Contenido escrito con IA: revisar, citar fuentes, firmar

Un modelo de IA redacta en unos segundos un artículo, una newsletter, una página de oferta o una serie de publicaciones. El ahorro de tiempo es real, y es tentador publicar tal cual. Pero un texto publicado en nombre de la empresa la compromete: sus cifras, sus promesas, sus nombres propios. Lo que distingue un contenido útil de un contenido que sale caro no es la herramienta que lo escribió, sino lo que ocurre entre el primer borrador y la publicación.

Esta guía describe esos tres gestos (revisar, citar fuentes, firmar) para equipos de marketing de empresas de 20 a 500 personas. Prolonga nuestra guía de la automatización del marketing en la pyme, que sitúa la IA entre las demás herramientas del marketing.

En resumen

• Un modelo predice la secuencia de palabras más probable; no verifica que sea verdad para su empresa.
• La revisión verifica los hechos, las cifras, las promesas y el tono, hasta el título y la descripción que aparecen en Google.
• Cada cifra publicada conserva su fuente; sin fuente, no sale.
• Una persona firma el texto y responde de él: eso es lo que fundamenta la confianza, y lo que el AI Act tiene en cuenta para los textos informativos.
• La IA acelera el primer borrador y las adaptaciones; el redactor elige el enfoque, aporta la experiencia y decide.

Por qué un texto generado no sale tal cual

Un modelo de lenguaje, sea cual sea, produce la secuencia de palabras más probable a partir de lo que ha aprendido y de lo que se le da. Escribe con seguridad, incluso cuando se equivoca: una fecha aproximada, una cifra verosímil, un cliente que no existe. Google, cuya documentación reconoce la utilidad de la IA generativa para explorar un tema y estructurar un contenido original, lo dice sin rodeos.

La misma página advierte contra el uso de herramientas generativas para producir muchas páginas sin valor añadido para el usuario, algo que Google trata como un abuso. Un texto revisado y enriquecido no está en el punto de mira; un sitio lleno de textos que nadie ha leído, sí.

Revisar: lo que verifica la revisión

Revisar un texto generado no es corregir faltas: el modelo comete pocas. Es verificar lo que no puede saber.

• Los hechos. Nombres propios, fechas, cargos, versiones de programas, textos legales. Un hecho fechado se vuelve a verificar en el momento de publicar, no solo en el de escribir.
• Las cifras. Cada una debe existir en algún otro lugar además del texto (ver más abajo).
• Las promesas. Un plazo, un resultado, un precio, una garantía: el modelo los escribe con gusto, y la empresa tendrá que cumplirlos.
• El tono y la posición de la marca. El modelo tiende a la frase media; la revisión devuelve su punto de vista, sus palabras, sus negativas.
• Lo que falta. El ejemplo vivido, la cifra propia, el límite honesto: lo que ningún modelo puede inventar sin mentir.
• Los metadatos. Google recuerda que la revisión se extiende al título, la descripción, los datos estructurados y el texto alternativo de las imágenes, que pueden mostrarse en sus resultados.

El redactor o el experto de negocio que revisa no es un corrector al final de la cadena: es quien sabe. Por eso la IA no sustituye a los redactores; desplaza su tiempo de la página en blanco hacia el enfoque, la verificación y la experiencia.

Citar fuentes: cada cifra tiene un origen

La regla cabe en una línea: una cifra sin fuente no se publica. La fuente puede ser interna (su CRM, su contabilidad, su herramienta de medición, con la fecha del registro) o externa (un estudio, una documentación oficial, con el enlace). En ambos casos, el lector debe poder saber de dónde viene el número, y usted debe poder encontrarlo dentro de seis meses.

Citar fuentes protege también de las cifras demasiado bonitas. Una auditoría de veracidad realizada sobre los artículos de Palmora Property redujo rentabilidades de alquiler anunciadas de entre el 8 y el 12 % a alrededor del 5,8 %, cifra respaldada por Colliers, una consultora inmobiliaria, en seis artículos publicados en cinco idiomas. Una cifra falsa, una vez traducida, se corrige tantas veces como idiomas haya.

