Cinco claves esenciales para crear contenido de alta calidad a gran escala con IA

Alisdair Mans Cornwell , Marketing Specialist ||  Tiempo de lectura: 4 minutos

Crear contenido adaptado a una marca, de alta calidad y a gran escala es un gran reto para los especialistas en marketing de hoy en día. La demanda de contenido aumenta y, a medida que lo hace, las empresas suelen tener dificultades para mantener la calidad y, al mismo tiempo, acelerar la producción del contenido de forma eficiente, rentable y segura. La IA generativa ofrece una potente solución que permite la creación rápida de grandes volúmenes de contenido personalizado.

Sin embargo, no basta únicamente con adoptar la IA. El éxito depende en gran medida de que se utilicen las herramientas de contenido adecuadas basadas en IA . Y teniendo en cuenta que el 89 % de los ejecutivos clasifica la IA generativa como una de las tres principales prioridades tecnológicas para 2024, entender qué debe ofrecer una herramienta de contenido de IA es crucial.

Estas son las cinco claves esenciales para aprovechar el potencial de la IA para crear contenido escalable de alta calidad.

Cinco claves para la creación de contenido de alta calidad a gran escala con IA

1. Aprovecha tus recursos de contenido: tu empresa dispone de una memoria de datos lingüísticos valiosos que transmite el tono de voz de tu marca, conoce tu terminología y entiende el contexto de tu negocio. Elige una herramienta de creación de contenido de IA que integre estos datos para producir contenido altamente personalizado y que se alinee con los requisitos de tu negocio sin esfuerzo adicional.
   
   
2. Automatiza las comprobaciones de calidad: uno de los mayores retos de las herramientas de contenido de IA es el control de calidad manual antes y después de la generación del contenido, lo que conlleva un tiempo y recursos valiosos. Para maximizar el retorno de la inversión, busca una herramienta que utilice la generación aumentada de recuperación (RAG, por sus siglas en inglés). Esta tecnología mejora automáticamente el contenido generado por IA extrayendo información relevante de tu memoria de contenido y base de datos terminológica, y mejorando la precisión y la relevancia del contenido.
   
   
3. Favorece los flujos de trabajo del equipo de contenido: las herramientas de IA generativa diseñadas para la creación de contenido ayudan a los equipos a trabajar más rápido y mejor. Busca una herramienta que te permita establecer parámetros como el recuento de palabras, el formato y el tono de voz, lo que te ayudará a reducir la necesidad de múltiples rondas de revisión posteriores y a agilizar todo el proceso de creación de contenido.
   
   
4. Prioriza el cumplimiento de la normativa: no todas las herramientas de creación de contenido de IA mantienen la privacidad de los usuarios y la protección de los datos personales. Evita utilizar cualquier herramienta que no cumpla con el reglamento RGPD y la ley CCPA, ya que puede costarle a la empresa millones de euros, en algunos casos miles de millones. Por tanto, su cumplimiento es vital para las empresas que planean utilizar la IA para generar contenido.
   
   
5. Mantén un perímetro de datos seguro: las herramientas de creación de contenido de IA suelen almacenar datos con grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) de terceros, lo que puede exponer la información de tu empresa, los datos de los clientes y los documentos internos a accesos no autorizados. Si la seguridad y la privacidad de los datos son una prioridad para tu empresa, elige una herramienta de contenido de IA que te permita mantener tus datos totalmente bajo control. Debes tener en cuenta las certificaciones ISO.
   
   

Aprovechar la IA generativa para una creación de contenidos rápida

Cada vez más empresas adoptan herramientas de IA generativa para satisfacer la creciente demanda de creación de contenido.

Las herramientas basadas en IA permiten a las empresas generar grandes volúmenes de contenido de forma eficiente, lo que permite a los equipos centrarse en tareas más estratégicas y creativas. Las empresas utilizan la IA para crear publicaciones en blogs, contenido para las redes sociales, descripciones de productos y material de marketing más detallado, como artículos técnicos y casos prácticos.

