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La irrupción de la inteligencia artificial ha dado lugar al Periodismo Automatizado, es decir, la redacción automática de noticias con mínima o nula aportación humana mediante técnicas informáticas de lenguaje natural.
Estamos ante una realidad emergente que ocupa todas las etapas de la cadena periodística, principalmente tres fases: automatización en la recogida de información, producción automatizada del contenido (redacción de la noticia) y distribución de información, y relación con la audiencia.
La automatización del periodismo ya es un hecho
Durante la última década, la aplicación de IA en el periodismo ha abarcado desde agencias de noticias a medios de comunicación a escala global. Por ejemplo, en el caso de los medios estadounidenses, cerca de un tercio de lo que publica Bloomberg News utiliza algún tipo de automatización. Forbes cuenta con una herramienta llamada Bertie para ayudar a los periodistas a mejorar sus textos y la agencia de noticias The Associated Press utiliza la plataforma Wordsmith de Automated Insights para la redacción automática de noticias.
En medios europeos, la BBC utiliza una plataforma en línea que permite a los periodistas diseñar sus propias plantillas para noticias automatizadas. Le Monde utilizó redacción de textos automática para cubrir las elecciones de 2015 y un bot llamado Tobi produjo casi 40 000 noticias sobre las elecciones de 2018 en Suiza.
En China, la agencia Xinhua desarrolló el primer presentador artificial de noticias
Con el boom de la automatización, florecen empresas especializadas en la creación de sistemas de generación de lenguaje natural para la redacción de textos periodísticos, la mayoría a través de labs o start up.
En medios españoles
En España han ido apareciendo proyectos progresivamente. Medusa es un ejemplo pionero, de Vocento, que utiliza periodismo automatizado para generar información sobre la situación de playas y pistas de esquí.
También destacan el bot AnaFut de El Confidencial, para la escritura automática de crónicas deportivas; la automatización audiovisual en RTVE que, junto con la agencia EFE y la start up Narrativa, llevan a cabo un proyecto piloto para la redacción automática de textos; o el software Gabriele creado por Narrativa para redactar piezas periodísticas de forma automática, y que colabora con diversos medios españoles.
Aunque la implantación de la inteligencia artificial en las redacciones aún es incipiente, ha comenzado a despertar un importante interés empresarial como nuevo modelo de negocio.
La tecnología está lista, pero falta confianza
Los medios de comunicación sienten desconfianza y desconocimiento ante la propia aplicación de la IA a sus procesos.
Esto explica su lenta implantación, según hemos constatado en una investigación de la Universidad de Valladolid, realizada por un equipo híbrido de investigadoras de Periodismo y Telecomunicaciones. El estudio recoge el primer catálogo de herramientas y servicios de IA para el sector de la comunicación.
Hemos encontrado que existe “suficiente músculo tecnológico made in Spain” de desarrollo de software aplicable a todo el proceso periodístico, en todos los formatos y plataformas. Es decir, se puede llevar a cabo todo el proceso, de principio a fin de un modo totalmente automatizado.
En el caso de la fase de recogida de información, la IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones, facilitando la búsqueda y verificación de fuentes y el análisis de audiencias.
Newtral ya usa herramientas de IA para la verificación de noticias y Paradigma para el análisis de datos de audiencia.
La fase de producción automatizada de noticias es en la que menos herramientas se encuentran, y la menos aplicada por las empresas españolas.
Algunos ejemplos son el caso del software Gabriele de Narrativa o Leo Robot de Dail Software para la redacción automática de noticias a través de algoritmos.
Cómo nos llega exactamente la noticia que buscamos
El uso de IA para la distribución de noticias es uno de los más extendidos. Permite personalizar los contenidos y vincularlos con la audiencia, lo que permite fidelizarlos, y la monetización de la información.
Los medios se preocupan sobre todo por llegar a públicos segmentados y potencialmente interesados. Entre las herramientas observadas en el estudio está PiperLab, que utilizan IA para el análisis de la segmentación de audiencias; Tools para la curación de contenido y Sngular. para el análisis de redes sociales o de tendencias, entre otros.
IA = eficiencia para los medios en crisis
A pesar de la preocupación de muchos periodistas de que la aplicación de IA pueda poner en riesgo sus puestos de trabajo y la reticencia de otros tantos medios de comunicación a introducir estas herramientas en las redacciones, los principales resultados del estudio demuestran que se trata de un desarrollo que puede suponer un impulso clave en la sostenibilidad de los medios. Tanto para la mejora de la eficiencia de los procesos como para la efectiva fidelización de las audiencias.
Según los responsables de innovación consultados, la aplicación de IA aporta beneficios económicos, como ya se ha comprobado en otros sectores empresariales, al estar enfocada principalmente a la optimización de las funciones periodísticas.
Además, la IA ayuda a reducir la carga de trabajo automatizando tareas repetitivas y tediosas como puede ser la trascripción de noticias, fact-checking o filtrar comentarios .
La IA también permite abaratar los costes e incrementar la fidelización de la audiencia.
Los expertos consultados dibujan una “realidad irreversible” en la que la tecnología puede ayudar a producir un periodismo de mayor calidad, y también un “cambio obligado” que va más allá del propio sector periodístico.
La transformación tecnológica y social transversal no solo requiere grandes titulares, sino una decidida implantación.
Las personas firmantes no son asalariadas, ni consultoras, ni poseen acciones, ni reciben financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y han declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado anteriormente.
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