¿Podría este robot ser realmente su escritor de marketing? Un nuevo modelo de inteligencia artificial llamado GPT-3 está escupiendo contenido como nunca antes.

Para hacer algo, tal vez debamos pensar menos".

Así comenzó una publicación inocua en el blog, por lo demás oscuro, Nothing But Words en julio de 2020 que logró aparecer en los titulares de MIT Technology Review a NBC. ¿Por qué? Porque mientras decenas de humanos debatían su contenido, resultó que la mayoría de las palabras en realidad no fueron escritas por un humano. Fueron escritos por un nuevo modelo de inteligencia artificial llamado GPT-3 y publicados por Liam Porr, un estudiante de UC Berkeley en ese momento. Tal como él lo vio, GPT-3 está a punto de cambiar la forma en que escribimos, y esta publicación de blog se convirtió en una prueba de alto perfil.

Mucha gente está de acuerdo, y eso ahora plantea algunas preguntas comerciales interesantes. Cuando el software puede escribir casi tan bien como un ser humano, ¿cómo alterará eso la forma en que se crea la copia de marketing, cómo se comunican las marcas y quizás incluso cómo interactúan con los clientes? Algunos emprendedores, como Dave Rogenmoser, fundador de una empresa de marketing llamada Jarvis, ya están explorando esa respuesta. Su software, impulsado por GPT-3 , escribe casi cualquier cosa para sus clientes, desde correos electrónicos hasta contenido de sitios web y libros completos. "GPT-3 te lleva al 80 por ciento allí", dice.

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Entonces, ¿qué es exactamente GPT-3? Es la tercera iteración de un modelo de lenguaje de IA llamado transformador preentrenado generativo (o GPT), que fue creado por OpenAI, un laboratorio de investigación de IA cuyos fundadores incluyen a Elon Musk . GPT-3 se lanzó en junio de 2020 después de haber sido entrenado en cientos de miles de millones de palabras de Internet y volúmenes de libros.

Funciona al recibir indicaciones. Un usuario podría escribir algunas oraciones en GPT-3, por ejemplo, el comienzo de una publicación de blog o un argumento de venta para un producto, y luego definir algunos parámetros, como cuánto tiempo debe durar GPT-3. Con eso, el software literalmente escribe el resto, utilizando el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano. "Es bueno para comprender la estructura de lo que debe venir después de la información que proporciona", explica Mira Murati, vicepresidenta sénior de investigación, productos y asociaciones de OpenAI. GPT-3 también es bueno para cosas como responder preguntas de trivia, resumir texto, realizar búsquedas complejas e incluso, para sorpresa de Murati, codificar. "No esperábamos eso", dice, "pero puedes imaginar que en Internet, probablemente había JavaScript, y debe haber sido suficiente para darle alguna capacidad".

El modelo aún se encuentra en versión beta privada, pero durante el año pasado, OpenAI ha estado filtrando cuidadosamente el acceso a empresas e investigadores para que puedan observar "cómo se usa en la naturaleza", como dice Murati, mientras desarrolla estándares y protocolos de seguridad. Entre las 300 aplicaciones que usan GPT-3 en el momento de la publicación, los empresarios lo han puesto a trabajar bombeando contenido de marketing, dando sentido a los datos para impulsar el desarrollo de productos y creando diálogos para personajes de juegos. Y, por supuesto, algunos han iniciado nuevos negocios con él.

Typeform es uno de los primeros en adoptar. No hace que GPT-3 escriba nada, pero usa la IA en su último producto, VideoAsk, para descubrir qué necesitan las personas que interactúan con la herramienta. VideoAsk crea "chatbots humanos" personalizables, que tienen la funcionalidad de un chatbot basado en texto (hace preguntas, obtiene respuestas), pero la información se entrega a través de fragmentos de video de un humano que se filmó a sí mismo dando muchas respuestas diferentes. GPT-3 se utiliza para comprender lo que los clientes le dicen al bot y enviarlos al siguiente paso más relevante. "Es una muy buena combinación para lo que hacemos", dice el fundador David Okuniev.

