En el mundo moderno, vemos un sinfín de contenidos en redes sociales mediante imágenes, textos y videos. Con la gran cantidad de contenidos que se generan cada segundo, se vuelve algo difícil para las empresas analizar las tendencias, los temas populares y los temas.
Pero la IA ha simplificado el proceso. Hoy en día, las empresas y los centros de salud mejoran los algoritmos inteligentes para ordenar, limpiar, analizar y extraer el significado de los datos brutos. Es rápido y no exige ningún esfuerzo humano. Usar la IA para analizar contenidos ayuda a las empresas a seguir las tendencias y mejorar el servicio al cliente.
¿Quieres saber más sobre el análisis de contenidos con IA para ayudarte a tomar mejores decisiones para tu empresa? Prosigamos y comprobemos el rol del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para interpretar información sin estructura.
En este artículo
- Parte I. Introducción del análisis de contenido con IA
- Parte II. Tipos de análisis de contenido basados en IA
- Parte III. Las mejores prácticas para un análisis eficiente de contenidos con IA
- Parte IV. Consideraciones éticas en análisis de contenidos con IA
- Parte V. Tendencias y desarrollos a futuro en los análisis de contenidos con IA
- Conclusión
Parte I. Introducción del análisis de contenido con IA
El análisis de contenidos con IA se refiere al análisis automatizado de grandes contenidos con la ayuda de las tecnologías de IA. Puede definirse como la interpretación de contenidos no estructurados usando la inteligencia artificial. El contenido puede ser en varios formatos, incluyendo texto, imágenes, videos y diagramas. Los análisis de contenidos con IA usan algoritmos avanzados y PLN para extraer palabras clave, entidades y patrones de datos existentes.
El análisis de contenidos basado en IA es muy usado en la investigación de competencia, el servicio al cliente, la salud y la seguridad. Esta tecnología ayuda a las empresas a obtener análisis precisos para prevenir errores operativos. También ayuda a mejorar la productividad al reducir la carga de trabajo manual. Aquí te mostraremos algunas de las mejores ventajas de los análisis de contenidos con IA.
Ventajas del análisis de contenidos con IA
- Escalar análisis de datos ahora es más rápido con la IA. Capacita al sistema para procesar cargas de información sin trabajo manual.
- Puede detectar correlaciones más profundas que una mente humana nunca podría comprender. Por lo tanto, la precisión de los resultados de los análisis de IA es incomparable.
- Los algoritmos modernos de PLN permiten que los análisis de contenidos lean los sentimientos y el tono de los datos. Esto ofrecerá información valiosa de lo que un cliente opina sobre el producto.
- Las herramientas de análisis con IA ayudan a las empresas a crear contenidos. Las empresas pueden investigar temas populares para un público específico.
- La herramienta avanzada de análisis de video con IA te ayuda a supervisar la actividad en tiempo real. Ayuda a las fuerzas y cuerpos de seguridad a tomar decisiones a tiempo.
Parte II. Tipos de análisis de contenido basados en IA
1. Análisis de texto
El análisis de texto es un campo de estudio que involucra extraer conocimiento e información valiosa a partir de datos textuales. Incluye una variedad de técnicas y métodos para analizar y comprender la estructura, el contenido y el contexto de los documentos textuales.
Por ejemplo, puedes usar la IA para resumir el contenido de un pasaje. Un caso de uso típico sería la función Resumen inteligente de IA de Edraw, una función de análisis del creador de diagramas de EdrawMax, el cual mejora los algoritmos de IA para resumir textos. Puede ser especialmente útil si necesitas crear un diagrama como un diagrama de flujo, un mapa mental o una línea de tiempo con fragmentos grandes de texto.
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2. Análisis de diagramas
Además de textos, la IA también se ha usado para analizar imágenes. Por ejemplo, la IA se ha aplicado ampliamente para extraer textos de imágenes.
OCR
Análisis de gráficos
Ahora también puedes usar la IA para analizar gráficos comunes como gráficos de barras, gráficos lineales, diagramas de flujo y diagramas de Gantt. La IA puede proporcionar una descripción de tus gráficos, detectar errores y realizar sugerencias de optimización.
Por ejemplo, la función de Análisis de diagramas de flujo de IA de Edraw permite detectar fallos en los diagramas de flujo, optimizarlos y describirlos.
Su función de análisis de diagramas de Gantt puede generar una visión general del proyecto y un informe de progreso del proyecto, así como identificar riesgos para evitar cuellos de botella durante la implementación.
Su función de Análisis de gráficos compara datos, identifica anomalías, resume contenidos y predice tendencias de otros tipos de diagrama.
3. Análisis de video
El análisis de video con IA consiste en analizar el comportamiento humano en videos mediante el aprendizaje automático. Los análisis modernos de video con IA usan videos en tiempo real y grabaciones posteriores para extraer información. Los análisis de video entrenan sistemas modernos usando DNN o redes de aprendizaje profundo. Estas redes combinan la detección objetiva y el reconocimiento de actividad para analizar los contenidos.
Primero, el algoritmo clasifica y etiqueta imágenes en movimiento. Luego, ubica la imagen seleccionada y clasifica objetos. Después, el sistema activa alertas una vez que se identifica el objeto mediante el seguimiento de una actividad o un evento específico.
