10 cosas que debes saber sobre el uso de la inteligencia artificial en el periodismo

La unidad de procesamiento gráfico (GPU por sus siglas en inglés) es una parte esencial de la estructura de inteligencia artificial (IA) moderna. Imagen: Fritzchens Fritz/Better Images of AI/Creative Commons.

Nota del editor: Mattía Peretti administra JournalismAI, un proyecto de investigación y formación en Polis, el centro de investigación de periodismo internacional del London School of Economics. Su objetivo es ayudar a las agencias de noticias a utilizar la inteligencia artificial (IA) de manera más responsable. En una conferencia de innovación del Media Party en Buenos Aires, compartió 10 puntos esenciales que deberían conocer los reporteros sobre el uso de IA en el periodismo: por ejemplo, cómo puede ayudar a las agencias de noticias, por qué cree que deberíamos dejar de llamarla IA y la importancia de hacer rendir cuentas a las personas y sistemas que la utilizan de forma irresponsable.

Estas son las diez lecciones que he aprendido sobre el periodismo con IA y que tú también deberías conocer:

1. La IA no es lo que crees

De seguro, la IA no es lo que tú crees. La ciencia ficción nos ha influenciado para crear en nuestras mentes imágenes de robots y futuros distópicos donde estos luchan contra nosotros por el control del universo. Pero la “IA” de la que estamos hablando en el contexto del periodismo se parece más a una hoja de cálculo que a cualquier robot. 

Al decir “IA” nos referimos a: “un conjunto de ideas, técnicas y tecnología relacionadas con la capacidad de un sistema computacional para realizar tareas que requerirían inteligencia humana”. 

Hay una distinción importante que deberías tener en mente: la IA que existe en la actualidad es Inteligencia Artificial Estrecha (en inglés: Artificial Narrow Intelligence). Programas informáticos que pueden ejecutar bien una sola tarea, incluso mejor que nosotros. La IA de la ciencia ficción es Inteligencia Artificial General (en inglés: Artificial General Intelligence), y, en estos momentos, no es más que un concepto. Para algunos representa una esperanza la idea de que pueden crearse máquinas que piensen y funcionen como la mente humana. 

Al final, yo creo que lo mejor sería que dejáramos de llamarla IA, debido a los malentendidos que se generan al poner estas dos letras juntas. Cada vez que leas “IA” —o cuando escribas “IA” en tus artículos periodísticos—, detente un instante y considera con qué otra palabra podrías reemplazarlo. Tal vez, podrías usar “algoritmo” o “automatización” o “programa informático”. Este pequeño ejercicio de sustitución ayudará a tu comprensión… y a la de tus lectores. 

El problema no son solo las palabras. El campo de la IA también está malinterpretado en imágenes. Si escribes “inteligencia artificial” en un buscador, obtienes resultados como estos: 

Resultado de la búsqueda de imágenes con el término “IA”. Imagen: captura de pantalla

Robots humanoides, cerebros fluorescentes, manos robots estiradas y, a veces, el Terminator. Estas imágenes alimentan las ideas erróneas de la IA y crean expectativas poco realistas sobre sus capacidades. Better Images for AI decidió hacer algo al respecto. Se trata de una iniciativa sin ánimo de lucro que investiga el problema y está curando un archivo con “mejores” imágenes para representar la IA. 

2. La IA no va a robarte tu trabajo

La IA no va a robarte tu trabajo. Dilo en voz alta: “la IA no va a robarse mi trabajo”. Date un momento para procesarlo. 

La verdad es que la inteligencia artificial no es, ni por asomo, tan inteligente como para reemplazarte. Puede quitarnos algunas de las tareas que hacemos en la cotidianidad; pero somos nosotros quienes decidimos cuáles son esas labores, según qué programas optamos por desarrollar utilizando IA. 

No es coincidencia que, en el contexto del periodismo, la IA se dedique a las tareas más aburridas y repetitivas que nosotros no disfrutamos realizar. Cosas como analizar cientos y cientos de documentos, transcribir entrevistas, filtrar comentarios de lectores o escribir la misma historia sobre el crecimiento financiero de una compañía cada tres meses. Nadie entra al periodismo para hacer estas cosas una y otra vez. 