Según Gartner, más del 30 % de los mensajes de marketing que provienen de grandes organizaciones se generarán de forma sintética de aquí a 2025.

Ya sabemos que la IA puede redactar contenido en minutos (a veces segundos), reduciendo el tiempo de comercialización de las campañas y permitiendo a las empresas adelantarse a las tendencias y la competencia.

Las principales marcas ahorran tiempo y dinero con la IA generativa

El aumento potencial de la productividad para las empresas que aprovechan la IA generativa es impresionante.

Un estudio de Deloitte sobre la IA generativa y la cadena de suministro de contenidos descubrió que las empresas que utilizan IA generativa consiguen que los empleados a tiempo completo del equipo de marketing de contenidos ahorren una media de 12,2 horas por persona a la semana.

IBM ya aprovecha la IA para aumentar la producción de contenido y, al mismo tiempo, reducir costes. La empresa la utiliza para generar documentos oficiales, documentación de códigos y manuales técnicos, reduciendo el tiempo dedicado a estas tareas en más de un 50 %.

Entonces, ¿cuál es el problema? Los costes ocultos del uso de la IA para la creación de contenido.

Aunque las ventajas de aumentar el contenido con IA son claras, las empresas siguen enfrentándose a desafíos y tienen preocupaciones legítimas sobre la calidad, la seguridad y el verdadero ahorro de costes del contenido generado por IA.

Diversos factores de riesgo perjudican el ahorro de tiempo previsto y los beneficios económicos asociados a las herramientas de creación de contenidos mediante IA.

Estas son algunas de las preocupaciones que suelen surgir con respecto al uso de la IA para la creación de contenido:

Deterioro de la calidad del contenido: los contenidos generados por IA no tienen los matices, la creatividad, la relevancia o la profundidad de los creados por las personas. No es de extrañar que el informe de 2024 State of Marketing & Trends Report de HubSpot revelara que el 93 % de los profesionales del marketing utilizan varios métodos para revisar el contenido generado por IA antes de publicarlo.

Pérdida de tiempo en ingeniería y edición de instrucciones: la ingeniería de instrucciones, que es el proceso de ajuste de las aportaciones de la IA para lograr contenido más relevante y de alta calidad, requiere habilidades especializadas de las que muchos equipos carecen. Con o sin formación, la ingeniería de instrucciones requiere horas que reducen el ahorro de costes previsto.

Falta de coherencia en la voz de la marca: según un informe de Forbes Insights, las empresas con una voz de marca coherente registran un aumento medio de los ingresos de hasta el 33 %. Esto subraya el impacto de mantener una voz de marca clara y reconocible en el rendimiento financiero. Sin embargo, la mayoría de los modelos de IA necesitan una ingeniería de instrucciones intensiva para producir contenido con una voz de marca única.

Inexactitud de los datos y plagio: por supuesto, el contenido generado por IA puede dar lugar a plagios, inexactitudes y sesgos. Las empresas pueden enfrentarse a cuantiosas sanciones económicas. La Ley de Servicios Digitales (DSA, por sus siglas en inglés) de la UE puede sancionar a las empresas con hasta el 6 % de su facturación global por información incorrecta, incompleta o engañosa. Algo que debe tenerse en cuenta.

Lagunas de conocimiento y terminología: cada empresa tiene su propio contexto industrial, lenguaje especializado y conocimientos únicos. Si no se cuenta con una aportación humana sustancial y si tras generar el contenido, este no se edita, esta especificidad puede perderse en los contenidos generados por IA.

Cuestiones normativas, de cumplimiento y de seguridad: muchos sectores tienen normativas estrictas sobre el contenido, especialmente en lo que respecta a la privacidad, la seguridad y la precisión. No todas las herramientas de IA garantizan el cumplimiento de los estándares del sector en materia de seguridad y cumplimiento, y la mayoría almacena datos con LLM de terceros como parte del proceso de generación de IA.

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