8 maneras en que la inteligencia artificial lleva la publicación al siguiente nivel

Los editores son los guardianes de la literatura moderna. A medida que avanza la tecnología, tanto las editoriales tradicionales como los autores que se autoeditan se benefician de herramientas tecnológicas y analíticas que antes no estaban disponibles. Esto no sólo ayuda a automatizar procesos desalentadores, sino que también da poder a nuevas voces independientes al hacer que la autoedición sea más accesible. Desde el formateo automatizado hasta el software de gestión de derechos de autor, aquí hay ocho maneras en las que la IA ayuda a llevar la publicación al siguiente nivel. 1. Análisis de texto automatizado El análisis de texto automatizado tiene múltiples beneficios en el ámbito de la publicación, que van desde la optimización editorial hasta la aplicación de derechos de autor y la detección de plagios. La publicación siempre ha estado plagada de plagios, incluso en el caso de grandes editoriales, como Grand Central Publishing. El análisis automatizado de textos puede detectar pasajes plagiados sin intervención humana, generando errores que pueden ser señalados al autor antes de la publicación. También se puede utilizar para controlar las infracciones de derechos de autor en plataformas de publicación de terceros. Los programas como Grammarly ayudan a reducir la carga de trabajo editorial y aumentan los índices generales de detección de errores editoriales al permitir a los escritores y editores autocomprobar y autoeditar su trabajo Grammarly permite a los escritores autocomprobar y autoeditar sus escritos. 2. Análisis Demográfico Global Cuando se trata de éxito en la publicación, el alcance y la visibilidad suficiente se encuentran entre los factores más significativos en el éxito de un libro, en segundo lugar después de la reputación del autor como autor de autores preexistentes. El análisis demográfico permite tanto a los editores como a los autores auto-publicados determinar los mercados más eficientes para los anuncios dirigidos y generales. el análisis del mercado global está disponible tanto en los cuadros de mando al estilo de Google como en las opciones más privatizadas y basadas en Al-, proporcionando datos de alta calidad para las empresas editoras que pueden permitirse pagar para jugar. las APIs de extracción de datos de Inteligencia Artificial se encuentran entre las opciones mencionadas anteriormente que permiten extraer datos de los sitios web relevantes. Los editores o autores que se autoeditan pueden utilizar los datos extraídos de sitios web como Goodreads o Amazon para comprender la demografía clave de los lectores que podrían estar interesados en sus libros en función de sus clasificaciones y listas de deseos . 3. Contratos, derechos y gestión de derechos Los contratos, los derechos de contenido y la gestión de derechos de autor han producido dolores de cabeza para el personal editorial tradicional, pero son facetas vitales del éxito de los editores. Como se mencionó anteriormente, los sistemas basados en IA pueden utilizar el análisis de texto para monitorear la violación de los derechos de autor en plataformas de publicación de terceros, como Smashwords, Amazon Books, etc. Los sistemas de gestión de derechos de autor (RMS) pueden conectarse con las API de la plataforma para determinar los números de ventas y calcular automáticamente los derechos de autor que deben repartirse entre las distintas partes de la empresa editora y el/los autor/es. La gestión de contratos puede ser contratada por las empresas editoras, que necesitan identificar rápidamente las cláusulas de los contratos específicos, a menudo para determinar la información sobre los derechos de autor, o en el caso de que surja una disputa. Este proceso puede facilitarse a través de sistemas de gestión de contratos, que permiten a los editores buscar automáticamente en el documento como se buscaría en Google para ver si hay cláusulas específicas en el contrato. Esto hará que sea más eficiente para la editorial gestionar sus contratos y extraer los datos necesarios. Además, el software puede ser entrenado para reconocer varios tipos de contratos y ajustar su comportamiento en consecuencia. 4. Etiquetado de texto automático El etiquetado de texto es un proceso históricamente tedioso. Los libros y los desenfoques deben etiquetarse en consecuencia; de lo contrario, los clientes no podrán encontrarlos. El análisis de texto basado en Al- permite a nuestras contrapartes de la máquina escanear y generar etiquetas para cualquier longitud de texto de forma automática. A medida que el análisis de sentimientos y el aprendizaje automático continúan avanzando, el etiquetado de texto se puede acelerar aún más y con mayor precisión. La editorial lxxus ha desarrollado un sistema sólo para este propósito. 5. Formato automatizado Formatear libros no es una tarea fácil, especialmente en el caso de envíos no tradicionales, tales como guiones escritos con características específicas de fuentes para insertar en el texto. El formateo automatizado tanto en formato e-reader como en formatos tradicionales se ha vuelto mucho más cómodo con herramientas como Scrivener y la interfaz de publicación electrónica de Amazon Scrivener ayuda a los escritores a concentrarse en la escritura en sí misma al ofrecer funciones de formateo automatizado. Reducción del tiempo

VP, Media & Entertainment at DataArt

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