Inteligencia Artificial en las redes sociales: Casos de éxito
La inteligencia artificial en las redes sociales se ha convertido en un tema candente en los últimos meses gracias al reciente documental de Netflix, The Social Dilemma .
¿La IA se está apoderando de las redes sociales? Si es así, ¿cómo?
IA y redes sociales: ya están aquí
En este artículo, exploraremos varias aplicaciones de inteligencia artificial ( IA ) y aprendizaje automático ( Machine Learning ). Además del impacto que estas nuevas tecnologías están teniendo en las empresas de redes sociales y que potencialmente tendrán en un futuro próximo.
¿Qué es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?
Demis Hassabis (CEO de DeepMind ) define la IA como la “ciencia de hacer que las máquinas sean inteligentes”.
Las definiciones de Merriam-webster para Inteligencia Artificial (IA) son:
“La IA es una rama de la informática que se ocupa de la simulación del comportamiento inteligente en ordenadores o de la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente”.
Definición de aprendizaje automático (ML) que tomaremos prestada de Expert System
“Machine Learning es una aplicación de Inteligencia Artificial que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente”.
La generación de lenguaje natural (NLG) es la parte más interesante para los creadores de contenido .
Es un proceso de software que, con la entrada de un conjunto de datos, puede proporcionar una narrativa escrita o hablada.
Recopila una gran cantidad de datos y proporciona a los humanos un texto fácil de entender.
¿Cómo funciona la IA?
No vamos a profundizar en una charla sobre ingeniería y desarrollo de software . Sin embargo, aquí hay una explicación básica:
La IA utiliza el aprendizaje automático para intentar imitar la inteligencia humana. Con el uso de algoritmos y datos históricos, la IA puede hacer predicciones.
Esta es solo una explicación teórica del aprendizaje automático .
En el nivel actual de progreso actual, la IA en las redes sociales puede ser una ayuda poderosa para las empresas de redes sociales y las agencias de marketing.
¿Cómo se utilizan la IA y el aprendizaje automático en las redes sociales?
De acuerdo con esta IA en las estadísticas del mercado de redes sociales , se estima que el valor del mercado será de alrededor de 2,197 millones de dólares para 2023. Esto crea una enorme cantidad de oportunidades para las empresas de SoMe.
Las aplicaciones de la IA en las empresas de redes sociales son amplias.
Las grandes empresas han estado utilizando IA durante mucho tiempo, gastando dinero en la adquisición de pequeñas empresas y mejorando sus plataformas existentes.
Se sorprenderá de cómo sus aplicaciones de redes sociales favoritas utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Ejemplos de cómo se utiliza la inteligencia artificial en las plataformas de redes sociales:
- Analizando texto
- Analizar imágenes
- Detectando spam
- Evitando la propaganda
- Decidir el flujo de contenido
- Perspectivas sociales
- Publicidad
- Recopilación de datos
Facebook tiene aprendizaje automático e inteligencia artificial avanzados
Facebook es la plataforma de redes sociales líder en lo que respecta a tecnología de vanguardia que reutiliza los datos de los usuarios en cientos de miles de experimentos divididos en millones de cuentas.
La empresa es la red social más popular del mundo con 2.400 millones de usuarios . Los usuarios pueden cargar imágenes, ver videos, participar en grupos y muchas otras funciones.
Cada día, Facebook recopila toneladas de datos. Estos datos aportan valor a la empresa y dan responsabilidad a Facebook.
¿Cómo maneja Facebook cantidades increíbles de datos?
Aquí es donde la inteligencia artificial en esta plataforma de redes sociales es útil . Facebook cubre múltiples áreas en las que se desempeña la IA y el ML.
¿Cómo utiliza Facebook el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?
A continuación se muestran los ejemplos de uso de la IA en las redes sociales:
Análisis de imágenes de Facebook: IA en las redes sociales
Facebook utiliza el aprendizaje automático para reconocer tu rostro en las fotos .
Facebook está utilizando el reconocimiento facial para encontrar usuarios en una imagen que no conocen. Esto también te ayuda a encontrar Catfishes (personas que crean cuentas falsas con tu foto de perfil).
Además, dado que el algoritmo tiene una explicación de texto de su imagen, puede ayudar a las personas con discapacidades visuales a decirles lo que hay en una imagen.
La compañía declaró que la función de reconocimiento facial está desactivada normalmente , pero se puede habilitar en la configuración.
Análisis de texto de Facebook: IA en las redes sociales
Facebook creó una herramienta de inteligencia artificial llamada DeepText . Esta herramienta ayuda a la empresa a reconocer el significado de las conversaciones en la plataforma. Comprender el tema puede conducir a una publicidad más precisa para los usuarios.
