IA y Publicación de Libros: Los Casos de Uso

Keith Riegert, CEO de Ulysses Press y Perfect Bound, presentó en el Publishers Weekly U.S. Book Show en mayo de 2024, ofreciendo la visión más completa que he visto sobre los casos de uso de la IA dentro de las editoriales. Perfect Bound es un patrocinador de este informe; mantengo esa declaración. Ofrece “20 formas prácticas en las que tú, como profesional de la publicación, puedes empezar a usar la IA ahora mismo.”

Su presentación, Empezando con la IA, se puede ver y descargar desde el sitio web de Perfect Bound.

Estoy tomando prestado este título de sección del boletín de Ethan Mollick deliberadamente; no hay necesidad de intentar mejorarlo. Mollick es profesor en la Wharton School de la Universidad de Pensilvania, donde estudia emprendimiento e innovación. Su boletín, que recomiendo frecuentemente, es calmado, refrescante y excepcionalmente perspicaz.

Entre las cosas que califican a Mollick como comentarista es que no tiene intereses creados en el tema. No necesita vender IA, ni desprestigiarla. Simplemente se ha comprometido a explorar la IA en sus múltiples impactos, principalmente en la educación, la cultura, la escritura y la publicación. Y es un excelente y claro escritor.

Si navegas por los archivos del boletín de Mollick, verás que no comenzó a enfocarse en la IA hasta diciembre de 2022. No era su tema—como a la mayoría de nosotros, la IA apareció en su trabajo diario, y no pudo apartar la vista de ella.

En esta publicación, sus ideas caen más cerca de nuestro interés como profesionales de la publicación. “¿Podría la IA,” pregunta, “cambiar la forma en que interactuamos con los libros?”

Para responder a la pregunta, señala Mollick, “necesitamos tanto una IA con una memoria lo suficientemente grande para contener un libro, como un autor que conozca bien su propio libro para juzgar los resultados de la IA.” Mollick prueba uno de sus varios títulos (no especifica cuál, pero a partir de los chats, está claro que es La Sombra del Unicornio: Combatiendo los Mitos Peligrosos que Frenan a las Startups, Fundadores e Inversores, un libro favorablemente reseñado en Amazon, aunque no un bestseller actual).

Mollick considera diferentes aspectos del valor potencial de la IA para un autor, editor o lector, incluyendo “IA como lector y editor,” y “un uso práctico: ayuda para instructores.” Le pide a un LLM—modelo de lenguaje grande—no ChatGPT—que resuma el libro. Lo consigue a satisfacción de Mollick.

Luego, un desafío más difícil: “Dame ejemplos de metáforas en el libro.” La metáfora, señala, “es un desafío incluso para los lectores humanos, ya que implica encontrar un uso del lenguaje figurado sin marcadores claros (a diferencia de un símil, no hay ‘como’ o ‘igual’).” Los resultados, registra, “son impresionantes, aunque hay errores menores.”

El LLM es menos exitoso como editor: sus fallos en este departamento, señala Mollick, ilustran “algo que se ha vuelto claro sobre el estado actual de la IA: si eres un escritor o editor muy bueno, eres mejor que la IA actual…”

No obstante, “Las IAs tienen, o al menos parecen tener, una comprensión del contexto y significado de un texto.” Como resultado, Mollick cree que “nuestra relación con los libros probablemente cambiará como resultado de la IA.”

Yo también lo creo.

El software para la composición tipográfica automatizada de libros data al menos de la década de 1970. A mediados de la década de 1980 supervisé un proyecto de software llamado PageOne, basado en TeX de Donald Knuth, que podía componer un libro en minutos. SGML apareció alrededor de la misma época, basado en un estándar de documentos introducido en 1969. Fue en gran medida reemplazado por XML, introducido en 1996. Estos lenguajes de marcado robustos crean estructuras sólidas para la automatización.

