En los últimos tiempos, la escritura impulsada por IA ha experimentado un auge, permitiendo generar páginas de texto más o menos significativo en segundos. Todo lo que necesita es elegir la herramienta de escritura, escribir un mensaje que contenga algunos detalles sobre la tarea, iniciar el proceso de generación y esperar un poco.
Suena bien, pero la realidad, como ya sabrás, resultó ser mucho más dura. Sin una guía especializada y una edición significativa, todos estos contenidos únicos generados por IA resultan demasiado vagos, genéricos y carecen de información valiosa.
¿Significa esto que estamos condenados a editar manualmente cada fragmento de texto o a aceptar una mala calidad del contenido?
¡Mi respuesta es no! Continúe leyendo para ver usted mismo cómo abordo la humanización del texto de IA y la mejora de su calidad sin agregar una sola edición manual.
Por supuesto, también edito mis textos manualmente. Mi misión aquí es mostrar que, sin editar manualmente, es posible lograr una calidad de texto generado por IA mucho mayor de lo que cree. A pesar de ello, recomiendo encarecidamente dedicar suficiente tiempo al trabajo editorial.
Entonces, hice lo siguiente:
La regla principal era no cambiar una palabra manualmente. Al mismo tiempo, podía presionar "Regenerar" tantas veces como fuera necesario.
El texto que seleccioné fue el último contenido publicado en un blog corporativo de una academia online registrada en Estados Unidos. El motivo principal de su elección fue que todos sus textos fueron creados con un mínimo esfuerzo humano, lo que queda claro desde el primer vistazo.
Un artículo titulado “Celebración de hitos: ¿Las escuelas secundarias en línea tienen ceremonias de graduación?” Cubre la esencia de las ceremonias de graduación en las escuelas secundarias en línea. Su objetivo era desmitificar la existencia de ceremonias virtuales, un salto significativo con respecto a las ceremonias tradicionales, pero fracasó en su ejecución.
El texto se vio empañado por una falta de dirección y claridad, y sus párrafos vagaban sin propósito. Carecía del apoyo sólido de los datos, con declaraciones flotando sin fundamento, desprovistas del peso de la evidencia. Las oraciones se hacían eco unas de otras, monótonas en su estructura, y el formato presentaba una serie inconexa de listas numeradas, interrumpiendo el flujo. Las afirmaciones genéricas nublaron la narrativa y las transiciones entre temas sacudieron al lector, sin un paso fluido de una idea a la siguiente.
Y la guinda del pastel fueron toneladas de clichés típicos de la IA que probablemente conozcas bien. A continuación les presentaré mi vocabulario de estas palabras y frases que deberían evitarse de todos modos.
Como resultado, tengo varios párrafos de introducción, un poco menos de 200 palabras en total:
Como puede ver en la captura de pantalla anterior, mi zoológico es relativamente grande y actualmente cubre 17 GPT personalizados para diferentes propósitos.
Sólo dos de ellos son públicos, otros son estrictamente para uso interno. Esto se debe a que resulta demasiado fácil descomponerlos y acceder a su conocimiento. Quizás a veces OpenAI solucione este problema, y espero que lo haga.
Ahora, echemos un vistazo a todos los pasos que he realizado dentro de mi experimento y revisemos cada uno de ellos en detalle.
Este es el primer paso, que forma parte de uno más grande y complejo. La idea es formar una lista completa de refinamientos basada en varios factores, combinarlos, encontrar los datos necesarios, hacer que los refinamientos sean específicos y luego implementarlos en una sola ejecución.
Para este paso, utilicé
Para la evaluación de EEAT, tengo una herramienta llamada SzonKonery. Si te preguntas por qué diablos lo nombré de una manera tan extraña, te diré que este nombre extraño tiene un sentido específico solo para mí.
Como resultado, SzonKonery destacó las consideraciones éticas, garantizando la integridad del contenido y sugirió formas de infundir a la narrativa evidencia autorizada, ejemplos convincentes y un lenguaje que resuene.
