Actualmente hay un gran "hype" con todo lo referente a la Inteligencia Artificial, y sus múltiples aplicaciones a todo tipo de casuística de nuestro día a día. Hay que denunciar, que no todo lo que etiquetan como "Inteligencia Artificial" realmente lo es, pero finalmente se impone que lo que se etiqueta de esta forma llama inmediatamente la atención del público y ayuda a vender el producto.

En este artículo queremos despejar la hojarasca estos términos, y contaros casos de uso reales de cómo se puede aplicar la Inteligencia Artificial en la plataforma CMS Drupal, y por extensión a cualquier tipo de solución de Gestión de Contenidos actual.

 

Chatbots y Asistentes Virtuales

Como destacábamos y detallábamos en nuestro artículo del mes anterior, la integración de chatbots permite mejorar la experiencia de usuario, automatizar consultas frecuentes y ofrecer soporte en tiempo real. Los chatbots en Drupal pueden:

  • Responder a preguntas frecuentes utilizando NLP.
  • Conectar con sistemas de gestión de tickets para escalar consultas complejas.
  • Mejorar la interacción mediante aprendizaje continuo y respuestas personalizadas.

Herramientas como Dialogflow de Google o IBM Watson Assistant se integran fácilmente en Drupal mediante API, proporcionando interfaces de conversación dinámicas.

Ejemplo: The Australian Government utiliza un chatbot en su sitio web desarrollado en Drupal para asistir a los ciudadanos. Este chatbot está basado en Dialogflow de Google y responde preguntas frecuentes, ofrece asistencia de navegación y conecta a los usuarios con los servicios adecuados. La integración de IA permite que el bot aprenda y mejore con el tiempo, ofreciendo interacciones cada vez más útiles y fluidas.

Personalización de Contenidos basada en IA

Una de las mayores ventajas de integrar IA en Drupal es la posibilidad de personalizar contenidos en función de las preferencias del usuario. Mediante algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning, ML), el sistema puede:

  • Analizar el comportamiento de los usuarios y adaptar el contenido en tiempo real.
  • Realizar recomendaciones de contenido basadas en el historial de navegación.
  • Asegurar que el contenido relevante se muestra a usuarios específicos, mejorando la conversión y el tiempo en el sitio.

Para implementar esta funcionalidad, pueden usarse módulos de Drupal que se integren con sistemas de recomendación externos, como TensorFlow o plataformas específicas de recomendación de contenido.

Ejemplo: Weather.com, el sitio de pronósticos del clima, utiliza Drupal y tecnologías de IA para personalizar contenidos en función de la ubicación del usuario. Cuando un visitante entra en la página, el sitio le ofrece información específica del clima y noticias personalizadas. También sugiere artículos de interés basados en el historial de navegación del usuario, manteniendo una experiencia relevante y en tiempo real.

Automatización de la Clasificación y Etiquetado de Contenidos

Drupal permite organizar grandes volúmenes de datos y contenidos, lo que puede mejorarse con IA. Usando modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y reconocimiento de imágenes, la IA puede:

  • Clasificar automáticamente nuevos contenidos en las categorías adecuadas.
  • Etiquetar imágenes y videos de manera automática.
  • Mejorar el SEO del sitio mediante la identificación de palabras clave relevantes.

Existen módulos que permiten integrar API de servicios de IA, como Google Cloud Vision o Amazon Rekognition, para analizar y clasificar imágenes, y de NLP para el procesamiento de textos, como Google Natural Language o IBM Watson.

Ejemplo: National Geographic ha implementado un sistema de gestión de imágenes que usa IA para etiquetar y clasificar fotos automáticamente. En su sistema de Drupal, los editores pueden subir imágenes y dejar que el sistema sugiera etiquetas basadas en el contenido visual. Esto es particularmente útil en plataformas con grandes volúmenes de contenido visual, agilizando la organización y búsqueda de archivos.

Búsqueda Inteligente y Relevante

Las capacidades de búsqueda de Drupal pueden potenciarse significativamente al integrar IA, mejorando la precisión y relevancia de los resultados. Algunas mejoras incluyen:

  • Búsqueda semántica: permite que el motor de búsqueda entienda la intención detrás de las consultas de los usuarios, ofreciendo resultados más relevantes.
  • Autocompletado y corrección de consultas: los algoritmos de IA pueden aprender de consultas anteriores y sugerir correcciones o términos de búsqueda relevantes.
  • Predicción de intención: identifica lo que los usuarios realmente buscan a partir de patrones en su navegación.

El módulo Apache Solr Search puede mejorarse con tecnologías de NLP o sistemas de aprendizaje profundo para la búsqueda semántica.

Ejemplo: The Economist implementó una solución de búsqueda inteligente en su plataforma, basada en Drupal y Solr. Con algoritmos de NLP, el sistema entiende el contexto de las consultas, ofreciendo resultados relevantes y precisos. Además, se aplica autocompletado y corrección de términos. Esto permite a los usuarios encontrar rápidamente artículos, informes y análisis en una vasta biblioteca de contenidos.

Análisis y Revisión de Contenidos Generados por Usuarios

Para sitios Drupal que dependen del contenido generado por usuarios, la IA puede analizar automáticamente el tono y la intención de los comentarios y publicaciones para identificar contenido ofensivo, detectar spam o moderar conversaciones. Esto se logra mediante modelos de análisis de sentimiento, que permiten:

  • Clasificar comentarios como positivos, negativos o neutrales.
  • Alertar sobre contenido potencialmente dañino o inapropiado.
  • Aplicar filtros y controles de calidad en tiempo real.

Servicios como Azure Text Analytics o AWS Comprehend ofrecen capacidades avanzadas de análisis de sentimiento que pueden integrarse en Drupal.

Ejemplo: New York Times ha integrado modelos de IA en su sistema de comentarios (aunque no es Drupal, es un buen ejemplo de moderación de contenidos). La IA revisa comentarios y los clasifica como positivos, negativos o problemáticos, marcando aquellos que pueden violar sus normas. Al implementarse en Drupal, esta funcionalidad ayuda a moderar grandes cantidades de contenido de forma eficiente y mantener la calidad de la interacción.

Detección y Prevención de Amenazas de Seguridad

La seguridad en Drupal es una prioridad, y la IA puede jugar un rol crítico en la detección y mitigación de amenazas. Con el uso de IA y ML en la seguridad, Drupal puede:

  • Identificar patrones de tráfico sospechoso que podrían indicar ataques DDoS.
  • Detectar intentos de acceso no autorizado mediante análisis de patrones de comportamiento.
  • Prevenir el spam y los intentos de phishing mediante modelos de detección de anomalías.

Las integraciones con servicios de IA en la nube, como Google Cloud Security o AWS Security Hub, proporcionan alertas de seguridad en tiempo real y permiten la integración con módulos de seguridad de Drupal.

Ejemplo: Acquia Cloud (empresa de servicios de Drupal) utiliza IA para monitorizar la seguridad en tiempo real de sus clientes. Mediante el análisis de tráfico y patrones de acceso, detectan intentos de ataque e implementan defensas automáticas. Por ejemplo, si se identifica un tráfico anormalmente alto de una IP, el sistema automáticamente bloquea el acceso para proteger el sitio.