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Inteligencia artificial en el periodismo: ¿complemento o amenaza?

La cita reunió a grandes expertos internacionales como la doctora en comunicaciones de la Universidad de Northern Illinois, Andrea Guzmán, y el investigador en inteligencia artificial y automatización de la Universidad de Ámsterdam, Tomás Dodds, junto a la moderación de la profesora de la Escuela de Comunicaciones y Periodismo y directora de RobotLAB UAI, Carmina Rodríguez. También contó con la participación de la decana de la Escuela de Comunicaciones y Periodismo, Magdalena Browne, quien inauguró el encuentro. El impacto de la tecnología en el periodismo y la forma en que se produce y consume información, fueron los ejes principales de las exposiciones.

Por Nicolás Espinoza Roga

La Escuela de Comunicaciones y Periodismo de la Universidad Adolfo Ibañez realizó la IV conferencia Internacional “Cultura social media”. El tema del evento fue la “Cultura de los algoritmos en un ambiente mediático cambiante”, en el que expertos discutieron sobre Inteligencia artificial y automatización, además del rol que tienen las Redes Sociales en el periodismo y cómo estas impactan en el trabajo periodístico, sobre todo en las salas de prensa.

En su charla, la primera de la jornada, la doctora de la Universidad de Northern Illinois, Andrea Guzmán, pionera en el campo de la comunicación humano-máquina, destacó que los estudios de inteligencia artificial comenzaron su desarrollo a mediados del siglo XX, junto con la producción y desarrollo de las computadoras que partió con el investigador británico, Alan Turing. Este último reconoció “anticipadamente que las tecnologías pueden generar procesos mentales como en ese momento era sumar, restar y cálculos extremadamente avanzados”, afirmó Guzmán.

El origen del término, según la académica, fue creado por John McCarthy, investigador estadounidense que reunió a colegas suyos para discutir la idea de crear una inteligencia dentro de la tecnología de las computadoras. Sin embargo, no definieron exactamente qué se entiende por inteligencia artificial.

“La inteligencia como área de investigación, comenzó como una idea de lo que podría llegar a ser, no de algo que existía en ese momento”, explicó Guzmán, por lo que las definiciones de la inteligencia artificial varían dependiendo del área de estudio del que se aborde. Aun así, la ciencia ficción ha tenido un rol no menos importante en cómo las personas comprenden la inteligencia artificial.

Todas estas conceptualizaciones o perspectivas sobre la inteligencia artificial caben en lo que Guzmán denomina las cuatro categorías: modelar el funcionamiento del cerebro en las máquinas; desarrollo de tecnologías que desempeñan tareas mentales específicas; creación de máquinas con rango potencial de inteligencia humana, y creación de máquinas con inteligencia superior a los seres humanos.

La académica afirmó que existe un gran debate respecto a la inteligencia artificial en relación a crear máquinas que tengan el rango de inteligencia humana. La tecnología artificial dentro del contexto del periodismo corresponde a la segunda de las cuatro categorías antes mencionadas y que desempeña alguna tarea mental específica parecida al ser humano.

Para Guzmán existe complejidad en algunas de las tecnologías que son inteligencia artificial “en el sentido de que pueden desempeñar un proceso mental que solía asociarse con los seres humanos”, agregó. Y lo hacen de manera sofisticada y técnica, de modo que posea un grado de autonomía. 

Automatizar el periodismo

Según la doctora Guzmán, hay cuatro grandes formas en que la IA puede ser utilizada en el periodismo: la primera concierne a la recopilación de datos para la cual los periodistas tienen acceso a datos, buscan historias noticiosas y buscan información para apoyar su material; la segunda, se refiere a la clasificación y análisis de datos para generar sentido a la información que los periodistas recopilan; la tercera, es la creación de contenidos que corresponde a crear historias, reportajes u otro tipo de material periodístico; y por último, la distribución de las historias noticiosas para el público y entregar la información al público de nuevas formas, por ejemplo, mediante algoritmos que seleccionan cuales noticias verá el usuario.

El primer proceso periodístico comienza con la recopilación de información como las entrevistas, pero, según Guzmán, “no hay tecnología automatizada que lo pueda hacer. Lo que sí tenemos, son tecnologías sofisticadas que pueden ver las tendencias sobre en qué están interesadas las personas”.

Un ejemplo de lo anterior es la herramienta de escucha social, que es capaz de ver tendencias rápidamente, mucho más que un periodista. Esto proporciona a los periodistas una idea posible para una nueva historia o un nuevo reportaje. Luego, en el segundo proceso, la tecnología de IA, en especial el machine learning, se esta utilizando en el análisis de datos, la recopilación de datos a gran escala, lo que entrega al periodismo nuevas oportunidades de creación de bases de datos, como lo ilustra el caso de los Pandora Papers.

