No entre en pánico, pero este artículo fue escrito por un algoritmo

No me importa cuántas veces lea este párrafo inicial. Estúdielo palabra por palabra. Examínelo hacia adelante y hacia atrás. No podrá decir de manera concluyente si fue escrito por un humano o una máquina.

¿No me crees? Lea esta historia deportiva y dígame si fue escrita por un humano o una máquina:

El martes fue un gran día para W. Roberts, ya que el lanzador junior lanzó un juego perfecto para llevar a Virginia a una victoria por 2-0 sobre George Washington en Davenport Field.

¿Humano o máquina? Aquí está la respuesta: fue escrito por una máquina. (Escribí el párrafo inicial).

Mira, cuando se trata de una historia generada por computadora, no hay signos reveladores de que haya sido fabricada por una máquina. Así de bueno se está volviendo este contenido escrito a máquina.

Creador de contenido versus máquina

Quizás hayas escuchado: las máquinas se están apoderando del mundo. No al estilo de HG Wells, con máquinas de combate equipadas con rayos de calor y "humo negro". No, esta invasión es más prosaica: las máquinas nos están echando del cubículo.

De hecho, según un estudio de la Oxford Martin School de 2013, el 47 por ciento de los trabajos en EE. UU. Son susceptibles a la automatización de máquinas. Pero esto no debería sorprendernos. Las máquinas nos han desplazado durante más de un siglo.

Durante la revolución industrial, las máquinas eliminaron los trabajos sucios y peligrosos. En el siglo XX, las máquinas eliminaron los aburridos. Y ahora buscan trabajos que requieren toma de decisiones.

El siglo XXI ha marcado el comienzo de una era en la que las máquinas de generación de lenguaje natural (NLG) están en los titulares, y sí, esa afirmación tiene un doble significado.

¿Qué es un NLG?

Los NLG son máquinas que crean contenido a partir de datos. Aquí hay dos ejemplos notables:

• ¿Leer los informes de ganancias de Forbes ? Estás leyendo contenido generado por máquina creado por la plataforma Quill de Narrative Science.
• Associated Press genera más de 3000 informes financieros cada trimestre utilizando la plataforma Wordsmith de Automated Insights.

Los NLG también están creando revisiones de productos y estudios económicos. Las máquinas pueden estar detrás del contenido en muchos lugares donde se encuentra una cantidad masiva, compleja y confusa de datos que deben analizarse y publicarse.

Incluso están produciendo contenido con una voz que resuena con la audiencia específica del contenido.

Por qué no deberías temer a los NLG

Los "conocimientos de una mente curiosa y fértil" faltan en el contenido generado por computadora.

Como escribe Jordan Teicher:

La ventaja aquí es crucial: aquellos que dan noticias pueden obtener unos minutos de fama antes de que sus historias sean recicladas por otros medios, pero aquellos que producen investigaciones y análisis originales tienen material que generalmente conduce a un mayor reconocimiento y es más difícil de copiar.

Además, una máquina no puede informar sobre las secuelas de un huracán devastador, entrevistar a testigos o expertos o publicar una conferencia en un blog en vivo (que implica decisiones sobre lo que es significativo y lo que no lo es).

Eso requiere cerebros en el suelo.

Una cosa más: las máquinas no pueden crear un género o estilo de escritura como el periodismo gonzo. Solo pueden ejecutarse dentro de una fórmula, una fórmula creada por humanos.

Es decir, no son creativos en el verdadero sentido de la palabra.

Que es donde debemos enfocarnos.

Cinco formas en que los creadores de contenido pueden adoptar la automatización de máquinas

Como informó Brian Clark en su primer episodio de Desempleable, la portada de la edición de junio de 2015 de Harvard Business Review dice “Conozca a su nuevo empleado” encima de una imagen de un robot.

Eso no pretende ser un titular alarmista, aunque probablemente sea seguro asumir que muchos de nosotros sentimos que las máquinas están cada vez más cerca de entrar en nuestra línea de trabajo.

Esto solo exige una respuesta, eso es todo.

La respuesta en “Beyond Automation”, el artículo de portada de HBR de Thomas H. Davenport y Julia Kirby, viene en cinco sabores.

Exploremos esos.

1. Dirígete a un terreno intelectual superior

La primera respuesta de los autores reitera la respuesta convencional cada vez que las máquinas han invadido el trabajo humano: obtener más educación.

Esto probablemente significa un MBA o un doctorado. O, si eres como la mayoría de nosotros, simplemente inicia esa educación superior con libros (MOOC) o uniéndote a una comunidad de formación y redes de marketing de contenidos como Authority.

Lo más probable es que todo lo anterior.

“Siempre habrá trabajos para personas que sean capaces de pensar en un panorama más amplio y un mayor nivel de abstracción que las computadoras”, escriben Davenport y Kirby.

