. Lo más interesante es que con ellos se abrirá un mercado para programarlos y luego venderlos a través de esa plataforma.

Naturalmente, después de un día, hay muchos detalles que no se conocen como para entender de qué manera va a funcionar. Pero la comunidad que está mirando y absorbiendo estos nuevos anuncios quedó extasiada. Un buen ejemplo de esto es el grupo que sigue a un divulgador de IA conocido como DotCSV (Carlos Santana), quien este lunes hizo su propio “en vivo” por YouTube para ir comentando lo que Altman estaba presentando.

Sam Altman, CEO de OpenAI, presentando los GPTs este lunes.
Múltiples GPTs

Lo de los GPTs es lo que más ha impresionado a todos. En este caso, Carlos destacó la idea del mercado que se abre, porque genera múltiples posibilidades para que creadores de contenido desarrollen áreas específicas de información y ayuden a las personas a consumir contenido de maneras no usadas aún.

Otro referente de la producción de contenidos como Scott Belsky, quedó impactado e incluso fue más allá, con la idea de la creación de “microagentes” para ser instalados en cualquier dispositivo:

Habrá muchos microagentes, muchos. Los microagentes son expertos interactivos en lenguaje natural muy especializados y con un enfoque muy especializado. Sospecho que cada libro, aparato de cocina, menú y documento podría tener un microagente con el que conversar.

Scott Belsky

Sin embargo, detengámonos un poco antes de lanzar todo el entusiasmo hacia afuera.

Hablemos por un minuto de la experiencia de uso y de la experiencia histórica con artefactos que hablan. ¿Te imaginas conversando sobre café con una cafetera que sabe mucho del tema? Yo tampoco.

Si analizamos cómo ha sido la experiencia con las máquinas que comenzaron a tener elementos de IA para responder preguntas (es decir, Siri, Alexa, Google Assistant) podemos decir que ya han acumulado historia suficiente desde su lanzamiento en 2011 como para entender de qué manera se comportan las personas frente a ellos. 

Los usos más frecuentes de Alexa son para poner música, asignar recordatorios de tiempo, preguntar por el clima y prender y apagar luces. Para todos los asistentes mencionados, los datos de uso demuestran baja confianza y caídas en los accesos habituales. Incluso un alto ejecutivo los calificó como “tontos como una roca”.

Gente que habla, cosas que conversan

Sin embargo, tiendo a crearme expectativas con las nuevas tecnologías. Por eso puedo decir que lo que me pasó al ver el anuncio de OpenAI, fue que hice el nexo rápido con lo que son y hacen los comunicadores hoy. 

Las personas dedicadas al oficio de comunicar en la actualidad son agentes, en el sentido de que tienen acción propia, están especializados en un tema y tienen la capacidad de comunicación interactiva. 

Si eso lo llevamos a un software que puede ir aprendiendo, como los GPTS recién anunciados, vemos que existe la posibilidad de que un artefacto vaya incorporando lo nuevo, manteniendo una memoria amplia del pasado y, por lo mismo, sea imbatible para responder cualquier duda sobre lo que vaya ocurriendo. No habrá quién les compita, pero ¿será una razón para que reemplacen a personas? 

Creo, más bien, que en breve los veremos activos y actuando en conjunto y como apoyo de los comunicadores actuales.

Todo lo dicho aún es muy nuevo, así que dejemos pasar un tiempo para evaluarlo. Pero lo que ocurrió este lunes con OpenAI es para anotarlo y recordarlo. Muchas cosas surgirán a partir de allí.

Llegó la ley, la nueva ley

No ha sido fácil ni simple pero, a 20 años del comienzo de la operación de las redes sociales más conocidas, se han comenzado a promulgar leyes para ponerle límites a lo que se puede hacer en estos espacios. Esto ha sido simultáneo con los hallazgos, cada vez más evidentes, de los efectos que están causando en la sociedad tanto a nivel personal, como grupal.