Los análisis de video son ampliamente usados en el transporte. Gestiona el tráfico y previene los accidentes en carreteras concurridas. Los hospitales también usan el análisis de video con IA para supervisar secuestros y desvíos de medicamentos. Las herramientas de vigilancia también ayudan en la supervisión a domicilio de pacientes ancianos o discapacitados. Además, los entrenadores procesan posteriormente los videos de los partidos para analizar las técnicas de los jugadores y mejorar los resultados.
4. Análisis intermodal
El aprendizaje intermodal es una técnica que analiza datos de varias modalidades. Aprovecha los algoritmos inteligentes y versátiles para comprender, evaluar e interpretar diversa información. Por lo general, este enfoque se usa cuando una modalidad está incompleta y necesita contenido para llenar espacios. Aquí te mostraremos dos técnicas populares que se usan en el análisis intermodal.
- Representación del valor real: Se enfoca en usar diferentes modalidades para analizar un evento. Este enfoque implica usar el aprendizaje profundo para comprender el tema compartido y la representación conjunta de un tema. Por ejemplo, un texto describiendo "una imagen con flor de cerezo" tendrá una señal visual similar.
- Representación de valores binarios: En comparación, este enfoque implica usar cualquier modalidad de datos en códigos binarios. Dar a cada modalidad un hash/código binario diferente facilita su comparación.
Parte III. Las mejores prácticas para un análisis eficiente de contenidos con IA
Los análisis de contenido con IA solo son útiles cuando se usan de forma eficaz. Aquí te mostraremos algunas prácticas que cada empresa debe considerar antes de interpretar contenidos usando análisis.
Preparación y limpieza de datos
El resultado del análisis de contenido depende en gran medida de la calidad de los datos. Así que lo mejor es obtener datos de primera mano que se puedan identificar y rastrear. En caso de utilizar datos de terceros, opta por una fuente transparente. Elimina el desorden innecesario y organiza los conjuntos de datos.
Escoge las herramientas adecuadas
Existe una gran variedad de herramientas de análisis de contenido disponibles para extraer significado e interpretar información. Por eso los equipos deben entender claramente el objetivo y los indicadores clave de rendimiento. Esto ayudará a reducir los algoritmos y el software.
Evaluación e iteración de los resultados de los análisis
Los análisis de contenidos con IA son sin duda revolucionarios en el servicio al cliente, pero no son la solución todo en uno. Todavía se necesita la intuición y colaboración humana para utilizarlos acorde a tus necesidades. Así que, lo mejor para las empresas es aplicar estrategias iterativas para mejorar los procedimientos de análisis.
Parte IV. Consideraciones éticas en análisis de contenidos con IA
Las empresas deben abordar el análisis de contenidos con las debidas consideraciones éticas. Esto genera confianza entre la marca y el cliente y evita consecuencias negativas. He aquí algunos deberes éticos para cualquier analista que usa un gran conjunto de datos para realizar interpretaciones.
- Los participantes o los clientes deben estar informados sobre la gestión de datos. Las empresas deben informarles de antemano sobre el objetivo y los métodos de investigación.
- Los conjuntos de datos deben ser precisos y sin malentendidos. Es comprensible que hayan limitaciones al hacer ello. En este caso, los analistas deben informar sobre estas limitaciones.
- Los analistas deben ser transparentes sobre los factores que influencian sus resultados. Puede tratarse de muestras no representadas, métodos de recopilación de datos sesgados y más.
- Esto es importante para que los analistas de datos respeten los derechos de propiedad. Deben reconocer los derechos de propiedad intelectual de las páginas de donde se recopilan los datos.
- Las empresas deben asegurarse de que sus resultados no se utilicen indebidamente.
Parte V. Tendencias y desarrollos a futuro en los análisis de contenidos con IA
Aquí te mostraremos algunos avances notables en el análisis de contenido con IA.
Análisis de video
El análisis de video y la visión por computadora son, sin duda, el sector de la analítica de datos que experimenta un mayor crecimiento. Los análisis modernos de datos permiten interpretar actividades en tiempo real. Por ello, las empresas, los centros de salud y los sectores de seguridad están más que listos para tomar acción.
Automatización
La automatización inteligente ha eliminado por completo la necesidad de tareas prolongadas. Ahora, las empresas pueden organizar y limpiar grandes conjuntos de datos usando herramientas de automatización. Esto optimiza el proceso y mejora la productividad.
Análisis predictivo mejorado
La IA ha recorrido un largo camino con sus algoritmos avanzados. Las empresas modernas ahora usan estos algoritmos de redes para usar datos históricos y modernos en análisis. Esto hace que las empresas sean precavidas y crea oportunidades nuevas de innovación.
Conclusión
La aparición de la IA en los análisis de datos ha revolucionado la industria. Con el paso de los años, los desarrollos en PLN y el aprendizaje profundo han facilitado la interpretación de información sin estructura. Por lo tanto, las empresas ahora pueden optimizar su trabajo de manera eficiente y satisfacer a los clientes.
Además, las empresas modernas están bien equipadas para tomar decisiones basadas en datos. Esto se debe principalmente a las herramientas inteligentes como EdrawMax. Obtienen información a partir de textos sin procesar y diagramas extensos con unos cuantos clics. Si tu empresa necesita ayuda para visualizar el resultado de la retroalimentación, puede que quieras probarlo.
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