Crear chatbots a partir de un podcast
Imagen de Ant Rozetsky en Unsplash
En un futuro cercano –en realidad ya en curso- nuestra interacción con la información cambiará radicalmente.
Así, en lugar de buscar entre archivos, listas de reproducción o páginas web, simplemente preguntaremos a un chatbot (también mediante voz) y obtendremos una respuesta inmediata.
A partir de este nuevo hábito que se está extendiendo Dan Shipper relata un experimento: hacer un chatbot a partir de su podcast favorito. Para ello tomó el contenido del podcast Huberman Lab, que presenta el neurocientífico Andrew Huberman, y con unas horas de trabajo construyó un chatbot basado en GPTque puede responder preguntas sobre los temas tratados en los episodios.
Primero, Shipper recopiló las transcripciones de los episodios del podcast. Luego implementó un sistema de búsqueda de texto que permite extraer fragmentos relevantes de las transcripciones según la consulta del usuario. Finalmente, esos fragmentos se pasan a GPT con un “prompt” tipo: “Responde la pregunta lo más verazmente posible usando el contexto proporcionado; si no está en el contexto, di ‘No lo sé’.”
Shipper señala no obstante que hay limitaciones, como el tamaño máximo del “prompt” (aproximadamente 4.000 tokens en GPT-3) y la dependencia de que el sistema de búsqueda encuentre el fragmento adecuado.
Cuando falla, el chatbot puede dar respuestas plausibles pero incorrectas o demasiado generales. Para mejorar, Shipper sugiere limpiar mejor las transcripciones, definir términos claros en el texto fuente o encadenar prompts para que GPT revise y corrija sus propias respuestas automáticamente.
Más allá del experimento técnico, el artículo de Shipper subraya la oportunidad para creadores de contenido y empresas de convertir catálogos de audio, vídeo o texto en interfaces conversacionales.
Es decir, reutilizar propiedad intelectual existente (por ejemplo un podcast con muchos episodios) para ofrecer valor adicional -y monetizable- mediante un chatbot que “conoce” esa biblioteca. En ese sentido, esta forma de entrega de contenido podría convertirse en un nuevo formato por sí mismo.
Por último, Shipper advierte una dimensión legal, la de los derechos de autor y la propiedad intelectual, que serán cada vez más relevantes en un mundo donde los modelos de IA consumen grandes cantidades de contenido para ofrecer respuestas.
En general, el experimento de Shipper demuestra que, con tecnología ya disponible, es posible construir un chatbot a partir de un archivo de contenidos que facilita el acceso directo a lo que se dijo, sin necesidad de revisar horas de audio.
Aunque aún hay áreas de mejora, la propuesta abre una vía prometedora para el consumo, la reutilización y la monetización de contenidos en la era de la IA.