Por supuesto, no hablamos de Chile porque en nuestro caso aún estamos esperando que se actualice la legislación que data de 1999, es decir, es previa a la Internet que conocemos. Hay un proyecto en curso que lleva unos años de tramitación y del que se espera tener novedades luego, ya que está en el tercer trámite (lo que no necesariamente significa que esté por finalizar). Además, hay otros proyectos sobre el tema (como el de plataformas), pero que no han logrado avanzar.

Así que, mejor, miremos para afuera.

Los alcances de la legislación internacional van desde lo que se debe proteger en relación con la información de las personas hasta el cuidado que se debe tener con los contenidos que se expresan a través de entornos digitales.

En Estados Unidos el estado de Utah decidió que el acceso a las redes sociales sólo se puede hacer con una edad mínima. Entre las obligaciones que se ponen a las empresas y que regirán a partir de marzo del 2024, están las de no mostrar publicidad a menores de 18 años y otras similares.

En Canadá se aprobó en julio pasado la Online News Act, también conocida como la C18, que busca compensar a los medios de comunicación cuyos contenidos sean difundidos por redes sociales. Ahora en octubre se estaba haciendo la consulta a sus reglamentos y se espera que rija el próximo año. Sus primeros efectos no han sido los esperados: Meta bloqueó las noticias en sus plataformas y, como resultado, mucha gente ha dejado de tener información disponible en eventos catastróficos. Todo mal allí.

Esto ya se había legislado antes en Australia a través del “Código de Negociación de Medios de Noticias”, con un despliegue inicial similar al descrito en el párrafo anterior aunque sus resultados han sido bastante auspiciosos.

Por último, en Europa entró en vigencia la Ley de Servicios Digitales y de Mercados Digitales cuyo objetivo es crear un espacio “más seguro en el que se protejan los derechos fundamentales de los usuarios y establecer unas condiciones de competencia equitativas para las empresas”. Como antes lo hizo la GDPR que establecía la protección de los datos personales (cuyo efecto indirecto fue que a todos nos avisen acerca del uso de las cookies aunque no estemos en Europa), se espera que este nuevo conjunto de reglas impacte a todo el mundo.

¿Regular la IA?

Es muy probable que por el hecho de existir sin regulación por tanto tiempo y por el efecto que esto ha causado en la sociedad, que a poco de comenzar las aplicaciones más conocidas de inteligencia artificial (IA) ya haya una preocupación por regularlas.

Esta semana el presidente de EE.UU. Joe Biden usó un método particular para poner límites a lo que se puede hacer a través de la IA. Las notas de prensa, basadas en un resumen entregado por la Casa Blanca, indican que la normativa “aborda una amplia gama de cuestiones, imponiendo nuevas obligaciones de seguridad a los desarrolladores de IA y pidiendo a una serie de agencias federales que mitiguen los riesgos de la tecnología al tiempo que evalúan su propio uso de las herramientas”.

La preocupación es similar en otras áreas del mundo. De hecho, la semana pasada hubo un encuentro regional en Santiago para abordar el tema, organizado por la Unesco. Lo que se busca es la incorporación de una serie de recomendaciones que establecen límites éticos en torno a la IA.

Como vemos, hay regulación en camino en casi todas partes. Aunque a nivel local, da la idea de que vamos llegando tarde porque en IA si bien hay una política chilena en la materia y diferentes organismos del Estado la están empleando, aún no existe nada parecido a una norma que canalice su uso y alcances. 

Como en otros temas, el tiempo puede terminar pasando la cuenta.

¿Cómo te lo explico?

El periodismo casi siempre sirve para comprender lo que pasa en el mundo. Pero hay una vertiente que se dedica sólo a eso y como cada vez hay mejores ejemplos de cómo se está haciendo, vale la pena dedicarle un tiempo a revisarlo. En particular, porque sus características se pueden exportar hacia otras áreas, en particular las de los contenidos digitales, a los que nos dedicamos los que hacemos y leemos este boletín.

