Inteligencia Artificial para periodistas, una herramienta por explotar

La inteligencia Artificial IA implica enseñar a las máquinas a desempeñar labores complejas que hasta ahora solo podían hacer los humanos a partir de datos y algoritmos. Los algoritmos, como ya sabemos, son un conjunto ordenado de instrucciones, pasos o procesos, que permiten desarrollar una tarea determinada. En definitiva, los algoritmos guían decisiones de la máquina y son la base que hace funcionar cualquier sistema de IA.

Y, ¿cómo se relaciona esto con el periodismo? Un equipo integrado por Prodigioso Volcán, Karen de la Hoz, directora de estrategia digital y Comunidad de la Fundación Gabo, y Florencia Coelho, new media research en el diario argentino La Nación, lo explica en la guía IA para periodistas. Una herramienta por explotar.

Desde su punto de vista el periodismo tiene dos papeles claves en la Inteligencia Artificial:

1. El poder introducir debates que contribuyan a la búsqueda de una sociedad digital más justa, que defienda los derechos de los ciudadanos. Esto implica ir más allá de una cobertura periodística que incida en la fascinación por la tecnología.
2. Por otra parte, la IA puede ser una herramienta más del trabajo diario. Puede optimizar los procesos de elaboración, distribución y monetización del contenido.

Distintos tipos de IA

El algoritmo recibe datos, los procesa, y ofrece una respuesta. Cuanto más datos y ejemplos con los que trabajar mejor hará su trabajo. Pero existen, a juicio de los expertos, dos tipos de Inteligencia Artificial: La IA débil y la fuerte. En la débil ponen como ejemplo a Siri, Alexa o Assistant. Estos asistentes son capaces de mantener una conversación pero solamente respondiendo a órdenes específicas, tras buscar los resultados en Internet o entre sus bases de datos. Por el contrario, la IA fuerte es un sistema complejo, capaz de abordar decisiones de forma proactiva, deductiva o autoconsciente. Solo existe en la ciencia ficción. De momento.

• El aprendizaje automático o machine learning (en inglés) suele confundirse con IA, pero solo es una parte de ella. Son procesos en los que las máquinas crean sus propias reglas (algoritmos) y predicciones, basándose en los datos que proporcionan los humanos. En la guía mencionada el ejemplo es Google Traslate.
• Por su parte, el aprendizaje profundo o Deep learning (en inglés) es un tipo de aprendizaje automático sin apenas supervisión. Las máquinas lo mejoran, por sí mismas, con la experiencia acumulada.
• El procesamiento de lenguaje natural es uno de los campos de aplicación de la IA para lograr una comunicación similar a la que mantendríamos con otra persona.
• Computer Speech es una rama de la IA que permite, por ejemplo, convertir un audio en texto, de forma automática. Ya hay herramientas como Trint que lo permiten gracias a la IA. También se utiliza esta tecnología “Perspective y editor”, por parte de diarios como The New York Times para moderar comentarios. O el diario Folha de Sao Paulo, que analizó los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuanto habló cada uno y sobre qué temas.
• Computer Visión o visión artificial es otro campo de la IA que busca el reconocimiento por parte de las maquinas de cualquier tipo de información visual, estática o en movimiento. En el periodismo hay varias aplicaciones, según exponen en la Guía. Por ejemplo, para procesar todas las imágenes y vídeos con el objetivo de recuperar fotos o cortes donde aparezcan una o más personas. O fórmulas de reconocimiento facial para identificar a los miembros del Congreso de EEUU, como hizo The New York Times en 2018.

Pero hay muchos más casos. El diario brasileño Estadão recopiló, clasificó y analizó los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado. El proyecto ucraniano Leprosy of the land mapea imágenes satelitales para visualizar los efectos de la minería en el paisaje y el territorio. Y Getty Images utiliza una herramienta llamada “Panels” para recomendar las imágenes más adecuadas para ilustrar cada noticia, gracias a una configuración personalizable por parte del editor. La herramienta, con cada uso, va aprendiendo y refinando los resultados.

• Otra rama de la IA es la Robótica. Es más compleja porque implica la interacción con otras ramas y disciplinas como visión artificial, entender significados, o tomar decisiones, unida a la mecánica o ingeniería. Un ejemplo lo ha protagonizado la agencia de noticias china Xinhua que creó presentadores artificiales en televisión como experimento para dar las noticias.

La IA en el periodismo

La implantación de la Inteligencia Artificial en el periodismo requiere de formación, recursos y responder a los estándares éticos del periodismo. En opinión de los autores de la guía éste último es un aspecto crítico de la implementación de la Inteligencia Artificial en la industria de los medios.

• La Inteligencia Artificial permite analizar gran cantidad de datos de forma automatizada en función de criterios fijados. El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigación utilizó machine learning para identificar el sexo de 340.000 personas afectadas por el uso de dispositivos (prótesis) médicas en un trabajo de investigación.
• También puede ayudar en el proceso de producción de contenido. El caso más sencillo es el uso de speech to text que permite trascribir automáticamente una entrevista de audio. O generar contenidos periodísticos sin intervención humana, consultando bases de datos y convirtiendo los datos en noticias como ocurre con los resultados deportivos, electorales o información bursátil. La BBC lo utilizó recientemente para transformar los resultados de un proyecto de investigación en formatos nativos de redes sociales.
• Pero puede ir mucho más allá. En el medio peruano Ojo Público usaron un algoritmo para identificar situaciones de riesgo de corrupción en las contrataciones públicas. Este algoritmo combinaba la información de 20 indicadores, calculados a partir de cuatro bases de datos.
• Por su parte The Guardian, en Reino Unido, ha utilizado la IA para la personalización y distribución de contenidos con el uso de boots en Telegram o Facebook Messenger.
• Otro ejemplo es la colaboración de The Sunday Times con la empresa Twipe.

En definitiva, los autores, apuntan a que las maquinas asumirán tareas rutinarias que dejarán tiempo de calidad a los periodistas para centrarse en sacar a la luz temas públicos que no se quiere que se sepan; para aportar información de contexto; o para escribir textos satíricos o de opinión. Asimismo, puede ser una gran aliada en la verificación y trazabilidad de la información disponible.

En definitiva, perciben la incursión de la IA en las redacciones como una oportunidad. A su juicio evitaría tareas repetitivas o rutinarias como transcribir entrevistas, permitirá encontrar patrones en millones de datos, moderar comentarios, o escribir textos sobre resultados deportivos. Pero también advierten de usos negativos de la IA como la suplantación de identidades en esos conocidos videos donde un personaje publico (simulado) trasmite mensajes, o la brecha que se va a producir entre los grandes y pequeños medios en el uso de la Inteligencia Artificial por su capacidad de inversión.