Más allá de los triunfos y fracasos de alto perfil, las aplicaciones discretas pero impactantes de la IA generativa están transformando las salas de redacción
A estas alturas, las historias de terror de los editores de noticias Produciendo contenido plagado de errores y generado por IA son bien conocidos. Otros usos de IA han ayudado a los periodistas a ser noticias por las razones adecuadas, como The New York Times. Uso de visión artificial en imágenes satelitales contar cráteres de bombas en Gaza.
Pero más allá de los triunfos más destacados (y los fracasos), las aplicaciones discretas pero impactantes de la inteligencia artificial generativa están transformando silenciosamente las salas de redacción de todo el mundo. La IA generativa presenta nuevas oportunidades para mejorar el proceso de elaboración de informes y la narración en sí. Desde ayudar con la edición de textos hasta Al sacar a la luz información enterrada en grandes cantidades de datos, la última generación de IA puede (y en algunos casos ya lo está) equipar a los periodistas con herramientas poderosas para mejorar su oficio. Y a medida que la tecnología evoluciona, su potencial para reforzar la precisión, la eficiencia y la profundidad de la cobertura promete remodelar el periodismo y el negocio de las noticias.
Una encuesta realizada en 2023 a 105 organizaciones de noticias en 46 países encontró que la mayoría ven potencial de crecimiento para el periodismo en herramientas de IA generativa como ChatGPT. En la encuesta realizada por JournalismAI, una iniciativa global para mantener informadas a las organizaciones de noticias sobre IA, casi tres cuartas partes de los encuestados dijeron que dichas aplicaciones de IA presentan nuevas oportunidades para el campo. Y el 85% de los encuestados, incluidos periodistas, tecnólogos y gerentes de salas de redacción, han experimentado con el uso de IA para tareas que incluyen la creación de imágenes y la generación de resúmenes de historias.
Semafor, que se lanzó seis semanas antes que ChatGPT, es una de esas salas de redacción que están experimentando. La startup de medios tiene dos herramientas de inteligencia artificial en uso: un bot de edición interna y MISO. Este último ayuda a encontrar las historias que impulsan Señales, un servicio de noticias de última hora seleccionado por periodistas e IA generativa para resaltar noticias de publicaciones de todo el mundo. El enfoque de Semafor con respecto a la IA es tener una visión clara de sus capacidades actuales y limitar sus usos a esas áreas, dijo Gina Chua, editora ejecutiva de Semafor.
“Básicamente, tienes un estudiante de inglés que puede hacer muchas cosas”, dijo Chua.
Más allá de esas herramientas, ella es Experimentando con lo que se conoce como generación aumentada por recuperación, o RAG. Esta técnica permite que un chatbot de IA produzca información relevante sobre la marcha, priorizando una biblioteca de datos proporcionada por Chua. Este enfoque ayuda a combatir las llamadas alucinaciones o sucesos en los que los modelos de IA generativos inventan cosas.
Chua construyó una herramienta RAG usando la definición del Departamento de Justicia de un crimen de odio y le dio al chatbot ciertos escenarios, como un hombre blanco atacando a una mujer asiática. El chatbot podía etiquetarlo como un crimen de odio o no y explicar el razonamiento detrás de esa llamada. Ella alimentó el segundo modelo con el estilo y la cobertura de la Asociación de Periodistas Trans. pautas de uso. Luego, le pidió a la IA que brindara comentarios sobre las historias publicadas y el nivel de desinformación sobre temas trans en ellas. Ambos han funcionado bien y Chua quiere explorar la creación de modelos RAG que puedan ayudar a los periodistas de Semafor a navegar cómo informar sobre temas delicados o ponerse al día rápidamente con una historia.
Chua creó estos chatbots en su tiempo libre con herramientas fáciles de usar. Dijo que los periodistas de cualquier tipo necesitan experimentar con IA y no descartarla por no ser tan buena como ellos en ciertas tareas.
“Probablemente no será tan bueno como un humano en algunas cosas”, dijo. “Es un error decir: ‘Quiero que esto sea un humano’. El truco es decir: ‘Quiero que esto sea una herramienta lo mejor posible y ¿cómo lo complemento y cómo me complementa a mí?'”.
La forma más común en que las personas interactúan con la IA generativa es a través de chatbots como ChatGPT de OpenAI o Géminis de Google $GOOGLLas salas de redacción también están creando chatbots para sus lectores, incluido Skift, un sitio web de noticias empresariales que cubre la industria de viajes.
ChatGPT solo había estado disponible durante un par de semanas cuando el director ejecutivo de Skift, Rafat Ali, le dijo a una audiencia de profesionales de viajes que “esto va a ser enorme, deben comenzar a trabajar en esto ahora”, recordó Jason Clampet, cofundador y presidente de Skift.