A ese tipo de periodismo se le llama explicativo y su foco es entregar contexto acerca de la situación que se está mostrando, de manera simple y concisa, para ayudar a entender de qué se trata. Tiene características bien concretas y nada mejor que un libro que recién ha sido publicado sobre el tema (que incluye la siguiente imagen), para ayudarnos a abordar el tema.

La imagen muestra las 10 características del periodismo explicativo según lo que plantea Ros Atkins en su libro.

Se trata de “The art of explanation” de Ros Atkins, periodista de la BBC, quien se caracteriza por ofrecer unos productos audiovisuales muy atractivos. Usa muy bien su propia imagen en la pantalla para contar la historia que está desarrollando, pero hace un buen contrapunto con imágenes, textos y despliegues gráficos que ayudan a entender. Para ver a Ros en acción, sirve esta nota sobre la dificultad para salir de Gaza en medio del conflicto con Israel.

Algunos sitios de ejemplo

En la actualidad el periodismo explicativo está consolidando diferentes espacios. Desde sitios completos dedicados a la actividad (como es el caso de Vox.com, que se define como tal) hasta notas específicas en diferentes espacios que le sacan provecho a esta posibilidad.

Se trata de diferentes acercamientos al mismo concepto que llevan a que el periodismo como lo conocemos (con la novedad primero, antes que cualquier cosa) le ceda espacio a la necesidad  de comprensión, por parte de que quien lea, vea o escucha. Aunque lo que se esté explicando no incluya lo último que ha ocurrido, sino que se enfoque en lo más relevante.

En este sentido, todo tipo de ayuda es adecuada. Hasta de la audiencia y, por eso, Vox.com ofrece un formulario en el que pide a su público que les indique qué requiere explicación.

En relación con casos de medios con buenas explicaciones, se puede destacar lo que hizo el diario La Nación de Argentina en Instagram respecto de temas económicos. Su trabajo fue tan interesante que ganó un premio internacional gracias a sus explicaciones sobre la inflación.

En Chile hay varios en esta línea. Entre ellos, podemos mostrar la sección “Dato útil” de Mega dedicada a responder preguntas. De hecho, gran parte de sus textos son las respuestas a temas que las personas se van haciendo de manera habitual. Por ejemplo: ¿Cuál es la forma correcta de poner el papel higiénico en el baño? ¿Puedo cobrar el seguro de cesantía si renuncié al trabajo? 

Pero, no sólo los medios están en eso. Un buen grupo de influencers en redes sociales han logrado buenas audiencias e interesantes nichos de negocio gracias a esta forma de enfrentar los contenidos. Por ejemplo, en el ámbito del dinero hay que citar el trabajo de Javiera Quiroga o Francisco Ackerman, quienes avanzaron desde lo digital al formato de libro en papel, gracias a que describen, aclaran y ayudan a su público a entender. 

Pase y vea. Hay explicaciones para todo.

IA para periodistas: límites y tareas

Si algo ha cambiado en el último año ha sido el panorama de lo que ofrece la inteligencia artificial (IA) para la generación de contenidos digitales. Desde la aparición de ChatGPT en noviembre pasado, ha habido una sucesión de anuncios, cambios y tomas de posición respecto de la tecnología que ha sido tan rápido, que vale la pena parar un poquito para entender dónde y cómo estamos.

Así que aquí vamos con ese intento.

Lo primero: estamos en la mitad de un proceso que comenzó hace muchos años. La IA no apareció este año sino que es una tecnología con historia, que ha evolucionado y que continuará haciéndolo. Marta Peirano ofrece un artículo en que narra este proceso de manera muy completa, por lo que aconsejo leerla para ver cómo avanza y lo que se espera hacia adelante.

Impacta lo que ella avizora:

Para liberar al mundo del trabajo pesado, la muerte prematura, las enfermedades autoinmunes y la crisis climática, la industria requiere sacrificios que no son compatibles con la sostenibilidad del planeta ni con el mantenimiento de los derechos fundamentales que caracterizan una democracia. Ese es el peligro existencial de la inteligencia artificial.

Marta Peirano.