Prevención del suicidio de Facebook : IA en las redes sociales
Con la misma herramienta, Deep Text, Facebook puede reconocer, por ejemplo, publicaciones que representen pensamientos suicidas.
Hay alrededor de 1 muerte por suicidio cada 40 segundos en el mundo y Facebook puede hacer mucho para prevenirlo.
Con la ayuda de un análisis basado en moderadores humanos , Facebook puede enviar anuncios con materiales de prevención del suicidio a estos usuarios específicos.
Facebook lidia con contenido inadecuado: IA en las redes sociales
Nuevamente con la misma herramienta, DeepText , Facebook está marcando automáticamente el contenido malo publicado en la plataforma. Después de ser reconocidos por la IA, se producen interacciones humanas para comprender realmente el contenido.
¿Qué define Facebook como ” contenido inadecuado “?
En las directrices de la empresa, podemos ver algunas de las cosas que Facebook marca como contenido inadecuado :
- Desnudez o contenido sexualmente sugerente.
- Incitación al odio, amenazas creíbles o ataques directos a un individuo o grupo.
- Contenido que incluya autolesiones o violencia excesiva.
- Perfiles falsos o impostores.
- Correo no deseado.
Consulte el estándar de la comunidad de Facebook para comprender más.
Densidad de población de mapas de Facebook : IA en las redes sociales
Con la ayuda de inteligencia artificial, imágenes de satélite y datos de población, Facebook está mapeando toda la densidad de población mundial . La empresa lo hace principalmente con fines humanitarios .
Gracias a esto las organizaciones sin fines de lucro pueden comprender mejor la densidad de población, especialmente en las zonas rurales.
En este gif, puedes ver cómo funciona la herramienta. Primero, apartan lugares que no pueden contener edificios. Luego, clasifica cada ubicación restante con la probabilidad de que pueda contener edificios. La probabilidad más alta se muestra como puntos azules. A cada uno de ellos se le da la población de los datos del censo, que se muestra como brillante.
Al final, la empresa inserta los datos de población distribuidos en las ubicaciones.
Traducción automática de Facebook : IA en las redes sociales
La IA también está adaptada en Facebook para traducir automáticamente las publicaciones en diferentes idiomas . Esto ayuda a que la traducción sea más precisa y personal.
Por ejemplo, al traducir del alemán al inglés, la herramienta funciona combinando tres modelos de idiomas diferentes. Modelo de alemán a inglés + de inglés a alemán + inglés.
La inserción de datos en cada modelo clasificará la traducción, hasta el final donde la suma de todos los rangos dará la traducción más probable.
IA en Instagram
Instagram es una plataforma de redes sociales que todos conocemos bien . Los usuarios pueden cargar imágenes y videos de su vida y compartirlos con sus amigos y seguidores.
La plataforma es utilizada por particulares y empresas, así como por mascotas y personajes de ficción.
Cada día, Instagram procesa contenido generado por mil millones de usuarios activos . Además, Instagram tiene como objetivo garantizar que los usuarios reciban el contenido que les gusta y con el que interactúan.
Gestionar toda la información manualmente es imposible . Instagram ha desarrollado algoritmos y modelos de inteligencia artificial para garantizar la mejor experiencia de plataforma posible para sus usuarios.
¿Cómo utiliza Instagram la inteligencia artificial?
La forma de Instagram de decidir qué se incluye en tu feed: IA en las redes sociales
La empresa para compartir videos y fotos, Instagram, utiliza IA en la función Explorar .
Las publicaciones que obtendrá en su función Explorar personal se adaptan a sus intereses en función de los Me gusta y la cuenta que sigue.
A través de un sistema de inteligencia artificial, crearon un sistema de clasificación que “extrae 65 mil millones de funciones y hace 90 millones de predicciones de modelos por segundo”.
Esto es fundamental para Instagram, la gigantesca cantidad de datos que están recopilando puede ayudar a mostrar a los usuarios lo que les gusta y lo que les gustará.
Para obtener más exposición a sus publicaciones de Instagram, asegúrese de usar hashtags, las herramientas generadoras de hashtags pueden ser de gran ayuda.
[Un dato interesante sobre este tema. En Instagram desarrollan una influenciadora creada por computadora, Lilmiquela , que actualmente tiene 1.8 millones de seguidores].
Instagram mejora la publicidad de destino: IA en las redes sociales
Mediante un estudio preciso de los datos recopilados, Instagram puede realizar un seguimiento, por ejemplo, de qué publicaciones interactúan más los usuarios o sus preferencias de búsqueda .
