La expresión inteligencia artificial (IA) es un paraguas que engloba las múltiples posibilidades que ofrecen los recientes avances tecnológicos. Desde las tecnologías de aprendizaje automatizado (machine learning) hasta el procesamiento automático de la lengua, el uso de la IA en las redacciones puede automatizar un gran número de las tareas que configuran la cadena de producción periodística.

El abanico de posibilidades es muy amplio: detectar y extraer datos, verificarlos, producir historias o gráficos, distribuir (con filtros de ordenación, selección y priorización) o incluso clasificar artículos (automatic taguing). Estos sistemas poseen numerosas ventajas, como la rapidez en la ejecución de procedimientos complejos basándose en grandes volúmenes de datos o el apoyo a las rutinas periodísticas, como servir de alerta sobre un acontecimiento o proporcionar borradores de textos que después se enriquecen con información contextual, ampliar la zona de cobertura de los medios de comunicación a ámbitos antes excluidos o que apenas se cubrían (por ejemplo, resultados de encuentros entre clubes deportivos “pequeños”), optimizar la cobertura informativa en tiempo real, reforzar los vínculos de los medios de comunicación con sus audiencias, proporcionándoles contenidos personalizados según su ubicación o preferencias, etc.

Pero toda moneda tiene su cruz: la eficacia de estos sistemas depende de la disponibilidad y de la calidad de los datos que los alimentan. Se trata del principio “garbage in, garbage out” , ampliamente probado en el mundo de la informática: sin datos fiables, exactos y precisos, es imposible obtener información fiable, exacta y precisa.

La producción automatizada de noticias es la parte más visible de este fenómeno y la que más controversia ha suscitado en el seno de la profesión periodística. A menudo se la denomina el robot periodista y ha contribuido a forjar imaginarios tan distópicos como utópicos. En el peor de los casos, la automatización amenazaría los puestos de trabajo y la identidad periodística, al realizar un trabajo que normalmente hacen los humanos. En el mejor de los casos, permitiría una renovación del periodismo, siempre y cuando la asunción de tareas repetitivas y tediosas deje tiempo a los profesionales para volver a las raíces de su profesión y producir contenidos de mayor valor añadido.

Sin embargo, la automatización de los métodos de producción periodística no se limita a la generación de textos. La BBC acaba de poner en marcha una voz sintética para leer los artículos publicados en su web. Reuters, lanzó el año pasado un sistema de vídeo automatizado para cubrir eventos deportivos.

No hay IA sin recursos humanos y financieros

En los resultados de la encuesta realizada en 2019 a 71 redacciones repartidas en 30 países de Europa, Estados Unidos, Sudamérica y Asia, Charlie Beckett, director del proyecto Journalism AI, constata que casi cuatro de cada diez redacciones ya aplican estrategias de IA. El principal obstáculo al desarrollo de estas tecnologías reside en la resistencia cultural ligada al temor a perder el puesto de trabajo, a los cambios en las rutinas de trabajo e incluso a una hostilidad más general hacia las tecnologías. Pero también lo frena el elevado coste de su desarrollo, lo cual explica que sean las empresas más grandes las que tengan más acceso a ellas.

En Europa, el Fondo de Innovación de Noticias Digitales de Google (Google Digital News Innovation Fund, DNI) ha contribuido en gran medida a financiar proyectos que exploran las posibilidades de las nuevas tecnologías. ¿Se trata de una operación de seducción para aliviar las tensiones con los editores de periódicos, que critican a Google por utilizar sus contenidos sin compensación alguna? Con ocasión del lanzamiento del Fondo DNI, en 2015, Carlo D’Asaro Biondo, presidente de asociaciones estratégicas de Google Europa, se defendía: “Creo firmemente que Google siempre ha querido ser amigo y socio de la industria de la información, pero también acepto que hemos cometido errores en el camino”. Desde entonces, el Fondo DNI de Google ha apoyado nada menos que 662 proyectos, por un importe de 150 millones de euros (176 millones de dólares).

Entre ellos se encuentra RADAR (Reporters and Data and Robots), en el Reino Unido, que recibió 706.000 euros (829.000 dólares) de financiación. “Hemos construido la única agencia de noticias locales automatizadas del mundo. Proporcionamos contenidos basados en datos a cientos de sitios web de noticias, publicaciones y emisoras de todo el Reino Unido”, reza la página de presentación de la web de RADAR. Pero no todo es automático: el control editorial corre a cargo de un equipo de periodistas que trabajan en estrecha colaboración con los algoritmos.

En Italia, el grupo SESAAB recibió 400.000 euros (470.000 dólares) para desarrollar algoritmos que organicen los contenidos en función de los comportamientos de los internautas. Se trata de un sistema de recomendaciones hechas a medida, con el objetivo de aumentar el volumen de suscripciones y, por tanto, los ingresos económicos que permitan a los periodistas de sus periódicos regionales dedicarse a la creación de contenidos de “alta calidad”.

No se necesita una elevada cantidad de dinero para adquirir los servicios de un motor de redacción. Además de las tecnologías desarrolladas a medida para satisfacer las necesidades específicas de un medio de comunicación, existen programas de software de generación automática de textos, cuyo acceso no está fuera del alcance de un medio de comunicación.

Según un informe de la consultora Gartner, el coste de acceso a estas plataformas oscila entre 250 y 4.800 dólares al año (213 y 4.090 euros). Su principal ventaja radica en el control que ofrecen a los usuarios finales, que son quienes establecen los parámetros del software –desde la elección de los datos hasta la forma que adoptarán los textos generados– sin necesidad de movilizar conocimientos avanzados. Es la solución por la que optó el grupo mediático suizo Tamedia para automatizar los resultados de las elecciones nacionales. El sistema es capaz de producir casi 40.000 artículos en pocos minutos. Cinco periodistas políticos configuraron este motor de redacción, al que llaman “Tobi”, y que supuso de dos a tres días de trabajo por persona.

