Integrar modelos de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML, Machine Learning) en tu sitio web de WordPress no consiste sólo en estar al día de los últimos avances y tendencias tecnológicos. Se trata de ampliar las capacidades de WordPress para mejorar la experiencia del usuario y transformar cómo creas contenido y cómo lo consumen tus usuarios.

Mejorar tus sitios de WordPress con capacidades de IA ofrece numerosas ventajas. Puede:

  • Reforzar las interacciones con los usuarios o clientes mediante texto predictivo y chatbots.
  • Aumentar el compromiso del usuario ofreciéndole recomendaciones de contenido personalizadas.
  • Agilizar las operaciones con tareas automatizadas como el etiquetado de imágenes.

Estas mejoras pueden aumentar la eficiencia, la satisfacción del usuario y las tasas de conversión.

Aprendamos a integrar modelos de IA y ML en tus sitios de WordPress utilizando la API de WordPress.

Aprovechar la API de WordPress para la integración de IA

La API de WordPress sirve de puente entre tu sitio de WordPress y las aplicaciones externas, permitiendo una comunicación e interacción perfectas. La API proporciona a los desarrolladores endpoints predefinidos para interactuar con los distintos aspectos de un sitio de WordPress, como las entradas y los usuarios.

Además, puedes crear endpoints de API personalizados para exponer funcionalidades o datos específicos. Sin embargo, integrar servicios de terceros puede requerir pasos adicionales, como manejar protocolos de autenticación o gestionar la sincronización de datos.

Puedes establecer una comunicación bidireccional entre los modelos de IA y tus sitios de WordPress utilizando la API de WordPress. A partir de ahí, puedes integrar funciones potenciadas por la IA, como la generación de texto predictivo, la recomendación personalizada de contenidos y el etiquetado automático de imágenes en temas o plugins de WordPress mediante endpoints de API personalizados.

Caso 1: Generación de texto predictivo

Una forma de utilizar la IA en tu sitio de WordPress es implementando la generación de texto predictivo. La generación de texto predictivo con IA aprovecha los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP, natural language processing) para analizar los datos de texto y predecir la siguiente palabra o frase basándose en el contexto.

Por ejemplo, puedes aprovechar estas capacidades durante la creación de contenidos. Al escribir contenidos, pueden aparecer sugerencias de texto, que ayudan a agilizar el proceso de composición. Desde frases relevantes hasta oraciones completas, este texto predictivo puede ayudar a los redactores de contenidos a reducir el tiempo que necesitan para producir textos web.

La generación de texto predictivo es útil en el backend y mejora la experiencia del usuario. Piensa en un sitio de WordPress con un chatbot. Integrar la generación de texto predictivo en la funcionalidad del chatbot puede aumentar las interacciones del usuario.

Cuando los usuarios interactúan con el chatbot haciendo preguntas o buscando ayuda, los algoritmos de texto predictivo pueden analizar rápidamente la entrada y generar las respuestas más adecuadas. Esta funcionalidad garantiza que el chatbot ofrezca respuestas rápidas, precisas y contextualmente relevantes, lo que conduce a experiencias de usuario más satisfactorias.

Cómo implantar la generación de texto predictivo

Para implantar la generación de texto predictivo, debes seguir algunos pasos:

  1. Entrena tu modelo ML. Puedes entrenar un modelo a medida utilizando un conjunto de datos personalizado o modelos preexistentes como GPT-4, una de las ofertas de OpenAI, o un modelo gratuito de Hugging Face. Entrenar tus propios modelos te permite personalizarlos y ajustarlos en función de tus necesidades específicas. Por otro lado, los modelos preexistentes resultan cómodos y pueden resultar suficientes para muchas aplicaciones. Sin embargo, es importante tener en cuenta que entrenar y ajustar modelos comerciales es un proceso técnico y que requiere muchos recursos, así como una inversión económica y una potencia computacional significativa.
  2. Crea un endpoint personalizado de la API de WordPress que tu sitio utilizará para comunicarse con el modelo ML. Puedes definir el endpoint personalizado creando un plugin o editando el archivo functions.php de tu tema, como se muestra a continuación: 
    function create_predictive_text_endpoint()
{
   register_rest_route(
       'predictive-text/v1',
       '/generate/',
       array(
           'methods' => 'POST',
           'callback' => 'generate_predictive_text',
       )
   );
}

function generate_predictive_text($data)
{
   // Retrieve input text from request
   $input_text = $data['input_text'];

   // Call your machine learning model to generate predictive text based on input
   // Make sure you have defined the generate_predictions function.
   $predictive_text = generate_predictions($input_text);

   // Return predictive text as JSON response
   return rest_ensure_response($predictive_text);
}

add_action('rest_api_init', 'create_predictive_text_endpoint');

    Fíjate en rest_ensure_response en el código anterior. Esta función integrada de WordPress garantiza que la respuesta tenga el formato adecuado para ser compatible con la API REST de WordPress.