Posteriormente, AI ayuda a Instagram a realizar anuncios dirigidos a empresas en función de todos los datos.
Filtro de spam de Instagram: inteligencia artificial en las redes sociales
AI puede reconocer y eliminar mensajes de spam de las cuentas de los usuarios en 9 idiomas diferentes. Además, con la ayuda de la herramienta DeepText de Facebook, pueden comprender el contexto en la mayoría de las situaciones para realizar un filtrado más preciso.
Instagram lucha contra el ciberacoso y el contenido inadecuado: IA en las redes sociales
Siendo la red social donde ocurre la mayor parte del ciberacoso , según este estudio , la batalla de Instagram contra el mal contenido y los matones es fundamental.
Si bien Facebook y Twitter se basan principalmente en los informes de los usuarios, Instagram ha estado utilizando la IA de manera extensiva para verificar automáticamente el contenido basado en hashtags de otros usuarios. Una vez que se encuentra algo que no sigue las pautas de la comunidad, la IA lo elimina instantáneamente.
¿Qué define Instagram como contenido inadecuado?
Ya cubrimos las pautas de la comunidad de Facebook sobre contenido inadecuado, y dado que Instagram es propiedad de Facebook, las pautas son más o menos las mismas.
Twitter e IA
En promedio, los usuarios publican 6.000 tweets por segundo en la plataforma. La IA es una necesidad cuando se trata de una gran cantidad de datos.
¿Cómo utiliza Twitter la inteligencia artificial?
Al igual que sus competidores en las redes sociales, el uso de IA de Twitter es principalmente para filtrar tweets y buscar contenido inadecuado. Dado que toda la plataforma se basa en tweets en vivo, la IA debe ser rápida y precisa para bloquear el contenido dudoso antes de que se propague.
Pero esta no es la única forma en que la empresa ha implementado y utilizado la IA.
Recomendaciones de tweets: inteligencia artificial en las redes sociales
La inteligencia artificial ayuda a Twitter a detectar el fraude, la propaganda y a eliminar las cuentas que generan odio .
Twitter implementó AI en primer lugar para brindar a los usuarios una mejor UX (experiencia de usuario) capaz de encontrar tweets interesantes adecuados individualmente.
¿Cómo funciona el algoritmo de recomendaciones de tweets?
El algoritmo funciona de una manera interesante, aprende de tus acciones en la plataforma. Cada tweet se clasifica para decidir qué tan probable es que el tweet sea de interés para el usuario individual. El modelo de clasificación considera diferentes factores, por ejemplo:
- El contenido real del tweet.
- Si tiene video
- Si tiene una foto
- Número de retweets
- Número de me gusta
Además, también comprueba si tuviste interacción previa con el creador del propio tweet y qué tan interesado podrías estar por el creador del contenido.
También considera su historial de interacción con qué tipo de tweets y qué tan similares son los tweets que la plataforma quiere recomendar.
Cuanto más alto sea el puntaje del tweet en este modelo de clasificación, más probable es que el usuario lo vea en su página y en la sección ” en caso de que se lo haya perdido “.
Filtrado de tweets: inteligencia artificial en redes sociales
La compañía ha estado utilizando inteligencia artificial para eliminar cuentas inapropiadas en la plataforma. En 2017, Twitter eliminó más de 300.000 cuentas conectadas al terrorismo .
O para eliminar cuentas que van en contra de las reglas de Twitter sobre manipulación de plataformas y spam, como se vio cuando suspendieron 70 cuentas, Pro-Michael Bloomberg .
Twitter Mejorando sus imágenes : IA en las redes sociales
La IA también se utiliza en la empresa para recortar imágenes automáticamente y hacer que una imagen sea más atractiva.
Las imágenes se introdujeron en la plataforma en 2011. Desde entonces, Twitter ha estado trabajando en un algoritmo capaz de recortar imágenes automáticamente para hacerlas más atractivas .
En primer lugar, hicieron un algoritmo que se centra en recortar las imágenes en función del reconocimiento facial , lo que planteó varios problemas. Principalmente relacionado con el hecho de que no todas las imágenes tienen un rostro.
El algoritmo no fue perfecto. Si no encontraba ningún rostro en él, recortaba automáticamente la imagen del centro, lo que a menudo generaba imágenes incómodas.
Introducción a los estudios de prominencia
Entonces, la empresa comenzó a utilizar estudios que se centran en la relevancia . Tener una región en una imagen con alta prominencia significa que lo más probable es que un observador la mire cuando la vea libremente.
Básicamente, con el uso de esta teoría, la IA puede predecir y recortar la imagen centrándose en las partes más interesantes .
