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Desde que ChatGPT irrumpió en la escena, las empresas, instituciones, gobiernos han delegado su escritura a la IA (o al menos una parte). ¿Estamos mejorando la comunicación o perdiendo autenticidad?
El interesante paper The Widespread Adoption of Large Language Model-Assisted Writing Across Society, co-escrito por investigadores de la Universidad de Stanford y de Washington analiza la adopción de modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) en la escritura en cuatro áreas: reclamos de consumidores, comunicados de empresas, ofertas de trabajo y textos de organismos internacionales. Para el análisis se utilizaron textos de:
687,241 reclamosy quejas de los consumidores,
537,413 comunicados empresariales,
304.3 millones de ofertas de empleo y
15,919 comunicados de prensa de las Naciones Unidas
Algunos resultados del Estudio
Adopción masiva y rápida post-ChatGPT
Tras el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, la adopción de LLMs creció rápidamente en todos los dominios estudiados. Sin embargo, hacia finales de 2024, la tasa de crecimiento se estabilizó, lo que sugiere una posible saturación o mayor sofisticación en su uso.
¿Cuánto se usa?
Algunos resultados cuantitativos de los usos en las áreas analizadas, porcentajes de los documentos generados y/o modificados usando IA Generativa para quejas o reclamos de consumidores, comunicados de empresas, ofertas laborales y comunicados de prensa de organismos internacionales.
Quejas y reclamos de los consumidores
18% de los textos en quejas de consumidores fueron generados o modificados por LLMs. Estas herramientas permiten estructura mejor los reclamos y hacerlos más efectivos, reduciendo las barreras lingüísticas y mejora la claridad de los textos. Esto tiene un riesgo potencial ya que podría reducir la percepción de autenticidad. Cabe señalar que antes del lanzamiento de ChatGPT los valores no caen a 0% esto debido a que la tasa de falsos positivos es de alrededor de 1.5%.
Comunicados de empresas
24% de los comunicados empresariales contienen contenido generado por IA. Las razones esgrimidas para por eficiencia y reducción de costos, planteando resgos en materias de autenticidad y credibilidad.
Ofertas de empleo (Linkedin)
15% de las ofertas de empleo en empresas jóvenes y pequeñas utilizan LLMs. Las empresas pequeñas lo usan para crear descripciones de empleo más profesionales y atractivas.
Comunicados de Naciones Unidas (ONU)
14% de los comunicados de la ONU fueron generados o modificados por IA. Estas herramientas facilitan la generación de documentos y comunicados de manera eficiente y pueden mejorar la accesibilidad de la información en distintos idiomas.
Diferencias en adopción según geografía y demografía:
El uso es mayor en zonas urbanas (18.2%) versus zonas rurales (10.9%). Áreas con mayor nivel educativo utilizaron con más frecuencia estas herramienta para redactar sus quejas (reclamos). La empresa más pequeñas y nuevas tienden a adoptar su uso más rápido de las grandes empresas, al menos en esta área, especialmente materias de ofertas de empelo.
Organismos internacionales están utilizando estas herramientas para la redacción de comunicados de prensa.
Preguntas a futuro
A futuro y como potenciales áreas de análisis surgen las siguientes preguntas líneas de investigación:
Impacto en la calidad de la comunicación:
Pregunta clave: ¿Los textos generados por IA mejoran la comprensión, precisión y efectividad en la comunicación profesional y pública?
Línea de investigación: Evaluar si los mensajes escritos con asistencia de LLMs generan más confianza, engagement o claridad en diferentes contextos.
Adopción en sectores críticos (gobiernos, educación, salud)
Pregunta clave: ¿Cómo está influyendo la IA en sectores donde la exactitud y la ética son fundamentales?
Línea de investigación: Analizar la presencia y los riesgos de los LLMs en la redacción de normativas, diagnósticos médicos y publicaciones científicas.
Sesgos y equidad
Pregunta clave: ¿Los LLMs refuerzan sesgos existentes o pueden usarse para reducir desigualdades en el acceso a la información?
Línea de investigación: Estudiar cómo los modelos de lenguaje afectan la diversidad lingüística y la representación de diferentes grupos sociales en textos generados automáticamente.
Regulación y estándares para la transparencia en la escritura con IA
Pregunta clave: ¿Deberían los textos generados por IA estar etiquetados como tales?
Línea de investigación: Evaluar el impacto de regulaciones sobre el etiquetado de contenido generado por LLMs y su efecto en la confianza del público.
Conclusión
El estudio muestra que los LLMs han transformado la escritura en múltiples ámbitos, optimizando la eficiencia y democratizando el acceso a herramientas de redacción avanzada. Sin embargo, plantea desafíos en términos de autenticidad, credibilidad y potencial homogeneización del contenido. En todo caso como muestra el estudio la tasa de crecimiento ha tendido a estabilizarse, habrá que ver si estas tasas se mantienen, además del potencial en otras áreas.
La adopción futura dependerá de la evolución de la tecnología, regulaciones y la percepción pública sobre el uso de IA en la comunicación.