Respecto de qué es la IA en este momento y la manera en que puede utilizarse, creo que lo mejor que ha salido es la guía de Prodigioso Volcán (PDF), una empresa de comunicaciones española, que logró entender qué hacer y cómo subirse a este tema. En “IA para Periodistas, una herramienta por explotar” (2020) ofrece explicaciones simples y directas.

Por ejemplo, su definición de la tecnología: «Inteligencia artificial” (IA) implica enseñar a las máquinas a desempeñar labores complejas que hasta ahora sólo podían hacer humanos.

En este video, el recientemente fallecido Mario Tascón explica la guía, durante una charla que dio para la Fundación Gabo en octubre de 2020.

Desafíos no faltan

Como todo se está desenvolviendo y expandiendo casi en simultáneo con la aparición de la tecnología, no queda mucho tiempo para entender qué es y, además, usarla y debatir sobre qué puede hacerse sobre ella.

Por ejemplo, desde septiembre pasado hay un curso en proceso para periodistas por parte de la Fundación Knight Ridder titulado “Cómo usar ChatGPT y otras herramientas de IA generativa en tu redacción”. Más de 3 mil personas están en clases (conmigo incluido) tratando de entender qué hacer y cómo sacarle provecho a las nuevas herramientas.

Mientras eso pasa, medios como The New York Times decidieron bloquear el acceso a los sistemas que recuperan información de manera automática, también conocido como scrapping, para evitar que su información se pueda usar para entrenar los modelos de lenguajes (ChatGPT, entre ellos). La idea es que si quieres usar ese tipo de datos, tienes que pagar, parece ser el mensaje. 

Quien consiguió un acuerdo con OpenAI fue la agencia AP, que en agosto pasado informó que permitirá que ChatGPT use sus contenidos. Previo a eso, en abril pasado la agencia de contenidos financieros Bloomberg anunció que también había llegado a un acuerdo para crear su propio modelo, al que llamó BloombergGPT. Ambas empresas han sostenido que seguirán trabajando con periodistas humanos.

También hay que decir que las mismas son las que más han automatizado la creación de contenidos, incluso antes de la aparición de la AI del último tiempo. Eso porque los contenidos ligados a las finanzas, fueron los primeros candidatos a ese proceso. Ejemplos en ese camino son los que venía entregando la empresa española Narrativa desde hace años.

Por lo tanto, tenemos que hacernos cargo de que habrá impacto; no se puede desconocer.

La publicación Gizmodo en Español, dedicada a diversos temas incluyendo tecnología, anunció a comienzos de septiembre pasado que estaba comenzando a usar IA para traducir, al incluir un aviso al final de los textos que indica: «este contenido ha sido traducido automáticamente del material original».

Quienes se dedicaban a esas tareas fueron despedidos (por ejemplo, así lo explicó Matías, un ex-redactor: una IA me quitó el trabajo, literalmente).

Va a seguir ocurriendo. Por eso hay que prepararse. En un buen artículo sobre el rol de los periodistas ante la IA, Jordi Pérez de El País, lo explica de la forma más clara que he leído hasta ahora:

Sería conveniente que cada periodista piense en cuál es el grueso de su trabajo y valore cuánto de ese contenido puede empezar a automatizarse. Cada periodista y cada redacción deberá decidir sus límites. Los ajustes serán inevitables.

Jordi Pérez.

Estamos avisados.

Para entender los datos necesitamos metadatos

Creo que una cosa ha llevado a la otra y no me he logrado sustraer de ese ritmo. Me refiero a que en las semanas pasadas he abordado un tema que me ha movido a tratar otro adicional que está cerca y relacionado. Así que vamos de nuevo con esta explicación de datos y metadatos, que para efectos de lo que ha pasado en las últimas semanas se vuelve relevante.

Comencemos con los datos. Nos referimos con este nombre a cualquier objeto que está publicado y de lo que podemos ver sus características. Por ejemplo, de una foto tenemos datos concretos como su fecha, su contenido, su autor. Podríamos decir que los datos en este caso corresponden a lo visual.

