Amazon usa la IA para resumir los comentarios que los usuarios dejan sobre sus productos
Esta función, por el momento, solo está disponible en algunos productos que aparecen en la aplicación móvil de Amazon de Estados Unidos.
CODIGO TV. ESTADOS UNIDOS.- El gigante tecnológico Amazon ha revelado este lunes que usa la inteligencia artificial (IA) en su aplicación móvil para crear resúmenes de un párrafo de los diversos comentarios que los usuarios dejan sobre sus productos, en los que explica de manera escueta lo que a la mayoría de la gente le gusta, y posteriormente lo que no le gusta.
En un comunicado publicado este lunes, la compañía señala que el objetivo de esta nueva función es que los potenciales compradores a golpe de vista se hagan con una idea generalizada de las opiniones que otros usuarios tienen sobre el producto.
«Queremos que sea aún más fácil para los clientes comprender los temas comunes en las reseñas», destaca la empresa.
Esta función, por el momento, solo está disponible en algunos productos que aparecen en la aplicación móvil de Amazon de Estados Unidos.
Uno de los productos que cuenta con esta descripción son los auriculares LG tone-fp5 que tiene una puntuación de 4.2 sobre 5 de acuerdo con los consumidores.
Según ha comprobado EFE, en la reseña se puede leer: «A los clientes les gusta la calidad del sonido, la facilidad de uso y la duración de la batería de los auriculares. Mencionan que la cancelación de ruido funciona bien, el diseño de los botones es fácil de entender y la duración de la batería es impresionante».
Por su parte, en el resumen del televisor inteligente VIZIO D-Series de 40 pulgadas que tiene una nota de 4.3 se lee: «A los clientes les gusta el precio, la calidad de imagen y la facilidad de operación del televisor. Mencionan que tiene muy buena pantalla y el sonido está bien. A los clientes también les gusta la facilidad de configuración. Sin embargo, algunos clientes han informado de problemas con la pantalla».
Al igual que con las valoraciones tradicionales, Amazon señala primero las críticas positivas de los usuarios y luego las negativas.