Clampet tomó en serio ese consejo y los ingenieros de Skift pronto construyeron un asistente de inteligencia artificial llamado ”Pregúntele a Skift.” El chatbot, entrenado con las 30.000 noticias e informes de Skift, puede responder las preguntas de viaje de los usuarios e incluso sugerir historias existentes de Skift para leer más.
“Es una excelente manera de que podamos descubrir cómo cubrir las historias”, dijo Clampet. “Otro sitio de noticias podría simplemente tener que escribir sobre algo como un observador informado. Podemos decir: ‘Oh, vemos cuál es el problema aquí'".
Ask Skift ahora responde miles de preguntas cada semana. El chatbot funciona de manera muy similar al muro de pago de Skift, permitiendo a los usuarios hacer tres preguntas de forma gratuita antes de solicitarles que se conviertan en suscriptores pagos. El muro de pago de Ask Skift ya está generando unas suscripciones anuales de $365, dijo Clampet.
Dijo que Skift monitorea las preguntas de los lectores para identificar tendencias y posibles ideas para historias. Esto conduce a una nueva cobertura, como un artículo sobre ¿Por qué los costos de los viajes han aumentado tanto?.
“Casi de la misma manera que alguien podría investigar en Google Trends para averiguar qué está haciendo y qué busca la gente”, dijo Clampet. “Esta es una manera de que veamos que esto es lo que la gente ha estado pidiendo y así es como avanzamos más en el tema”.
Ask Skift fue solo su primer experimento de IA generativa: el equipo de ingeniería también lanzó una aplicación que permite a los usuarios hacer preguntas en Slack $WORK, la plataforma de chat de oficina ampliamente utilizada. Dado que la tecnología se vuelve cada día más fácil de usar, dijo Clampet, se están considerando más ideas.
“La mayor parte es solo una cuestión de prueba y error y de descubrir cómo hacerlo un poco mejor cada vez”, dijo.
Errores de alto perfil en Deportes Ilustrados son sólo la punta del iceberg. Cerca de una docena de otros medios han publicado artículos generados por IA que contenían errores, un problema documentado extensamente por el sitio tecnológico Futurism.
Los errores parecen deberse a que las empresas se apresuraron a ser las primeras en implementar capacidades de IA generativa sin implementar procesos de investigación exhaustivos, dijo Felix M. Simon, estudiante de investigación en comunicaciones y doctorado en el Instituto de Internet de Oxford.
“Lo que podemos ver desde afuera es que, en todos los casos, fue una prisa por avanzar e implementar la IA lo más rápido posible”, dijo.
Involucrar a los periodistas durante la producción y antes de la publicación es esencial, dijo Simon. La necesidad de supervisión humana es otra razón por la que los periodistas tendrán que aprender a utilizar las herramientas de IA.
“Habrá una curva de aprendizaje”, dijo Simon. “Tendremos que acostumbrarnos a trabajar con estos sistemas si queremos trabajar con ellos en primer lugar e identificar sus fortalezas, pero también sus debilidades”.
Si bien la supervisión humana sigue siendo crucial, Simon advirtió contra la complacencia con respecto al potencial de la IA para el desplazamiento laboral. No será la razón por la que los periodistas sean reemplazados en el corto plazo: problemas sistémicos más profundos, incluidas las presiones de reducción de costos y la falta de modelos comerciales sostenibles para los medios, llevaron a despidos masivos de periodistas mucho antes de la IA generativa.
Pero a medida que la tecnología de IA avanza, podría requerir menos ayuda humana e, incluso con sus capacidades actuales, reducir la necesidad de cierta dotación de personal. La gerencia también podría usar IA para justificar más despidos, dijo Simon.
A otros les preocupa que depender de las grandes empresas tecnológicas pueda exacerbar los ya importantes problemas de los medios de comunicación. Rodney Gibbs, director sénior de estrategia e innovación en The Atlanta Journal-Constitution, escribió en Nieman Lab a fines del año pasado que La conversación sobre ChatGPT tiene ecos del “pivote hacia el vídeo” que hizo que muchas redacciones se desviaran en la era de Facebook $META de los medios digitales.
Es un temor que Nikita Roy, quien dirige el Laboratorio de Periodismo con Inteligencia Artificial en la Escuela de Posgrado de Periodismo Craig Newmark, ha escuchado, pero al que no le da mucha importancia. Las salas de redacción no dependen de las empresas de tecnología para atraer audiencias esta vez, dijo. En cambio, las salas de redacción son clientes que compran un producto, lo que da a los medios de comunicación más poder en la relación.
Roy afirmó que lo más importante es que las herramientas de IA son lo suficientemente fáciles de usar como para que incluso las salas de redacción más pequeñas puedan beneficiarse de ellas. Y, si se utilizan correctamente, la IA podría beneficiar a una industria perennemente asediada.
“La IA es una herramienta”, afirmó. “Es solo una herramienta, pero es una herramienta que nos ayuda a hacer más trabajo y llegar a más audiencias, y esas son las dos cosas que debemos hacer”.
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