La IA puede hacer muchas cosas para apoyar tu trabajo y, como cualquier otra innovación tecnológica antes de ella, está cambiando los roles en las salas de redacción. Pero la elección es nuestra. Nosotros decidimos qué pedirle a la IA. Por sí misma, no tiene la ambición ni la habilidad para robarse nuestros trabajos en el futuro cercano. 

3. Puede que no necesites usar IA

Mi meta en JournalismAI no es decirte que deberías usar IA. La misión de mi equipo es preguntarte el problema que intentas resolver y ayudarte a determinar si la IA puede ser parte de la solución. 

A menudo no lo es, porque puede que resuelvas tus problemas o que alcances tus objetivos con otras herramientas menos costosas, más seguras y fáciles de utilizar. 

No empieces a usar IA por miedo a perderte la experiencia. No te dejes influenciar por esos titulares que te aseguran que la IA va a revolucionar el periodismo o que incluso va a “salvarlo”, porque no es así. 

¿Quieres utilizar IA? Primero, dime tu caso.

4. Necesitas una estrategia

Ahora, digamos que hiciste tu tarea. Analizaste tu caso, comprendiste las capacidades y limitaciones de la IA y llegaste a la conclusión de que, en efecto, usarla podría servirte. Todavía no es momento de celebrar, porque tengo que advertirte: implementar IA puede ser difícil. Necesitas pensar con estrategia.

A veces, hablamos de “implementar IA” como si fuera un único proceso. Sin embargo, la realidad es que, dependiendo de tu caso práctico y el tipo de tecnología que uses (IA es un término amplio que engloba muchos subcampos), el proceso puede ser diferente al que tendrías que realizar en otra ocasión.

Utilizar un modelo mecánico de aprendizaje para filtrar los comentarios que recibes de tus lectores y marcar de manera automática los que puedan sean nocivos, por ejemplo, requiere un proceso distinto al que emplearías si quisieras optimizar tu paywall para maximizar la probabilidad de convertir a un lector esporádico en un suscriptor. 

Entiende tu caso práctico y diseña una estrategia de implementación específica para tu situación, así como para las fortalezas y debilidades de tu organización. 

5. Herramientas: comprarlas, desarrollarlas o…

“Usar IA” significa utilizar algunas herramientas tecnológicas que pueden ayudar a tu trabajo como periodista. Aquí, la pregunta es: ¿dónde consigues esas herramientas?

El debate en la industria gira alrededor de la dicotomía entre comprar o desarrollar: ¿fabricas programas de IA para tu propósito específico o compras alguno existente y lo adaptas a tus necesidades? Es una decisión complicada y no hay una opción correcta y una equivocada. 

Dos agencias de noticias internacionales vanguardistas en el uso de IA han seguido distintas estrategias: Reuters desarrolla casi todos sus programas de IA, mientras que AP los compra trabajando con startups y proveedores del mercado libre. 

Llevaría mucho tiempo hacer una lista de ventajas y desventajas, pero lo que quiero que entiendas, una vez más, es que debes encontrar tu propio método. Considera lo que estás intentando hacer, evalúa los costes de ambas opciones, considera qué habilidades tienes en tu equipo y qué puedes adquirir con facilidad. Luego, traza un camino que sirva para ti. 

La buena noticia es que no estás solo. Si decides desarrollar, es probable que encuentres otros en la industria que hayan pasado por ese proceso y de quienes puedas aprender. Si decides comprar programas que ya existen, hay muchos disponibles y algunos son más baratos de lo que crees. 

Pero el secreto es que “comprar o desarrollar” es una falsa dicotomía. 

Existe una tercera opción: asociarse. Así sean startups o centros de investigación académica, es posible que tengan las habilidades que requieres, que hayan realizado una investigación previa muy útil y que les entusiasme la posibilidad de trabajar contigo para aplicar sus conocimientos teóricos a un caso práctico. 