El siguiente paso es fusionar los resultados de dos evaluaciones anteriores. Es un paso fácil requerido para la próxima evaluación.
A la lista fusionada le faltan datos de respaldo importantes que subrayan diferentes aspectos del artículo, como estadísticas, ejemplos o fuentes de información fáctica destacada.
Para ello, tengo otra herramienta llamada ProofSupplier. La herramienta utiliza la función de navegación de Bing para buscar fuentes, estadísticas, estudios y opiniones de expertos relevantes, integrándolos en el borrador, enriqueciendo el contenido y dándole profundidad y credibilidad.
Una vez que se recopilan los datos, es hora de generar mejoras específicas. Otra acción que realicé en esta etapa fue la corrección del formato firme de AI.
En esta sinfonía de eficiencia de la IA, el borrador corría el riesgo de perder su toque humano. Mi herramienta Human Among Robots está al servicio aquí, tejiendo meticulosamente frases naturales y asegurando que el texto resuene con calidez y facilidad de identificación.
El proceso de humanización suele ser repetitivo. Una de las características cruciales de Human Among Robots es su aleatoriedad, que es una característica sólida de la escritura humana. Es por eso que el resultado es siempre impredecible, a menudo requiere varias ejecuciones y luego elegir la que mejor se ajuste.
A continuación puedes comparar el texto inicial con las tomas 1, 2 y 3.
¿Qué pasa con el detector de texto AI? ¿El texto refinado lo pasará o no? Vamos a averiguar.
Para fines de prueba, utilizo Originality.ai, que mostró la mayor precisión entre servicios similares.
En primer lugar, una comprobación de prueba del texto inicial. Fallido:
La toma 1 no fue suficientemente mejor:
La toma 2 mostró la misma IA 100% que el texto inicial:
¡Pero, este no es el final! Obtuve el último resultado antes de humanizarlo, se lo entregué a Claude 2, le proporcioné las pautas de mi Human Among Robots y le pedí que humanizara el texto. Puedes encontrar el resultado a continuación.
Lo único que queda es comprobar si pasará el detector de texto AI. ¡Entiendo!
A continuación puedes revisar una especie de análisis de qué se cambió en el texto, y cómo.
Antes: El borrador inicial presentaba una narrativa desconectada: "A medida que el panorama de la educación continúa evolucionando, los estudiantes que exploran las opciones de la escuela secundaria en línea a menudo se preguntan acerca de un hito importante: las ceremonias de graduación". Preparó el escenario pero no logró atraer al lector de manera significativa.
Después: Después del refinamiento, la narrativa se transformó: "La forma en que aprendemos está evolucionando, al igual que nuestra celebración de los hitos académicos. Los estudiantes de secundaria en línea a menudo reflexionan: '¿Experimentaremos ceremonias de graduación?'". Esta revisión no solo capta la atención sino que También invita al lector a una discusión inmersiva.
Antes: el borrador giraba en torno a nociones abstractas: "Exploremos las posibilidades, tradiciones y aspectos únicos de celebrar los logros académicos en el ámbito digital".
Después: El contenido refinado ofrece claridad y profundidad: "Sí, las celebraciones existen y tienen más impacto de lo que uno podría imaginar. Las ceremonias virtuales simbolizan un salto significativo, que abarca los avances y desafíos educativos modernos". Aborda directamente la curiosidad del lector, enriqueciendo la narrativa con ideas significativas.
Antes: El borrador abordaba suavemente conceptos erróneos: "Muchos creen que las escuelas secundarias en línea carecen de ceremonias de graduación tradicionales".
Después: La revisión confronta estos conceptos erróneos con una narrativa convincente: "Es un mito que las escuelas en línea escatiman en las celebraciones de graduación. Lo celebran, pero con un toque único". No sólo corrige la idea errónea sino que también enriquece la narrativa con una perspectiva distintiva.
El objetivo de este artículo era mostrar que el texto de buena calidad generado por IA no es un mito. Para algunos significa una altura inalcanzable, mientras que para otros es bastante alcanzable. Para mí, fue un desafío, pero ahora es un objetivo para una mayor optimización.
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