Inteligencia artificial en periodismo: usos y recursos

Cada semestre la responsable de Google News Lab en la Península imparte un taller online y sincrónico para el alumnado del Máster universitario de Periodismo y Comunicación Digital. La última sesión, Innovación e Inteligencia Artificial en Periodismo, la lideró Paula Montañà, quien acercó la inteligencia artificial (AI) a los periodistas a partir de ejemplos y herramientas de gran utilidad. ¿Cómo se usa la IA en las redacciones? ¿En qué áreas de la profesión tiene más futuro? Allá vamos.

«No, los robots no reemplazarán a los periodistas. Sí, pronto las máquinas estarán capacitadas para hacer muchas tareas periodísticas de rutina. Sin embargo, la realidad y el potencial de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y el procesamiento de datos sirve para dar a los periodistas nuevos poderes de descubrimiento, creación y conexión.» Así comienza el informe New powers, new responsibilities. A global survey of journalism and artificial intelligence, elaborado a partir de la encuesta sobre la situación de setenta y una agencias de noticias de treinta y dos países, centrada en la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías asociadas, que analiza cómo se usa, habla de la falta de estrategia de la IA, además de la ética y la política editorial, todo poniendo como centro del engranaje las redacciones.

¿Qué es la inteligencia artificial?

«La inteligencia artificial (IA) es una parte de la informática, dedicada al desarrollo de algoritmos que permite a una máquina (habitualmente una computadora) tomar decisiones inteligentes o, al menos, comportarse como si tuviera una inteligencia similar a la humana.» La IA tiene dos dimensiones: una más simple que se encarga de las tareas mecánicas y sistematizadas preparadas en un algoritmo diseñado previamente; y otra que se fundamenta en el aprendizaje automático, mejora del algoritmo original y toma de decisiones en situaciones de información imperfecta, lo que se acerca bastante a la creatividad humana. Según un estudio del Reuters Institute de este 2021, la IA será la tecnología más importante del periodismo.

Como ya explicó Montañà, la inteligencia artificial se puede clasificar en fuerte o general y débil. Además, conceptos como machine learning o aprendizaje automático, deep learning y natural language processing son claves para llegar a entender los usos y el potencial de la IA. Sin dejar de lado en este contexto los datos y algoritmos, que son piezas imprescindibles para hacer que funcione, aprenda y mejore. El aprendizaje automático tiene modelos entrenados para la clasificación, regresión, clúster y reducción, y las opciones para entrenar este modelo son: supervisado, no supervisado y refuerzo. Pero no nos queremos alargar más en esta parte conceptual y teórica.

Usos y futuro en las redacciones

El origen, o como mínimo, lo que se ha considerado el primer robot periodista del mundo, fue el Dreamwriter, que escribió un artículo financiero de 916 palabras «impecable» en menos de sesenta segundos. Fue diseñado por la compañía china de videojuegos Tencent. En el Estado español, LeoRobotIA fue el primer robot periodista capaz de escribir textos en castellano y con gran variabilidad lingüística, partiendo de datos estructurados que convierten en milésimas de segundo en informaciones. Desde los proyectos pioneros en IA de El Confidencial y Sport, se ha ampliado a un largo listado de medios: El Independiente, El Espanyol, Televisión Española (TVE), la Agencia EFE y la televisión autonómica de Cataluña TV3.

Pero volviendo a la encuesta, los tres motivos principales para usar la IA son que los periodistas puedan hacer el trabajo de manera más eficiente (68%), entregar contenido más relevante a los lectores u oyentes (45%) y mejorar la eficiencia de negocio (18%). El análisis de las respuestas detecta una falta de estrategia en la aplicación dentro de las empresas de comunicación, además de alertar de que pueden salir menos beneficiadas los medios y empresas pequeñas.

En cuanto al futuro del uso de la IA, las áreas más habituales donde quisieran que se aplicase es en el etiquetaje automático o extracción de entidades (recopilación de noticias); la mejora de contenido generado automáticamente (producción de noticias) y la personalización o recomendación de información.

No podemos hablar de IA sin incluir la ética y, en el taller, igual que en el informe, se hizo mención a la necesidad de que los periodistas adquieran unas buenas competencias tecnológicas, para no dejar el diálogo en manos exclusivamente de desarrolladores o tecnólogos y sin perder de vista la perspectiva del usuario/prosumidor.

Por tanto, hay que seguir trabajando para un mejor periodismo, para recuperar la confianza y la relevancia del público, ya sea con IA o sin ella. Por otro lado, la IA también tiene una gran tarea a la hora de ayudar al consumidor de medios con la sobrecarga de información, a distinguir entre las noticias falsas y proporcionándole informaciones de su interés.

Herramientas y recursos

A continuación, recogemos parte de los enlaces y las herramientas de inteligencia artificial explicados en el taller, para que el alumnado o profesorado interesado pueda tenerlas recopiladas en un artículo.

Algunas de las empresas líderes en la aplicación de la IA en periodismo son: Narrativa y Google Cloud. Google Cloud tiene parte de las aplicaciones gratuitas y también opciones avanzadas en formación para crear y entrenar modelos de machine learning.

Recomendamos esta Guía básica de la IA. Cómo entender la inteligencia artificial, una web con información textual para entender y aprender su funcionamiento.

Otra herramienta es Pintpoint, que permite analizar amplias colecciones de documentos, hacer transcripciones, extraer texto de notas manuscritas, buscar en audios y otras muchas prestaciones de uso frecuente en el día a día del periodista.

También os animamos a participar en experimentos para entender mejor el aprendizaje del machine learning: https://experiments.withgoogle.com/collection/ai

Y para terminar, esta herramienta, Perspective: Using machine learning to reduce toxicity online, permite detectar comentarios no respetuosos en una publicación, entre otros, y excluirlos.

Para saber más:

BECKETT, Charlie (2019). «New powers, new responsibilities. A global survey of journalism and artificial intelligence». JournalismAI.

KAPLAN, Andreas; HAENLEIN, Michael (2018). «Siri, Siri in my Hand, who’s the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence». Business Horizons, vol. 62(1).

Cita recomendada

OLLÉ, Candela. Inteligencia artificial en periodismo: usos y recursos. COMeIN [en línea], mayo 2021, no. 110. ISSN: 1696-3296. DOI: https://doi.org/10.7238/c.n111.2138

periodismo; ética de la comunicación;