Cómo se elaboran los informes de IA — Antecedentes
Qué ocurre al generar un informe
Cuando haces clic en Generar, ocurre lo siguiente: Picasi recopila todas las actualizaciones de la sección de la bandeja de entrada que está visible en ese momento, filtradas según la carpeta activa y todos los filtros establecidos. Estas actualizaciones se envían a un modelo de IA junto con vuestro contexto de IA (si lo hay).
El modelo recibe una tarea clara: resumir, analizar, crear una lista, redactar publicaciones para LinkedIn o identificar temas de conversación. A esto se suma un texto de orientación opcional por vuestra parte, que dirige el resultado en una dirección concreta.
La IA procesa todo esto en segundo plano —de ahí el breve tiempo de espera de entre 15 segundos y dos minutos— y devuelve un texto terminado que Picasi guarda como informe.
Qué influye en la calidad
Hay tres factores que determinan de manera decisiva la utilidad de un informe:
La base de actualizaciones: un informe sobre tres actualizaciones será, inevitablemente, más superficial que uno sobre 50. Una entrada insuficiente implica una salida insuficiente. No hay un número mínimo, pero para realizar un análisis tiene sentido recopilar al menos una semana de actividad.
El contexto de la IA: sin documentos de contexto propios, la IA no sabe quiénes sois. El análisis se queda entonces en términos generales y describe lo que hace la competencia, sin contextualizar lo que eso significa para vosotros. Con un contexto de IA bien completado, los análisis se vuelven concretos y orientados a la acción.
El texto de enfoque: sin un enfoque, la IA elabora un resumen general. Con un texto de enfoque como Was kommunizieren unsere Wettbewerber über KI und Automatisierung?, el informe se centra en lo específico. Los textos de enfoque resultan especialmente útiles cuando tenéis una pregunta concreta y no solo necesitáis una visión general.
Lo que la IA no puede hacer
La IA genera informes basándose en las actualizaciones que vosotros proporcionáis; no puede encontrar ni investigar actualizaciones que no estén en vuestra bandeja de entrada. Si una empresa ha publicado una entrada relevante que Picasi aún no ha recopilado, esta no aparecerá en el informe.
Los análisis no incluyen afirmaciones sobre datos internos de la competencia, sino únicamente sobre contenidos de acceso público que hayáis recopilado en Picasi.
Los informes no son deterministas
La misma entrada puede dar lugar a informes ligeramente diferentes en dos generaciones sucesivas. Este es el comportamiento normal de los modelos de IA. Si un informe no da en el clavo, puede resultar útil afinar el texto de enfoque o aplicar otros filtros y volver a generarlo.
Cómo se seleccionan los temas de conversación
Los temas de conversación siguen una lógica de selección diferente a la de otros tipos de informes. En lugar de crear un resumen, la IA evalúa cada actualización individual para determinar su idoneidad como punto de partida para un comentario en LinkedIn.
Puntuación: cada actualización recibe una puntuación de 0 a 14. Esta se compone de una puntuación base (7-9 puntos) y posibles bonificaciones (0-5 puntos). Solo se incluyen en el resultado las actualizaciones con una puntuación mínima de 8; las que no alcancen esta puntuación no se tienen en cuenta, aunque ello suponga que haya menos de tres sugerencias. El objetivo declarado es ofrecer menos sugerencias, pero de mejor calidad.
Diversidad de fuentes: Se propone como máximo una actualización por fuente. Si una fuente ha estado muy activa, solo aparece su mejor resultado. Excepción: se puede incluir una segunda publicación de la misma fuente si tiene una puntuación de 12 o más.
Número: El resultado contiene entre cero y cinco temas de conversación. Si ninguna actualización alcanza el umbral, el informe queda vacío; esto no es un error, sino que indica que actualmente no hay puntos de partida adecuados.
Cuándo se generan más propuestas: Si la bandeja de entrada contiene muchas actualizaciones de diversas fuentes y los competidores acaban de publicar contenidos especialmente relevantes, la tasa de aciertos aumenta. En períodos con poca actividad, es normal que haya pocas propuestas o ninguna.