José Gabriel García Ortega, experto en Marketing Digital y CEO de la agencia de marketing de contenido La Caja Company, ha desarrollado una breve guía sobre la implementación de esta API en la actualidad y los efectos que conlleva.

¿Puede una máquina suplantar el puesto de un redactor? En parte sí que parece que sea posible gracias a la tecnología GPT-3, que no es nada más que un modelo de inteligencia artificial (IA) cuya principal utilidad es la generación de textos a partir de un texto semilla. “Aunque a priori puede resultar una amenaza para el humano, GPT-3 suele utilizarse más bien como herramienta de inspiración para generar una base y que el redactor o creador de contenido la mejore”, comenta José Gabriel García Ortega, experto en Marketing Digital y principal socio y CEO de la agencia de marketing de contenidos La Caja Company. 

A pesar de que muchas compañías son reticentes a su incorporación, la tecnología GPT-3 es uno de los primeros sistemas que muestran las posibilidades de una inteligencia artificial general y, por tanto, puede convertirse en el gran descubrimiento del siglo XXI. Siendo así, García Ortega ha desarrollado cinco claves sobre la GPT-3 y analiza cómo está revolucionando el ecosistema de la generación de contenidos.

1. Proceso de entrenamiento. Como toda IA, GPT-3 ha tenido un proceso de entrenamiento previo al lanzamiento en el cual se han utilizado un total de 500 mil millones de palabras extraídas y procesadas de todos los libros públicos que se hayan escrito y estén disponibles, toda la Wikipedia y millones de páginas web y documentos científicos disponibles en Internet. Una vez superado, fue lanzada en junio de 2020 desde la organización de inteligencia artificial OpenAI.
2. Gran revolución en el sector. En 2019 OpenAI publicó GPT-2, una versión anterior que trabajaba con 1.500 millones de parámetros. La revolución vino de la mano de GPT-3 ya que trabaja con 175.000 millones de parámetros, un aumento muy considerable de la capacidad de procesamiento, y por lo que cada vez es más demandada por las empresas. Sin embargo, hay herramientas más grandes como GShard de Google y que cuenta con 600.000 millones de parámetros. “Cada vez veremos más compañías que apuesten por esta forma de generar textos ya que además de ahorrar tiempo, es una solución que aporta conocimiento y formación sobre cualquier tema”, comenta García Ortega.
3. Procedimiento desde cero. GPT-3 no deja de ser una API que aplicada a un producto te da una solución. En este caso concreto, a partir de una solicitud de texto, la API devuelve un texto finalizado que después debe ser perfeccionado o rectificado. Gracias a la cantidad de parámetros con los que cuenta, es capaz de escribir de manera convincente conectando letras, palabras y frases.  “Su composición de algoritmos están entrenados para ser capaces de completar un texto con facilidad, de la forma más coherente posible, a partir de una frase inicial, adaptándolo a diversas jergas, como puede ser la de un abogado o médico”, añade Ortega García.
4. Generación de textos. Su principal utilidad es la generación de un lenguaje escrito a través de textos para artículos, redes sociales, etc. La duda es saber si GPT-3 es capaz de escribir como un humano sin que el lector sea capaz de distinguirlo. Aunque la opinión mayoritaria es que sí, solo podría ser así para textos cortos tipo un copy de redes sociales. Sin embargo, para textos más largos, se suele utilizar como inspiración que genera una base para que después una persona humana pueda retocarlo. “En La Caja Company estamos trabajando con esta tecnología ya que se trata de una solución que, implementado como herramienta en una compañía, favorece a la misma y al trabajador, ya que permite a este último ahorrar tiempo de gestión y planificación”, comenta García Ortega.
5. Capacidad de programar. Se trata de la última utilidad que está revolucionando el sector. Programar no deja de ser una generación de textos a partir de una semilla, facilitando la planificación de la compañía a cualquier nivel. La gran diferencia con el resto de las inteligencias artificiales reside en que necesitaban de un entrenamiento enfocado en una sola tarea, mientras que GPT-3 es un modelo genérico capaz de adaptarse e imitar tareas diversas.