¿Tu contenido escrito por humanos está siendo marcado como generado por IA? Descubre las limitaciones de los detectores de IA y cómo crear contenido que se destaque.
Navega por la web hoy en día y probablemente te encuentres con contenido creado por IA (aunque no te des cuenta).
La línea entre el contenido escrito por humanos y el generado por IA sigue difuminándose rápidamente, causando confusión y falta de confianza en herramientas defectuosas de detección de IA.
Pero estos llamados guardianes electrónicos, diseñados para separar el contenido creado por humanos de sus contrapartes artificiales, equivocadamente marcan contenido genuinamente humano como generado por IA.
A pesar de su dudosa fiabilidad, muchos en nuestra industria recurren a los detectores de IA como un escudo equivocado, potencialmente limitando sus propias capacidades de creación de contenido basadas en análisis defectuosos.
¿La ironía?
Esta preocupación es en gran medida innecesaria, especialmente considerando el claro apoyo de Google para el uso responsable de la IA en la creación de contenido.
Estamos viendo mucho revuelo por un problema ampliamente exagerado.
Seamos realistas: la IA ya ha cimentado su lugar en el mundo del marketing de contenidos. Casi la mitad de las empresas han adoptado la IA en la producción de contenido de alguna forma. En nuestra agencia, tampoco nos alejamos de ella, pero la usamos de manera responsable (más sobre esto a continuación).
Este artículo desmitificará los mitos sobre los detectores de IA, te mostrará cómo usar la IA de manera efectiva y te guiará en la creación de contenido que cumpla con los estándares de Google y mantenga a tu audiencia regresando por más.
Caso de estudio: Nuestra experiencia con un socio de sindicación y los detectores de IA
Nuestro equipo de contenido se encontró con un obstáculo inesperado cuando MediaFeed pasó uno de nuestros artículos, escrito por humanos, por un detector de IA llamado Phrasly.
La herramienta marcó esta pieza de contenido top-funnel (que requería definiciones claras, concisas y concretas relacionadas con la economía y las divisas) como generado por IA, lo que generó preocupaciones inmediatas sobre la fiabilidad de tales herramientas.
Pasamos el mismo artículo por GPTZero para demostrar la inconsistencia de los detectores de IA.
Curiosamente, GPTZero identificó el contenido como 93% escrito por humanos, contradiciendo directamente la evaluación de Phrasly.
Esta discrepancia destacó el potencial de falsos positivos y la importancia de no depender únicamente de estas herramientas para evaluar el contenido.
Nuestro proceso de creación de contenido
Para abordar las preocupaciones de MediaFeed, proporcionamos un desglose detallado de nuestro proceso de producción de contenido, que incorpora la IA de manera responsable.
Nuestro proceso comienza con el desarrollo de un cluster de temas, donde nuestro equipo de SEO identifica las keywords a targetear. Luego, nuestro equipo de contenido usa esta información para realizar una investigación manual de SERPs y análisis. También utilizan herramientas de IA aprobadas para ayudar a transformar su investigación en un esquema completo, verificado y con fuentes.
Nuestros redactores usan este esquema como base, empleando herramientas de IA para asistencia en la investigación y para ayudar a reescribir secciones específicas cuando sea necesario.
Un ejemplo de cómo uno de nuestros redactores podría usar la IA para ayudar a reescribir una definición de un concepto que ha sido escrito innumerables veces:
- Frase original: “Una tasa de cambio es cuánto de la moneda de una nación puedes comprar con la moneda de otra nación.”
- Reescritura asistida por IA: “Piensa en una tasa de cambio como la etiqueta de precio en el dinero de un país cuando compras con la moneda de otro país. Es como preguntar: ‘¿Cuántos tacos puedo obtener por esta hamburguesa?’ pero con monedas en lugar de comida.”
Nuestros redactores luego refinan este resultado, asegurándose de que se alinee con nuestros estrictos estándares de calidad y la voz del cliente. Una vez finalizado, nuestros expertos en edición y el líder de contenido revisan el borrador para asegurarse de que cumpla con nuestras mejores prácticas.