Junto a eso, aparecen los metadatos que habitualmente se producen y entregan información de apoyo. Los metadatos de una foto son su tamaño, la descripción de su contenido (en varias redes sociales eso lo genera un algoritmo), la fecha de publicación, el texto con el que se acompaña, el tema del que se trata ese texto y así en adelante. Podemos decir, por lo mismo, que  los metadatos son aquellos elementos que acompañan y describen al dato.

Por ejemplo, si se trata de una red social, los metadatos que se agregan son aquellos que ayudan a explicar las principales interacciones que se generan a partir de una publicación. En un post anterior describí algunas de ellas y corresponden, como en el caso de Instagram, el tiempo que el usuario estuvo detenido ante una foto, si la agrandó para verla con más detalle, si hizo click en la foto de perfil para ver a quien la publicó. Todo eso queda registrado y ayuda a definir qué más se le muestra a continuación a la persona que está haciendo esas acciones.

Como se entenderá, la recopilación de metadatos es lo más relevante porque permite registrar los intereses y a partir de eso, es posible perfilar a la persona con ciertas características que ayudan luego a mostrarle publicidad y ligar a nuevos contenidos que le sean relevantes y adictivos.

La velocidad de respuesta

Lo que viene asociado a esto es algo un poco más interesante. Es el hecho de que a medida que se cuenta con más metadatos, es posible que se puedan programar respuestas automáticas que se gatillan cuando se cumplen determinadas condiciones. En este sentido, en la medida que se obtengan más de este tipo de “anotaciones” sobre los contenidos, será más directa la acción de los algoritmos disponibles.

En este tiempo que estamos viviendo, en que cada vez tenemos más datos pero peor información debido a la existencia de noticias falsas que se producen a propósito para desviar la atención de las personas, queda más en evidencia la necesidad de que se puedan generar metadatos que ayuden a separar lo real de lo falso mediante procesos automáticos.

Por ejemplo, si hubiera un metadato tipo “huella digital” de lo que se produce por inteligencia artificial, sería más simple marcar ese tipo de contenidos para separarlo de lo real. Un paso simple y concreto que ayudaría en la entrega de información que por estos días es rápida y sin demasiado espacio para la verificación.

Basarse en metadatos no es una solución simple, pero tengo la sensación de que es un camino real que puede ayudar en esa tarea.

¿Por qué estoy viendo esto?

Esta es una idea en proceso. Luego de escribir en un par de ocasiones acerca de cómo las redes sociales deciden qué se muestra a sus suscriptores, llegué a la conclusión de que sería muy interesante obtener acceso a la información que muestre qué tuvo en cuenta el algoritmo para decidir que un contenido aparece en mi pantalla.

Es decir, que cada post tuviera un acceso a los datos y metadatos que motivaron la decisión de por qué eso está a la vista para mi perfil. De hecho, por tratarse del resultado de la acción del sistema de recomendación, esa información ya está definida en cada caso y, por lo tanto, puede dejarse disponible y a disposición de quién se interese en entender la razón por la que llegó a mi pantalla. Sería muy parecida a la información nutricional que acompaña a cualquier alimento.

A modo de ejemplo, me imaginé algunos elementos que podrían medirse y luego utilizarse como parámetros en este sentido:

  • Cercanía del perfil: aquí se incluirían todas las publicaciones que se muestran porque las hacen personas con las que tengo una relación directa (muchos likes entrecruzados, a las que sigo y me siguen, etc.).
  • La historia de lo que he visto: perfiles que miro y con los que interactúo con insistencia y, por eso, es natural que aparezcan con mayor frecuencia, para no perderme nada de lo que hacen, dicen o publican. Aquí también pueden mostrarse publicaciones de los temas que me han interesado, aunque no se trate de personas que siga o conozca.
  • Relevancia: temas generales que debería saber aunque estén lejos de lo que veo o de quienes sigo con mayor frecuencia, es decir, es lo que tengo que saber porque es importante y no me lo puedo perder.
  • Volumen: temas menos relevantes, pero de los que todo el mundo está hablando y por eso mi red social me los destaca para que sepa que está ocurriendo. Es lo que TikTok, Twitter y Threads están haciendo por estos días.
  • Zona geográfica: lo que la gente que vive en mi área está mirando y, por lo mismo, yo debería saber que es algo relevante a tener a la vista.
  • Lo que me podría gustar (predicción): basado en todo lo que he hecho, visto o considerado, es una suerte de apuesta acerca de lo que me podría gustar.
  • Contenido disputado: aunque te lo mostramos, hay mucha gente debatiendo sobre la seriedad, credibilidad o veracidad de lo que se publica. Casi un fact-check instantáneo.
Cómo funcionan los algoritmos

