📝 Contenido automatizado, ¿el futuro de los medios deportivos?
Hace cinco años un robot comenzó a escribir notas deportivas, luego empresas se especializaron en ofrecer servicios no solo de datos, también textos generados a través de inteligencia artificial.
En 2016, durante los Juegos Olímpicos de Río de Janeiro, creció un rumor que días después lo confirmó The Washington Post: un robot escribía notas del evento. Fue bautizado como “Heliograf”. La herramienta se desarrolló al interior del periódico con la capacidad de analizar en segundos millones de datos desprendidos de los resultados de las competencias deportivas, para interpretarlos y convertirlos así en noticias. Lo que pensamos que sucedería en 2030, 2040, llegó antes del 2020.
Actualmente la trascendencia digital llevó a la gran mayoría de los actores de la industria deportiva en apostar y priorizar la producción y difusión de contenidos audiovisuales en las redes sociales. Hoy es común ver a cualquier cuenta oficial de deportes subir fotografías o videos en Instagram o Facebook o al Zenit o Spartak de Moscú utilizando formatos de humor “shitpost” en TikTok para atraer otro tipo de audiencias.
Aunque en algunas ocasiones la edición y esquematización de los contenidos tienen que ser intervenidos por algún experto en imagen, diseño o video, en los últimos años se ha podido prescindir de la mano del humano gracias a la tendencia de ocupar lenguaje artificial dentro del ciclo de vida de los contenidos.
¿Cómo funciona, y qué ventajas puede llegar a tener este tipo de tecnología en el presente y futuro de los medios deportivos? ¿Qué es el contenido automatizado?
Para empezar hay que tener claro que la automatización de contenido es una estrategia de marketing digital que se caracteriza en eliminar cualquier necesidad de intervención humana en la producción de contenido.
Este esquema de marketing tiene por objetivo contar con una mayor practicidad y precisión para la programación de cualquier proceso involucrado con la creación de contenidos, además de evitar las posibilidades creativas redundantes, la producción lenta e incluso aminorar los costos.
La automatización se puede aplicar a cualquier fase de la estrategia de marketing de contenidos: desde la planificación, creación o fabricación, publicación y monitoreo de los productos.
Las técnicas de aprendizaje automático se encargan de buscar, analizar y aprender a partir de palabras clave determinadas para generar contenido único y optimizado.
En algunos casos los modelos están en fase de perfeccionamiento y en ocasiones los bots suelen no ajustarse a los objetivos pretendidos; pero algunas empresas, lo han logrado y ahora es la oportunidad que tienen para abrir una nueva forma de generar ingresos.
¿Cómo los robots ayudan a crear contenido?
El mecanismo de esta herramienta funciona gracias a un procesamiento de lenguaje natural (PLN). Y a pesar de que este tipo de inteligencia aún no están preparada para crear entradas completas de blog o fabricar productos que sean emocionalmente impactantes, sí pueden crear contenidos de texto, además de apoyarse de la imagen y sonido.
Los algoritmos de inteligencia artificial (IA) funcionan rastreando los patrones de comportamiento de las personas y preferencias con respecto al consumo de contenido de la plataforma aplicada. Este formato tiene mucha utilidad para mejorar la personalización de contenido para cada usuario.
Estos son algunos de los sectores de aplicación con los que está relacionado el contenido automatizado:
Revisión de contenido con problemas de ortografía y gramática
Recopilación de contenido publicado y envío de correos electrónicos automatizados a clientes o clientes potenciales relevantes.
Compartir contenido a través de cualquier plataforma o redes sociales
Monitoreo y análisis de la participación de los lectores.
Optimización de contenido para motores de búsqueda
Traducción de contenido a otros idiomas, audio o gráficos
Crear un calendario de creación y publicación de contenido con notificaciones y recordatorios.
Administrar el contenido cerrado y la información del suscriptor
Generación de contenido (textos) a través de la alimentación de variables dentro de su algoritmo
Incluso en México varios medios han experimentado con este tipo de formatos: Grupo Debate, Grupo AM, El Universal, Milenio. ¿Qué clase contenidos son los que han producido un robot? Por ejemplo, notas del clima, el seguimiento día a día de las cifras de contagios de la COVID-19.
¿Cómo funciona en los medios deportivos?
Los encuentros deportivos ya no son suficientes. El fanático cada vez más busca estar en mayor contacto con la disciplina, equipo o club con el que empatiza. Es por ello que las organizaciones han intentado implementar estas innovadoras tecnologías.
Las personas que se dedican a producir contenido deportivo crean productos sobre los eventos que más importa a los aficionados: goles marcados, regates, encestes, clavadas, jonrones, knockouts, o momentos finales emotivos. Es por ello que hoy en día tanto los organismos y medios deportivos están tan preocupados por hacer llegar estos contenidos a las audiencias de forma casi inmediata, ya que si no son publicados momentos después de que ocurran, podrían llegar a considerarse como tardíos.