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GPT-3 no es bueno en todo, por supuesto, y los primeros usuarios están descubriendo rápidamente sus fortalezas y debilidades.

Quizlet , un innovador en tecnología educativa con 250 empleados y 60 millones de estudiantes usuarios al mes, estaba emocionado de explorar GPT-3. Ya utiliza una gran cantidad de aprendizaje automático para personalizar herramientas de estudio como tarjetas didácticas digitales, y descubrió que GPT-3 se destacaba en generar ejemplos sobre cómo usar palabras en oraciones para enseñar vocabulario. "Le dimos cinco o diez ejemplos, y es realmente bueno aprender de ellos para crear nuevos e interesantes", dice Ling Cheng, directora de ciencia de datos de Quizlet. Pero, como es común entre todas las herramientas de aprendizaje automático, no siempre fue excelente para ser sensible a la audiencia joven de Quizlet. "Encontramos que algunas de las oraciones de GTP-3 eran un poco sesgadas u ofensivas, así que usamos su filtro de contenido [que clasifica el texto como seguro, confidencial o inseguro] y nos sorprendió que fuera bastante bueno", dice Cheng. "Hay mucha investigación sobre la reducción del sesgo en estos modelos, pero es algo en lo que pensamos todo el tiempo".

OpenAI está trabajando en eso, así como en otro problema común con los modelos de aprendizaje automático: a veces simplemente escupen galimatías. "Como, podrían inventar cosas", dice Murati. "Proporcionas una entrada y ellos pueden generar algo que no está en absoluto en contacto con la realidad".

Ella dice que OpenAI continuará seleccionando solicitantes para usar GPT-3; el precio se basa en el uso. (Mientras tanto, le han otorgado la licencia a Microsoft para sus productos y servicios). ¿Y esperando entre bastidores? OpenAI tiene un nuevo modelo de IA llamado DALL-E que convierte la entrada de texto en imágenes.

Mientras tanto, Rogenmoser de Jarvis dice que solo tiene que establecer expectativas: la escritura de GPT-3 no es perfecta, pero está lo suficientemente cerca como para ahorrar mucho tiempo. Rogenmoser lanzó Jarvis (originalmente llamado ConversionAI) para escribir automáticamente anuncios de Facebook para sus clientes, pero luego vio que lo usaban para casi todas las demás formas de redacción de marketing. Les aconseja que tomen la copia de GPT-3 como punto de partida: "y luego están mezclando y combinando lo que les gusta y juntándolo, agregando sus propias cosas, por lo que todavía tienen que saber qué se ve bien. Pero lo que no tienes que hacer es mirar más esta pantalla en blanco y empezar de cero".

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Muchas personas, al parecer, están felices de no tener una pantalla en blanco. En los primeros seis meses de Jarvis, atrajo a 20.000 clientes, en su mayoría especialistas en marketing y pequeñas empresas, y recaudó $6 millones. Cuando comenzaron a surgir competidores, Rogenmoser adquirió dos de ellos.

Ahora está convencido de que GPT-3 cambiará la vida de los empresarios, revolucionando la escritura de la misma manera que el movimiento sin código cambió la ingeniería. "Vemos un montón de pequeñas empresas que lo utilizan para crear el sitio web que nunca habían creado, enviar correos electrónicos a los clientes con más frecuencia y comenzar a hacer publicaciones en las redes sociales", dice. "Tal vez no tengan el dinero para contratar a un comercializador, pero con esto, pueden acercarse bastante. Reduce los costos iniciales para realmente salir y competir desde el principio. Honestamente, GPT-3 va a significar un cambio de paradigma".

GPT-3 no escribió esa última línea, ni nada de esto.

Nosotros prometemos.