Caso de uso: Moderación de contenido con IA para retail y plataformas sociales

En un ecosistema digital cada vez más globalizado, hiperconectado y expuesto, el contenido visual y textual que una marca o comunidad publica no solo representa su identidad, sino que también puede desencadenar consecuencias significativas en términos de percepción pública, sensibilidad cultural e incluso repercusiones legales. Lo que una organización comunica —intencionadamente o no— puede influir en su reputación, credibilidad y relación con sus públicos. Por eso, identificar y filtrar de forma temprana contenido ofensivo, inapropiado o potencialmente sensible se ha convertido en una necesidad estratégica, tanto para empresas como para organizaciones sociales o sin ánimo de lucro.

Conscientes de esta realidad, en hiberus hemos desarrollado un sistema de moderación de contenido basado en inteligencia artificial, capaz de proteger de forma proactiva a entidades del ámbito empresarial y del tercer sector frente a los riesgos derivados de la exposición digital.

Qué hemos construido 

Hemos diseñado y desplegado una plataforma de moderación multimodal, capaz de analizar de forma automatizada tanto imágenes como textos antes de que se publiquen. Gracias a su enfoque basado en modelos de inteligencia artificial avanzados, el sistema puede detectar contenido problemático con un alto nivel de precisión, operando en tiempo real o mediante procesamiento por lotes.

Entre las capacidades de detección más destacadas se incluyen:

• Presencia de armas, simbología violenta o imágenes explícitamente agresivas.

• Representaciones religiosas o elementos culturales sensibles fuera de contexto.

• Discursos de odio, mensajes xenófobos o incitación a la violencia.

• Lenguaje discriminatorio por razones de género, raza, orientación sexual, religión u origen.

• Contenidos sexualizados, inapropiados o que vulneran códigos éticos.

Además, la solución es altamente flexible y se puede integrar en múltiples canales digitales, incluyendo plataformas de comercio electrónico, foros comunitarios, redes sociales, chatbots, buzones de sugerencias, sistemas de reseñas y más.

Casos de uso 

Ya hemos aplicado esta tecnología con éxito en distintos sectores, demostrando su escalabilidad y eficacia:

🛍️ Retail internacional: realizamos el análisis automatizado de más de 30.000 imágenes cada semana en catálogos digitales, marketplaces y campañas de publicidad, con el objetivo de evitar la publicación de elementos ofensivos, malinterpretables o culturalmente inadecuados.

🌍 ONGs y plataformas sociales: ayudamos a moderar contenido generado por usuarios (UGC) en comunidades digitales abiertas, garantizando que los espacios virtuales sean respetuosos, inclusivos y seguros para todos los participantes.

Estos casos demuestran que, más allá del sector, existe una demanda creciente por soluciones tecnológicas que prevengan crisis reputacionales y fomenten entornos digitales saludables.

Cómo funciona 

Nuestra solución combina distintas tecnologías de inteligencia artificial, visión por computador, procesamiento de lenguaje natural (PLN) y servicios cloud. El sistema está compuesto por los siguientes componentes clave:

• BLIP: modelo lenguaje-visión que genera descripciones automáticas de imágenes y responde preguntas sobre contenido visual.

• YOLO: red neuronal especializada en detección y localización de objetos, utilizada para identificar elementos ofensivos o peligrosos.

• MobileNet: arquitectura ligera optimizada para reconocer patrones culturales complejos como textiles tradicionales, iconografía religiosa o simbología local.

• LLaMa 3.2 Instruct: modelo de PLN orientado a clasificar textos con alta sensibilidad al lenguaje de odio, acoso, estigmatización o desinformación.

• Claude Sonnet: modelo multimodal con alta precisión en la moderación de contenido mixto (imagen + texto), útil para analizar publicaciones integradas.

• APIs externas: como Azure Content Moderator y Google Cloud Vision, integradas como refuerzo adicional.

• Fuentes de datos: utilizamos datasets públicos (Roboflow, Kaggle), scraping web (Wikimedia, Unsplash) y generación de imágenes sintéticas con Stable Diffusion bajo licencia comercial.

Resultados obtenidos 

El sistema ha demostrado su eficacia y valor en entornos reales:

✅ Detección automatizada de 31 categorías de símbolos ofensivos y elementos inapropiados.
⚙️ Procesamiento por lotes de miles de imágenes en segundos, lo que permite escalar la revisión de contenido sin fricciones.
🔍 Mejora significativa de la protección reputacional, así como de la seguridad del entorno digital para marcas y comunidades.

Por qué es importante 

Una imagen malinterpretada o un mensaje fuera de lugar puede desencadenar una crisis reputacional inmediata, generar reacciones virales, provocar cancelaciones, boicots o incluso sanciones legales. En el caso de ONGs o plataformas sociales, los riesgos son aún más sensibles, ya que pueden afectar la confianza, la seguridad emocional y el bienestar de los usuarios.

Nuestra solución permite actuar con anticipación, minimizando riesgos y alineando el contenido publicado con los valores, normas y estándares éticos de cada organización. Es un sistema que no solo filtra lo problemático, sino que también permite comunicar con mayor responsabilidad, sensibilidad y coherencia cultural.

En hiberus, creemos firmemente que la tecnología debe estar al servicio del respeto, la inclusión y la integridad. Con esta plataforma de moderación de contenido, demostramos que es posible escalar procesos digitales sin perder el contexto humano, ayudando a las marcas y comunidades a proteger su imagen, construir entornos más seguros y fortalecer la confianza de sus audiencias.

Contamos con un equipo experto en IA Generativa y Data que han desarrollado GenIA Ecosystem, un ecosistema de soluciones propias de IA para afrontar cualquier desafío. ¡Cuéntanos tu proyecto!