En esencia, haga que las computadoras hagan el trabajo pesado mientras usted se concentra en la estrategia.

2. Ponga sus fortalezas a trabajar

La segunda respuesta implica descubrir sus fortalezas dentro de un campo de trabajo y luego mejorar sus fortalezas tanto que eventualmente domine ese campo y su nombre se convierta en sinónimo de ese campo.

Piénsalo. No se puede codificar el gusto de un diseñador, la voz única de un escritor o las excelentes habilidades para entrevistas de un podcaster. Estos son los puntos fuertes que los convierten en maestros de sus disciplinas y sinónimo del campo.

Más importante aún, no puede codificar habilidades blandas como la empatía (ese toque humano), que es esencial para sobresalir en casi cualquier campo de trabajo. Así que refuerce su inteligencia emocional y social.

3. Supervisar y modificar el trabajo

El 3 de enero de 2014, la ciudad de Los Ángeles se despertó con un terremoto de magnitud 3.0. En cuestión de minutos, Ken Schwencke recopiló y publicó en línea la historia. Pero el artículo fue obra de una máquina.

Ken es un programador y periodista del Los Angeles Times que creó un algoritmo para ayudarlo a informar automáticamente y publicar historias sobre terremotos.

En el mundo de la creación de contenido, por ejemplo, podría usar un NLG para crear un borrador y luego editar ese borrador para darle forma, agregando su estilo único al producto terminado.

4. Limite su enfoque (especialícese)

El cuarto consejo que dan los autores es encontrar un nicho y excavar profundamente en él.

La idea es crear "un nombre para ti mismo como la persona que profundiza una milla en un tema de una pulgada de ancho".

Esto no significa que no pueda tener otros intereses. (De hecho, es muy recomendable que lo haga: solo entonces podrá ingresar dimensiones extrañas).

Pero lo importante es que domine una parte de un tema tan delgado que simplemente no tiene sentido financiero para nadie automatizar ese conocimiento.

Y muy pronto, su nombre se convertirá en sinónimo de ese nicho.

5. Desarrollar el siguiente conjunto de herramientas de desplazamiento

Este último consejo es simplemente "dar un paso adelante": convertirse en la persona que se ofrece como voluntario para crear la próxima generación de herramientas que desplazan ciertos tipos de trabajo.

Alguien tiene que construir la próxima gran solución automatizada de suscripción de seguros. Alguien intuye la necesidad humana de un sistema mejor; alguien identifica la parte que se puede codificar; alguien escribe el código; y alguien diseña las condiciones bajo las cuales se aplicará.

Esto también podría llamarse el enfoque de Copyblogger para la construcción de negocios. Por ejemplo, Rainmaker Platform es la culminación de años en que los humanos intuyeron la necesidad de un mejor sistema, identificaron las partes que se pueden codificar, escribieron el código y luego “diseñaron las condiciones bajo las cuales se aplicará”.

Y las tareas que han sido desplazadas por Rainmaker Platform (configuración de comercio digital, mantenimiento del sitio, actualizaciones) brindan a los autónomos y emprendedores la libertad de enfocarse en lo que realmente los hace geniales y profundizar en sus temas, sin dejar de tener un sitio web profesional (y queda mucho dinero en la cuenta bancaria).

Adaptarse es ser humano

Permítanme terminar con esto: no se asuste.

Las máquinas pueden hacerse cargo de cada tarea sucia, peligrosa, aburrida y de toma de decisiones en el mundo, pero usted puede adaptarse y lo hará.

Eso es lo que te convierte en un ser humano.

Y es mi esperanza de que las cinco respuestas que he compartido en este artículo dará esperanza de que no sólo va a sobrevivir el ataque del robot en carreras humanos, pero que van a prosperar.

El misterio detrás del titular de este artículo

La mayoría de nosotros conocemos (si no amamos ) el siguiente borrador del boletín por correo electrónico de Dave Pell.

Es un boletín diario en el que Dave selecciona sus 10 artículos de noticias favoritos de ese día. Visita 75 sitios, recopila los 10 artículos más fascinantes y luego los entrega con un "ingenio conciso que hará que su computadora vibre de alegría".

Lo que hace que el lema de su sitio sea tan apropiado: "Yo soy el algoritmo".

Es un eslogan que adopto sin disculpas como creador de contenido digital: uno que investigó no menos de 28 fuentes diferentes mientras escribía este artículo, examinó lo no esencial en favor de lo significativo y lo escribió con sarcasmo que ninguna máquina podría igualar.

Tú también puedes ser el algoritmo. Y juntos podemos conquistar el mundo con contenido claro, conciso y atractivo que ninguna computadora podría imitar. ¿Quién está adentro?

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