  3. Haz uso de este endpoint de la API desde tu cliente (el frontend de tu sitio web) para utilizar la generación de texto predictivo.

Caso de uso 2: Recomendaciones de contenido

Utilizar ML para recomendaciones de contenido personalizadas en sitios de WordPress implica analizar el comportamiento y las preferencias del usuario para adaptar la entrega de contenidos. Los algoritmos procesan datos, como el historial de navegación, los patrones de interacción y los datos demográficos del usuario, para sugerir artículos, productos o medios relevantes.

Esta personalización mejora el compromiso del usuario al proporcionarle una experiencia más personalizada, lo que conduce a un aumento del tráfico del sitio, una mayor duración de las visitas y mayores tasas de conversión.

Supongamos, por ejemplo, que tienes un blog de estilo de vida desarrollado con WordPress que trata distintos temas, desde la alimentación y el fitness hasta los viajes. Cuando un usuario aterriza en la página de inicio del blog, el motor de recomendaciones analiza sus interacciones anteriores en el sitio, como los artículos que ha leído, compartido o que le han gustado, así como su información demográfica y sus patrones de navegación. A continuación, el motor puede compartir recomendaciones de contenido personalizadas para el usuario.

Si, por ejemplo, un usuario interactúa frecuentemente con recetas saludables y contenidos relacionados con el fitness, el motor de recomendación puede sugerirle páginas relevantes que contengan rutinas de entrenamiento y guías para preparar comidas.

Cómo implementar recomendaciones de contenido

Repasemos cómo puedes incluir recomendaciones de contenido basadas en la IA en tu sitio de WordPress:

  1. Selecciona un motor de recomendación de contenidos que se adapte a las necesidades específicas de tu sitio. Puedes construir uno utilizando tecnologías como TensorFlow o PyTorch o una solución preexistente como Recombee.
  2. Desarrolla un endpoint personalizado de la API de WordPress para comunicarte con el motor de recomendación. Puedes crear un plugin personalizado o editar el archivo functions.php de tu tema. 
    function create_content_recommendation_endpoint()
{
   register_rest_route(
       'content-recommendation/v1',
       '/recommend/',
       array(
           'methods' => 'POST',
           'callback' => 'generate_content_recommendations',
       )
   );
}

function generate_content_recommendations($data)
{
   // Retrieve user data and interactions from the request
   $user_data = $data['user_data'];

   // Call the recommendation engine with user data to generate content recommendations
   // Make sure you have defined the generate_recommendations function.
   $content_recommendations = generate_recommendations($user_data);

   // Return content recommendations as JSON response
   return rest_ensure_response($content_recommendations);
}

add_action('rest_api_init', 'create_content_recommendation_endpoint');

    Asegúrate de incluir las interacciones del usuario, como su historial de navegación, los artículos que le han gustado y la información demográfica, en la carga útil de la solicitud enviada a este endpoint. Esta información permite al motor generar recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias del usuario.

Caso de uso 3: Etiquetado automatizado de imágenes

El etiquetado automatizado de imágenes utiliza algoritmos de ML para analizar y categorizar automáticamente las imágenes de tu biblioteca multimedia. Estos algoritmos identifican objetos dentro de una imagen y asignan etiquetas y categorías relevantes basándose en el reconocimiento de objetos, patrones visuales y esquemas de color.

Esta automatización simplifica la búsqueda y organización de imágenes en función de criterios específicos. En el contexto de las bibliotecas multimedia de WordPress, el etiquetado de imágenes basado en la IA mejora la capacidad de búsqueda, organización y accesibilidad del contenido visual.

Piensa en un blog de viajes alojado en WordPress que publica regularmente artículos con fotografías impresionantes de destinos de todo el mundo. Cuando se suben imágenes a la biblioteca multimedia de WordPress, el sistema de etiquetado automático de imágenes utiliza algoritmos de visión por ordenador (CV, computer vision) para analizar el contenido de cada imagen y generar etiquetas relevantes.

