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¿Cómo afectará la Inteligencia Artificial al periodismo de mañana?

Periodista de Clóset

Por Sylvanna Barona (*)

Estamos a unos días de terminar el año 2017 y aún tenemos muchas dudas sobre lo que nos depara el futuro. Este año que termina fue invadido por las Fake News… Un año en el que se contrapone la Agenda Setting —teoría en la que los medios de comunicación influyen en la opinión pública, es decir los medios dictan qué temas son importantes para la sociedad, “si no está en las noticias, no es noticia”— versus la postura actual de la opinión pública en las redes sociales, “si no lo compartes, no es noticia” …una postura en la que se sustituyen los hechos por las opiniones.

El periodismo como profesión tiene más de 200 años; los cambios tecnológicos que lo han revolucionado sustancialmente tienen apenas 10. Pero la era de la Inteligencia Artificial (IA) apenas está empezando. En un lapso de (muy) pocos años, la humanidad ha cambiado no solo la manera de consumir información, sino también ha cambiado la manera de discutirla. Y más recientemente la manera de recabarla y producirla. ¿Qué nuevos retos enfrentará el periodismo a partir del 2018 y cuáles son los riesgos?

Hasta hace unos años, los gatekeepers eran personas con criterios —y defectos— humanos. Hoy los gatekeepers son algoritmos, procesos programados para resolver problemas, que también programados por humanos, pero que se rigen por el interés del usuario en ciertos temas (relevancia determinada por lo que quiero saber y no por lo que necesito saber). Los contenidos —periodísticos o no— que quieran sobrevivir en el ambiente digital deben ser comentados, compartidos y/o gustados, o de otra forma estarán condenados a perderse en la inmensidad de la web.

Ante un año electoral como el que enfrentaremos durante 2018 en México, da miedo observar cómo actúan los bots (abreviatura de robots) que han invadido Twitter —una de las principales redes sociales para influir en la opinión pública— y que activados por partidos políticos para apoyar a sus candidatos o para atacar a sus rivales, y los cuales, al ser detectados, van mutando rápidamente para esconderse mejor. ¿Cómo lo hacen? Inteligencia Artificial.

Lo que para unos son Fake News, para otros son Real News

La IA está en todas partes, y gradualmente entrará tanto a las redacciones como a los diferentes aspectos de la vida de la sociedad en general. Parecería ciencia ficción, pero el periodismo automatizado —aunque con limitaciones— adquiere más fuerza cada día. A continuación, se relacionan algunos de los casos que ya están operando en organizaciones noticiosas más importantes:

1. Identifica noticias entre millones de tweets diarios

Reuters utiliza una herramienta basada en la tecnología de la Inteligencia Artificial para determinar si los temas actuales (Trending Topics) son de interés periodístico para el público y también para verificar si son veraces. La herramienta llamada News Tracer facilita y acelera los flujos de trabajo para encontrar entre los más de 700 millones de tweets que se emiten al día aquellos que reportan acontecimientos que podrían convertirse en noticia. Para ello, primero utiliza algoritmos que identifican clusters de tweets que hablan del mismo suceso; la herramienta entonces genera un ranking de relevancia para determinar si el suceso vale la pena ser reportado.

Después, el News Tracer hace un proceso de ingeniería invertida, semejante a lo que haría un periodista para verificar si la pieza de información es verdadera. Revisa muchos factores, entre ellos el perfil del usuario de Twitter, quiénes lo siguen y a quiénes sigue, y revisan que los posteos cuenten con links e imágenes y analiza también la estructura de redacción de los tweets… Una vez que la herramienta ha detectado un acontecimiento que pasa por todos los filtros, un periodista de carne y hueso verifica la información con sus fuentes y recursos de reporteo antes de dar a conocer el hecho públicamente.

¿Qué ventaja competitiva da la herramienta?: Reuters ha logrado tener la primicia de acontecimientos importantes antes que otras agencias de noticias.