La autoedición dio paso a otra ronda de automatización para QuarkXPress y Adobe InDesign, así como Adobe Illustrator y Adobe Photoshop. Los flujos de trabajo de publicación pueden ser gestionados con varios programas y sistemas.

Una organización a seguir es la Fundación Coko. Ofrecen una suite de herramientas de gestión de producción y publicación de código abierto, incluyendo Kotahi, una plataforma de publicación académica, y Ketty para la producción de libros, que incluye un Asistente de IA. El Diseñador de PDF de IA Kotahi, “transforma el diseño de PDF en un proceso sencillo e interactivo.”

Existen algunas iniciativas tempranas para incorporar la IA en los flujos de trabajo de InDesign. En abril de 2024 Adobe anunció una función de Texto a Imagen. Terceras partes pueden estar adelantando a Adobe aquí: los innovadores proveedores de preimpresión y producción en India, como Hurix Digital e Integra, están mostrando más iniciativa que Adobe en aprovechar la IA para la producción.

El ‘fruto más accesible’ es obvio. Pídele a Chat AI que ayude con una descripción del producto o un comunicado de prensa. Pídele que sugiera algunas palabras clave. Esto lo puede hacer, sin sudar. Pero la mayoría de los profesionales de la publicación pueden hacer lo mismo, con solo un poco de sudor en la frente.

Los casos de uso de Keith Riegert, vinculados arriba, incluyen sugerencias para generar ideas para títulos, redactar un informe de marketing digital y crear un rastreador de campañas de marketing digital en Google Sheets.

El software Shimmr, descrito anteriormente, insinúa la forma del marketing automatizado por venir.

Los metadatos son fundamentales para la descubribilidad de los libros. Lo has escuchado tantas veces que te sientes mareado por la advertencia. Es desalentador principalmente porque “metadatos” sigue siendo esquivo para la mayoría de los no técnicos. Si dices, “es solo la información básica sobre el libro, el título, la descripción, el precio, las categorías temáticas, ese tipo de cosas,” la gente exhala. Con eso se sienten cómodos. Pero eso es todo.

Lamento recordarte que en realidad hay mucho más en los metadatos que solo unos pocos detalles sobre el libro. Hay mucho más. Mucho más de lo que puedo abarcar en este pequeño libro. He co-escrito un libro completo sobre el tema. Ingram publica Metadata Essentials, un excelente volumen corto. Lo diré aquí, y no por última vez: los autores y editores prestan poca atención a sus metadatos a su propio riesgo.

La IA puede ayudar con la generación de metadatos. Por ejemplo, el proveedor de autoedición PublishDrive, ofrece un “Generador de Metadatos de Libros Impulsado por IA” que ofrece recomendaciones de IA para el título del libro, la sinopsis, las categorías de Amazon, las categorías BISAC y las palabras clave.

Insight, de Veristage, descrito anteriormente, puede generar descripciones, palabras clave, categorías BISAC y definir audiencias objetivo.

Con su típica sabiduría profunda, Graham Bell, el director de la organización, señala que “una reacción a (las controversias en torno a la tecnología) es renunciar al uso de la IA o evitar comerciar con productos creados por IA. Una opción más realista es simplemente ser transparente con los socios comerciales y los lectores cuando se haya utilizado IA. Y como algunos revendedores limitan o prohíben el contenido basado en IA en sus plataformas, es importante que los editores de buena reputación destaquen aquellos productos que usan técnicas de IA generativa para crear contenido.”

Bell continúa delineando formas en que los editores pueden especificar en los metadatos:

• Contribuyentes de IA

• Voces basadas en IA en audiolibros

… así como un método para indicar en los metadatos de productos digitales que el editor opta explícitamente por no permitir la minería de textos y datos (TDM) para usos distintos de la investigación. También hay una forma de especificar una licencia separada que cubra TDM comercial o no investigativo.

Como suele ser el caso, lo que se especifica en ONIX puede no ser descubierto a lo largo de la cadena de distribución, pero al menos se ha hecho un esfuerzo.