Cómo el periodismo integra la inteligencia artificial: un estudio global sobre algoritmos en medios

La London School of Economics acaba de publicar un completo estudio sobre cómo el periodismo está incorporando los algoritmos a las redacciones. La automatización y la Inteligencia Artificial ya están presentes en los principales medios de comunicación del mundo entero y el estudio Nuevos poderes, nuevas responsabilidades, dirigido por Charlie Beckett, da muchas pistas sobre cómo se está integrando.

¿Cómo se están adaptando los medios a la IA? ¿Qué retos y oportunidades se presentan? ¿Qué implicaciones económicas existen? Y las que más me interesan para la investigación: ¿Qué implicaciones editoriales y éticas conlleva?

Beckett y su equipo han estado en redacciones de cantidad de medios y han preguntado a las personas que están en ello hoy. Los resultados son interesantes y muy reveladores sobre el estado de la implantación de la IA en los medios, un tema que va a ser tendencia este 2020 y a lo largo de a próxima década, según el último informe de tendencias Digital News Report del Instituto Reuters de la Universidad de Oxford publicado hace solo unos días.

El estudio empieza muy por el principio, por tratar de plasmar qué significa Inteligencia Artificial para los profesionales de los medios. Las respuestas son variadas y quizás es la sección en la que se observa menos claridad, lo cual resulta también bastante ilustrativo sobre el desconocimiento generalizado en torno al tema: para unos son algoritmos, para otros son solo bots, también se habla de automatización como un estadio previo a la IA... en momentos en los que las aplicaciones de la IA al periodismo todavía no están plenamente desarrolladas, no existen certezas sobre su significado preciso.

El informe sigue con las motivaciones de los medios para usar la IA, que son principalmente tres: la eficiencia, es decir, poder automatizar tareas para que los periodistas puedan dedicarse funciones que requieran más destreza humana; ofrecer contenido más relevante a los usuarios y por último la rentabilidad, o sea, disminuir costes (que luego se pueden ahorrar o invertir, decisión complicada en este contexto de presión económica).

El estudio también explica la ubicuidad que la IA está adquiriendo en las redacciones y hace una clasificación muy simple y útil de sus usos periodísticos: producción de noticias, distribución de contenidos y recolección de información. Dentro de éstas entran muchos tipos de aplicaciones tecnológicas, como la creación automática de noticias (robojournalism), herramientas de transcripción, algoritmos de recomendación para distribución más eficiente o herramientas de extracción de tendencias temáticas en redes sociales, buscadores, etc...

En la mayoría de casos no existe estrategia para la implementación de la IA (un 63% no tiene plan frente a un 37% que sí cuenta con algún tipo de hoja de ruta). Por otra parte resulta lógico en este escenario todavía bastante desconocido, porque para tener un plan, primero hay que entender mínimamente el contexto, dice Beckett, y por eso para los medios pueden resultar útiles las conclusiones de otra buena pregunta que también responde ¿cómo abordar la AI si no tienes estrategia?

En primer lugar, entender en qué punto estás y qué tecnologías tienes disponibles para luego implementarlas. Imprescindible tener claros qué problemas necesitas resolver y si realmente necesitas la IA para cada uno de ellos. En qué áreas puede resultar útil, sin olvidar prever con qué problemas te encontrarás. Por último pero no menos importante, elegir bien qué perfiles necesitas para llevar a cabo el plan. Luego solo queda elegir un proyecto para experimentar con él e ir aplicando aprendizajes.

Sobre las implicaciones editoriales, un punto clave antes comentado: los costes que disminuyes, ¿los ahorras o los inviertes en mejorar la tecnología o el contenido? Una decisión muy difícil en estos momentos en los que los medios pasan por momentos de gran presión económica e incertidumbre sobre el futuro de su modelo de negocio.

Los algoritmos, por medio de herramientas y técnicas de verificación, están resultando una pieza clave para combatir la desinformación: ¿cómo pueden ayudar al medio a ganar credibilidad en un mundo de caos informativo? El informe también apunta a la necesidad de preguntarse cómo puede la automatización mejorar el trabajo de los periodistas, por ejemplo dotándoles de más tiempo para investigar y mejorar la calidad de los contenidos.

Y en lo referente a los sesgos, las conclusiones invitan a poner foco en el rigor a la hora de crear las bases de datos con las que se alimenta la IA, porque de otra forma los periodistas corremos el riesgo de crear algoritmos tan o más sesgados que muchos de los que denunciamos en nuestras noticias. Otro punto interesante: quizás la IA puede servir para evitar sesgos humanos, por ejemplo, la tecnología puede ayudar en caso de tener una agenda o una selección de fuentes limitadas. ¿Y si los periodistas fuéramos capaces de usar los algoritmos también para hacer un periodismo más objetivo?

Las principales cuestiones éticas que plantea este estudio son, por un lado, la transparencia de cara a la audiencia, es decir, hacer explicables los usos y procesos de la IA y el criterio periodístico tras ellos.

Por otro lado, un tema del que creo que habría que hablar más ¿quién tiene el poder? Si al final resulta que son los algoritmos de las grandes tecnológicas los que están distribuyendo la información de los medios. Además, estas mismas plataformas están dotando a los periodistas de herramientas y tecnologías varias para incorporar la IA a las redacciones. ¿dónde está el equilibrio?

En cuanto a los retos que plantea la IA en los medios, primordial romper la barrera entre perfiles tecnológicos y periodísticos, de hecho un problema -romper barreras con tecnólogos- presente en prácticamente en todos los sectores, igual que la necesidad de formación tecnológica. También destaca un potencial de colaboración entre medios de comunicación para el desarrollo de programas y herramientas de uso común, así como la necesidad de trabajar en códigos éticos tecnológicos.

En definitiva, a los medios les toca seguir tomando decisiones importantes sobre inversión o sobre cómo hacer encajar la IA en su misión. Mi más profunda admiración a tod@s los profesionales que deben tomarlas. Hoy he leído una frase de Rasmus Kleis Nielsen retuiteada por Ismael Nafría que me ha encantado: "A shrinking industry is not the same as a dying industry. It is increasingly clear that a leaner digital news business is emerging, built across advertising revenues, reader revenues, and other income sources". El negocio periodístico no muere, se redefine. Quizás la IA no será suficiente para revertir la crisis de la profesión, pero seguro que la innovación tecnológica será de gran ayuda durante esta etapa de turbulencias para optimizar procesos y sostenerla de forma más eficiente.