Cada pieza de contenido pasa por cuatro etapas de revisión interna antes de la entrega al cliente: redactor, editor de copias, líder de contenido y servicios al cliente. También usamos Copyscape para verificar la originalidad.
Durante el último año, hemos invertido tiempo significativo en investigar y probar herramientas de IA generativa como ChatGPT, Claude, Gemini, Jasper y Perplexity para determinar sus casos de uso apropiados para la producción de contenido.
Esta investigación, combinada con décadas de experiencia en SEO, marketing de contenidos y redacción profesional, nos permite usar la IA generativa de manera adecuada, efectiva y ética.
Aprendizajes clave
Esta experiencia nos proporcionó valiosas lecciones:
- Limitaciones de los detectores de IA: Aprendimos que los detectores de IA pueden producir resultados inconsistentes y no deberían ser el único método para determinar la calidad o el origen del contenido.
- Importancia de la transparencia: La comunicación abierta sobre nuestro proceso ayudó a fortalecer nuestra relación con MediaFeed.
- Valor de la experiencia humana: Nuestro enfoque, que combina la asistencia de la IA con la creatividad y experiencia humana, demostró ser efectivo para producir contenido de alta calidad y original.
MediaFeed procedió a publicar el contenido sin más preocupaciones. Esta experiencia también nos llevó a desarrollar una estrategia más robusta para abordar las consultas relacionadas con la IA de los clientes, enfatizando la educación y la transparencia en el proceso.
Por qué no puedes confiar en las herramientas de detección de IA
Los detectores de IA prometen identificar contenido generado por IA, pero al igual que nuestro problema con MediaFeed, pueden ser inexactos y poco fiables.
Un buen ejemplo de cuán poco confiables son es el hecho de que OpenAI, el creador de ChatGPT, eliminó su clasificador de texto generado por IA en julio de 2023 debido a su baja tasa de precisión.
Turnitin, una de las herramientas de detección de IA más conocidas y utilizadas en el ámbito académico, afirma tener una tasa de falsos positivos inferior al 1%. Sin embargo, afirman que dejan pasar un 15% de texto escrito por IA para lograrlo.
Herramientas como GPTZero parecen liderar en precisión, afirmando una tasa de éxito del 99% al analizar textos del LLM Llama 3.1 de Meta. Nuestra prueba también mostró que GPTZero identificó correctamente nuestro contenido generado por humanos en comparación con Phrasly.
Pero las afirmaciones de la compañía sobre “precisión algorítmica avanzada” y “datos de entrenamiento robustos” simplemente no garantizan la precisión cuando no existen identificadores de texto concretos de IA (es decir, “watermarks”).
Limitaciones técnicas
Los detectores de IA se basan en conjuntos de datos de entrenamiento similares a los que impulsan los LLM y en el reconocimiento de patrones para buscar anomalías estadísticas que puedan indicar texto generado por IA.
Estas herramientas buscan patrones a través de lentes como la “perplejidad” y la “explosividad”, cualidades que a menudo distinguen el contenido escrito por humanos del generado por IA.
La perplejidad se refiere a la complejidad e imprevisibilidad de la escritura, mientras que la explosividad captura variaciones en la estructura y ritmo de las frases.
Estas características sutiles son difíciles de replicar consistentemente para la IA y de evaluar con precisión para los detectores de IA.
Falsos positivos y negativos
Estas herramientas son propensas a errores en ambas direcciones.
Podrían marcar una pieza brillantemente creativa como “generada por IA” simplemente porque es única o porque no cumple con requisitos de perplejidad y explosividad excesivamente simplificados.
Peor aún, podrían no detectar contenido generado por IA que ha sido modificado hábilmente. Es como lanzar una moneda al aire, y eso no es suficiente para una evaluación profesional de contenido.
Conclusión
Confiar ciegamente en los detectores de IA puede llevar a tomar decisiones equivocadas sobre el contenido. En su lugar, es mejor combinar la asistencia de la IA con la creatividad y la experiencia humana para producir contenido auténtico y de alta calidad. Los detectores de IA son herramientas, no jueces definitivos de lo que es genuino y lo que no. La clave está en un uso responsable y equilibrado de estas tecnologías.