La IA transforma los medios de comunicación.El futuro pasa por hacer equipo periodistas y algoritmos

La Inteligencia Artificial está transformando nuestras sociedades a medida que se integra en procesos de gestión de instituciones y empresas. En el sector de la salud ya son habituales los algoritmos para detectar enfermedades; en la justicia, para predecir índices de criminalidad; también las autoridades usan cada vez más los sistemas de reconocimiento facial. Los medios de comunicación no van a ser una excepción y todo indica que esta industria también va a experimentar grandes cambios como consecuencia de la implementación de la IA en todos los procesos: desde la producción hasta la distribución. Es por ello que los expertos recomiendan a los gestores de medios (medianos y grandes) contar lo antes posible con una estrategia de IA a partir de una visión 360º.


Esta fue la principal conclusión de la jornada de clausura del Journalism AI festival, el primer evento dedicado a reflexionar sobre cómo los medios integran la Inteligencia Artificial en sus procesos de producción. El encuentro, que organiza la London School of Economics, fue el colofón de todo un año de trabajo del grupo collab, un proyecto que nació tras la publicación de un estudio global sobre algoritmos y periodismo que reúne a profesionales de medios de todo el mundo para compartir experiencias y desarrollar nuevas soluciones con IA.


A lo largo de los 5 días que duró el evento se presentaron varios casos de uso de algoritmos para hacer y distribuir contenidos periodísticos, así como nuevos proyectos y otras reflexiones sobre cómo esta tecnología impacta ya en toda la cadena de valor. A través de las distintas ponencias, pudimos hacernos una idea suficientemente clara sobre cómo integrar los algoritmos en el día a día va a cambiar los procesos en las redacciones en el futuro.


En esta última sesión participaron, junto al Director del proyecto collab, Charlie Beckett, tres invitados que pudieron aportar mucha luz a cuestiones que se plantearon como ¿Cuáles son las principales tendencias para los próximos años? ¿Qué grandes preguntas deben abordarse en los proyectos de investigación? ¿Cómo evolucionará la relación entre periodistas y algoritmos?


Las expertas que ayudaron a responder a estas preguntas fueron la Directora de la beca de periodismo digital, Hamburg Media School, Alexandra Borchardt, la Directora de iniciativas estratégicas de la Escuela de Graduados de Periodismo Craig Newmark, Anita Zielina y el profesor asociado de estudios de comunicación y ciencias de la computación, Northwestern University Nick Diakopoulos, que además es autor de Automating the News una de las obras de referencia que recomiendo a toda persona interesada en la integración de la IA en las redacciones.


Uno de los principales temas que se trataron de dimensionar fue el potencial de penetración de las tecnologías basadas en algoritmos en las redacciones de los medios de comunicación. Los tres invitados compartieron la opinión de que la IA va a cambiar sustancialmente las rutinas en las redacciones. De hecho ya las está cambiando y está cada vez más presente en todas las fases de la producción de la noticia: en la etapa de investigación, con algoritmos como este de apoyo al periodismo de investigación. La IA afecta también ya al proceso de creación, en el que los algoritmos intervienen en formas como encontrar contenidos relacionados (texto, foto, vídeo) que ayuden a enriquecer la pieza principal, o con herramientas que permiten crear textos simples sin intervención humana (como resultados de la bolsa o de eventos deportivos), entre muchas otras. La IA también tiene un papel cada vez más importante en la fase de distribución de los contenidos, tanto vía recomendadores que se basan en el comportamiento pasado de usuarios como otros tipos de personalización muy presentes ya en las estrategias de marketing y demostradamente útiles para mejorar la eficacia de los procesos comerciales gracias análisis de datos.


Más allá del mito de los robots periodistas, durante estas jornadas estuvo muy presente un optimismo compartido respecto a la IA en los medios. Según los participantes, esta tecnología cuenta con un potencial de intervención que, bien gestionado, puede llegar incluso a mejorar las condiciones de los periodistas, puesto que una de las tareas que mejor se la dan a la IA es la de asumir todo proceso automatizable y por lo tanto liberar a los humanos de trabajos más mecánicos. Así, en un escenario ideal, los periodistas podrán dedicarse a crear contenido único, a investigar, a contactar con fuentes...a hacer el periodismo que a la mayoría de profesionales nos gusta hacer, en definitiva.


La IA será aliada de los medios si los recursos que ahorra se invierten en hacer buen periodismo

En todo caso, que se alcance ese estado ideal dependerá de cómo se inviertan los recursos que ahorra la automatización, puntualizó Anita Zielina. Si éstos se invierten en tiempo para que los periodistas investiguen y trabajen en contenido único el cambio será positivo, pero si solo se piensa en ahorro de costes, puede que acabe saliendo mal, dijo la Directora de iniciativas estratégicas de la Craig Newmark. No se trata de la tecnología, sino de cómo la usamos, y hacerlo bien consiste en preguntarnos qué podemos hacer de forma más eficaz a partir de la colaboración entre IA y humanos. Productos más creativos, dejar el copy paste: “esto contribuirá a la innovación y al futuro del medio. No podemos responsabilizar a la IA de nuestro futuro. La industria debe pensar en cómo alinear la producción de valor y la nueva tecnología” dijo Zielina.


