Cómo la inteligencia artificial está transformando el periodismo

Cómo la inteligencia artificial está transformando el periodismo

Automated news production can be seen as the continuation of the automation that began in newsrooms in the late 1980s, and the continuation of data-driven journalism. Picture from March 2010, The Wall Street Journal newsroom (New York).

(AP/Mark Lennihan)

La inteligencia artificial está alterando el presente del periodismo. Por ejemplo, la redacción de determinadas crónicas y los procesos de distribución automatizado, sin supervisión humana, son ya una realidad, en muchos casos ajena al lector. Lo que nos lleva a formular algunas preguntas básicas: ¿qué deberán aprender los periodistas del futuro? ¿Esta realidad va a mejorar las condiciones laborales del gremio? ¿Qué ganan y pierden las sociedades?

La cuarta revolución industrial agita un cóctel de cambios en el mundo laboral que, en el caso de los medios comunicación europeos, llega en un contexto de precariedad (plantillas mermadas o freelance con remuneraciones muy bajas) y de falta de inversión en innovación (como nuevas herramientas o formación de la plantilla). Sin embargo, también surgen proyectos que apuestan por la innovación.

La Agencia Noruega de Noticias (NTB) comenzó un proyecto para automatizar las crónicas futbolísticas en 2015 que se lanzó en la primavera de 2016. Junto a los expertos en inteligencia artificial, un grupo de periodistas aprendió nuevas habilidades mientras ‘entrenaban’ al robot, una decisión clave para desarrollar el algoritmo.

“Se necesita una gran cantidad de comentarios editoriales para ayudar al robot a tomar las decisiones correctas. Este proceso de aprendizaje en la redacción ha dado lugar a muchas ideas nuevas sobre posibles áreas de automatización: desde cosas sencillas relacionadas con el clima y los precios de los productos básicos, hasta un ambicioso plan para ofrecer servicios nocturnos totalmente automatizados para las elecciones locales en Noruega el próximo año”, explica Helen Vogt recientemente jubilada tras 42 años de carrera en medios de comunicación.

Las crónicas son supervisadas por un equipo de periodistas que han comprobado la fiabilidad en un 99% de los casos. En casos de que el algoritmo no pueda predecir –por ejemplo, en el caso de que haya una incidencia que obligue cancelar el partido–, el robot no tendría forma de saber las causas, por lo que, apunta Vogt, está programado para no redactar nada en caso de que un partido se suspenda.

La producción automática de noticias puede considerarse como la continuación de la automatización en las salas de redacción, que comenzó a finales de los años ochenta, así como la continuación de las prácticas de periodismo basadas en datos.

“Si los periodistas no pueden competir con esos sistemas, que siempre serán más rápidos, sí pueden hacer uso de ellos para investigación o durante sus rutinas diarias”, aclara Laurence Dierickx, periodista-desarrolladora independiente y estudiante de doctorado –en la universidad belga ULB-ReSIC, donde investiga la producción automatizada de noticias y usos por parte de periodistas–.

La que fuera jefa de Innovación de NTB ha constatado los beneficios para su agencia. “La automatización ha ayudado a NTB a ofrecer un servicio de noticias mucho más amplio, informando sobre partidos de categorías inferiores que nunca antes habíamos tenido la capacidad de cubrir. Lo que significa que todos nuestros clientes, los medios, obtienen las crónicas en las que están interesados inmediatamente después de que termina el partido, porque el algoritmo puede funcionar mucho más rápido que los humanos y es capaz de producir decenas de historias simultáneamente, en cuestión de segundos”.

¿Cómo afectará a las perspectivas laborales?

¿La automatización costará el trabajo a los periodistas? “Hay pocas estimaciones al respecto”, avanza Dierickx, pero, a modo de ejemplo desgrana algunas cifras: “un 8,25% en Bélgica [ING, 2015], un 32% para todo el sector de información y comunicación en Valonia [IWEPS, 2017], un 17% para todo el sector creativo en Alemania [McKinsey 2017]. Otros estudios prospectivos dicen que los periodistas estarían más preocupados [International Data Corporation 2016 y Ericsson 2017] pero, al mismo tiempo, todos estos estudios subrayan que se preservarían los empleos que implican relaciones humanas. Hay muchas contradicciones y nadie puede predecir cómo será el futuro”, reconoce.