El único problema con esta técnica de saliencia es que resulta demasiado lenta para la plataforma. La empresa quiere seguir recortando imágenes sin dejar de permitir que los usuarios publiquen en tiempo real.
Método de Twitter para acelerar el proceso: IA en las redes sociales
Entonces, ¿cómo usaron la IA en las redes sociales para acelerar la plataforma?
Para eso, utilizan una técnica llamada Destilación del conocimiento para entrenar una red más pequeña para imitar la red más lenta pero poderosa.
Luego se utiliza una gran red para generar predicciones sobre un conjunto de imágenes.
Junto con algunos datos de relevancia de terceros, se utilizan para entrenar una red más pequeña y rápida.
Finalmente, desarrollaron una técnica de poda para eliminar parte de la red neuronal que no contribuyó mucho al rendimiento.
Con estos dos modelos, Twitter logró recortar los medios 10 veces más rápido que antes. Esto les permite recortar las imágenes tan pronto como se cargan.
El resultado es sobresaliente :
IA en Linkedin
Linkedin es una plataforma que es mejor conocida por sus conexiones comerciales y profesionales.
No es de extrañar que la IA esté detrás , que lentamente lo impulsa todo .
El aprendizaje automático funciona para aprender qué sucede en tiempo real mientras el usuario está en la plataforma.
¿Cómo se usa la IA en esta plataforma de redes sociales?
Algunos de los ejemplos generales de eso, entre otros, son:
- Dando recomendaciones de trabajo a los usuarios
- Recomendar conexiones de perfil
- Mostrar contenido útil en el feed
Linkedin Deals con contenido dañino: IA en las redes sociales
Al igual que Facebook y Twitter , la IA se utiliza en Linkedin para controlar el contenido dañino.
Para deshacerse de él, en primer lugar Linkedin identifica un conjunto de palabras y oraciones para agregar en una lista negra. Una vez que un perfil publique el contenido de la lista negra, la cuenta se eliminará.
Parece un buen resultado, sin embargo, el enfoque resultó ser un proceso manual. después de todo.
Hubo posibilidades de que se entendiera mal el contexto, lo que hizo imposible hacerlo de forma totalmente automática.
El uso de la IA
Para resolver los problemas relacionados con la identificación de contenido inadecuado, Linkedin comenzó a utilizar Machine Learning.
Al principio, la empresa etiquetó un conjunto de cuentas con “Inadecuado” o “Apropiado”. Para encontrar cuentas que fueron eliminadas debido a su contenido dañino.
Para comprender mejor el contexto de una frase, Linkedin implementó un tipo de máquina de aprendizaje profundo llamada Red neuronal convolucional (CNN) .
Como ejemplo de este tipo de aprendizaje profundo, cuando la IA detecta una mala palabra como “Escolta” puede aprender que no siempre es dañina ya que en ocasiones se puede utilizar en contextos como “Escolta médica” o “Escolta de seguridad”.
Reclutamiento – Inteligencia artificial en redes sociales
La IA en Linkedin analiza los patrones de contratación y las ubicaciones de los puestos de trabajo para ofrecer sugerencias sobre los mejores candidatos que se adapten a su puesto de trabajo.
El mayor desafío en este asunto es que la IA debe comprender y aprender las preferencias tanto del solicitante de empleo como del cartel del empleo.
Además, tiene que unificar diferentes aspectos como las habilidades requeridas, los roles preferidos y / o la ubicación del trabajo.
Esta información junto con otros conocimientos se recopilan y conectan en tiempo real gracias a la ayuda de la IA en las redes sociales.
Uso de IA en TikTok.
La aplicación de redes sociales más nueva, TikTok, está teniendo un gran éxito mundial y depende en gran medida de la inteligencia artificial . Con la ayuda de un algoritmo, aprende rápidamente las preferencias de los usuarios para dar sugerencias personales .
¿Cómo está aprovechando TikTok la inteligencia artificial?
TikTok usa IA para entrenar algoritmos para generar más participación . Cuanto más te involucres con un determinado tipo de video, más contenido similar terminarás viendo.
El algoritmo de TikTok monitorea cómo y cuándo a los usuarios les gustan los comentarios y ven videos específicos. Luego, el algoritmo determina qué es exclusivo de las preferencias de contenido de los usuarios.
Después de varios videos vistos, podemos notar resultados en una mayor probabilidad de ver más contenido como preferimos. En última instancia, esto significa que cada vez que abre la aplicación, es más probable que vea videos que se adapten a su gusto. .
Es sorprendente la cantidad de datos que se pueden usar solo con el propósito de entretenerlo en milisegundos .
