La Expansión de la Escritura Asistida por IA Transforma la Comunicación Global
La proliferación y el lanzamiento de un número creciente de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) basados en inteligencia artificial están transformando la comunicación empresarial, la comunicación con el consumidor y entre instituciones, así como la propia Internet.
Una investigación reciente dirigida por Weixin Liang de la Universidad de Stanford cuantifica este cambio, demostrando que la escritura asistida por LLM está cada vez más extendida en varios ámbitos, desde comunicados de prensa corporativos y ofertas de empleo hasta quejas de consumidores e informes de las Naciones Unidas.
A finales de 2024, la escritura impulsada por la IA era una realidad semi-omnipresente, con hasta un 24% de los comunicados de prensa empresariales, un 18% de las quejas financieras, un 10% de las ofertas de empleo y un 14% de los comunicados de prensa de la ONU conteniendo alguna medida de escritura y edición por IA.
«Desarrollamos este método para cuantificar y comparar las frecuencias de las palabras utilizadas con mayor y menor probabilidad por la IA, rastreando su prevalencia a lo largo del tiempo en muchos tipos de texto», explicó Liang en una respuesta por correo electrónico.
La investigación es una de las mayores investigaciones empíricas sobre la adopción de la escritura con IA, revisando más de 300 millones de documentos y publicaciones en línea entre 2022 y 2024.
La Rápida Expansión de la Escritura con IA en la Web
Mientras que el contenido generado por IA se limitaba antes a grupos con conocimientos tecnológicos, su uso se disparó tras el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022. En cuestión de meses, la evidencia de contenido generado por IA comenzó a extenderse por toda la web.
Las empresas más pequeñas fueron las primeras en adoptarla, y las ofertas de empleo asistidas por IA se dispararon hasta el 15% en las empresas más jóvenes y pequeñas, según la investigación de Liang. Los anuncios de resultados corporativos siguieron la misma tendencia, alcanzando un máximo del 24% a finales de 2023 antes de estabilizarse.
«La gran conclusión es la rapidez con la que la escritura asistida por LLM se extendió por áreas tan diversas», señaló Liang. «Incluso organizaciones internacionales de alto nivel como las Naciones Unidas mostraron un uso de LLM de aproximadamente el 14% en sus comunicados de prensa».
Esta creciente incidencia es indicativa tanto del potencial como del peligro de la escritura con IA. Por el lado positivo, los LLM aportan eficiencia, ya que los profesionales pueden producir contenido más rápidamente. Por el lado negativo, el uso excesivo de la IA haría que la comunicación fuera homogénea y destruiría la confianza en la autenticidad.
Cómo el Contenido Generado por IA Tiene Dos Caras
El crecimiento explosivo de la escritura producida por LLM también produce una combinación de promesas y escollos. La IA puede ayudar a los hablantes no nativos a expresarse mejor y a aumentar el alcance de la comunicación formal.
«Por ejemplo, una persona que afirma haber escrito una de las quejas financieras de los consumidores de nuestra muestra dijo que los LLM le ayudaron a organizar mejor sus pensamientos y también a comprender mejor sus derechos y la legislación, y su queja tuvo éxito», escribió Liang.
Pero la escritura impulsada por la IA también presenta problemas espinosos.
«Si tantas comunicaciones son generadas por IA, la gente puede empezar a sospechar de la autenticidad: ‘¿Quién escribió esto realmente?'», añadió.
El estudio predice peligros como la escritura genérica basada en plantillas que sustituye a las voces distintivas, lo que dificulta aún más que las empresas consigan diferenciar sus mensajes. Las ofertas de empleo son otra área problemática. El estudio descubrió que el 10% de las ofertas de empleo de LinkedIn eran generadas por IA y el 15% en las empresas más pequeñas.
«Cuando se solicita un trabajo, los detalles sobre la empresa y la autenticidad de las tareas son realmente importantes. Si la IA está generando descripciones de trabajo, los solicitantes pueden tener dificultades para discernir las oportunidades reales de las publicaciones optimizadas algorítmicamente», declaró Liang.
¿Qué Ocurre Cuando la IA se Entrena con sus Propios Resultados?
Una pregunta abierta planteada por la investigación sobre la IA es qué ocurre cuando los LLM se entrenan cada vez más con material que ha sido producido por la propia IA. Aunque la investigación de Liang no probó este impacto directamente, concluyó que una dependencia excesiva del contenido de la IA para el entrenamiento de la IA introduce la posibilidad de bucles de retroalimentación recursivos.