Por supuesto que algunos de los parámetros anotados antes no salen de lo que me logro imaginar, sino que varios surgen tras examinar lo que han publicado las propias redes sociales acerca de la forma en que funcionan sus algoritmos.

En el caso de Instagram han informado (en junio de 2021 y mayo de este año) algunos detalles acerca de cómo lo hacen. Aunque ofrece miradas bien generales, no logra explicar por qué veo lo que me entrega.

En el caso de X (ex Twitter) hay más detalles pero aún así no queda claro por qué aparecen en la pantalla algunos elementos como los que estamos viendo en estos días en la línea de tiempo. En la imagen siguiente aparecen algunos elementos que toma en cuenta su algoritmo para decidir qué mostrar en la línea de tiempo de cada persona que usa la red social.

La imagen muestra la descripción del algoritmo de recomendación que usa X (ex Twitter) para decidir qué aparece en la línea de tiempo del usuario.

Lo que espero que me digan es por qué algo en particular está apareciendo. Por ejemplo, si es alto en Relevancia y alto en Zona geográfica, tendría claro que es algo que me debe importar según el lugar en que estoy. Pero si es bajo en Relevancia pero alto en Volumen, podría entender que me muestran un chisme del que todos están hablando, pero no es más que eso.

¿Se imaginan que todo eso se pudiera hacer con un esquema gráfico fácil de visualizar? De esa manera podría tener datos adicionales a lo que estoy viendo aparecer en la red social con una sola mirada, e incluso antes de ver de qué se trata la publicación. Sería una maravilla.

¿Y si lo hicieran los medios?

De hecho, esto podría ser útil en cualquier medio para entender la lógica que lleva a que uno esté viendo una noticia u otra en la portada. Por ejemplo, esto aparece porque es lo más relevante en este tema o bien, esto va en la portada para ganar clicks. (Aunque requeriría mucha transparencia hacer eso). 

Creo que dado como están las cosas estoy pidiendo mucho, pero como hablamos de comunicar y de hacerlo bien, no creo que sea un exceso. Es simplemente requerir que las redes sociales hagan su trabajo bien, que nos cuiden como usuarios.

Comunicar para personas sin paciencia

Tras abordar hace una semana el tema de cómo crear contenido digital en un tiempo de algoritmos, me quedé con la sensación de que había otros aspectos a tomar en cuenta.

Comencemos por la paciencia. Entiendo por esta noble palabra al hecho de que las personas que consumen contenidos cada vez dedican menos tiempo a cada pieza que se les presenta en pantalla. Están “impacientes” por lo que va a aparecer a continuación de lo que están viendo.

Esto tiene que ver con un hecho cierto: los contenidos más habitualmente consumidos son aquellos que se presentan en formato de scroll infinito, es decir siempre hay algo adicional esperando su turno para ser visto. 

En ese sentido hay que recordar que una característica de la interfaz de cualquiera de las redes sociales tiene que ver con la oferta ilimitada de contenido y la capacidad rápida para capturar la interacción. Es decir, entregan una experiencia de usuario atractiva y simple que fomenta la participación y la oportunidad de dar una opinión, aunque a cambio deban permanecer más tiempo mirando y tengan que retribuir con entregar un like. Todo eso es registrado como un dato agregado al perfil del usuario y administrado como una “señal” respecto de los intereses de la persona. Se supone que ese elemento, sumado a otros, llevan a que la plataforma que estás usando te muestre más contenidos de tu interés. Al menos, esa es la forma en que están programados los algoritmos de Instagram según lo explicó en mayo pasado Adam Mosseri, el jefe máximo de la plataforma.