Todos los días, TikTok mejora su algoritmo para predecir qué lo mantendrá usando la plataforma un poco más.
IA en Snapchat
Esta empresa de redes sociales comenzó silenciosamente adquiriendo dos empresas de inteligencia artificial. Comenzó con la startup ucraniana Looksery en 2015 para mejorar sus lentes animados.
Luego adquirió AI Factory para comenzar a mejorar sus capacidades de video.
Ejemplos de IA en Snapchat
Snapchat reconoce texto en videos: IA en redes sociales
La empresa utiliza empresas de inteligencia artificial para reconocer texto en el video que luego agregará contenido al “Snap”. Por ejemplo, enviar un mensaje de texto “Wow” creará automáticamente un ícono de cómic en el video.
Función Cameo de Snapchat: IA en las redes sociales
La IA se usa en Snapchat para editar la cara de alguien en un video. Una vez que un usuario tiene una foto de sí mismo, puede insertarla en un video corto a través de la nueva función CameoFuente de características de cameo: Snapchat
Inteligencia artificial en Youtube
La principal empresa de plataformas de video utiliza IA en las diferentes partes de su sitio web. Los algoritmos de youtube tienen la reputación de ser muy estrictos.
YouTube hojeando los videos: IA en las redes sociales
Se utiliza una aplicación de inteligencia artificial para hojear todos los videos que se publican constantemente con el fin de encontrar contenido objetable . Este tipo de IA debe ser lo suficientemente potente como para revisar miles de videos todos los días.
Según Forbes , se eliminaron 8,3 millones de videos en el primer trimestre de 2019 y el 79% fueron marcados e identificados automáticamente por AI. . Con más de tres tercios de los videos sin visualización alguna.
Esto muestra lo importante que es para Youtube eliminar videos que van en contra de las pautas de la política de la empresa.
Sin embargo, dado que muchas veces la IA malinterpretó el contexto, sigue siendo necesario un toque humano .
Función “Up Next” de Youtube: IA en redes sociales
Otra forma en que youtube usa IA es en la función “A continuación”. El algoritmo funciona en tiempo real para sugerirle el mejor video, incluso filtrando entre las cargas recientes.
El algoritmo inicial solía basarse en la cantidad de personas que hacían clic en un video . Si bien fue una idea inteligente, los videos vistos por usuario no crecieron. Entonces, Youtube basó el algoritmo en el tiempo que las personas pasaron viendo un video .
Esto hizo que los videos mal hechos cayeran en vistas, mientras que los videos de mayor calidad crecen, ya que está extremadamente correlacionado con un tiempo de visualización más largo.
Youtube usa el cerebro de Google: IA en las redes sociales
Google, el propietario de la plataforma de video decidió implementar Google Brain .
Google Brain utiliza una técnica llamada aprendizaje no supervisado . La característica principal es la facilidad con la que el algoritmo encuentra relaciones entre diferentes entradas.
Por ejemplo, el algoritmo Brain comenzó a recomendar videos más cortos para usuarios móviles y más largos para usuarios en la aplicación de TV de Youtube.
Uso de IA en Pinterest
La inteligencia artificial se usa profundamente en Pinterest, el cofundador de la compañía, Evan Sharp, notó que, si bien los usuarios generalmente tienden a pasar tiempo en otras plataformas cuando vienen a Pinterest, invierten su tiempo para encontrar respuestas a su problema.
Lo que abrió un gran desafío para la empresa para entregar contenido valioso lo más rápido posible.
Pinterest descubriendo la intención del usuario: IA en las redes sociales
Uno de los principales desafíos para Pinterest es descubrir la intención del usuario cuando está en la plataforma. Por lo general, cuando hay una entrada en el campo de búsqueda, el 75% son tres palabras o menos. Lo cual es un buen comienzo, pero aún no es una respuesta clara.
Ahí es donde la IA viene en ayuda con la búsqueda impulsada por el aprendizaje profundo .
Por ejemplo, cuando un usuario busca “cocina”, todo el camino del descubrimiento puede ir desde imágenes de una cocina hasta recetas adecuadas en una cocina pequeña. Es asombroso lo lejos que pueden llegar estas búsquedas y tener un significado más profundo.
Recomendaciones de Pinterest: IA en las redes sociales
Ya hablamos sobre cómo Facebook , Instagram , Linkedin y Twitter utilizan la IA para dar recomendaciones a los usuarios.
No es de extrañar que Pinterest también utilice IA para este propósito.
Desarrollado con una combinación de marcos de aprendizaje profundo TensorFlow y PyTorch en Amazon Web Services (AWS), PinSage es una red neuronal utilizada por Pinterest para brindar recomendaciones relevantes.