Por ejemplo, puede etiquetar automáticamente una imagen de una playa con descriptores como «playa», «arena», «océano» o «puesta de sol»

Esta capacidad evita que los editores tengan que etiquetar cada imagen manualmente. Además, como este sistema etiqueta las imágenes de forma rápida y coherente, los visitantes del sitio pueden descubrir fácilmente artículos/imágenes relevantes buscando palabras clave específicas.

Cómo implantar el etiquetado automático de imágenes

A continuación te explicamos cómo puedes integrar las funciones de etiquetado de imágenes con la IA en tu sitio de WordPress:

  1. Entrena un modelo de etiquetado de imágenes adaptado a tus datos específicos o aprovecha modelos preexistentes proporcionados por plataformas de IA como  Google Cloud’s Vision API, Microsoft Azure’s AI Vision y Amazon Rekognition Image.
  2. Crea un plugin personalizado o edita el archivo functions.php de tu tema para crear un endpoint personalizado que interactúe con el modelo. Envía las imágenes subidas a este endpoint para generar sus etiquetas. 
    function create_image_tagging_endpoint()
{
   register_rest_route(
       'image-tagging/v1',
       '/tag/',
       array(
           'methods' => 'POST',
           'callback' => 'generate_image_tags',
       )
   );
}

function generate_image_tags($data)
{
   // Retrieve uploaded image from request
   $uploaded_image = $data['image'];

   // Call your image tagging model to generate tags based on the uploaded image
   // Make sure you have defined the generate_tags function.
   $image_tags = generate_tags($uploaded_image);

   // Return image tags as JSON response
   return rest_ensure_response($image_tags);
}

add_action('rest_api_init', 'create_image_tagging_endpoint');

Para asegurarte de que el modelo genera etiquetas de imagen relevantes y precisas, ten en cuenta los siguientes consejos:

  • Utiliza modelos de etiquetado de imágenes de alta calidad entrenados en conjuntos de datos diversos y representativos.
  • Ajusta el modelo de etiquetado de imágenes a tu colección específica de imágenes para mejorar la precisión y la relevancia.
  • Aplica técnicas de postprocesamiento, como el filtrado y la clasificación, para refinar las etiquetas de imagen generadas y eliminar el ruido o las etiquetas irrelevantes.
  • Actualiza y vuelve a entrenar periódicamente el modelo de etiquetado de imágenes para adaptarlo a la evolución de los contenidos y las preferencias de los usuarios.

Retos y consideraciones

Integrar las capacidades de ML en tu sitio de WordPress ofrece numerosas ventajas. Sin embargo, también presenta varios retos que debes abordar:

  • Privacidad de los datos — Los propietarios de los sitios deben cumplir normativas de protección de datos como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Esta normativa impone requisitos estrictos sobre la recopilación, el tratamiento y el almacenamiento de datos personales de los ciudadanos de la UE. El cumplimiento de esta normativa incluye la obtención del consentimiento explícito de los usuarios antes de recopilar sus datos y la aplicación de medidas para proteger la integridad y confidencialidad de los datos.
  • Precisión del modelo — Conseguir una alta precisión y rendimiento del modelo requiere una cuidadosa formación, validación y optimización. Debes supervisar y mejorar continuamente el rendimiento del modelo para garantizar predicciones precisas y una funcionalidad fiable.
  • Recursos computacionales — Los modelos de IA y ML requieren importantes recursos computacionales para el entrenamiento, la inferencia y el mantenimiento. Por lo tanto, los propietarios de sitios de WordPress deben tener en cuenta la escalabilidad y los requisitos de recursos al implementar funciones potenciadas por la IA, especialmente si alojan sus propios modelos de ML.

Resumen

La IA y el ML tienen el potencial de mejorar significativamente los sitios de WordPress. Estas tecnologías pueden crear experiencias de usuario más atractivas y eficientes, impulsando un mayor compromiso y conversiones.

Aprovechando la IA y el ML, los desarrolladores de WordPress pueden ampliar los límites de lo que sus sitios pueden lograr, ofreciendo sitios más inteligentes y con mayor capacidad de respuesta.

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¿Qué opinas sobre la integración de la IA y el ML en WordPress? ¿Hay alguna herramienta o idea que hayamos pasado por alto? Por favor, ¡compártela en la sección de comentarios!

Jeremy Holcombe Kinsta

Content & Marketing Editor at Kinsta, WordPress Web Developer, and Content Writer. Outside of all things WordPress, I enjoy the beach, golf, and movies. I also have tall people problems ;).