Contenidos para gente impaciente

La pregunta entonces es cómo escribir cuando no hay paciencia en quienes leen, porque su único interés es seguir viendo sin detenerse en un contenido determinado. Cómo se hace para ofrecer información que tome pocos segundos en ser leída y comprendida y que, idealmente, llame a la acción.

Hace algunos años escribí un libro sobre el tema y cada cierto tiempo me han pedido ponerlo al día. Tengo la sensación de que poco a poco lo iré haciendo a través de este tipo de textos (ya llegará el momento de organizarlo y publicar, ¿no?). Así que vayamos a responder la pregunta.

Lo primero que sugiero es entender a la audiencia. Como planteé la semana pasada, no todas las personas consumen la información de la misma manera. Así como hay quienes no miran los anuncios cuando andan buscando información, hay quienes los toman en cuenta para todo lo que necesitan.

Por ejemplo, esta semana andaba buscando un artículo de carpintería cuyo nombre no tenía claro. Mi búsqueda fue mediante imágenes, usando Google Lens. Gracias a eso logré saber cómo se llamaba y de esa manera llegué al tema de mi interés. En ese proceso, textos, imágenes, videos y anuncios fueron parte de lo que consumí hasta llegar al resultado.

Imágenes usadas para comunicar lo mejor del año en Spotify.

Lo segundo a tener en cuenta es que el formato depende de lo que quiera contar. Un buen ejemplo es el recuento Wrapped de Spotify, que desde el año 2016 presenta un resumen de lo que has escuchado a través de esa aplicación. Aunque tiene información que podría ser presentada en texto, se eligió un muy estudiado formato gráfico que consiste en un despliegue de imágenes y texto muy acotado, dentro de la propia aplicación. Todos lo ven y comentan, lo que hace de ese grupo de elementos vistosos un mensaje claro y, a la vez, gran golpe de marketing (que fue seguido luego por Replay de Apple Music).

Lo tercero a definir es la interacción que espero obtener. Si la idea es que las personas generen una acción a partir de lo que se presenta hay que adecuar el espacio para que haya un llamado que sea claro y directo. Hay muchos ejemplos, pero lo que debemos tener claro es diseñar lo que va a pasar cuando se genere ese proceso, más que sólo plantear la idea de llamar a hacer algo. Lo que pasa después de presionar ese botón (o enlace o lo que se decida usar) es casi más importante que lo que se despliegue, porque allí se juega verdaderamente el resultado.

Por último, no hay que perder de vista que lo que se busca es comunicar. Es llegar con un mensaje que quede en las personas que lo están mirando y usando. Si lo que construimos es bonito y llamativo pero vacío (como casi todo lo que viste en redes sociales hoy, y que ya no recuerdas), el esfuerzo fue en vano.

La paciencia se paga, porque crear contenidos adecuados es complejo y caro. 

Para cerrar, es bueno saber que el autor del scroll infinito está arrepentido, porque hizo que casi todos perdiéramos la capacidad de disfrutar el contenido que vemos porque, de seguro, sabemos que un poco más allá o más abajo, habrá algo más esperando para ser mostrado.

Algunas ideas sobre negocios a partir de contenidos

Hacer clases de cómo crear contenido digital en un tiempo en que los algoritmos deciden lo que los usuarios están mirando, se está volviendo una tarea difícil. Es como enseñar modales a un grupo de personas que se tratan mal y consiguen lo que quieren en base a la fuerza. ¿Para qué portarse bien si con rudeza llegas a la meta? Esto se traduce en el hecho de que un contenido puede ser viral por la magia del algoritmo, más que por su calidad propia.  Entonces, ¿para qué molestarse en hacerlo de manera correcta?

Aún así, sigo adelante. Creo que hay una gramática inherente a lo digital, es decir, una forma de hacer las cosas que lleva a que se trabaje de manera adecuada y se utilicen los materiales de que se dispone en la forma correcta.