¿Cómo funciona PinSage?
Una gran cantidad de imágenes (nodos) forman un gráfico, luego 18 mil millones de líneas (bordes) los conectan. El resultado es un contexto profundo y detallado para cada imagen.
Con toda esta información en imágenes, Pinterest puede dar imágenes temáticamente similares a los usuarios.
Búsqueda de cámara con lente de Pinterest: inteligencia artificial en las redes sociales
Además de la posibilidad de buscar términos o palabras en Pinterest, la compañía agregó una función llamada búsqueda de cámara de lente de Pinterest .
A través de la aplicación, los usuarios pueden tomar fotografías con la cámara y subirlas al motor de búsqueda de Pinterest.
A partir de aquí, Pinterest usa IA para reconocer formas y objetos en la imagen y sugerirte temas y productos relacionados.
¿Cómo funciona la búsqueda de la cámara con lente?
El motor de Pinterest divide la imagen en segmentos, como:
- Color
- Forma
- Categoria de producto
También incluye un método para tener en cuenta las imágenes poco claras.
El proceso es fácilmente comprensible a través de este diagrama de TechCrunch.
Con la entrada de una imagen, en este caso, zapatos, la IA desglosa todas las diferentes partes hasta que reconoce el tipo exacto de zapato que es.
Luego, basado en una combinación de resultados de búsqueda visual , búsqueda de objetos , búsqueda de imágenes y más información de consulta, el algoritmo brinda recomendaciones perfectas.
Pinterest Reducción del contenido de autolesiones: IA en las redes sociales
Pinterest se une a otras plataformas principales de redes sociales y tiene un gran interés en ayudar a los usuarios a evitar autolesiones.
Con la ayuda de técnicas de Machine Learning, descubren y ocultan cualquier contenido que pueda provocar o fomentar la autolesión.
De esta forma, la compañía disminuyó en un 88% las denuncias de este tipo de contenidos respecto al año pasado.
Además, Pinterest introdujo una colección de “actividades de bienestar emocional” en su aplicación.
En primer lugar, la colección aparecerá solo en el momento en que alguien busque algo que demuestre que se siente deprimido, como: “Alivio del estrés” o “Citas tristes”. Pero ahora cualquier usuario puede simplemente escribir #pinterestwellbeing para acceder al contenido.
Yesca e inteligencia artificial
La aplicación de citas más exitosa, Tinder, tiene más de 3.8 millones de usuarios.
No es sorprendente que Tinder use IA.
El objetivo principal de Tinder es sugerir combinaciones perfectas perfectamente adecuadas para usted.
Al mismo tiempo, deben tener cuidado al bloquear el contenido dañino que podría molestar a los usuarios.
Ambos casos cuentan con IA implementada en la empresa para ayudar.
Tinder marcando mensajes ofensivos y comportamiento inapropiado: IA en las redes sociales.
Con muy poca investigación en línea, es fácil encontrar una variedad de comportamientos ofensivos e inapropiados en Tinder. Por ejemplo, la cuenta de Tinder Nightmares .
La empresa decidió recurrir a la Inteligencia Artificial para ayudar a las personas con este mal comportamiento. Junto con Machine Learning, Tinder está filtrando mensajes potencialmente ofensivos.
¿Como funciona?
Después de filtrar cada mensaje, la IA en Tinder encontrará mensajes potencialmente ofensivos y los marcará. Una vez que está marcado, el destinatario recibe una pregunta de la aplicación, ” ¿Esto le molesta? “ , Si la respuesta es sí, Tinder los llevará al formulario de informe.
Esto todavía no está automatizado , la IA puede, por supuesto, señalar un posible mal comportamiento, pero un mensaje ofensivo para alguien podría interpretarse de diferentes maneras para otra persona.
Tan inteligente como puede ser la IA en este momento, todavía no puede predecir las reacciones de los usuarios individuales.
¿Cómo resuelven el problema?
La compañía está tratando de entrenar su aprendizaje automático con una gran cantidad de mensajes ya reportados como una forma de resolver este problema. El alcance es encontrar palabras clave y patrones potencialmente ofensivos .
El algoritmo se vuelve más preciso cada vez que se informa un mensaje.
También llegará una nueva función a Tinder, llamada Deshacer , que preguntará a los usuarios si les gustaría retirar los mensajes que contienen un mal comportamiento antes de enviarlos.
El objetivo de Tinder es tener un modelo completamente personalizado basado en las tolerancias y preferencias de cada usuario .
Tinder captura perfiles falsos: IA en las redes sociales
La verificación de fotos es una nueva característica de Tinder para garantizar que el usuario con el que está chateando sea la persona real. Esta función permite a los usuarios auto-autenticarse a través de selfies en tiempo real.
