IA – Pensar afuera de la caja (del bot)

IA para producir y diseminar conocimiento

Hace dos años empezamos a investigar sobre el uso potencial de la IA en las organizaciones que producen conocimiento. Fuimos la nota techie en algunas conferencias o encuentros, el tema de color en medio de las cosas que de verdad importan.

Nos recibieron con curiosidad y escepticismo. Hasta que apareció ChatGPT. Ahí cambió todo. De pronto entendimos que el cambio era en serio e inminente. Esto no era una nota al pie de nuestra vida, sino la vida misma. 

Ahora que está bajando la espuma en Sociopúblico pasamos de la fase 1 (pensar) a la fase 2 (prototipar).

La primera herramienta que estamos construyendo es un asistente para difundir conocimiento. Por ahora solo recibe un documento más o menos largo –un policy brief, una nota técnica, un libro de investigación– y lo convierte en piezas de comunicación para distintos canales, como una gacetilla de prensa, una entrada de blog, posteos para redes sociales y un newsletter. Lo hace con tres resguardos simples pero complejos: 1) no inventa nada que no esté en el documento original, 2) respeta la voz de la organización que suscribe las ideas y 3) optimiza el texto según las reglas que premia cada canal.

Lograr esto nos está costando mucho, y no siempre lo hace bien. Pero la herramienta se defiende y, sobre todo, nos enseña. 

Gracias a ella, hoy sabemos mucho mejor que hace unos meses cómo lograr buenos resultados de comunicación automatizados.

  • Sabemos por ejemplo que los manuales de marca van a tener que cambiar, porque la IA no los sabe respetar. Los estamos reescribiendo para ella. Eso nos está llevando a repensar qué es un manual de marca.
  • Sabemos que para la IA es muy difícil distinguir instrucciones de forma y de contenido. Cuando le pedimos que presente una idea con humildad, dice “te presento esta idea brillante con humildad”. Nos divertimos bastante con su literalidad maquinal, y nuestros prompts de a poco están logrando eludirla.
  • Sabemos que para la IA es más fácil explicar relaciones entre datos con porcentajes (hay un 20% más de médicos en tal país que en tal otro) que con razones (“en tal país hay 3 médicos cada 20 chicos; en tal otro, solo uno). Como esta última forma comunica mejor, le estamos enseñando a usarla.

En fin, estamos progresando.

¿Vale la pena seguir dándonos la cabeza contra la pared hasta que esto salga perfecto? Sí. Porque hoy las organizaciones que se ocupan de los problemas públicos más candentes de nuestro tiempo dedican también mucho tiempo a comunicar sus ideas o a explicárselas a agencias como nosotros. 

Eso puede cambiar ya: con IA podemos procesar conocimiento y traducirlo a miles de piezas de comunicación (e idiomas) en poco tiempo, con una fracción de los recursos que solíamos necesitar. Todo ese tiempo y esfuerzo ganado puede ir a investigar más, pensar mejor, aportar nuevas ideas. El impacto es incalculable, para las organizaciones establecidas, que ganarán nuevos recursos, y para las pequeñas, que antes ni siquiera podían tener un equipo de comunicación.

En estos días vamos a Berlín a presentar lo que estamos haciendo en la conferencia de think tanks europeos de DGAP, junto con Wuppertal Institute, nuestro aliado para desarrollar y testear estas nuevas ideas. Llevamos nuestros MVPs bajo el brazo, para recibir feedback y seguir aprendiendo. 

Los viajes son momentos de transformación. Este recién empieza.

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