Algunos de estos sistemas retoman estadísticas de juego como: goles, asistencias, nombres de jugadores, objetivos esperados y alguna serie de datos más para crear oraciones con claridad y coherencia. Al combinar puntos de datos avanzados con un procesamiento de textos fácil de entender, el resultado para los medios de comunicación es contenido entregado a los fanáticos en tiempo real.
La automatización permite a los equipos creativos organizar y priorizar de mejor manera sus modelos de trabajo, pues además de darle salida a contenido de poco fondo y en mayor volumen, también provoca que el recurso humano se concentre en los productos de mejor calidad y profundidad.
Data Skrive
Data Skrive es una startup estadounidense que vende tecnología de automatización de contenido a medios de comunicación. Colabora con organizaciones como Associated Press o ESPN para producir en línea, además su software es funcional tanto a ligas deportivas, casas de apuestas deportivas o departamentos deportivos universitarios.
La empresa se fundó originalmente como Hero Sports en 2014, en donde se encargaban de la producción de contenido de noticias deportivas en sedes universitarias. Pronto implementó un software para ayudar a automatizar la producción de historias, lo cual llamó la atención de algunos medios de comunicación que rápidamente comenzó a usar la tecnología a favor de sus contenidos.
El motor de aprendizaje automático de Data Skrive ayuda a crear contenido único basado en temas de interés y objetivos específicos de cada cliente, el cual está organizado de la siguiente manera:
Descubrimiento: Comprensión de los objetivos comerciales del cliente
Investigación: Búsqueda de áreas clave
Personalización: Productos únicos, ninguno tiene la misma estructura que alguno anterior
Revisión: Garantizar la efectividad de los contenidos
Entrega: Finalización de los procesos, que bien pueden ser modificados por los clientes
Hasta la fecha han recaudado alrededor de 7 MDD en financiación, además de que sus clientes llegan a adquirir más de un millón de artículos por año.
Datafactory
Esta empresa argentina ha logrado construir un software que es usado más de lo que podríamos pensar. Mediante una metodología de recolección, generación de algoritmos y procesamiento funcional, han colaborado con la Concacaf, Boca Juniors, ESPN, CNN Español, TyC Sports, Medio Tiempo, Azteca Deportes, o TNT Sports.
Aunque Datafactory cuenta con alrededor de 11 servicios para medios, equipos de futbol u organizaciones, su principal oferta se trata de HTML Center de Fútbol. Es una herramienta diseñada para publicar contenido estadístico y multimedia, su característica principal se basa en los módulos interactivos y de actualización en vivo que permite obtener información detallada en cada instante de cierto evento.
La empresa también se ha dedicado a trabajar en notas algorítmicas para diferentes medios, con el objetivo de generar un mejor tráfico de volumen de contenidos. A través de un conjunto de algoritmos, es posible generar crónicas de partidos de futbol a partir de los datos estadísticos.
Bajo este sistema Datafactory crea más de 6,000 artículos por semana de los distintos torneos de futbol en el mundo.
Inteligencia artificial y periodismo deportivo
En ESPN ya han adoptado el modelo de producción automatizada, pues además de apoyarse de startups como Data Skrive, el líder mundial en deportes ha colaborado con los sistemas de Automatic TV y Pixellot, dos empresas especializadas en la transmisiones automatizadas de eventos deportivos.
Uno de los puntos a favor de ESPN es que al menos en Estados Unidos es una marca que cubre tanto los eventos más populares alrededor del mundo, como también ha procurado solventar las necesidades de audiencias más pequeñas al transmitir competiciones de menor escala.
Gracias a que la empresa se ha podido alimentar de mejor manera dado a la creación de nuevos canales de difusión como su OTT, la demanda de contenidos ha crecido y les ha hecho solicitar los servicios de este tipo de organizaciones.
Por ejemplo, los deportes de la conferencia de América del Este están siendo cubiertos tanto por Automatic TV como Pixellot en siete sedes de cuatro campus universitarios: Massachusetts, Vermont, Stony Brook y Hartford en donde se transmite futbol americano, hockey sobre césped, lacrosse y voleibol.
El desarrollo de estos sistemas permiten la transmisión de un modelo multicámara con cámaras laterales y cámaras tácticas, además que estas herramientas de inteligencia artificial, puede enfocar diversos objetos de interés como un balón, jugador, etc.
La automatización de contenido es para muchas compañías editoriales el camino más económico a mediano y largo plazo para competir. Claro, nunca tendrá la sensación de la mirada humana, las emociones, la descripción de hechos que son parte fundamental del periodismo; pero siendo muy honestos, cuando el negocio tiene como principal motor los números, la cantidad, en lograr producir más para ganar la carrera de las métricas, entonces las prioridades son otras. Esta también es una realidad.
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