El contenido generado por máquinas suele presentar frases poco fluidas, errores de hecho, explicaciones genéricas o un tono inadecuado para el público objetivo. Si estos problemas no se corrigen, pueden afectar la credibilidad, la legibilidad y la utilidad del contenido final.
Por este motivo, es fundamental editar el texto generado por la IA antes de su publicación.
Pero hacerlo no es tan sencillo como parece, ya que editar contenido generado por IA conlleva algunos desafíos comunes. Y para superarlos, primero hay que familiarizarse con ellos.
En este artículo, vamos a enumerar algunos problemas comunes que hemos encontrado al editar texto generado por IA. Además, explicaremos cómo solucionar cada uno. ¡Empecemos!
- Mejorar la legibilidad y eliminar las repeticiones.
El texto que generan los modelos de IA suele ser gramaticalmente correcto, pero a menudo suena repetitivo, poco natural o innecesariamente complicado. Por ejemplo, contiene transiciones excesivas, expresiones genéricas y explicaciones redundantes que dificultan la comprensión, sobre todo si el creador del contenido no aporta información relevante.
Por lo tanto, los creadores deberían transformar dicho contenido. Y para ello, pueden:
- Sustituir las expresiones redundantes por un lenguaje directo.
- Varía la estructura de las oraciones.
- Combine los párrafos superpuestos.
- Elimina las frases que no aportan valor.
Pero si les resulta difícil expresar algo con claridad, pueden explorar sugerencias mediante una herramienta parafraseo online gratis. Dado que esta herramienta está programada para reformular el texto de diferentes maneras, sus resultados e incluso las opciones de sinónimos pueden ser de gran ayuda.
Sin embargo, si alguien utiliza una herramienta de parafraseo online, debe revisar cuidadosamente el resultado para asegurarse de que solo mejore la legibilidad. Esto se debe a que las herramientas de parafraseo a veces introducen ambigüedades o alteran el mensaje original. Por lo tanto, deben usarse únicamente para mejorar la legibilidad.
Pero los creadores no deberían depender exclusivamente de estas herramientas; también deberían sustituir las afirmaciones vagas por explicaciones específicas y ejemplos relevantes. Por ejemplo, en lugar de decir que algo ofrece «muchos beneficios » , los creadores de contenido pueden explicar los beneficios exactos y las circunstancias en las que resultan importantes.
- Corrección de errores de hecho y afirmaciones sin fundamento
Los principales problemas del contenido generado por máquinas son los errores de hecho y las afirmaciones sin fundamento. Pero, ¿por qué ocurren?
Bueno, los modelos de IA han sido entrenados para estar de acuerdo con los usuarios. Por lo tanto, al generar contenido, a menudo inventan detalles incluyendo:
- Afirmaciones que carecen de pruebas fiables
- Estadísticas inexactas
- Explicaciones engañosas
- Información desactualizada
Sin embargo, los editores deben verificar todas esas afirmaciones, incluso si parecen convincentes.
Esto es especialmente importante si un creador de contenido trabaja en nichos académicos, financieros, de salud y técnicos, ya que la información inexacta puede tener consecuencias significativas en esos ámbitos.
Entonces, lo que los creadores y editores de contenido deberían hacer es:
- Verifique las afirmaciones importantes con fuentes relevantes, confiables y actualizadas.
- Verificar fechas, cotizaciones, referencias y estadísticas.
- Eliminar afirmaciones sin fundamento
Eso se debe a que una frase bien redactada no significa que sea veraz.
- Utilizar herramientas de humanizar texto IA sin perder precisión
Desde que los modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) impulsados por IA se han vuelto comunes, también hemos visto una gran cantidad de herramientas humanizador de texto IA gratis.
Ahora bien, se han desarrollado herramientas que permiten variar el vocabulario y la redacción de un texto, logrando que el texto generado por máquina sea menos formal, repetitivo o rígido, a la vez que mejora su fluidez. Y eso está bien.
Sin embargo, en ocasiones, este tipo de revisiones automatizadas pueden alterar el significado original o eliminar detalles técnicos necesarios. Por lo tanto, la revisión humana sigue siendo fundamental, especialmente después de haber humanizado el texto con una herramienta.
Por lo tanto, para revisar el contenido modificado mediante un humanizador de texto IA , los creadores y editores de contenido deben evaluar los siguientes aspectos teniendo en cuenta su público objetivo:
- Claridad
- Exactitud
- Tono
- Idoneidad
Eso se debe a que una herramienta automatizada solo debe servir de apoyo al criterio editorial; nunca debe sustituirlo. Pero, ¿por qué?
El objetivo de cualquier contenido es que la escritura sea natural y útil. Pero modificar un texto solo para burlar un detector de IA no debería ser la prioridad de nadie.
Por lo tanto, si una versión revisada debilita las explicaciones, los creadores de contenido deben usar la redacción original y editarla manualmente.
- Mantener un tono y una voz de marca coherentes.
