Resúmenes de IA
Como su nombre indica, los resúmenes de IA aprovechan el poder de la inteligencia artificial para crear resúmenes de forma automática. Puede resumir documentos, citas codificadas, grupos de documentos o citas codificadas con códigos de un grupo. Los resultados se almacenan en memos vinculados a sus respectivas entidades resumidas.
Puede acceder a la codificación de IA a través del menú Análisis, el botón Documentos o Códigos en la barra de herramientas principal, o en la sección Análisis de los menús contextuales del documento o del grupo de documentos.
Descripción general rápida
Comience seleccionando los documentos, códigos o grupos que desea que ATLAS.ti resuma. Después de hacer clic en "Resumir", ATLAS.ti le preguntará si desea continuar y le mostrará una estimación aproximada del tiempo que tardará en procesar sus datos.
Los resúmenes de IA cargarán el contenido de su documento en los servidores de ATLAS.ti y OpenAI. Nunca cargaremos sus datos sin su consentimiento explícito. Si desea continuar, active la casilla de verificación donde reconoce que acepta nuestro EULA y nuestra Política de privacidad. OpenAI NO utilizará los datos de los usuarios de ATLAS.ti para entrenar los modelos de OpenAI.
Puede continuar trabajando mientras se generan los resúmenes de IA.
Los resúmenes de IA solo funcionan con contenido de texto. Su funcionamiento con documentos es bastante intuitivo, pero un resumen de un código puede requerir alguna explicación. Al resumir un código, ATLAS.ti obtiene todas las citas textuales codificadas con ese código, las ordena por orden de aparición, crea un gran texto virtual a partir de todas ellas y luego genera un resumen de ese texto.
Al resumir documentos o códigos, obtendrá un resumen por documento o código. Al resumir grupos, obtendrá un resumen por grupo. Funciona de manera muy similar a cuando se recopilan citas de texto para el resumen de un código: primero, ATLAS.ti reúne todos los documentos (o códigos), luego los coloca uno tras otro en un gran texto virtual y, finalmente, obtiene un resumen de todos ellos.
Los documentos PDF suelen ser fácilmente legibles para las personas, pero no tanto para el ordenador: dado que el PDF se desarrolló originalmente como formato de impresión, tiene una gran fidelidad visual, pero el orden del texto puede ser técnicamente muy diferente de cómo lo percibimos los humanos. Por ello, los documentos PDF pueden producir resultados deficientes en ocasiones.
Tenga en cuenta que, aunque en general es beneficioso que los modelos GPT hayan sido entrenados con grandes cantidades de texto, en algunas situaciones esto puede dar lugar a resultados incorrectos que no reflejan con precisión a personas, lugares o hechos reales. En algunos casos, los modelos GPT pueden incorporar sesgos sociales como estereotipos o sentimientos negativos hacia ciertos grupos. Debe evaluar la precisión de cualquier resultado según corresponda a su caso de uso.