De las certezas acumuladas en estos años, podríamos citar las siguientes:

  • Los banners son invisibles. Hay evidencia acumulada al respecto desde comienzos de este siglo y aún así se siguen haciendo y vendiendo, como si funcionaran. Lo que sí logra su objetivo es un  mensaje contextual adecuado; es decir, si tu audiencia tiene interés comercial el aviso será contenido; de lo contrario, nadie lo verá. Por eso, hay que saber dónde utilizarlo.
  • El video tiene un tiempo de retención bajo, lo que implica que luego de los primeros 10 segundos habrás perdido a gran parte de la audiencia que lo comenzó a ver. Lo terminarán los convencidos del tema, lo que obliga a preparar mensajes audiovisuales con esa condición: lo relevante debe ir al comienzo. A menos que la historia sea tan buena que igual la quieras ver.
  • La conversión es una tarea compleja, por lo que hay que enfocarse en los números. Las cifras internacionales y las locales muestran que alrededor del 3% de los que llegan a un momento de decisión terminan comprando. Ese dato ayuda a entender que se trata de un esfuerzo complejo en el que hay que poner entusiasmo y dedicación. Y que si tienes números superiores, lo estás haciendo muy bien.
  • Hay que reunir la audiencia y luego vender. Se trata de dos tareas diferentes que se pueden hacer simultáneamente, pero desgasta a quien la emprende. Entonces, primero los juntas y luego les ofreces. No son esfuerzos que se puedan unir de manera simple ya que no siempre logras cubrir las necesidades de las personas en el minuto en que estás sólo buscando que te compren lo que tengas para ofrecer. 
Pensar en negocios

Lo otro que tenemos que tener en cuenta (de nuevo, basado en mi experiencia) es que a quienes hacen contenidos les cuesta pensar en negocios. Y puedo decir también lo contrario, quienes están sólo en los negocios habitualmente se enfocan en la venta más que en cualquier otro aspecto. Prueba de ello es la poca dedicación que se le da a la descripción de los productos en los sitios de comercio electrónico (podemos volver a ello más adelante).

Si nos enfocamos sólo en las personas que hacen contenidos, lo que sugiero es que si quieren comenzar pongan la mayor parte de su esfuerzo en entender el flujo que va desde que la persona ve un producto hasta que lo compra. Normalmente se lo representa con la figura de un embudo (ancho arriba y angosto abajo, como se ve en la siguiente imagen) ya que son muchos los que llegan y poco los que compran.

El embudo de conversión en la versión de Damián Romero.

Ese proceso de conversión debe ir acompañado de una experiencia de uso que se propone desde el área de contenidos. Sin embargo, lo que sugiero es que vaya junto a  aquellos elementos que ayuden a las personas interesadas a encontrar la información que les ayude con su decisión. Si es un producto, medidas, peso, colores; si es un servicio, características y formas de usarlo; si es una idea, conceptos y personas que le otorgan atributos.

Pero no hay que parar allí. Hay más que agregar. Si la persona toma la decisión y compra, esa acción sale de lo digital y pasa a lo físico, por lo tanto hay otras áreas involucradas, tiempos de respuesta, personas que intervendrán. Y, junto con todo ello, hay costos asociados, de los que hay que enterarse. Por último, hay lo que se conoce como retorno de la inversión (ROI), es decir, aquello en lo que siempre está pensando la persona del negocio: en cuánto tiempo lo que se invirtió en poner en marcha todo este proceso podrá entregar resultados que hagan rentable todo lo que se ha gastado.

Si llegaste hasta aquí no queda más que decir que el proceso es árido: todo esto hay que ponerlo en la ecuación para entender que no basta con el contenido. Hay que sumarle el flujo de trabajo (las personas que participan), la experiencia de uso (la UX) y lo que se muestra en la pantalla (la UI) para lograr que el contenido digital cumpla con lo que se puede lograr a partir de él. Complejo, sí, pero abordable.