¿Por qué algunos periodistas están adoptando la IA después de todo?

Tres años después del auge de la IA generativa, la IA sigue siendo un tema importante en los medios de comunicación. Muchos eventos de la industria están dedicados a esta tecnología, y muchos editores han adoptado la IA como una oportunidad para transformar las operaciones de las salas de redacción o repensar cómo producen y distribuyen su contenido, y algunos incluso se asocian con empresas líderes, como OpenAI, Perplexity o Mistral. Y por segundo año consecutivo, los galardonados con el Premio Pulitzer revelaron el uso de machine learning en la creación de su trabajo.

Pero la transición no siempre ha sido fluida. Los propios periodistas a menudo desconfían de la tecnología.

Según una encuesta reciente realizada a 2000 periodistas encuestados, más de la mitad de ellos temen que la IA pueda reemplazar más empleos. Esa preocupación no es infundada, ya que continúa surgiendo noticias de despidos en algunas de las editoriales más grandes a medida que aumentan su inversión en IA. Otras preocupaciones sobre la IA surgen de su mal uso y, más claramente, de la falta de transparencia en torno a su uso. Recientemente, un programa de radio en Australia utilizó un avatar generado por IA como presentador sin revelarlo, y dos importantes editoriales estadounidenses se disculparon por publicar una lista de lectura de verano escrita con IA, sin darse cuenta de que contenía libros inventados.

Si bien ciertas aplicaciones de la IA generativa siguen siendo polémicas, hay áreas en las que la tecnología ya está demostrando ser muy útil tanto para los creadores de contenido como para los editores. Uno de ellos es Djinn, una herramienta desarrollada por IBM que ayuda a los periodistas a identificar historias locales de interés periodístico en datos y documentos locales. Desarrollado inicialmente para la redacción noruega iTromsø, Djinn combina PLN, IA y machine learning.

Desde su lanzamiento hace dos años, al comienzo de la ola de IA generativa, Djinn ha sido adoptado por cerca de 40 salas de redacción del grupo Polaris Media, propietario de iTromsø. Las salas de redacción que adoptaron Djinn vieron un aumento del 1300 % en la Compartir de tráfico, al tiempo que redujeron el tiempo que los periodistas dedicaban a su investigación en un 94 %. Mejor aún, los periodistas adoptaron la herramienta.

"La adopción por parte de los usuarios fue enorme, porque el sistema era fácil de explicar y se creó en torno a los usuarios", dice a IBM Think Silvia Podestà, diseñadora de innovación consultiva de IBM en Dinamarca. Desde su despliegue, los expertos acreditan la herramienta como uno de los mejores casos de uso del despliegue de IA al servicio del periodismo. "Es un gran caso de innovación editorial", dijo Nikita Roy, periodista y científica de datos que dedicó un episodio completo de su podcast de la industria a Djinn.

Djinn aborda uno de los principales desafíos para los periodistas y los medios locales: la capacidad de descubrir historias originales mientras operan en salas de redacción más pequeñas, donde los Recursos son escasos. Djinn recopila datos de sitios del gobierno local, los clasifica, los resume y alerta a los periodistas sobre qué historias podrían seguir. Djinn utiliza principalmente las tecnologías watsonx.ai y Watson NLP, combinando IA generativa y machine learning.

“Los periodistas accederían a conjuntos de datos muy Dispar que se encuentran en repositorios públicos puestos a disposición por los municipios”, explica Podestà. “Ese proceso fue abrumador debido a la gran cantidad de información, y los periodistas corrían el riesgo de perderse buenas historias potenciales porque no tenían tiempo de revisar todos los documentos todos los días”, dice Podestà, quien hablará sobre Djinn e IA confiable durante una próxima conferencia, We Make Future.

Los expertos de IBM dicen que la empresa diseñó Djinn con una cosa en mente: aumentar el periodismo en lugar de reemplazar a los periodistas. La herramienta también se desarrolló de manera profundamente colaborativa, con la sala de redacción de iTromø ofreciendo entrada no solo en la fase inicial del proyecto, sino también más adelante en el diseño iterativo. Además, los periodistas de iTromø participaron tanto en el entrenamiento como en el aprendizaje por refuerzo del modelo, y los reporteros utilizaron conocimientos especializados para enseñar a la IA a reconocer lo que es de interés periodístico.

“Es uno de los usos más interesantes de la IA en un contexto mediático”, dice Florent Daudens, ex periodista que actualmente trabaja para la plataforma de IA Hugging Face, en una entrevista con IBM Think. “Y muestra claramente que la IA puede mejorar nuestra capacidad para el trabajo periodístico”. De hecho, más allá de la creación de contenido, la IA puede abrir muchas nuevas oportunidades para los medios de comunicación y los editores. Con Hugging Face, Daudens ha estado construyendo una comunidad para que los periodistas compartan herramientas de código abierto. Además de ayudar con la recopilación de noticias, señala que la IA puede ayudar a optimizar los flujos de trabajo y la distribución, ayudando a resolver los principales puntos débiles para las organizaciones de medios que enfrentan presión financiera.

Los expertos subrayan que, en esencia, el periodismo siempre será profundamente humano. "Los elementos humanos insustituibles del periodismo (identificar qué historias importan, comprender el contexto cultural y forjar conexiones auténticas con fuentes y audiencias) seguirán siendo fundamentalmente humanos en el futuro previsible", dice Rajiv Pant, presidente de Flatiron Software y ex director de tecnología de The New York Times y The Wall Street Journal. "Requieren el tipo de comprensión intuitiva de la naturaleza humana y la dinámica social que proviene de la experiencia vivida".

Pero, de hecho, hay un lugar para la IA en los medios, afirma Pant, siempre que los humanos sigan estando firmemente al tanto. "La IA sobresale en los desafíos estructurales y de optimización: personalizar la entrega de contenido, adaptar el estilo narrativo para diferentes audiencias y escalar los procesos editoriales", dice. “El futuro no está en el reemplazo, sino en esta división reflexiva del trabajo donde la insight humana impulsa el 'qué' y 'por qué', mientras que la IA mejora el 'cómo'”.

"La IA es una gran amenaza en general, especialmente para las personas que se ganan la vida con base en ganar tráfico en la web, esencialmente", dice Bryan Casey, vicepresidente de marketing digital de IBM, en una entrevista. “Pero sí creo que hay muchas oportunidades donde podemos usar estas herramientas para hacer cosas que de otra manera no habríamos podido hacer”.