Luego, una IA asistida por humanos compara las selfies con las imágenes de perfil existentes.
Una vez que se verifican, los usuarios obtendrán una marca de verificación azul para confiar en su autenticidad.
Característica “súper simpática” de Tinder: IA en las redes sociales
Super like es una función de Tinder que te permite ser más visible para el usuario que te super gusta.
Los datos de Tinder dicen que el uso de súper me gusta aumenta las posibilidades de coincidencia al menos tres veces.
La compañía no explicó en detalle cómo funciona la función , pero la idea básica es que, aleatoriamente, durante el deslizamiento, tiene la posibilidad de obtener Super Likeable.
La función muestra 4 perfiles diferentes y tienes la oportunidad de dar un súper me gusta gratis a uno de ellos.
Según la publicación del blog, Tinder utiliza inteligencia artificial para proponerle el perfil más preciso en función de su deslizamiento anterior.
“Pruébelo para ver si lo conocemos mejor que usted mismo. 😉 ”
¿Cómo usa Bumble la IA?
La ex cofundadora de Tinder, Whitney Wolfe Herd, creó una aplicación de citas llamada Bumble.
El concepto es el mismo, la principal diferencia con Tinder es que durante los partidos heterosexuales, la chica tendrá que iniciar la conversación.
Bumble da prioridad a la seguridad de sus usuarios frente al contenido inadecuado.
Bumble difumina tus imágenes inapropiadas : IA en las redes sociales
Una de las otras diferencias con Tinder es que en Bumble los usuarios tienen la oportunidad de enviarse imágenes entre ellos.
Los usuarios deben tocar cada imagen, ya que todas se borran automáticamente . Lo que parece no ser suficiente para la empresa.
Con una herramienta de inteligencia artificial, llamada Detector privado , Bumble puede detectar mensajes inapropiados y le advierte. La compañía dice que la función es 98% efectiva.
Y pronto, el Detector Privado también podrá detectar selfies de espejo sin camisa e imágenes de armas.
¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia artificial en el marketing en redes sociales?
De las grandes firmas podemos extraer una lista resumida de los beneficios de la IA en las empresas de redes sociales, como por ejemplo:
- La IA puede ayudar a mejorar la experiencia del usuario
- La IA puede predecir el comportamiento del usuario
- Dar una experiencia más personalizada a los usuarios.
- La IA puede ayudarlo a recopilar datos valiosos.
- La IA puede reconocer una eliminación de contenido incorrecto.
Y no solo estos, sino que la IA también puede ayudarlo a comprender la psicología humana . Por lo tanto, puede rastrear múltiples características del comportamiento de su cliente.
Consideremos cómo la IA podría afectarnos:
- ¿Cuánto tiempo pasamos en línea?
- ¿Qué contenido nos lleva a comentar?
- ¿Con qué tipos de publicaciones nos relacionamos con más frecuencia?
- ¿Cuándo deberíamos ver ciertos tipos de contenido?
- ¿Qué plataforma visitamos más? ¿Por qué?
El objetivo es responder estas preguntas a miles de usuarios y combinarlas con sus datos históricos.
El resultado será que tendrá una enorme cantidad de datos valiosos para su negocio que pueden procesarse fácilmente con el uso de software de inteligencia artificial.
Chatbots en redes sociales. ¿Funciona?
En 1994, Michael Mauldin, creador del primer chatbot, Julia, acuñó el término ” Chatterbot “.
Un chatbot es un software que puede mantener una conversación con humanos.
El desarrollador suele hacer un gran esfuerzo para que el chatbot parezca humano .
Con la ayuda de ML y NLG, pueden encontrar la respuesta más útil y correcta para las preguntas de los clientes.
Aunque el chatbot todavía no puede pasar la prueba de Turing , algunos de ellos son realmente convincentes.
¿Por qué los chatbots son el futuro?
Los chatbots son una herramienta realmente poderosa que puede ser útil por múltiples razones, por ejemplo:
- Brindar servicio al cliente
- Presencia 24/7 en el sitio web
- Análisis de consumidores
- Respuesta inmediata a múltiples clientes
- Obtener información y datos del consumidor
- Ahorro de costes
Y la respuesta de los clientes es excelente, según las estadísticas del chatbot de SalesForce . Si un cliente tiene la opción de completar un formulario o hablar con un chatbot, solo el 14% preferirá el formulario.
Cada vez más personas se preguntan y experimentan hasta dónde pueden llegar estos bots, puedes ver algunos ejemplos de cómo la plataforma Messenger de Facebook podría ser más interactiva. La posibilidad de mejora es inmensa.
