Los hallazgos de JournalismAI apuntan a la brecha persistente entre las redacciones pequeñas y tradicionales a la hora de integrar e implementar la IA, lo que subraya la necesidad de que las organizaciones de noticias y el mundo académico colaboren. Lakshmi Sivadas, directora senior de programas, comparte sus conocimientos y casos de uso.
JournalismAI es un proyecto de Polis, el think tank de periodismo de la London School of Economics. Esta iniciativa global está financiada por Google News Initiative y permite a las organizaciones de noticias utilizar la inteligencia artificial de manera responsable.
En 2019, cuando nació JournalismAI, el equipo publicó su primer informe sobre el uso de la IA en las redacciones de todo el mundo. Su segundo informe , en 2023, habló sobre los casos de uso de GenAI en las redacciones de todo el mundo. De las 105 redacciones entrevistadas para este informe, el 75 por ciento señaló que utilizan la IA para funciones en todo el ciclo de noticias, desde la recopilación de noticias hasta la producción y la distribución.
Un problema común entre los informes de JournalismAI de 2019 y 2023 fueron las brechas entre las organizaciones de noticias pequeñas y las tradicionales, en términos de recursos, dotación de personal y financiación necesaria para utilizar IA a escala, dijo Lakshmi Sivadas , gerente sénior de programas en JournalismAI, Polis LSE, en nuestra reciente Cumbre de IA en Bengaluru.
Y para superar esa brecha, dijo, es necesaria la colaboración.
El papel actual de la IA en las redacciones
Sivadas afirmó que la principal razón por la que las redacciones utilizan la IA es para mejorar la eficiencia y la productividad periodística y organizacional. Citó casos de uso actuales de la beca JournalismAI en la recopilación , producción y distribución de noticias .
Recopilación de noticias
- MP Interests Tracker: Este proyecto, que se desarrolla en el Reino Unido a través de una colaboración entre la BBC y The Times, ayudará a los periodistas a descubrir quién paga a los parlamentarios y quién les hace regalos utilizando datos disponibles públicamente. Con solo instalar la biblioteca Python del rastreador, los periodistas de datos pueden aprovechar la herramienta para automatizar el proceso. El rastreador se encarga de descargar el Registro de intereses financieros de los miembros, limpiar y segmentar los datos sin procesar y usar GenAI para extraer y refinar las entidades. Los datos limpios finales están listos para que los periodistas los utilicen en sus investigaciones y artículos.
- Real Estate Alterter: Se trata de una colaboración entre Detroit Free Press (EE. UU.), Gannett (EE. UU.), The Globe and Mail (Canadá) y E24 (Noruega). Esta herramienta utilizará métodos de detección de anomalías y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para descubrir noticias ocultas dentro de los datos inmobiliarios y utilizarlas en noticias de última hora e historias de investigación.
Producción de noticias
- Oriel: Desarrollada por la BBC, esta herramienta tiene como objetivo mejorar la eficiencia y la capacidad de descubrimiento en la búsqueda de imágenes, ahorrando así tiempo a los periodistas. El equipo utiliza metodologías de aprendizaje automático para filtrar las imágenes en función de múltiples filtros, como la cantidad de personas en una imagen, el género y las emociones.
- StyleCheck: AFP (Francia), Novaya Gazeta (Letonia) e Irish Examiner (Irlanda) colaboraron para crear una herramienta basada en inteligencia artificial que permite comprobar si los artículos cumplen con la guía de estilo de las redacciones, mejorando así la calidad y la credibilidad de las noticias producidas. Esta herramienta, que está integrada con una herramienta de limpieza de textos de artículos, ofrece sugerencias que se pueden sobrescribir.
Distribución de noticias
- Resúmenes de artículos basados en inteligencia artificial: el Daily Maverick de Sudáfrica comenzó a experimentar con ChatGPT para crear resúmenes de artículos y tarjetas de resúmenes. Y con eso se dieron cuenta de los pros y los contras de trabajar con la tecnología, pero en última instancia, mejorar la participación de los lectores.
El papel ideal de la IA en las redacciones
Sivadas enumeró algunos principios rectores aprendidos al trabajar en estos informes con periodistas y tecnólogos.
En primer lugar, la IA debería realizar tareas que los humanos no pueden hacer . “La idea no es utilizar la IA para todo, sino resolver problemas desde esa perspectiva y ver si la IA es realmente el camino a seguir. Tal vez una tecnología más simple o un ser humano puedan hacer esa tarea”, dijo.
