Inteligencia Artificial en los medios de comunicación

Los robots no absorberán todo el trabajo en los medios de comunicación del futuro, pero podrán hacer muchas tareas rutinarias.

La frase anterior resume una de las ideas principales que se desarrollan en el reciente informe dirigido por Charlie Beckett de la London School of Economics, titulado New powers, new responsibilities: A global survey of Journalism and Artificial Intelligence.

El informe nace de la iniciativa de tres instituciones, la propia London School of Economics –a través de su departamento académico de comunicación–, el “think tank” POLIS sobre periodismo y sociedad y la Google News Initiative.

Es evidente que la aceleración tecnológica, como uno de los vectores que definen a nuestra sociedad (Friedman 2016), impacta a todos los niveles de actividad y la tecnología en los medios, no es una excepción, muy al contrario.

El profesor Beckett al dirigir el citado informe ha querido pulsar la situación en el uso de tecnologías en un conjunto de medios y de salas de redacción de prensa de referencia, para acercarse a un fenómeno que ya está con nosotros y que tenderá a hacerse más evidente cada día que pasa.

A modo de resumen, el informe destaca las siguientes situaciones y tendencias:

  • Se estima que la utilización de la Inteligencia Artificial (IA) en las redacciones puede aportar productividad, liberando recursos en tareas rutinarias para potenciar funciones que aporten calidad
  • Existe el riesgo de que, al utilizar algoritmos de forma intensa, puedan derivarse errores y llegar a distorsionar la línea editorial, por discriminación de temas o grupos sociales a quienes el algoritmo deja fuera.
  • Un uso acrítico de la IA también incorpora más riesgo hacia la desinformación, mientras que, bien utilizada, puede ser una herramienta muy útil para un periodismo de mayor calidad y transparencia.
  • Es crucial la relación con las empresas tecnológicas, a veces en su rol de suministradores de herramientas y  en otras actuando, en parte, como competencia al ser también distribuidoras de información.

Un ejemplo ilustrativo de la utilización de la IA y en general de sistemas basados en “machine learning”, lo encontramos en Reuters.

En una entrevista de abril 2020, su directora del departamento de innovaciones aplicadas Viktoriia Samatova explicaba que en Reuters “nos estamos enfocando hacia soluciones que emplean inteligencia artificial, machine learning y técnicas procesamiento de lenguaje natural” (JournalismAI interview series, 2020).

Son actividades que en Thomson Reuters Lab desarrollan tanto para ofrecer mejores servicios a usuarios finales como a empresas informativas, en este caso, dentro de su canal dedicado a B2B.

 

Samatova, en su trabajo, es consciente de la responsabilidad que implica contar con software y ordenadores que conviertan datos en narración. Tal es el caso por ejemplo, de consultas de clientes sobre un resultado deportivo y que el sistema contesta, no con simples cifras, sino con una narración de los hechos ocurridos, a través de voz, en este caso voz sintética.

Son todo ello áreas de desarrollo futuro, en este caso referidas a Thomson Reuters Lab, donde siempre existirá intervención humana para la edición, en especial de la información sobre áreas con impacto social, económico y político.

 

Referencias:

Beckett, C. (2020) New powers, new responsibilities: A global survey of Journalism and Artificial Intelligence. London. Journalism AI, Polis, Department of Media and Communications The London School of Economics.

Friedman, T. (2016) Thank You for Being Late. An Optimist´s Guide to Thriving in the Age of Accelerations. New York. Farrar, Straus and Giroux.

LSE (blogs.lse)(JournalismAI interview series, 2020) How a global news innovator uses AI.

 

 

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