Sobre los principales retos para sacar todo el partido a la IA en los medios también se puso sobre la mesa la necesidad de pensar en estas herramientas de forma estratégica, con una visión global sobre cómo impactan en toda la cadena de valor, porque afectan, como hemos mencionado antes, a muchos procesos: desde el análisis del contenido, la creación, la distribución, marketing... Llevar a cabo una estrategia en IA de calidad pasa por tener esa perspectiva 360º que evite los silos a la hora de implementar nuevas rutinas y herramientas en la organización.


Otro de los retos es el de dotar a las redacciones de otros perfiles menos tradicionales en los medios, como los data scientist, diseñadores y especialistas en UX. Y es que la interdisciplinariedad de los equipos debe ser una de las características imprescindibles para llevar a cabo proyectos con IA en los medios de comunicación, porque el producto ideal es aquél que aprovecha los conocimientos técnicos de ingenieros a la vez que considera cuestiones editoriales más indicadas para delegar en perfiles periodísticos. En un escenario ideal, el medio debería contar con un perfil específico para liderar la estrategia de IA, dijeron. Un perfil a quien confiar tareas de investigación, asistir a congresos como este, estar al día de la investigación académica, estudiar avances y hacer propuestas estratégicas de implementación.


Todos coincidieron también en que para integrar la IA es importante preguntarse primero qué se quiere conseguir. Y a partir de ahí desarrollar las soluciones. Parecería una obviedad, pero uno de los errores más comunes (que he oído citar varias veces, tanto en este evento y como fuera de él) es una cierta tendencia a adquirir herramientas ya diseñadas para intentar usarlas ‘para lo que se pueda’. En el festival se presentaron varios casos que cumplen la recomendación. En este blog también hemos publicado algunos, como el de a IA que detecta la corrupción del digital peruano Ojo Público o el algoritmo recomendador con valores periodísticos de Radio Sweden. Ambos comparten un diseño que soluciona problemas específicos y por tanto ayudan a hacer un mejor periodismo.




La colaboración entre los medios puede ser también clave para desarrollar estas aplicaciones: Ojo público, por ejemplo, va a poner a disposición de cualquiera que lo quiera usar a Funes, su algoritmo contra la corrupción. Nelly Luna, la Editora del medio, anunció recientemente que tienen previsto abrir el código este 2021. “Los medios tenemos que colaborar más y dejar un poco de lado la competencia entre nosotros, porque los competidores reales hoy son las grandes plataformas tecnológicas”, dijo Alexandra Borchart.

El periodismo tiene que reubicarse en este escenario de sobreabundancia de información, en el que cada vez habrá más contenido basura y abundarán más textos sintéticos, deepfakes… es un reto interesante plantearse cómo combatir toda la porquería informativa y definir la calidad que tiene que ser útil y valioso para la ciudadanía. “La pregunta que haría aquí es cómo usar la IA para crear contenido de calidad”, dijo Diakopoulos. Para este profesor, la cuestión a plantearse no es tanto cómo la tecnología cambiará el periodismo, sino cómo debería el periodismo mantener su centralidad y su función institucional en este nuevo ecosistema de información distribuida por algoritmos.

Los expertos animaron a los medios a preguntarse cómo servir a las audiencias con lo que mejor saben llevar a cabo y, quizás más importante, identificar qué es lo que hay que dejar de hacer, es decir, “debemos preguntarnos qué hemos hecho hasta ahora que no recibe atención de las personas que consumen nuestros contenidos” dijo Alexandra Borchardt. La profesora insistió en que hoy disponemos de datos para responder a estas preguntas, pero que aún no les sacamos todo el partido que deberíamos. Al final, dijo, el producto periodístico, con o sin IA, nace de decisiones humanas y necesita a las audiencias. Si como periodistas queremos tener impacto en la sociedad, ser influyentes, informar y ayudar a tomar mejores decisiones “hay que desterrar la intuición y usar más los datos para entender qué quiere la gente” sentenció La profesora de la Hamburg Media School.


Ética

Las potencialidades de la IA son acelerar, amplificar y escalar. Cuando se usa para el bien, la información tendrá efectos sociales positivos, en cambio, si creamos o usamos algoritmos que replican sesgos, los ampliaremos. Tenemos que ser conscientes de los propios sesgos y del impacto a gran escala que puede tener lo que hagamos. Si tratamos de prevenirlo entonces estaremos usando la IA por el bien del periodismo, dijo Zielina.


Beckett recordó que, hasta hace poco, cuando hablábamos de ética en periodismo nos referíamos a mentiras, a delitos… ahora entran en juego el uso de la personalización, la privacidad y la calidad de los datos… “La IA nos puede traer problemas, pero también nos puede ayudar a resolver otros”, dijo el profesor de la LSE y citó un buen ejemplo de ello, el proyecto AIJO presentado en el evento: una IA para detectar sesgos y favorecer la diversidad en los medios.


Respecto a las disquisiciones éticas relacionadas con la personalización, Diakopoulos dio fe de que en los medios se está tratando este tema con suma prudencia, que en los casos que conoce bien como el New York Times, NPR o la BBC, existe una gran sensibilidad respecto a este tema y mucha prudencia a la hora de usarla para evitar los filtros burbuja o favorecer la polarización desde los medios. Por otro lado, el profesor de la Northwestern University invitó a distinguir el tipo de personalización en contenidos como una receta de cocina y otro tipo de temas quizás más delicados. En definitiva, a experimentar y a identificar dónde están las líneas rojas que aún están por definir.



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