Estadísticas de caso: cuántos errores quedan en los textos de AI

Estadísticas de caso: cuántos errores quedan en los textos de AI

Según nuestra encuesta, la mayoría de los equipos revisan los textos después de la generación. Y esto coincide con las solicitudes que nos hacen los clientes.

La más común: verificar la gramática, la ortografía y la naturalidad del texto antes de la publicación.

Y esto está completamente justificado.

Recopilamos estadísticas internas sobre la cantidad de errores en textos de IA en 1500 palabras en diferentes idiomas. Muestra: 10 textos para cada idioma.

Diagramas — arriba

Explicaciones de lo que significa cada tipo de error:

• Ortografía — errores tipográficos
• Gramática — formas incorrectas de palabras, construcción de oraciones
• Estilística — estilo inapropiado, repeticiones de palabras, tautologías
• Semánticos — alucinaciones, disparates
• Diacrítica — errores en símbolos especiales del idioma: acentos, signos diacríticos, letras especiales
• Localización — uso de anglicismos o uso inapropiado de palabras de otros idiomas

Lo último, por cierto, ocurre a menudo en traducciones de un idioma a otro. Por ejemplo, muchas veces se insertaron palabras en ruso en un texto en inglés.

Es interesante que la distribución de errores sintácticos, léxicos y ortográficos dependa mucho del idioma. En algunos lugares sufre la gramática, en otros, la naturalidad de las formulaciones. Como se puede ver en los diagramas, el rumano es el más afectado por la IA.

Conclusión: La IA acelera mucho la producción de textos, pero la revisión final sigue siendo crítica, especialmente para el contenido de afiliados y SEO.