Description: La IA puede descubrir memes, programas y tendencias que ni el responsable del sitio conoce. Cómo funciona externalizar el descubrimiento, más allá de automatizar la escritura.
El dueño de la web cae en su propio titular
Imagina revisar los nuevos artículos de tu página y encontrar un meme del que jamás habías oído hablar. Haces clic, lees de dónde salió y te ríes. Entonces recuerdas algo: tú encargaste el sistema que escribió ese artículo, pero no sabías de qué iba a tratar. Es como ser propietario de un restaurante, sentarse a la mesa y preguntarle al camarero qué se sirve hoy. La cocina ha preparado un plato de un país cuya gastronomía ni conocías. El dueño acaba convertido en cliente.
No solo has delegado trabajo: también has ampliado la mirada
En la mayoría de los usos de IA, una persona plantea primero una tarea: busca esto, resume aquello, redacta este texto. La ejecución se acelera, pero los temas nacen de lo que esa persona ya conoce. La búsqueda automática de historias cambia el punto de partida. El sistema consulta medios locales, cuentas oficiales de programas, publicaciones de creadores y conversaciones públicas en varios idiomas. Así encuentra escenas, nombres y preguntas que el responsable del sitio ni siquiera habría pensado buscar. Creías haber contratado un ayudante. Venía también con telescopio.
Hay otro espectáculo fuera de tu algoritmo
Lo que aparece en nuestras recomendaciones depende en parte de nuestros idiomas, hábitos y referencias. Al otro lado del mundo, un público puede reírse de una frase que remite a un programa de hace años; un vídeo puede parecer absurdo hasta entender una disputa anterior; un juego de palabras puede desaparecer al traducirlo. La noticia interesante no es solo que alguien haya dicho algo. Es explicar qué ocurrió, qué referencia se esconde y por qué reaccionó así el público. Para lograrlo hay que investigar en el idioma original y comprobar las fuentes. También conviene respetar las escalas: que algo sea viral en un país no demuestra que lo sea en todo el planeta. La ambición de explorar el mundo no equivale a haberlo inspeccionado entero.
¿Por qué apetece abrir una historia desconocida?
«Un youtuber publica un vídeo» apenas despierta preguntas. «¿Por qué se quedaron todos callados durante el directo?» plantea un misterio concreto, incluso a alguien que desconoce al creador. El psicólogo George Loewenstein describió en 1994 cómo la percepción de una laguna en nuestros conocimientos puede estimular la curiosidad. Los estudios sobre recomendaciones también hablan de hallazgos inesperados pero relevantes: no basta con que algo resulte extraño, también debe merecer la pena descubrirlo. Eso obliga al artículo a responder lo que promete. Anunciar «la verdad sorprendente» y terminar con «podrían existir muchas explicaciones» es abrir una puerta que conduce a otra puerta cerrada.
Buscar automáticamente no significa acertar automáticamente
Un vídeo recortado puede ocultar lo que sucedió antes. Los nombres, las fechas, las palabras exactas y las reacciones verificables necesitan comprobación. Un personaje de ficción no equivale a una confesión personal, y una broma no se convierte por sí sola en un escándalo real. Google Search Central recomienda contenidos con análisis propio que ayuden al lector y advierte sobre la producción masiva de páginas sin valor orientadas a manipular las búsquedas. El mérito editorial está en la explicación, no en fabricar muchas palabras. Al trabajar en varios idiomas, además, cada versión debe explicar las referencias culturales que su público quizá no conozca. Traducir «el que sabe, sabe» no resuelve ningún misterio.
¿Que el dueño haga clic demuestra que funciona?
Demuestra algo modesto pero interesante: el sistema encontró un asunto desconocido y el titular despertó una curiosidad real. Para saber si también interesa a otros hacen falta datos independientes sobre impresiones, clics, visitas y utilidad de la respuesta. Una risa del dueño es una señal prometedora. Todavía no es una encuesta mundial.
El editor se sienta entre el público
La máquina encuentra una historia nueva, el responsable la lee, descubre otra duda y esa duda se convierte en el siguiente encargo. Buscar, escribir y leer empiezan a alimentar un mismo círculo. Se construyó una fábrica de artículos y, sin proponérselo, apareció una ventana hacia mundos que nadie en aquella mesa había imaginado. El gerente entra el primero en su restaurante. Lo gracioso es que tampoco conoce el menú.
Referencias (5)
- George Loewenstein (1994), The psychology of curiosity: A review and reinterpretation, Psychological Bulletin, 116(1), 75–98. https://doi.org/10.1037/0033-2909.116.1.75
- Denis Kotkov, Shuaiqiang Wang & Jari Veijalainen (2016), A survey of serendipity in recommender systems, Knowledge-Based Systems, 111, 180–192. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.08.014
- Reza Jafari Ziarani & Reza Ravanmehr (2021), Serendipity in Recommender Systems: A Systematic Literature Review, Journal of Computer Science and Technology. https://jcst.ict.ac.cn/article/cstr/32374.14.s11390-020-0135-9
- Google Search Central, Creating helpful, reliable, people-first content. https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
- Google Search Central, Spam policies for Google Web Search (scaled content abuse). https://developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies
