En la era digital en la que vivimos, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave en muchos campos, y el periodismo no es una excepción. El periodismo inteligente, también conocido como periodismo asistido por IA, es el uso de la inteligencia artificial para mejorar y agilizar el proceso de recolección, producción y distribución de noticias.
El uso de la IA en el ciclo de noticias
Según una encuesta realizada por la London School of Economics (LSE) a 105 organizaciones de noticias y medios de comunicación en 46 países, el 75% de estas organizaciones utilizan IA en la primera etapa del ciclo de noticias, la recolección de noticias en bruto. La IA se utiliza principalmente como una herramienta para acelerar el proceso, como herramientas de transcripción de voz a texto y traducción automática.
Un desarrollo interesante es el uso de rastreadores web para identificar temas populares, detectar noticias de interés y recopilar datos de diversas fuentes. Esta técnica permite a los periodistas descubrir historias de manera más eficiente y monitorear el discurso público en los principales medios de comunicación y en las redes sociales para identificar posibles desinformaciones.
En la siguiente etapa del ciclo de noticias, la producción de noticias, el 90% de las organizaciones de noticias utilizan IA principalmente como una herramienta de redacción. Sin embargo, una tendencia emergente es utilizar IA como verificador de hechos, incluso en entrevistas en tiempo real.
En la etapa de distribución de noticias, el 80% de las organizaciones de noticias utilizan IA en diversas formas. Las herramientas de optimización de motores de búsqueda impulsadas por IA ayudan a las salas de redacción a aumentar la visibilidad de sus historias. También se utilizan herramientas de distribución de contenido en redes sociales impulsadas por IA para programar y optimizar el contenido en estas plataformas. Los sistemas de personalización y recomendación se utilizan para adaptar el contenido a audiencias específicas.
En general, el uso de IA en el ciclo de noticias se ha vuelto más común, pero aún hay organizaciones que no están completamente preparadas para enfrentar los desafíos que presenta la integración de la IA en las salas de redacción. Alrededor del 53% de los encuestados dijeron que no estaban listos para lidiar con estos desafíos, y alrededor del 40% afirmó que su enfoque en las tecnologías de IA no ha cambiado mucho desde la encuesta anterior realizada por la LSE. Sin embargo, el 85% de los encuestados han experimentado con el uso de IA generativa, lo que indica un aumento en la preparación para adoptar estas tecnologías.
El impacto en la eficiencia y la calidad editorial
Más de la mitad de los encuestados citaron el aumento de la eficiencia y la mejora de la productividad como objetivos principales para adoptar la IA en sus organizaciones. Algunos informaron ahorros de tiempo de hasta el 80% en tareas rutinarias. Sin embargo, todavía hay un porcentaje significativo de organizaciones que no han experimentado un impacto notable en sus flujos de trabajo debido a la adopción de la IA.
Existe una preocupación generalizada de que la IA pueda eliminar puestos de trabajo de periodistas. Sin embargo, hasta ahora, el 60% de los encuestados no ha visto un impacto en los roles existentes en sus salas de redacción. En cambio, se enfocan en la necesidad de crear nuevos empleos para brindar soporte técnico en el uso de la IA en las salas de redacción.
En cuanto a la calidad editorial, más del 60% de los encuestados expresaron preocupación por las implicaciones éticas de la integración de la IA. Existe el temor de que los sistemas de IA reflejen los sesgos sociales y contribuyan a una cobertura de noticias sesgada y a la representación incorrecta de grupos marginados. Aunque algunos encuestados reconocieron la importancia de mitigar el sesgo en el contenido generado por IA, pocos proporcionaron ejemplos sólidos de cómo están abordando este problema.
La mayoría de los encuestados coinciden en que la intervención humana es crucial al utilizar IA en las salas de redacción para mitigar posibles daños causados por el sesgo y la falta de precisión de los sistemas de IA. Además, muchos consideran que la capacidad de comprender y transmitir el contexto es una habilidad fundamental de los periodistas que la IA aún no puede igualar.
Desafíos y consideraciones globales
La encuesta de la LSE también incluyó a organizaciones de medios de comunicación en el Sur Global, donde se identificaron desafíos adicionales debido a la falta de datos y modelos de IA entrenados en idiomas distintos al inglés. La presencia de sesgos algorítmicos y la falta de autenticidad en las voces generadas por IA también fueron señalados como problemas en estos contextos.
Además, en países con regímenes autoritarios, existe un bajo nivel de confianza en la IA debido al uso que los gobiernos hacen de ella para controlar los medios de comunicación. La falta de modelos de IA desarrollados por instituciones independientes en estos países también genera preocupación sobre la manipulación de datos y sesgos en el contenido generado por IA.
El periodismo inteligente representa una nueva era en la que la IA se utiliza como una herramienta para mejorar y agilizar el proceso de recolección, producción y distribución de noticias. Sin embargo, su adopción plantea desafíos éticos y editoriales que deben abordarse adecuadamente para garantizar la calidad y la imparcialidad del periodismo.
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