Cómo utilizan las redacciones la inteligencia artificial

Las redacciones de los medios utilizan la inteligencia artificial, sobre todo, para aliviar procesos repetitivos, analizar ingentes cantidades de datos o detectar focos de audiencias. Aunque no son éstos los únicos usos, según un estudio realizado por la London School of Economics and Political Science (LSE) entre 100 medios de 46 países.

Se llama internamente Génesis. Es una nueva herramienta de inteligencia artificial que Google está probando para redactar noticias. El buscador presenta a varios medios de EE UU este nuevo producto.
¿Qué funciona y qué no cuando las redacciones usan la IA para sus rutinas?

Más de la mitad de las redacciones cree que la motivación para utlizar la inteligencia artificial es aumentar eficiencia y productividad para liberar tiempo como periodistas.

Un tercio espera llegar a más lectores y mejorar la interacción con su audiencia, gracias a estas nuevas tecnologías.

Y no sólo para rutinas aburridas, como realizar transcripciones de entrevistas, o labores titánicas, como minería de datos en busca de un enfoque para un reportaje, o bien detectar trending topics para llegar a nuevas audiencias. Existen también otros usos.

Así lo desvela algunas de las conclusiones del reciente informe publicado por la iniciativa JournalismAI de la London School of Economics and Political Science (LSE), entre 100 medios de 46 países, en el que se enumera cómo se utiliza la IA en las redacciones:

  • El 90% usa la IA para la publicación de noticias
  • El 75% para la recopilación
  • El 80% para su distribución

Entre estos usos, la LSE amplía en qué tipos de rutinas se cuela la inteligencia artificial en las salas de redacción. Serían éstas:

  • Recopilación de noticias: Las redacciones usan herramientas de IA como reconocimiento óptico de caracteres (OCR), transcripción de voz a texto y extracción de texto para automatizar la transcripción y estructurar datos. También usan aplicaciones como minería de datos y detección de tendencias para examinar grandes cantidades de datos y detectar patrones.
  • Producción de noticias: Se usa para verificación de datos, corrección de errores de escritura, análisis de tendencias, redacción de resúmenes y generación de texto con IA generativa. Por ejemplo, aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) ayudan en la verificación de frases referidas a datos.
  • Distribución de noticias: Para lograr mayor alcance y mejor interacción con la audiencia, se usan sistemas de personalización y recomendación para adaptar contenidos a audiencias. También se interactúan con chatbots para experiencias más personalizadas y herramientas de optimización en motores de búsqueda (SEO) para aumentar visibilidad.

El estudio de la LSE también recopila las principales iniciativas concretas que determinados medios de comunicación han emprendido con la inteligencia artificial, desde BLOOMBERG a THE WASHINGTON POST.

Así usan la IA los medios con proyectos internos propios:

  1. BloombergGPT: modelo lingüístico a gran escala entrenado con datos financieros para tareas de NLP como resúmenes y generación de informes.
  2. Heliograf de The Washington Post: automatiza la generación de artículos breves a partir de datos estructurados.
  3. JAMES de The Times: sistema de gestión de contenidos con algoritmos de ML para analizar comportamiento de usuarios y ofrecer contenidos personalizados.
  4. Digital Writer de Czech Radio: herramienta de IA que genera artículos a partir de datos estructurados.
  5. Lynx Insight de Reuters: plataforma que utiliza algoritmos de IA para analizar grandes conjuntos de datos y proveer resultados para apoyar el periodismo de investigación.
  6. Arc XP del Washington Post: conjunto de herramientas para gestión de contenidos, publicación y captación de audiencias.
  7. Claim Hunter de Newtral: plataforma que transcribe y detecta declaraciones para verificar en contenido de audio.
  8. News Tracer de Reuters: utiliza ML para identificar noticias de última hora y verificar su credibilidad en tiempo real.
  9. Herramienta de verificación automatizada de Newtral: utiliza NLP y ML para identificar información potencialmente falsa o engañosa.
  10. FactStream del Duke Reporter’s Lab: sistema automatizado de verificación de datos desarrollado por el Duke Reporter’s Lab que identifica afirmaciones falsas en discursos, debates y actos públicos en directo comparándolas con afirmaciones previamente verificadas a fin de proporcionar información instantánea sobre su exactitud.

De este informe, asimismo, se extrae lo que funciona y no funciona, cuando se trabaja con la IA en los medios.

Entre lo que funciona estarían las mencionadas herramientas de transcripción y edición de audio, scraping de páginas web, monitoreo de redes, generación de imágenes y sistemas de recomendación.

Sin embargo, se producen algunos problemas de falta de habilidades y financiación para desplegar con mayor eficacia la IA en las redacciones.

No en vano, los periodistas se encuentran con falta de conocimientos técnicos y surge el problema del idioma -en la IA, domina el inglés- para poder extraer todo el jugo a en esta nueva disrupción.


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