La tercera parte del proceso –explicó la académica–, corresponde a la creación de contenido con el uso de aplicaciones de sotfwares cuya función es tomar datos y estadística, utilizando plantillas creadas por una persona y que puede generar una noticia básica, por ejemplo, la estadística de un partido de fútbol. Esto permite una mayor cobertura sin dedicar recursos humanos a ese fin.

El último proceso corresponde a la distribución, para el cual Guzmán explicó que “existe una gran cantidad de automatización en la distribución al público en distintas maneras”. Un ejemplo de lo anterior corresponde al uso de bots en distintas redes sociales en donde el público puede interactuar con ellos e ir avanzando a medida que responden. En esto, la académica citó como un ejemplo relacionado a Robotlabot.

Sin embargo, el uso de estos bots no califica para ser llamada inteligencia artificial, pero, a juicio de Guzmán, sirve para ahorrar tiempo al periodista, ya que la interacción con un público requiere demasiado tiempo.

La evolución del periodismo

El proceso común para llegar al público es que una persona crea una historia y decida cómo esta llegará al público. A eso se le llama la comunicación humana a través de la tecnología, afirmó Guzmán. Sin embargo, con la entrada de la inteligencia artificial, el machine learning y otras tecnologías, las máquinas o softwares se están integrando al proceso, por ejemplo, softwares que escriben noticias, toman datos, que pasan a través de un editor antes de enviarlo a un público.

Es decir, la audiencia estará en parte interactuando con máquinas que elaboran información y no solo con el periodista, lo que crea preguntas importantes que afectan a estos profesionales sobre la inclusión de estas tecnologías.

Para Guzmán, es importante saber que el trabajo periodístico constituye un proceso humano y se pregunta qué significa la inteligencia artificial en la automatización para la seguridad laboral de periodistas, además de la preocupación con el trabajo a largo plazo en el rubro debido a una variedad de problemas.

¿Podrían las máquinas reemplazar a los periodistas?

“No podemos dar una respuesta segura a esta pregunta con respecto a la automatización de la inteligencia artificial en el periodismo porque hay muchas tecnologías que son permitidas por la inteligencia artificial”, afirmó la académica, quien destaca la importancia del machine learning en la ayuda de los periodistas a identificar tendencias y realizar periodismo de investigación.

Guzmán reiteró su preocupación de que las empresas u organizaciones comiencen a enfocarse en historias automatizadas en vez de historias que requieran más esfuerzo por parte de seres humanos. También existe la pregunta con respecto a la atmósfera de las salas de prensa en donde hay cada vez más trabajo automatizado y cómo los periodistas entenderán su labor, además de su interacción con otros periodistas.

¿Qué tipo de contenido debiéramos automatizar?

“En el futuro sí podemos automatizar la creación de contenido”, declaró la periodista, pero se preguntó si habrá problemas en las relaciones de poder en comunidades que están representadas por artículos automatizados con aquellas que no.

Por último, invitó a reflexionar sobre estos problemas que aún no ocurren y a debatir qué artículos o tareas son propias de los seres humanos y cuáles de las máquinas. La transparencia es algo que la audiencia valora y recalcó la importancia de las decisiones humanas y cómo impactan en los demás en la implementación de la inteligencia artificial:

Tomas Dodds: nuevas tecnologías y disonancia profesional

El investigador del laboratorio de IA, Medios y Democracia de la Universidad de Ámsterdam, Tomás Dodd, realizó una investigación sobre la práctica de hacer periodismo y los valores que existen dentro de las salas de prensa, en donde nuevas tecnologías juegan un rol preponderante. También entre tecnologías–usuarios y audiencias–creadores. La pregunta que guió su presentación es de qué manera la datificación del periodismo está cambiando dinámicas de poder.

Su metodología se basó en siete meses de trabajo de campo en dos salas de redacción, una en Canal 13 y la otra en La Tercera, en donde no solo entrevistó a periodistas, sino que también trabajó como periodista en ese período.

Dodds destacó que existe una brecha en la investigación sobre periodismo entre quienes creen que la introducción de nuevas tecnologías está destruyendo el periodismo tradicional y quienes creen que los periodistas se están apropiando de esta tecnología y la adaptan a sus propios valores e ideales periodísticos, de modo que la inteligencia artificial funciona como una extensión del trabajo y no reemplaza la función de los trabajadores de medios. Pese a esto –destaca Dodds– existe un acuerdo en la velocidad en que estos cambios ocurren  y los ajustes que deben hacer en caso de que entre una nueva tecnología a las salas de noticias.

