Qué puede esperar una editorial de la Inteligencia Artificial y cómo puede aplicarla a su negocio

El siguiente artículo es la traducción de una de las secciones del documento The future impact of artificial intelligence on the publishing industry, elaborado conjuntamente por la Feria del Libro de Frankfurt y la consultora de gestión Gould Finch, «para desmitificar la IA y ayudar a los actores de la industria editorial (libros, revistas, periódicos y editores digitales) a comprender su aplicación en las prácticas comerciales, contextualizando las tecnologías que la impulsan».

Además de una disminución en los costes de computación, la mejora en la adaptación de los algoritmos de aprendizaje automático ha impulsado el resurgimiento de la Inteligencia Artificial (IA). Tener una máquina que aprenda –algo de lo que los sistemas de inteligencia artificial anteriores eran incapaces y que consideramos una característica muy humana– no supone hoy día un alto coste, lo que significa que las empresas están recurriendo a la inteligencia artificial para realizar tareas de manera más rápida, más barata, más confiable, más continuada y, en última instancia, mejor que sus homólogos humanos.

Para las editoriales, la Inteligencia Artificial es una herramienta para digitalizar libros y preservar su contenido. Las obras que no están disponibles en formato digital pueden tardar días en ser transcritas en un ordenador. Pero un programa OCR (reconocimiento óptico de caracteres) puede reconocer e identificar las palabras impresas en la página y convertirlas en un archivo digital. Ese mismo texto puede incluso traducirse en narración oral, convirtiendo dispositivos electrónicos en lectores personales.

En términos de administración y contabilidad, la IA puede ayudar a automatizar los procesos necesarios para hacer informes y pagos, asegurando que tareas como el manejo de facturas, el cálculo de derechos y la gestión de tarifas no solo se realicen de manera adecuada, sino también con la mayor precisión.

La IA no se toma descansos, como los humanos. Los chatbots se pueden implementar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, para atender a clientes de todo el mundo en cualquier momento del día y en cualquier idioma.

En última instancia, la IA también puede superar a los humanos en tareas que rebasan nuestras capacidades de estimación naturales, como es el caso de los motores de recomendación complejos. Los empleados de las editoriales y el personal de las librerías no son ajenos al concepto de recomendar libros según el historial de lectura y las preferencias del lector. Dependiendo de su experiencia y su conocimiento de géneros literarios, es posible que no tengan dificultades para establecer conexiones entre autores, escenarios, desarrollo de personajes y tramas, para encontrar un libro que se ajuste a las necesidades del lector. Por ejemplo, un cliente dice que actualmente está leyendo en exceso novelas policiacas islandesas y que ha devorado vorazmente todo lo de Ragnar Jonasson. El librero o editor podrían sugerirle a Yrsa Sigurdardottir o recomendarle un bestseller actual, una novela policíaca sueca. Hay muchas posibilidades de que se haga la recomendación correcta y que el cliente quede satisfecho.

Pero las cosas tienden a complicarse cuando los intereses de los clientes no están tan claros
Una solicitud de recomendación sobre novelas o westerns románticos distópicos centrados en un boticario francés medieval puede fácilmente, y casi con certeza, dejar al librero sin palabras y a un cliente, con las manos vacías. Librerías digitales, con cientos de miles de clientes y, por lo tanto, un grupo mucho más amplio del que aprender –por ejemplo, una probabilidad mucho mayor de encontrar un grupo perfecto de clientes de referencia con los que comparar, de los que saber qué libros compraron y qué les gustó de ellos–, lo que permite que motores de recomendación mucho más complejos filtren catálogos y listas de libros de fondo de cualquier tamaño, para encontrar las recomendaciones más adecuada a cualquier solicitud.

Las tecnologías de Inteligencia Artificial que se encuentran en estos campos y procesos se entrenan principalmente a través de datos.
Aprovechando al máximo el aprendizaje automático, el sistema de inteligencia artificial en cuestión debe recibir grandes cantidades de datos para aprender de manera óptima. Por ejemplo, si se tiene una gran cantidad de datos sobre cómo se vendió un producto y la cantidad de dinero gastada en producción, distribución y publicidad, se pueden introducir estos datos en un sistema de inteligencia artificial que, diseñado adecuadamente, sea capaz de reconocer posibles patrones. Al aprender el patrón, el sistema de IA puede hacer predicciones de acuerdo con éste.
Si bien los humanos somos capaces de aprender en una magnitud limitada de dimensiones, esta tecnología es capaz de procesar grandes cantidades de datos de alta dimensión, lo que finalmente permite que sus capacidades de predicción superen con creces cualquier límite a la que los humanos puedan acercarse.

Estas tecnologías son una herramienta que permiten a personas y empresas clasificar y predecir con una precisión significativamente mayor. Usando información de datos procesados, la IA puede no solo clasifica y categoriza a nuevos clientes, sino que también se puede usar para predecir sus patrones de compra, así como los casos en los que los consumidores leales podrían recurrir a un competidor.

La inteligencia artificial, por supuesto, también tiene limitaciones. Si bien Deep Blue puede vencer a Garry Kasparov en el ajedrez, no puede ganarlo en atarse los zapatos, cepillarse los dientes o incluso cantar una canción. Bueno, suponiendo que Garry sepa cantar. Esto sencillamente quiere decir que la IA es muy específica para las tareas que realiza y que no es universalmente aplicable. Se limita a funcionar con los parámetros configurados para ella. No es la mente humana.

De manera similar, los beneficios de implementar la inteligencia artificial en las prácticas comerciales habituales y en las nuevas dependen en gran medida de su precisión, y el rango de precisión que se considera permisible depende de la tarea en cuestión.
Que una librería en línea considere usar la inteligencia artificial para sugerir libros a los clientes con un 80% de precisión, lo que lleva a ocho de cada diez clientes a comprar más libros, puede parecer una inversión razonable: ocho de cada diez compradores están satisfechos y generan ventas adicionales, incluso si dos lectores se quedan con un libro aburrido. Sin embargo, si un fabricante de automóviles considera implementar IA con el mismo nivel de precisión en un automóvil sin conductor, los resultados serían catastróficos: el sistema reconocería como seres humanos a ocho de cada diez peatones que cruzan la calle, pero atropellaría a los otros dos al identificarlos erróneamente, causándoles incluso la muerte. La tecnología lleva disponible desde hace mucho tiempo; la precisión necesaria es el factor crítico. Citando a Garry Kasparov, «la IA es una herramienta, es una tecnología (…), no es una varita mágica, no es terminator«. (Ranger, 2018).
Por lo tanto, los primeros y más importantes aspectos que hay que considerar son dónde se puede aplicar la IA y qué tarea o problema ha de tratar de resolver.

Las tecnologías de IA disponibles en la actualidad no solo permiten a las empresas tomar decisiones mejor informadas, sino que también magnifican la capacidad de los empleados para cumplir en campos que van desde la creación de contenido hasta la publicidad específica del cliente.

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LA CONCLUSIÓN DEL ESTUDIO es que la IA y su desarrollo futuro ofrecen oportunidades prometedoras para la industria editorial. La edición es un asunto de personas, y el estudio muestra que la tecnología no reemplazará las interacciones humanas dentro de la industria, pero ofrecerá mejoras en la cadena de valor. Los escritores descubrirán nuevas herramientas con las que expresar su creatividad, los creativos de marketing descubrirán nuevas herramientas para crear campañas personalizadas para un público más amplio, y los clientes estarán encantados con las nuevas experiencias.

Fragmento de The future impact of artificial intelligence on the publishing industry

Traducido por Arantxa Mellado