Cuanto más material generado por IA haya en línea, mayor será la probabilidad de que los futuros LLM se entrenen con texto sintético, no escrito por humanos. Eso afianzaría aún más los problemas de sesgo, desinformación, falta de fiabilidad y creatividad comprometida.
Un artículo publicado en *Nature* en 2023 describió un fenómeno llamado «colapso del modelo», en el que los modelos de IA se entrenan más con contenido generado por IA que con contenido diverso escrito por humanos. El estudio descubrió que un modelo de IA alimentado únicamente con contenido de IA veía deteriorarse su rendimiento con el tiempo, ya que perdía precisión, matices y la capacidad de producir cualquier tipo de resultado utilizable.
Esencialmente, la IA empieza a alimentarse de sus propios reflejos sesgados, generando contenido cada vez menos fiable y alejado de los datos reales. Esta tendencia tiene serias implicaciones para la utilidad a largo plazo del texto generado por IA como fuente de datos para el entrenamiento.
Si no se controla, el colapso del modelo puede crear una realidad en la que los LLM se vuelvan cada vez más inútiles, produciendo contenido cada vez más repetitivo y menos significativo. Esto tendría implicaciones para las industrias que ya dependen de la escritura asistida por IA, desde la comunicación empresarial hasta el periodismo y la investigación académica.
Más allá de los efectos a corto plazo, los investigadores y los responsables políticos están empezando a abordar la regulación a largo plazo y las preocupaciones éticas. Estas siguen siendo en gran medida cuestiones abiertas, incluso cuando la IA se integra cada vez más en las operaciones empresariales e institucionales rutinarias.
¿Qué nos Espera a Medida que la Escritura con IA se Expande Cada Vez Más?
A medida que el contenido generado por IA se convierte en la regla en lugar de la excepción, las empresas tendrán que caminar por la cuerda floja entre la eficiencia y la autenticidad. Aunque los LLM proporcionan indudablemente beneficios de productividad, la dependencia no controlada socavaría la creatividad y la credibilidad en las comunicaciones esenciales, según la investigación de Liang.
Él y sus colegas ya están haciendo planes para futuros estudios sobre las aplicaciones de la IA en las comunicaciones financieras y cómo afecta al intercambio de conocimientos de forma más general.
«Tenemos muchas ideas de investigación nuevas ahora. Queremos investigar cómo los LLM impactan en la comunicación y la toma de decisiones en contextos de alto riesgo», añadió.
A pesar del futuro incierto que rodea a las consecuencias imprevistas del contenido escrito expansivo de la IA, una cosa está clara. El contenido generado por IA no es una tendencia, es un cambio sísmico que está sacudiendo la forma en que nos comunicamos en masa.
Insights de Evox News: Cómo la Expansión de la Escritura con IA Puede Impactar tu Negocio
La creciente adopción de la escritura asistida por IA presenta tanto oportunidades como desafíos para las empresas:
- Eficiencia Operativa: La IA puede aumentar significativamente la productividad en la creación de contenido, permitiendo a las empresas generar comunicados de prensa, descripciones de productos, y respuestas a clientes de manera más rápida y económica.
- Ventaja Competitiva en la Comunicación: Las empresas que adopten estratégicamente la IA para mejorar la calidad y personalización de sus comunicaciones (especialmente aquellas con audiencias multilingües) pueden obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, es crucial mantener un equilibrio para evitar la homogeneidad.
- Riesgos de Reputación y Autenticidad: El uso excesivo de IA puede llevar a una percepción de falta de autenticidad y transparencia. Las empresas deben ser cuidadosas en cómo y dónde implementan la IA, asegurándose de que la voz y los valores de la marca se mantengan.
- Transformación de la Búsqueda de Empleo: La proliferación de descripciones de trabajo generadas por IA requiere que las empresas se esfuercen por ser más transparentes y detalladas en sus ofertas para atraer al talento adecuado. A su vez, los departamentos de RR.HH. deberán desarrollar nuevas estrategias para evaluar a los candidatos en un entorno donde la IA puede estar presente en las solicitudes.
- Innovación y Adaptación Continua: El «colapso del modelo» destaca la necesidad de que las empresas que utilizan IA para generar contenido participen activamente en la supervisión y el ajuste de los modelos. La dependencia exclusiva de la IA sin intervención humana puede llevar a una degradación de la calidad del contenido a largo plazo. La innovación continua y la búsqueda de fuentes de datos diversas y de alta calidad son esenciales.
- Consideraciones Éticas y Legales: Las empresas deben estar al tanto de las implicaciones éticas y legales del uso de IA, incluyendo la transparencia, el sesgo algorítmico y la privacidad de los datos. Es fundamental desarrollar políticas internas claras sobre el uso responsable de la IA.