2. Analiza, liga y relaciona lo más relevante de fuentes de información

Otros medios, utilizan aplicaciones para automatizar procesos para relacionar su propia información con la de otros medios. Juicer de la BBC es un agregador de noticias que analiza e indexa alrededor de 850 sitios de noticias y extrae de éstos lo más importante y relevante; los vincula (es decir los taggea) automáticamente como referencia a los contenidos propios de la BBC. El proyecto está en fase experimental, pero se puede utilizar de manera gratuita para sitios no comerciales.

De manera semejante, The New York Times utiliza Editor una herramienta que automatiza el proceso de etiquetar y anotar contenidos relacionados a sus lectores dentro de sus propios artículos. Normalmente este proceso se hace de manera manual y toma tiempo y recursos que no siempre están disponibles. Editor es una interfaz de edición de texto experimental que automatiza la anotación detallada y el etiquetado de artículos periodísticos de forma interactiva.

¿Qué ventaja competitiva dan las herramientas?: Este tipo de herramientas facilita una labor que de otra manera sería lenta, tediosa y no necesariamente eficiente. Permiten ahorrar tiempo en correlacionar las notas que agregan valor o contexto a la información. Un valor que además trabaja a favor del SEO del sitio en el que se aloja la información.

3. Genera más, con menos

The Associated Press (AP) se convirtió en una de las primeras agencias en adoptar la tecnología IA. En 2015 se asoció con Automated Insights, una sinergia que le ayudó a incrementar su producción de aproximadamente 300 informes por trimestre a 3000 en el mismo periodo; además, según reportan las historias automatizadas contenían “muchos menos errores” que los escritos por humanos. Hasta ahora, la cobertura automatizada de AP se ha limitado a los informes de juegos para deportes universitarios y béisbol de ligas menores.

Imagen: Pixabay

¿Qué ventaja competitiva dan las herramientas?: Generar más notas, en menos tiempo, con menos errores y sin capital humano

No todo está perdido. Los periodistas aún somos valiosos para el periodismo.
La tendencia se inclina hacia eliminar la intervención humana en la mayoría de los procesos de la producción periodística. Sin embargo, hay tres factores importantes que debemos tener en consideración respecto a la IA dentro del periodismo:

1. Narrativas entrañables son difíciles de programar. Puedes programar muchas cosas y automatizar muchos procesos; pero se requiere de un ser humano que se sienta conmovido hasta las lágrimas para contar una historia que permee en el sentir de la sociedad. Eso no lo puede hacer un robot, aún.
2. La Inteligencia Artificial necesita de un ser humano que la programe. Se requieren periodistas hábiles y experimentados para revisar los resultados e interpretarlos en beneficio de la sociedad. Contar historias con propósito, sigue siendo el propósito central del periodismo.
3. La Inteligencia Artificial aumenta la cantidad, más no la calidad. La IA analiza grandes cantidades de información en poco tiempo, esto favorecerá la cantidad de contenidos producidos, pero no necesariamente la calidad de estos.

Se estima que 90% de los artículos y videos generados para el año 2025 sean producidos por robots y algoritmos. Muchos periodistas de las grandes organizaciones argumentan que la IA se hará cargo de las tareas más desgastantes del periodismo, liberando así a los periodistas de carne y hueso para hacer frente a trabajos más avanzados. Algunos incluso definen la Inteligencia Artificial como lo mejor que le ha sucedido al periodismo en mucho tiempo…

Desde cualquier perspectiva que la veamos, la Inteligencia Artificial que reinará en los próximos años, se propone como el mayor cambio que enfrentará el periodismo en la historia.

(*) Content Marketing, es lo que hago. La fotografía es lo que me gusta y los caballos lo que me apasiona. Soy Maestra de Periodismo Digital en la Universidad Anáhuac y Coach de Content Strategies en Digital Business Academy.
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