Una buena manera de comenzar este trayecto es echar un vistazo al Paquete para principiantes de JournalismAI, una fuente interactiva que te permite explorar cómo la IA puede ayudar a tu trabajo periodístico. 

6. Existen los milagros

Este punto en realidad son dos, pero ambos hablan sobre el talento. 

Uno de los mayores retos a los que se enfrentan las agencias de noticias que están empezando a utilizar IA es encontrar o adquirir las habilidades técnicas necesarias para implementar sus proyectos con ella. Es complicado porque, seamos sinceros, el periodismo es una industria pequeña en comparación con otras que han avanzado más en el uso de IA. Tampoco tenemos mucho dinero para gastar en informáticos e ingenieros.

Sin embargo, el periodismo sí tiene algo que no todas las industrias pueden ofrecer. Somos un sector con una misión, donde no solo se trabaja por un salario sino que se busca mejorar la sociedad. A la gente eso le importa. No a todos, pero a muchos sí. 

Tienes que aprovechar tu misión. No vas a convencer a los informáticos pagándoles más que las compañías en otras industrias ni ofreciéndoles beneficios. Lo que tú vendes es tu misión. Enfócate en atraer a la gente que busca un trabajo que, además de dinero, les aporte un propósito. 

La segunda parte de este punto es: el nombre de tu puesto no necesita decir “IA” para que trabajes en proyectos con IA. En nuestros programas de becas e iniciativas colaborativas, descubrí que lo que más necesitan los proyectos de IA son equipos interdisciplinarios. Cuando los departamentos editoriales, técnicos y de producción trabajan juntos, realizan los mejores proyectos de IA. 

Y tú también puedes capacitarte para participar. Existen muchos cursos gratuitos en línea —algunos más técnicos, otros más estratégicos— a los que puedes inscribirte para conocer más sobre la IA, tal vez aprender a programar si es algo a lo que aspiras y mejorar tus habilidades para ganarte un lugar en estos proyectos. Tú puedes formar parte del equipo interdisciplinar que trabaje en el próximo proyecto con IA de tu organización. 

7. La colaboración es indispensable

Estos equipos interdisciplinarios son apenas uno de los muchos niveles de colaboración que pueden beneficiar a tus proyectos con IA; así como la idea de asociarse con startups y centros de investigación académicos. Pero eso no es todo. 

Es posible que alguien en otro medio esté enfrentándose a los mismos problemas que tú y que estén intentando desarrollar el programa que tienes en mente. Es probable que sean tu competencia directa, o tal vez están del otro lado del planeta, no importa. Cuando se trata de IA, la colaboración se convierte en tu mejor instrumento. Puedes decidir hacerlo solo, pero a menos de que tengas los recursos de The New York Times, te quedarás rezagado. 

Los últimos tres años, mi equipo ha ayudado a que las agencias de noticias del mundo colaboren con proyectos de IA. No es fácil, requiere esfuerzo y confianza, pero se puede lograr y vale la pena.

Ya sea usando visión artificial combinada con imágenes satelitales para enriquecer tus investigaciones periodísticas medioambientales o implementando herramientas de IA para rastrear el impacto de los influencers en nuestra sociedad, o para detectar ejemplos del discurso de odio dirigido a periodistas y activistas. Nuestros becados y participantes han realizado trabajos increíbles con IA al abrirse a la colaboración transfronteriza y, si aún no lo haces, tú también deberías considerarla.

8. Necesitas espacio para experimentar

“Estos modelos progresan tanto, y tan rápido, que es difícil mantenerse al día”, me dijo un experto de nuestra red en una conversación reciente. Y tiene razón. Las cosas cambian muy rápido en el campo de la IA. 

Parece que se lanzan nuevas herramientas cada día y que a diario se publican artículos científicos. Intentar mantenerse al tanto de todo no es realista; pero ese tampoco debería ser tu objetivo. Mantente atento para enterarte de los avances, pero sé escéptico sobre lo que escuches y aprende a reconocer a qué sí debes prestarle atención. No necesitas probar todos los sofisticados programas que se publiquen. 

