La tecnología en el periodismo está en constante evolución. El periodismo móvil, informar en Twitter y TikTok, y el periodismo de datos, son ejemplos de cómo los profesionales modernos se apoyan en las nuevas tecnologías para hacer su trabajo más fácil y sus historias más atractivas.
Hoy, las grandes redacciones están introduciendo una nueva herramienta: la inteligencia artificial (IA). Las más pequeñas también están interesadas en ella, si bien todavía no pueden implementarla. Algunas predicciones dicen que el 90% de las noticias serán escritas por la IA en 2025. De hecho, es probable que ya hayas leído alguna cobertura deportiva o política que haya sido, al menos parcialmente, escrita por una IA.
La IA puede entenderse, en términos generales, como cualquier tecnología que simule la inteligencia humana: extraer patrones de los datos, predecir eventos futuros y/o adaptar el rendimiento en función de los errores del pasado. No toda la IA es futurista: el software de transcripción, por ejemplo, utiliza IA para reconocer y generar palabras a partir de un archivo de audio.
Esta herramienta no pretende sustituir el trabajo de los periodistas. En cambio, se ocupa de las labores repetitivas, sencillas o con muchos datos, para que los profesionales humanos puedan centrarse en las historias que requieren una visión creativa, un análisis multifacético y un buen juicio.
En 2019, Polis, el think tank sobre medios de la London School of Economics, y Google News Initiative, se asociaron para crear la iniciativa JournalismAI con el fin de promover el uso de la inteligencia artificial en la profesión. Su programa de becas fue lanzado este año, con el objetivo de crear herramientas innovadoras.
Para saber más sobre cómo la IA está influyendo en el periodismo, entrevisté al director de la iniciativa y jefe de equipo, Mattia Peretti, y al director del programa de becas, Lakshmi Sivadas.
La beca tiene su origen en una serie de «desafíos colaborativos» que el staff de JournalismAI celebró entre 2020 y 2021. De acuerdo con Peretti, estos desafíos surgieron «orgánicamente», sin un proceso de postulación ni una organización formal para las personas interesadas en participar. Durante las sesiones se completaron varios proyectos útiles basados en IA, muchos de los cuales todavía están disponibles en línea. Al año siguiente, el proceso se formalizó y se modificó para crear la beca.
Mientras que la iniciativa Journalism AI se ocupa de educar a los periodistas que no están familiarizados con la inteligencia artificial, el programa de becas va un paso más allá al apuntalar las habilidades de quienes ya utilizan la tecnología en la redacción.
«Lo que podemos hacer por ellos, a través de la beca, es conectarlos con una red global de personas del mismo nivel», dijo Peretti. «Haciendo que colaboren entre sí, podemos ayudarles a acelerar la adopción y aplicación de la IA, y mostrar a todos los miembros de nuestra comunidad lo que es posible».
Se seleccionaron 46 periodistas para el programa. En total, 16 países de seis continentes están representados en la cohorte. Con los problemas que ya están surgiendo con la IA que desarrolla sesgos raciales y de género y que hace perfiles raciales de las personas de color, el equipo de JournalismAI fomentó la diversidad a la hora de aceptar a los becarios.
«Pensamos que si traíamos a personas representativas de las principales poblaciones del mundo, podrían reconocer el tipo de sesgos que existen en los conjuntos de datos actuales», dijo Sivadas. «Así, en los sistemas que están construyendo o desarrollando con la beca, podrían averiguar dónde entra el sesgo en el proceso de desarrollo, y mitigarlo».
El objetivo principal de la beca es crear un software que incorpore IA en beneficio de las redacciones de los equipos y de las redacciones de todo el mundo. A diferencia de OpenAI o DeepMind de Google, cuyas investigaciones se centran en la creación de inteligencia general artificial —un software que funciona como un cerebro humano independiente—, los proyectos de JournalismAI requieren el aporte y la supervisión de periodistas humanos.
La mayoría de estos proyectos tienen como objetivo ayudar en una de las tres áreas de las noticias que el informe de JournalismAI de 2019 esbozó: la recopilación de información, la producción de contenido o la distribución del contenido terminado a una audiencia.
Cada una de estas áreas tiene un potencial apasionante para el periodismo. La IA de recopilación de noticias puede identificar tendencias y supervisar la mención de temas o eventos, así como la información provista por las fuentes, por ejemplo, reuniendo y citando artículos de varios medios sobre el mismo tema. Las IA de producción de noticias, que trabajan en la creación de contenidos, pueden escribir artículos con viñetas o reformular historias para diferentes audiencias en una fracción del tiempo que le llevaría a un humano hacerlo. Por último, las IA de distribución de noticias toman la información de los consumidores para hacer que los contenidos sean más impactantes: encontrar audiencias posibles para el contenido de un medio, hacer un seguimiento del comportamiento de los receptores y personalizar el flujo de noticias para que los lectores vean lo que más les interesa.
«No hay un solo estudiante de periodismo que haya decidido seguir esta carrera porque le apasione escudriñar en documentos PDF día tras día», dijo Peretti. «Eso es algo que el aprendizaje automático hace muy bien, y creo que deberíamos estar entusiasmados de poder contar con el apoyo de un software que haga todas estas cosas por nosotros».
Algunos de los mentores de los equipos de este año son Ines Montani, cofundadora y directora general de la empresa de software Explosion; David Caswell, antiguo director de producto de BBC News Labs, y varios miembros del Knight Lab de la Universidad Northwestern. Estos mentores cubren necesidades de verificación de información, conocimientos técnicos avanzados y mucho más.
«No preparamos una lista de mentores y les dijimos a los becarios: ‘estos son sus mentores, trabajen con ellos’, porque no habría tenido sentido, ya que aún no sabíamos en qué querrían trabajar los equipos. Así que tratamos de encontrar expertos en la materia que pudieran ayudarles para el caso concreto que están explorando», dijo Peretti. «Partimos de las necesidades de nuestros equipos».
Este año se publicarán 10 proyectos de la beca. Entre ellos se encuentran Attack Detector, que pretende detectar el discurso de odio hacia periodistas y activistas ambientales en español y portugués, y Parrot, que identifica y mide la difusión de contenidos manipulados y propagandísticos emitidos por los Estados. Estos dos proyectos, junto con todos los demás, se presentarán en el festival JournalismAI a principios de diciembre.
Peretti dijo que estas iniciativas están hechas pensando en un uso ético de la IA. Ninguna de ellas está pensada para funcionar sin supervisión humana, y añadió que sería «extremadamente peligroso» permitir un uso no supervisado en este momento.
«La palabra que utilizamos una y otra vez es ‘responsabilidad'», dijo Peretti. «Me anima lo que estoy viendo en el sector y quiero suponer que un poco de eso se debe al trabajo que hacemos. Pero tenemos que seguir insistiendo en el uso responsable de la IA si realmente queremos que sea una fuerza positiva para el periodismo».
Sivadas considera que la IA está cada vez más presente en las redacciones de todo el mundo, y que pronto será ineludible. Citó a Michaëla Cancela, ex participante de los desafíos, quien dijo: «Puedes elegir formar parte del grupo de personas que está tomando decisiones sobre cómo se va a utilizar la IA, o puedes sentarte y ver cómo destruye los sistemas y las prácticas éticas sobre las que se construyó el periodismo».
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