Los algoritmos son eficaces para responder qué, cómo, cuándo y dónde de las noticias. Pero todavía no sirven para entender «por qué». Esa competencia queda, por ahora, reservada al reportero humano.

La llegada de la inteligencia artificial (IA) al periodismo no es, necesariamente, una buena noticia para un gremio empobrecido que ve con temor cómo la automatización amenaza con reducir todavía más los puestos de trabajo. Pero la tendencia parece indetenible. Cada vez más, la IA se usa en redacciones de medios para publicar noticias cortas procedentes de fuentes de datos cuantificables, como competencias deportivas o movimientos bursátiles.

Desde 2015, cuando el robot periodista llamado Dreamwriter produjo una nota de negocios de 916 palabras en solo sesenta segundos, la IA ha iniciado una carrera para apropiarse de las tareas periodísticas rutinarias y repetitivas, reservadas para los aprendices. Herramientas como Pinpoint de Google, Funes o Gabrielle están presentes en las redacciones para facilitar la búsqueda de información, el procesamiento de datos y la redacción de noticias.

Enséñame a pensar

La IA se presenta como la capacidad de ciertos sistemas informáticos para procesar y analizar información externa y operar en consecuencia. Nick Diakopoulos, profesor de la Universidad de Maryland, señala cinco niveles de su uso periodístico, comenzando por la incorporación de los datos que el algoritmo debe leer, la identificación de puntos de interés periodístico que el algoritmo comienza a aislar y el establecimiento de relaciones como mayor, menor, creció, disminuyó, entre otras.[1]

El paso siguiente es ubicar un ángulo para la historia, a partir de patrones de acontecimientos y sus características. Tales ángulos pueden ser «la mayor caída del mercado», «el mayor rendimiento» u otro que se ajuste a los datos de la historia. Posteriormente se realiza la escritura, tarea para la cual el algoritmo tiene plantillas específicas, que responden las preguntas básicas de una noticia. Un programa de «composición de frases» ayuda a la formación de la oración.

Más allá del uso de la tecnología para elaborar y publicar noticias, el periodismo comienza a valerse de la IA para personalizar la información, conocer al usuario, identificar desviaciones atípicas en los registros de una base de datos, descubrir posibles primicias en redes sociales y aumentar la trazabilidad de la información, que permite reducir la desinformación. Adicionalmente, los medios están utilizando la IA para acelerar los procesos de investigación, manejar grandes volúmenes de datos y automatizar contenidos. También proporciona visualizaciones de datos interactivas y con actualización en tiempo real de una serie de temas que incluyen entretenimiento, deportes y noticias.

Pero, si todas las redacciones están bajo la tutela de la IA y todos los productos son más o menos iguales, ¿por qué la audiencia va a preferir un medio por encima de otro? ¿Cómo hace para diferenciarlos?

Después de lo ocurrido con las redes sociales está claro que los bots no son capaces de sostener, por sí solos, la relación de un productor de contenidos con la audiencia. Un periódico construido en su totalidad a punta de frases preestablecidas no logrará despertar mucho entusiasmo ni sostenerlo. Así que, antes de suministrarle los santos óleos a la carrera periodística, es necesario entender que la IA también crea oportunidades, aunque esto implique una vuelta de tuerca a la especialización de la profesión.

El futuro

Algunos investigadores de la comunicación sostienen que el principal problema para el futuro del gremio no es que las máquinas escriban como los periodistas, sino que los periodistas escriban como máquinas. Todavía hay mucho espacio para que los humanos medien la relación entre las informaciones y las audiencias.

Hay tareas que desaparecerán y serán reemplazadas con la automatización, pero también es cierto que los medios deberán tener una plantilla de profesionales centrada en obtener información diferencial y un procesamiento que lo haga único. El valor agregado del profesional a la labor periodística va más allá de recoger datos y ponerlos en un formato comprensible para el público. También las universidades deben prepararse para eso.

A la elaboración de contenidos pulcros, originales, atractivos y de formato y empaque adecuados, hay que sumar el objetivo fundamental del periodismo: incidir en los temas de la agenda pública y lograr impacto. Para ello es imprescindible conocer muy bien el entorno, determinar el momento preciso e incluso acertar en la estrategia de divulgación, para que un trabajo llegue a su audiencia. Responder oportunamente a la agenda pública y ofrecer los temas adecuados para su comprensión siguen siendo tareas muy difíciles de automatizar.

Es ingenuo pensar que una IA más asequible no seguirá penetrando las redacciones. Por el momento, los algoritmos son eficaces para responder qué, quién, cómo, cuándo y dónde. Pero todavía no sirven para entender «por qué ocurre algo». Esa competencia queda reservada al reportero humano quien, al menos por ahora, seguirá siendo responsable de la producción de buena parte de los contenidos y, sobre todo, las decisiones editoriales.

Luis Ernesto Blanco, profesor de periodismo digital en la Universidad Católica Andrés Bello y jefe de redacción del portal informativo Runrun.es

Nota

[1] Laboratorio de Periodismo (2018). Inteligencia artificial: Para qué puede usarse en periodismo y qué están haciendo los medios. https://laboratoriodeperiodismo.org/inteligencia-artificial-para-que-puede-usarse-en-periodismo-y-que-estan-haciendo-los-medios/