Lo más seguro es invertir el orden: dar las fuentes al modelo antes de que escriba, en lugar de buscarlas después.

Los controles automáticos no sustituyen a la revisión, la concentran en lo que exige criterio. En este blog, un script rechaza un bloque de cifras sin fuente, y un artículo generado nace como borrador: es la revisión humana la que lo pone en línea.

Firmar: una persona responde del texto

Firmar es decir quién responde de lo que está escrito. Para el lector, una firma hace verificable el texto: sabe con quién trata. Google lo recomienda en su guía de contenidos útiles: anima encarecidamente a indicar un autor exacto allí donde el lector lo espera, e invita a explicar cómo la automatización o la IA sirvió para producir un contenido.

El derecho europeo va en el mismo sentido para una categoría de textos. El artículo 50 del AI Act exige señalar un texto generado y publicado para informar al público sobre asuntos de interés público, salvo que haya sido revisado por un humano y una persona asuma la responsabilidad editorial. El detalle, y lo que debe señalarse en todos los casos, está en nuestro artículo sobre si hay que decir que un texto lo ha escrito una IA y en el dedicado al marcado de los contenidos generados.

Lo que la IA hace bien en la cadena

Una vez establecidos estos tres gestos, la IA ahorra un tiempo considerable, sea cual sea el modelo elegido:

• Preparar: proponer un esquema, agrupar notas de entrevistas, resumir un documento largo.
• Adaptar: transformar un artículo en un número de newsletter, en publicaciones para LinkedIn o en difusiones programadas como en nuestra guía para automatizar sus redes sociales.
• Traducir: en Palmora Property, el paso a un modelo de IA dividió por 60 el coste de la traducción, y el 95 % de los segmentos proceden después de una caché. La revisión se concentra entonces en las páginas que venden, como explica nuestra guía del SEO internacional.
• Reutilizar: sacar de un webinar un artículo, extractos y un contenido ofrecido a cambio de una dirección de correo.

Lo que no hace: entrevistar a un cliente, vivir un proyecto, decidir lo que piensa la empresa. Un caso de éxito de cliente se escribe más rápido con la IA, pero sus cifras vienen del cliente. El reparto de papeles entre la herramienta y el redactor se detalla en IA y marketing digital: lo que cambia para las agencias.

Organizar la revisión en el equipo

No todo exige el mismo nivel de revisión. Una regla sencilla, escrita en el plan de marketing, evita a la vez los cuellos de botella y los textos que nadie ha leído:

1. Lo que compromete a la empresa (precios, plazos, contratos, cifras, datos de clientes): revisado por la persona que tiene la responsabilidad del negocio.
2. Lo que habla en nombre de la marca (artículos, páginas, newsletters, correos a una lista): revisado y firmado por su autor.
3. Lo que queda en interno (notas, resúmenes, borradores de trabajo): revisión ligera, pero ninguna difusión sin las dos etapas anteriores.

Un correo enviado a toda una lista merece la misma atención que un artículo: nuestro método para hacer un emailing recuerda las comprobaciones antes del envío, y la segmentación evita enviar un texto a quienes no les concierne.

Medir lo que aporta el contenido

Producir más rápido solo sirve si lo producido aporta. Siga, para cada contenido, los contactos que trae y lo que llegan a ser: nuestra guía del reporting de marketing automatizado relaciona esas cifras, la atribución de marketing dice qué contenido pesó en una venta, y la regla de traspaso a los comerciales dice cuándo un lector se convierte en un contacto al que llamar.

Por dónde empezar

Escriba la regla en tres líneas: quién revisa qué, qué fuente para una cifra, quién firma. Dé al modelo las fuentes antes de que escriba. Añada un control automático sencillo (ninguna cifra sin enlace ni referencia interna) y aténgase a él en el próximo contenido.

Para una cadena de contenido en la que la IA redacta, unos controles verifican y una persona publica, nuestra oferta de marketing digital parte de sus fuentes y de su CRM.

Preguntas frecuentes

Fuentes

1. Google Search Central, crear contenido útil y fiable (nueva pestaña)developers.google.com
2. Reglamento (UE) 2024/1689 sobre inteligencia artificial (nueva pestaña)eur-lex.europa.eu