Dierickx, como otros muchos expertos, coinciden en ambos puntos: las contradicciones y la imposibilidad de predecir el futuro. Por un lado, las tareas más repetitivas pueden automatizarse, pero es imposible crear una tecnología que remplace la parte humana esencial de la profesión como la relación con las fuentes, las opiniones, el análisis profundo o la definición de interés periodístico.

Esta experta apuesta por una visión empoderadora: “En lugar de ver las tecnologías de automatización como adversarias, ¿por qué no tomar su mejor parte y convertirlas en aliadas? Ahora tenemos suficientes ejemplos que demuestran que están funcionando”.

Uno de los proyectos que acerca la inteligencia artificial a las redacciones es INJECT, una herramienta basada en inteligencia artificial para ayudar a encontrar enfoques originales con mayor facilidad a través de sugerencias.

“Es crucial para los periodistas ser parte de la conversación sobre el futuro del periodismo y presionar por aplicaciones de la tecnología que beneficien al periodismo”, subraya Andrea Wagemans, coordinadora del proyecto y comprometida en acercar la tecnología y el debate a la profesión.

Consciente de que las motivaciones periodísticas y económicas en los medios de comunicación no siempre confluyen, apuesta por desarrollar un rol activo y una relación estrecha con los avances tecnológicos. “¿Qué quieres que haga la IA? Ahora, pero lo más importante, en el futuro. ¿Cómo crees que podría ayudarte a hacer mejor tu trabajo? ¿Y cómo crees que podría apoyar lo que se supone que es el periodismo?”.

Para Vogt los periodistas necesitan poder cooperar estrechamente con los desarrolladores. “Muchos periodistas de la vieja escuela parecen incapaces de hablar con gente de tecnología: no entienden lo que hacen los desarrolladores, por lo que a menudo no respetan su trabajo. Aprender un poco de código Python probablemente ayudaría. Un curso en programación simple para periodistas es algo que definitivamente recomiendo”.

¿Cuáles son las implicaciones éticas y legales?

“Hasta ahora, no tenemos respuestas, solo preguntas”, explica Matthias Spielkamp, fundador y director ejecutivo de AlgorithmWatch, una organización sin ánimo de lucro centrada en la investigación de las consecuencias de la toma de decisiones algorítmicas (algorithmic decision making, ADM) en las sociedades.

Por ejemplo, ¿los textos periodísticos producidos automáticamente, es decir, los informes de partidos de fútbol o los informes financieros, deben marcarse como automatizados para informar a los lectores al respecto? “Hay diferentes enfoques para esto. Algunos dicen que los lectores necesitan transparencia, pero al mismo tiempo, muchos lectores parecen no preocuparse por la lectura de contenido producido automáticamente, como podemos ver en ejemplos como los informes meteorológicos. Me parece una buena idea proporcionar esta información [si un texto ha sido creado por una inteligencia artificial] a los lectores en este momento porque muchas personas simplemente no saben que existe una producción automatizada de contenido periodístico”, apunta Spielkamp.

Es un debate que también llega a otros ámbitos, como la distribución automatizada del contenido, donde el experto se pregunta si debería haber límites.

“Digamos que el New York Times desarrollara un sistema de distribución masiva a través de una red de bots para hacer llegar su contenido a audiencias específicas. Supongo que muchos de nosotros seríamos contrarios a esto, sin importar cuán creíbles sean sus reportajes”.

En el contexto europeo no hay una legislación específica para la inteligencia artificial. Si bien ya hay una regulación adaptada al uso de algoritmos, como la Directiva sobre Mercados de Instrumentos Financieros o el Reglamento General de protección de datos que aborda las decisiones automatizadas utilizando datos personales. “Imagínate que un artículo producido automáticamente sea difamatorio. No importa que fue producido por una máquina, el editor tendrá que asumir la responsabilidad”, sentencia Spielkamp.

This article has been translated from Spanish.