Las empresas de redes sociales no están solas en la carrera hacia la IA.
API de Google Vision
Software de Google que puede reconocer diferentes factores en una imagen. Cuando le da a la entrada una imagen, lo que sale es un texto de código.
Allí puede encontrar toda la información sobre su imagen. Como qué es y dónde se encuentra (a través de coordenadas).
Aunque no es muy preciso, ¡también puede darte una salida, en una escala, de las emociones que se muestran en la imagen!
Además, Google Vision puede recopilar información y supervisar sus productos en Internet.
¿Cuáles son los riesgos de usar IA que no funciona completamente?
Incluso si enumeramos algunos de los efectos positivos más interesantes de la inteligencia artificial , como ya se mencionó, hoy en día, la inteligencia artificial no es completamente capaz de imitar la inteligencia humana.
Esto conduce a una gran parte faltante del comportamiento humano, la IA no puede crear conexiones emocionales .
En 2016, la compañía de tecnología Microsoft presentó TAY un bot de Twitter como un experimento, como la compañía lo describió, “comprensión conversacional”.
El bot está programado para volverse más inteligente y aprender a través de conversaciones con los usuarios.
Inesperadamente, Tay comenzó a recibir tweets racistas y sexistas. En consecuencia, Tay, al ser solo una máquina sin ninguna definición de bueno o malo, comenzó a repetir los mismos sentimientos en sus tweets.
Toda esta historia sucedió en menos de 24 horas, después de lo cual Microsoft decidió cerrar la cuenta .
Julia McCoy contra Articoolo
Otro ejemplo de IA que se esfuerza por crear contenido es Articoolo . Julia McCoy, fundadora de Express Writers, lo probó.
Ya hablamos brevemente sobre Articoolo, que también promete “ crear contenido textual único en un instante ”.
Entonces Julia McCoy procedió con un aporte inicial que fue “promoción de contenido” y luego de pagar 1,90 $ por el artículo recibió el resultado. Que era
“La promoción de contenido es un tema en el universo de la promoción relacionado con la publicación de mensajes importantes para una audiencia específica. Los libros blancos serán un ejemplo de esto”.
El resultado no tuvo ningún sentido. Esto es solo para comprender cuánto tiempo todavía es el camino para que la IA se haga cargo de un trabajo de creador de contenido.
Creemos que las imágenes reales seguirán siendo una parte valiosa del contenido, mientras que los robots se apoderarán de la parte escrita.
Sin embargo, cuando se trata de estadísticas y números, la creación automática de contenido con IA puede ser útil y ahorrar mucho tiempo .
Un ejemplo es Forbes, que usa Quill para escribir este tipo de informes. Los cuales no necesitan ningún tipo de empatía en sus textos.
Y esto es lo que todavía le falta a la IA: conexión emocional y empatía.
El contenido generado por IA romperá Internet y cómo crearlo
Durante el Tech Festival 2019 en Copenhague, el CEO de Dinamarca Klint Marketing , Taylor Ryan, habló sobre cómo el contenido generado por IA romperá Internet. Recibimos muchos comentarios y preguntas sobre la IA y cómo afectará a las empresas de redes sociales.
Vea la presentación a continuación.
Con tantas preguntas interesantes surgiendo, decidimos escribir sobre las formas más interesantes en las que la inteligencia artificial y las empresas de redes sociales se están entrelazando.
El impacto de la inteligencia artificial en las empresas de redes sociales es un tema recurrente hoy en día que crea perplejidad y escepticismo entre los especialistas en marketing.
Conclusión: ¿Qué le espera al futuro de la IA en las redes sociales?
Con respecto a la pregunta “¿AI se está apoderando de las empresas de redes sociales?” la respuesta es no , al menos no ahora.
La inteligencia artificial está en todas partes, funciona silenciosamente en segundo plano cada vez que abrimos nuestro ordenador o interactuamos con una App. Recopila datos y aprende de ellos.
Había un largo camino desde la simple teoría de la realidad. Sin embargo, a día de hoy, esta tecnología aún necesita mejoras .
Como se menciona en el artículo, la IA puede ser una herramienta poderosa en las empresas de redes sociales.
Puede calcular miles de consultas en menos de un segundo , una tarea que probablemente tomaría años para un ser humano.
Sin embargo, los usuarios deben saber cuántos datos recopilan estas empresas sobre cada individuo.
Las empresas obtienen datos de todas partes y cada usuario individual en la vida real tendrá un impacto extremadamente profundo en el contenido en el que una persona se involucrará y verá en el futuro.