En segundo lugar, la IA debería ser un catalizador para la construcción de puentes . Las conclusiones del informe destacan que la colaboración entre organizaciones de noticias, la colaboración intra e interdepartamental y la colaboración entre académicos y organizaciones de noticias serán vitales en el futuro. “La idea es crear equipos interdisciplinarios y tener un ecosistema de información más diverso”, afirmó.
En tercer lugar, la IA debería mejorar las experiencias de los usuarios . “El enfoque aquí se centra en el hecho de que, en última instancia, son los usuarios los que interactuarán con el sistema, algo en lo que muy pocas personas piensan”, señaló. “El reciente informe de Reuters habla de cómo las generaciones más jóvenes prefieren GenAI. Esto no significa que se atienda solo a ese segmento, pero la segmentación basada en la audiencia es clave”.
Por último, la IA no debe causar daño y debe mitigarlo . Esto podría ser posible mediante la mejora de la transparencia con los consumidores al desarrollar sistemas de IA, dijo Sivadas. “Los casos de uso de la IA van más allá de la generación y traducción de textos y titulares. Es importante educar al consumidor y divulgar el uso de la IA en todos los casos”, dijo, y agregó: “También es esencial que cada sala de redacción tenga un panel de ética en cada una de ellas”.
¿Cómo podría evolucionar la IA en el periodismo?
Sivadas dijo que su investigación prevé que la IA seguirá utilizándose para encontrar agujas en los pajares de datos editoriales, mejorando así la practicidad del trabajo de los periodistas. Enumeró algunos ejemplos.
- AURA: Advanced Understanding and Research Assistant es una plataforma de inteligencia artificial conversacional diseñada para ayudar a los periodistas a navegar y extraer historias de datos complejos y no estructurados. Al aprovechar GenAI, AURA ofrece contexto instantáneo y pistas de investigación. Se trata de una colaboración entre Indian Express, The Economist, Danish Broadcasting Corporation y Aftonbladet de Suecia.
- IntelliNewsComparer: esta herramienta de comparación de documentos basada en GenAI empleará aprendizaje automático para comparar semánticamente documentos de texto en inglés, finlandés y tagalo. Esta herramienta está siendo desarrollada por GMA Network (Filipinas) y Helsingin Sanomat (Finlandia).
- Sivadas también prevé un nuevo enfoque en la prestación de “servicios” hiperlocales y personalizados que satisfagan las necesidades de información de las personas y las sociedades. “Veremos un cambio desde la mera redacción de historias a la satisfacción real de las necesidades de información de los consumidores”, afirmó.
“Veremos formas mejoradas y, en la mayoría de los casos, completamente nuevas de experiencias de usuario para satisfacer esas necesidades de información”, dijo Sivadas, citando dos ejemplos de chatbots:
- Conozca a su líder: este chatbot impulsado por inteligencia artificial tiene como objetivo supervisar las posiciones adoptadas por los líderes políticos en el pasado y permitir que el público y los periodistas sigan el discurso, los comentarios y las opiniones políticas. Este programa está siendo desarrollado por Al Jazeera y el Centro para la Innovación y el Desarrollo del Periodismo de Nigeria.
- Data Robot Aide: este marco abierto ayudará a las redacciones a crear chatbots de IA con tecnología LLM a partir de diferentes conjuntos de datos estructurados, como elecciones, censos, delitos, atención médica, etc., para acelerar la narración de historias y generar ideas para las mismas. Lo están desarrollando The Washington Post, Bloomberg, Il Sole 24 Ore (Italia) e India Today.
Futuras áreas de integración de la IA
“La IA cambiará drásticamente la forma en que interactuamos con la información. Para mantenernos al día, debemos educarnos, hacer introspección y estar abiertos a adaptarnos a nuevas formas de periodismo que pueden o no involucrar a la IA. Necesitamos que todos los interesados tengan un lugar en la mesa para tomar estas decisiones sobre la IA”, dijo Sivadas.
El informe de 2023 de JournalismAI señaló cuatro áreas potenciales para la futura integración de la IA:
- Verificación de hechos y análisis de desinformación
- Personalización y automatización de contenidos
- Resumen y generación de tecnología, específicamente en términos de mensajes push, resúmenes y titulares.
- Realizar entrevistas preliminares y evaluar el sentimiento público: “Las salas de redacción que encuestamos dijeron que esto era una buena ayuda antes de realizar las entrevistas reales”, dijo.