Los desafíos del empleo y la formación

A medida que se multiplican las experiencias con la automatización, las agencias de noticias cada vez se muestran más interesadas, y ello a pesar del limitado número de ámbitos que cubre la IA: deportes, economía, medio ambiente y resultados electorales. En un estudio de 2017, el periodista austriaco Alexander Fanta constataba que la mayoría de las agencias de noticias europeas habían adoptado la automatización. Sin embargo, señalaba, las historias periodísticas generadas automáticamente “adolecen de análisis profundos y de críticas de los hechos presentados, pero pueden proporcionar un resumen rápido o una primera versión de una historia”.

Hasta la fecha, ningún elemento permite afirmar que la pérdida de puestos de trabajo esté asociada a la producción automatizada de noticias. La única empresa que ha recurrido a los despidos masivos por el paso a la “automatización total” es una gran compañía tecnológica, Microsoft, en el marco de las actividades de su portal de noticias MSN News. Pero los escasos indicios de que los autónomos hayan perdido una u otra colaboración debido a la automatización indican que no existe el riesgo cero, dado el contexto de fragilidad económica en el que viven los medios de comunicación.

Aunque la ansiedad por la posibilidad de perder el empleo sea legítima, es preciso ponderarla. El periodismo es más que la suma de sus tareas y los rasgos humanos de la profesión no se pueden automatizar. Los periodistas aportan algo más que información, subraya Fernando Zamith, antiguo periodista y profesor de la Universidad de Oporto. “La precisión requiere verificaciones adecuadas. Los robots no pueden hacer estas cosas correctamente cada vez”.

¿Puede un programa informático ser mejor redactor que un periodista? En septiembre de 2020, The Guardian reavivó el debate al publicar un texto escrito íntegramente por una tecnología de aprendizaje automático (machine learning), GPT-3, desarrollada por la empresa estadounidense Open AI. A pesar de las proezas del software, capaz de analizar 45 terabytes de datos con sus 175.000 millones de parámetros, no está exento de limitaciones. Por ejemplo, el sistema no entiende lo que está escribiendo y, por lo tanto, es susceptible de ser incoherente. Pero el GPT-3 ha creado un nuevo punto de inflexión, al ofrecer narraciones más profundas que los motores de redacción más clásicos.

El peligro reside en que una máquina tome el control sin supervisión humana, de ahí la importancia de desarrollar nuevas habilidades editoriales para dar forma a estos sistemas.

En Estados Unidos, país pionero en la información automatizada, están surgiendo nuevos perfiles profesionales, observa el investigador Nick Diakopoulos. Pueden intervenir tanto en la fase previa del sistema de información (preparación de plantillas de texto para su automatización, configuración del software, control de calidad de los datos) como en la fase posterior (mantenimiento de la calidad de los datos y los contenidos a lo largo del tiempo).

Integrar este tipo de competencias en los estudios de periodismo supone un reto, dado el gran número de asignaturas que jalonan ya los dos años de un máster. Habría que trabajar en el conocimiento de estos algoritmos, tratar elementos de programación, estadística y probabilidades y abordar aspectos de ingeniería lingüística y calidad de datos. Esto implicaría también alimentar un necesario enfoque crítico.

Sin embargo, en los círculos académicos, son muchas las voces que abogan por que los periodistas desarrollen una forma de pensar computacional, para facilitar el diálogo con los informáticos. Esta forma de pensar, que consiste en descomponer los problemas lógicos en secuencias, puede compararse con las rutinas periodísticas, que también se caracterizan por una sucesión de elecciones (fuentes, ángulo, historia) para resolver un problema (el de contar una noticia).

Apoderarse del fenómeno para acompañarlo

Si se considera que un procedimiento informatizado se basa en decisiones humanas, que por definición no son neutrales, no es absurdo decir que los pasos también deberían darse en sentido inverso. Los “nuevos actores del mundo del periodismo” son los ingenieros informáticos, los lingüistas y los científicos de datos. Las empresas que proporcionan soluciones tecnológicas a los medios de comunicación no consideran que estén haciendo periodismo, aunque participen activamente en la cadena de producción periodística.

Para las organizaciones profesionales, se trataría de reflexionar sobre cómo llevar a cabo políticas inclusivas, en la medida en que el ejercicio de la responsabilidad social de los medios de comunicación es a la vez individual y colectiva. Porque es en el terreno de la ética donde radican los principales obstáculos a la integración de las tecnologías de la IA en el mundo periodístico: “el bien y el mal residen en la intención, no en la herramienta”, escribió el economista francés Michel Volle.

Según un estudio publicado en 2017 por el Tow Center of Digital Journalism, las tecnologías de IA deben incorporar los valores periodísticos desde su concepción. También subrayó que “las audiencias merecen tener acceso a una metodología transparente sobre cómo se utilizaron las herramientas de IA para realizar un análisis, identificar un patrón o informar de un hallazgo. Pero esta descripción debe traducirse en términos no técnicos y explicarse de forma concisa”.

A finales de 2020, el consejo finlandés de medios de comunicación publicó un informe en el que recomienda a los organismos de autorregulación de la profesión que no se demoren en abordar las cuestiones relativas al tratamiento de datos, las opciones en los procedimientos informáticos y la transparencia hacia las audiencias. De lo contrario, advierte, otros se encargarán de ello: “Ya sean los legisladores nacionales, la Unión Europea o las plataformas tecnológicas, ello podría poner en peligro la libertad de prensa”.