Los sistemas de gestión de clientes de aprendizaje (LLM) están programados para adoptar un tono genérico o neutro al generar texto. Por lo tanto, el contenido creado con dicho tono puede resultar problemático, especialmente cuando debe reflejar las expectativas de una audiencia específica, la personalidad de una marca o una perspectiva profesional.
Vamos a explicarlo con más detalle mediante un ejemplo.
Supongamos que una empresa quiere dirigirse a principiantes en uno de sus contenidos. En tal caso, el creador de dicho contenido debería usar explicaciones sencillas y coloquiales para que el público objetivo pueda comprenderlo. Del mismo modo, si una empresa se dirige a profesionales técnicos, su contenido requerirá un estilo más formal y una terminología precisa.
Por lo tanto, para garantizar que el contenido generado por la máquina refleje la voz de la marca deseada y utilice un tono coherente en todo momento, los creadores de contenido deben seguir primero las directrices establecidas para:
- Estructura de la oración
- Terminología
- Tono
- Vocabulario
Luego, deben adaptar las explicaciones de la versión generada por IA a su público objetivo y mantener un tono coherente en todo momento. Si el estilo de publicación no se presta a expresiones informales o jerga innecesaria, los creadores deben evitarlas.
- Agregar ideas originales preservando el significado original.
Los modelos de IA sin duda pueden explicar conceptos familiares. Por lo tanto, cuando lo hacen, no incluyen:
- Recomendaciones específicas para cada contexto
- Análisis significativo
- Observaciones prácticas
Pero cuando un creador de contenido humano intenta editarlo sustancialmente, a veces altera el mensaje original sin querer. Esto ocurre especialmente cuando el tema en cuestión gira en torno a explicaciones técnicas o términos especializados.
Por lo tanto, estos desafíos exigen que el creador o editor de contenido mejore el contenido, sin sacrificar su precisión ni su significado original. Para ello, pueden añadir lo siguiente cuando sea apropiado:
- Observaciones prácticas
- Conocimientos especializados
- Estudios de caso relevantes
- Ejemplos verificados
Pero al hacerlo, deben conservar la terminología y las precisiones esenciales. Y una vez que hayan elaborado un borrador sustancialmente revisado, deben compararlo con la versión original para asegurarse de que se haya preservado el significado original.
Sin embargo, un creador o editor de contenido nunca debe inventar resultados de clientes, experiencias personales o testimonios solo para que su material cumpla con lA EEAT. Y si están editando asuntos legales, científicos o técnicos, los creadores y editores de contenido también deben consultar con un experto en la materia, especialmente si el significado no queda claro después de la edición.
- Optimización de contenido para SEO sin saturación de palabras clave.
Cuando las personas generan un borrador a través de una herramienta de escritura impulsada por IA, esa utilidad a veces pasa por alto aspectos importantes de una consulta de búsqueda. Como resultado, el contenido:
- Se caracteriza por el uso poco natural de las palabras clave objetivo.
- Dedica demasiado espacio a información que no responde a las preguntas de la gente.
Y estos factores acaban afectando a la legibilidad del contenido.
En estas situaciones, lo que deben hacer los creadores y editores de contenido es identificar primero la intención de búsqueda de los lectores; esto debe hacerse antes de revisar cualquier título o párrafo. Después, deben usar la palabra clave principal solo donde encaje de forma natural.
Sin embargo, si una palabra clave objetivo no encaja de forma natural, los creadores y editores pueden incluir términos relacionados. Esta es una excelente práctica para enriquecer el contenido con palabras clave semánticamente apropiadas, a la vez que se organiza la información con encabezados descriptivos.
Si hay contenido innecesario, los creadores y editores deberían eliminarlo en lugar de intentar añadir palabras clave. Esto se debe a que la optimización SEO debe satisfacer las necesidades de los lectores.
En resumen, los desafíos más comunes al editar contenido generado por máquinas suelen incluir problemas como redacción deficiente, imprecisiones, tono inconsistente, optimización SEO ineficaz y escasa originalidad. Por lo tanto, abordar estos problemas requiere más que una simple corrección.
Por ejemplo, los creadores y editores de contenido deben asegurarse de que cada sección aporte valor real, mejore la claridad y verifique la información. Este enfoque de edición estructurada puede hacer que un borrador generado por máquina sea más legible, fiable y útil.
Biografía de la autora:
Zukhraf Shahbaz es especialista en SEO para IA y estratega de AEO/GEO; ayuda a las marcas a ser descubiertas, citadas y a generar confianza tanto en las búsquedas tradicionales como en los motores de respuesta impulsados por IA. Optimiza contenidos para Google, ChatGPT, Perplexity, Gemini y los resúmenes generados por IA (AI Overviews), empleando SEO basado en entidades, datos estructurados y una arquitectura de contenidos centrada en ofrecer respuestas, con el fin de aumentar la visibilidad orgánica y las menciones en sistemas de IA. Trabaja tanto en inglés como en español, desarrollando estrategias de contenido multilingüe que impulsan el crecimiento internacional y consolidan la autoridad temática a largo plazo. Su enfoque combina el SEO técnico, la estrategia de contenidos y la optimización para motores generativos (GEO) para transformar la visibilidad en resultados empresariales medibles.
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