Necesitas diseñar una estrategia flexible y adaptable para navegar un espacio que evoluciona tan rápido. El primer paso debe ser construir un lugar en tu organización o unirte a oportunidades externas (como las que nosotros ofrecemos), donde puedas experimentar con la IA de manera segura y sin la presión de necesitar resultados inmediatos. 

Debes darle a tu equipo o personal de IA un espacio seguro, así como el tiempo para fallar y aprender de sus errores. 

9. Para informar sobre IA debes comprenderla

La IA está más y más presente en nuestra sociedad. Pero, a menudo, se utiliza de manera irresponsable con consecuencias desastrosas para ciertos segmentos de la población. El mundo necesita periodistas que informen sobre la IA y que hagan rendir cuentas a los sistemas y a las personas que los controlan.

Cada vez son más los reporteros que hacen un trabajo fantástico informando sobre la responsabilidad algorítmica. Iniciativas, como el AI Accountability Network del Pulitzer Center, permiten que más periodistas desarrollen sus capacidades para dedicarse a este importante objetivo. 

He descubierto que la mejor manera de lograrlo es entender por experiencia propia cómo funciona la IA. Equipos , como el AI and Automation Lab de Bavarian Radio en Alemania, se están posicionando en este campo. Crearon un laboratorio especializado, que se encarga de utilizar IA para desarrollar productos y, al mismo tiempo, informa sobre las responsabilidades en el uso de algoritmos. 

Puedes informar mejor sobre IA si sabes cómo utilizarla y vas a ser más responsable si entiendes sus riesgos y posibles consecuencias.

10. Una oportunidad transformativa

Después de trabajar casi cuatro años en JournalismAI, estoy convencido de que tenemos una oportunidad transformativa. No estoy pensando en los ejemplos de automatización que mencionamos antes, aunque reconozco la eficiencia que ofrecen. 

Estoy hablando de la oportunidad de usar IA para conseguir los conocimientos que necesitamos para mejorar nuestro trabajo periodístico; de ideas creativas e inspiradoras para utilizar los datos y la IA para comprender mejor lo que producimos y cómo lo hacemos. 

Desde utilizar IA para entender, identificar y mitigar los prejuicios que existen en nuestras redacciones, hasta un proyecto en nuestro programa de becas actual que utiliza herramientas de procesamiento de lenguajes naturales (NLP, por sus siglas en inglés) para analizar los contenidos de una publicación y encontrar los temas sobre los que no se está informando suficiente para hacer su cobertura más inclusiva. Así como replantearse el producto periodístico básico, atomizando el artículo para crear formatos interactivos de storytelling más enfocados en las necesidades de los usuarios modernos. 

Estas son oportunidades para convertir nuestro periodismo en uno más diverso, inclusivo y responsable. Por eso me emociona la IA. No solo le ahorra algo de tiempo y hace su trabajo más eficiente, sino que también le permite utilizar las habilidades que nos hacen humanos, como la empatía y la creatividad. 

Para terminar, te invito a que seas balanceado al abordar la IA: tienes que ser escéptico, comprender las limitaciones de la tecnología y ser responsable una vez que decidas utilizarla. Mientras, permítete ilusionarte por las oportunidades que te ofrece. 

Depende de nosotros decidir si nos quedamos al margen y esperamos a que la IA7 impacte nuestro periodismo de maneras que no comprendemos, o si queremos tomarla y utilizarla para generar un impacto positivo en nuestras sociedades. 

Este artículo se publicó en el blog Polis del London School of Economics y se reproduce aquí con su autorización. 

Recursos adicionales: 

Argentina: Inteligencia artificial en el periodismo de La Nación

Guía para utilizar inteligencia artificial e imágenes satelitales en tus historias periodísticas

Geografía de los deepfake: cómo la inteligencia artificial ahora puede falsificar imágenes satelitales

Mattia Peretti es gerente de JournalismAI, un proyecto de investigación y capacitación respaldado por la Iniciativa Google News y dirigido por Polis, el centro de investigación del London School of Economics & Political Science.