Para entender el impacto de las nuevas tecnologías, el académico enfatizó en las métricas de audiencia; mensajería instantánea, y nuevas plataformas digitales. Para explicar las primeras, Dodds recordó el inicio de su trabajo en el que había dos pantallas que bajo la aplicación Chartbeat mostraban el comportamiento de las audiencias. Es decir, se podía ver en tiempo real cuántas personas estaban leyendo el artículo publicado y determinar su éxito o fracaso.

“A medida que se incrementa el uso de este tipo de tecnologías en las salas de prensa, es posible observar cambios en las decisiones editoriales de los medios” argumentó Dodds. Además, los periodistas dejaron de escribir noticias para ciertas audiencias.

Lo importante en las métricas de audiencias es que “los reporteros no estarían escribiendo para sus públicos, sino que estarían escribiendo para los algoritmos que determinan la cuantificación de tales públicos”, afirmó Dodds, fenómeno al que llama “públicos algorítmicos”. También afirmó que esto no es siempre cierto y que a veces los periodistas escriben una noticia ignorando estas métricas.

Otra transformación que ha provocado esta tecnología en el periodismo es el cambio en el proceso de distribución “porque permite que el algoritmo sea el que distribuya el contenido de acuerdo a sus propias evaluaciones. Eso lo hemos visto en plataformas digitales como Facebook”, afirmó Dodds.  

La segunda tecnología es la mensajería instantánea, en donde dominan aplicaciones como WhatsApp. Es la fuente principal de donde los periodistas obtienen a sus fuentes y distribuir información, pero esto tiene un problema, declaró el investigador.

Tener fuentes es importante para el trabajo periodístico, pero hay oportunidades en que las fuentes lo contactan en horarios fuera de trabajo y llegan con historias para que el periodista las cubra. Si los profesionales no contestan, la fuente se irá a otro medio. “A medida que nuestras fuentes están en nuestro bolsillo, necesitamos tener una comunicación siempre directa, una conversación constante con esa fuente para que no se vaya con esa historia  a otro lado”, declaró el académico. En resumen, cambian los horarios de trabajo y las velocidades con las que los periodistas tienen que trabajar.

En tercer lugar están las más importantes, las plataformas digitales. Dodds citó a un editor de redes sociales en el que decía que “Facebook es como un gran supermercado y nosotros somos góndolas. Entonces, claro, si nosotros seguimos un poco lo que ellos nos dicen, nos van a poner en una góndola en donde está muy visible, sino nos ponen en una góndola de atrás”.

El investigador destacó que se sostenían reuniones entre los medios con representantes de la plataforma, en donde se hacen sugerencias de cómo los medios deberían escribir sus noticias para que tengan un buen recibimiento en plataformas como Facebook, Twitter, Instagram y otras. “Ya podríamos argumentar que no es el medio el que determina de qué manera va a escribir su noticia, sino que son estas plataformas externas”, afirmó Dodds.

Lo que las plataformas digitales están haciendo –como Facebook y Twitter–, es ponerse entre los medios de comunicación y la audiencia, “y lo han hecho con éxito”, admitió. Además, crean los lineamientos que los medios deben seguir para tener una participación exitosa en las plataformas. Esto constituye un gran cambio en la identidad periodística porque ya no es el editor quien decide de qué manera se cubre una noticia, sino que requieren seguir al algoritmo que está en constante cambio.

Según Dodds, los algoritmos que estas plataformas ocupan tienen “consecuencias reales en las infraestructuras materiales y jerárquicas de los medios de comunicación”, por lo que los medios tienen que adaptarse a la forma en que estos algoritmos funcionan y si eso significa restructurar la manera en que funcionan las salas de noticias, muchas veces lo hacen. El problema de poner a plataformas como Facebook –afirmó– en el medio de la distribución de noticias entre medios de comunicación y audiencia es que “las nuevas audiencias son construidas por Facebook”. Eso es un problema para el investigador ya que no se sabe a quienes se les está escribiendo.

Inteligencia artificial

El académico de la Universidad de Ámsterdam explicó que el uso de la IA en los medios de comunicación es común en temas relacionados con deportes y economía. En general se usan para priorizar, clasificar, asociar y filtrar información.

También destacó que el 15% del trabajo periodístico y el 9% del trabajo de editores son susceptibles de automatización. La pregunta central es qué pasará cuando estas máquinas sean capaces de trabajar sin el control humano, y para eso, Dodds invitó a volver a los algoritmos que están detrás de estas tecnologías, que de hecho, no se sabe cómo están hechos.

La interrogante que se hace el académico es para quién escriben los periodistas, por lo que concluyó que nuevas tecnologías que se ponen entre los medios y la audiencia incrementan la disonancia profesional, poniendo una barrera entre el periodista y el editor.

En este link puedes ver el evento completo:

https://tinyurl.com/ycknut7d

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