Esta tecnología española analiza en tiempo real lo que dicen de tu empresa en todo el mundo
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más de 10.000 informaciones al día

Esta tecnología española analiza en tiempo real lo que dicen de tu empresa en todo el mundo

Radart recurre a la inteligencia artificial semántica para analizar lo publicado sobre una empresa en más de 10.000 fuentes. Nace con un cliente del Ibex y espera llegar a 10 en 2022

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Una inteligencia artificial que analiza en tiempo real las informaciones que aparecen sobre una empresa en más de 10.000 noticias (prensa escrita, medios digitales, radio y televisión). Ese es el objetivo de Radart, la compañía española lanzada por Gnoss y Reti España y que dará servicios de medición en tiempo real de la reputación de compañías, personas e instituciones a través de la cobertura de prensa, tanto de fuentes abiertas como cerradas.

Con dicha tecnología, la nueva compañía evita a las empresas la dependencia del procesamiento manual de solo una parte de los datos de unas pocas fuentes y la sustituye por un análisis a nivel mundial elaborado mediante la combinación de inteligencia artificial, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de entidades. Todo ello, con un objetivo primordial: "Cuidar el intangible más preciado de una empresa: su reputación, que es la base de su aceptación social", asegura Alfonso López, fundador de Reti España. "La sociedad está cada vez más concienciada y expuesta a muchas fuentes de información. En este contexto de inmediatez, las empresas necesitan herramientas para conocer en tiempo real qué se dice sobre ellas, quién lo dice y cómo lo dice. Y eso es lo que hace Radart, pero también reconoce el contexto en que se produce, pues es capaz de reconocer las personas, las organizaciones, lugares, eventos y todo tipo de cosas relacionadas con lo que se dice".

Inteligencia artificial semántica: así funciona Radart

Para entender el funcionamiento de Radart, hay un concepto esencial: inteligencia artificial semántica. ¿En qué consiste? Imaginemos una aplicación que quiere saber qué se está diciendo en todo el mundo sobre una empresa. En ese caso, su reto será usar la tecnología para detectar toda esa información, almacenarla y hacerla visible. La inteligencia artificial semántica va un paso más allá: no solo detecta y almacena la información, sino que además es capaz de analizarla, evaluar su tono (positivo, negativo...) y clasificarla. Es decir, la inteligencia artificial semántica recopila la información, pero también comprende el contexto en que se produce.

Esta herramienta permite conocer el efecto de las estrategias de comunicación y, por lo tanto, adoptar decisiones en tiempo real

Partiendo de esta tecnología surge el concepto de reputación basada en la evidencia (RBE), un proceso cuyo objetivo es la selección de los mejores modelos de representación de la reputación y de los datos que evidencian su estado o situación comparada o contextual (con relación a organizaciones equivalentes) en cada momento dado. Gracias a ello, Radart mide la reputación de las compañías en tiempo real sobre datos y evidencias extraídos, categorizados e interpretados a partir de la lectura automática de lo publicado en cualquier medio de comunicación en cualquier soporte (texto, audio, vídeo), lo que posibilita un análisis de la reputación basado en la evidencia, pues:

  • Extrae, procesa y analiza fuentes de información abiertas y cerradas en más de 10.000 medios de comunicación al día en todo el mundo.
  • Identifica los impulsores de la reputación y el sentimiento subyacente.
  • Compara los KPI de su reputación con los de la competencia.

Toda esta información se representa mediante gráficos dinámicos en un cuatro de mando que hace un seguimiento continuado de las noticias publicadas y sus términos, personas, organizaciones y toda clase de entidades concernidas, los medios en que se produce y su cobertura, así como el impacto que tales informaciones están teniendo. Esta herramienta, por tanto, permite conocer el efecto de las estrategias de comunicación y adoptar decisiones en tiempo real.

placeholder Muestra del control de mando de Radart.
Muestra del control de mando de Radart.

"No analizamos qué ha pasado, sino qué está pasando"

Para Alfonso López, las ventajas de Radart son evidentes: "Muchas herramientas actuales te dicen qué ha pasado; Radart te dice qué te está pasando. Todo ello segregado por países, por regiones, por tipo de medio, etc. No dependemos de la lectura manual de unos pocos medios de comunicación, sino que aplicamos la tecnología para conocer más de 10.000 informaciones diarias y en cualquier momento".

"Hay mucha diferencia entre afrontar una crisis con semanas o con minutos de distancia"

"Hay mucha diferencia entre afrontar una crisis con semanas o con horas o minutos de distancia", añade Ricardo Alonso Maturana, CEO de Gnoss. "En las herramientas de 'press clipping' hay mucha lectura humana, que siempre será necesaria para el análisis más fino y la toma de decisiones, pero las máquinas permiten leer muchas más cosas y tener una idea muy afinada de la visión que el público tiene de tu marca partiendo de todo lo que se publica sobre ti".

Un cliente del Ibex y un objetivo: que sean 10 en 2022

Radart se lanzó con la experiencia de un cliente con el que los responsables de la herramienta ya habían aplicado anteriormente su inteligencia artificial semántica: una empresa del Ibex 35 español que ya está recurriendo a esta tecnología para conocer las informaciones que se publica sobre ella en todo el mundo e incluso anticiparse a posibles escenarios futuros: Ricardo Alonso Maturana incide en que "se puede identificar posibles emergencias, pero se necesita un lector que pueda interpretar esa amenaza creciente. Es difícil que un algoritmo pueda predecir una crisis, pero podemos ver si alguna entidad, persona, hecho o noticia que no teníamos en el radar empieza a aparecer en un contexto de debilitamiento de la reputación, por ejemplo".

López añade que los objetivos de Radart son ambiciosos: "En 2021, estamos haciendo presentaciones a todo el Ibex 35 para tener cinco grandes clientes activos a finales de año. Para 2022, el objetivo es doblar ese número de clientes". Se tratará, en definitiva, de que cualquier tipo de empresa pueda recurrir a la inteligencia artificial para analizar en tiempo real todo lo que se dice sobre ella en el mundo y, con toda esa información, tomar decisiones basadas en datos.

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