El periodismo mejorado con inteligencia artificial ofrece una visión del futuro de la economía del conocimiento

Así como los robots han transformado sectores enteros de la economía manufacturera, la inteligencia artificial y la automatización están transformando el trabajo con información, permitiendo que los humanos deleguen el trabajo cognitivo a las computadoras. En el periodismo, por ejemplo, los sistemas de minería de datos.. Alertar a los periodistas sobre posibles noticias, mientras robots de noticias Ofrecen nuevas formas para que el público explore la información. Los sistemas de escritura automatizados generan información financiera, deportiva y.. cobertura electoral. A pregunta común A medida que estas tecnologías inteligentes se infiltran en diversas industrias, Cómo se verán afectados el trabajo y la mano de obraEn este caso, ¿quién o qué hará periodismo en este mundo automatizado y mejorado por la IA, y cómo lo hará? La evidencia que he recopilado en mi nuevo libro "Automatizando lo nuevo: cómo los algoritmos están reescribiendo los medios" sugiere que el futuro del periodismo basado en IA seguirá contando con mucha gente. Sin embargo, los trabajos, roles y tareas de esas personas evolucionarán y serán un poco diferentes. El trabajo humano se hibridará (se combinará con algoritmos) para adaptarse a las capacidades de la IA y adaptarse a sus limitaciones.

Aumentar, no sustituir

Algunas estimaciones sugieren que los niveles actuales de tecnología de IA podrían automatizar solo alrededor del 15% del trabajo de un reportero y el 9% del trabajo de un editor. Los humanos aún tienen una ventaja sobre la IA no hollywoodense en varias áreas clave que son esenciales para el periodismo, incluyendo la comunicación compleja, el pensamiento experto, la adaptabilidad y la creatividad. Informar, escuchar, responder y contraatacar, negociar con las fuentes y luego tener la creatividad para organizarlo todo: la IA no puede realizar ninguna de estas tareas periodísticas indispensables. Sin embargo, a menudo puede complementar el trabajo humano, para ayudar a las personas a trabajar más rápido o con mejor calidad. Y puede crear nuevas oportunidades para profundizar la cobertura informativa y hacerla más personalizada para cada lector o espectador. El trabajo en las salas de redacción siempre se ha adaptado a las oleadas de nuevas tecnologías, incluyendo la fotografía, los teléfonos, las computadoras o incluso la fotocopiadora. Los periodistas también se adaptarán al trabajo con IA. Como tecnología, ya está y seguirá cambiando el trabajo periodístico, a menudo complementando pero rara vez sustituyendo a un periodista capacitado.

Nueva obra

He descubierto que, con mucha frecuencia, las tecnologías de IA parecen estar creando nuevos tipos de trabajo en el periodismo. Tomemos como ejemplo a Associated Press, que en 2017.. Introdujo el uso de técnicas de IA de visión por computadora Para etiquetar las miles de fotos de noticias que maneja a diario. El sistema puede etiquetar fotos con información sobre qué o quién aparece en una imagen, su estilo fotográfico y si una imagen representa violencia gráfica. El sistema ofrece a los editores de fotografía más tiempo para pensar en lo que deberían publicar y les evita dedicar mucho tiempo a etiquetar lo que ya tienen. Pero desarrollarlo requirió muchísimo trabajo, tanto editorial como técnico: los editores tuvieron que determinar qué etiquetar y si los algoritmos estaban a la altura, y luego desarrollar nuevos conjuntos de datos de prueba para evaluar el rendimiento. Una vez hecho todo esto, aún tenían que supervisar el sistema, aprobando manualmente las etiquetas sugeridas para cada imagen para garantizar una alta precisión. Stuart Myles, el ejecutivo de AP que supervisa el proyecto, me comentó que requirió alrededor de 36 meses-persona de trabajo, distribuidos en un par de años, y más de una docena de personal editorial, técnico y administrativo. Aproximadamente un tercio del trabajo, me explicó, requirió experiencia y criterio periodísticos, algo especialmente difícil de automatizar. Si bien es posible que en el futuro se reduzca parte de la supervisión humana, cree que todavía será necesario que haya gente realizando un trabajo editorial constante a medida que el sistema evoluciona y se expande.

Producción de contenidos semiautomatizada

En el Reino Unido, la RADAR proyecto Produce de forma semiautomática alrededor de 8.000 artículos de noticias locales al mesEl sistema se basa en un equipo de seis periodistas que buscan conjuntos de datos gubernamentales tabulados por área geográfica, identifican perspectivas interesantes y de interés periodístico, y luego desarrollan esas ideas en plantillas basadas en datos. Las plantillas codifican cómo adaptar automáticamente fragmentos del texto a las ubicaciones geográficas identificadas en los datos. Por ejemplo, una noticia podría hablar sobre el envejecimiento de la población en Gran Bretaña y mostrar a los lectores de Luton cómo está cambiando su comunidad, con diferentes estadísticas locales para Bristol. Las noticias se envían posteriormente por cable a los medios locales, quienes deciden cuál publicar. Este enfoque combina a los periodistas con la automatización en un proceso eficaz y productivo. Los periodistas utilizan su experiencia y habilidades de comunicación para diseñar opciones de historias que podrían seguir los datos. También consultan con fuentes para recopilar el contexto nacional y redactan la plantilla. La automatización actúa entonces como asistente de producción, adaptando el texto a las diferentes ubicaciones. Los periodistas de RADAR utilizan una herramienta llamada Arria Studio, que ofrece una visión de cómo es la escritura de contenido automatizado en la práctica. En realidad, es simplemente una interfaz más compleja para el procesamiento de textos. El autor escribe fragmentos de texto controlados por reglas if-then-else basadas en datos. Por ejemplo, en un informe sobre un terremoto, se podría usar un adjetivo diferente para referirse a un terremoto de magnitud 8 que a uno de magnitud 3. Por lo tanto, se tendría una regla como: SI magnitud > 7 ENTONCES texto = "terremoto fuerte", SI NO SI magnitud < 4 ENTONCES texto = "terremoto leve". Herramientas como Arria también incluyen funciones lingüísticas para conjugar verbos o declinar sustantivos automáticamente, lo que facilita el trabajo con fragmentos de texto que deben modificarse según los datos.

Las interfaces de autor como Arria permiten a los usuarios hacer lo que se les da bien: estructurar lógicamente historias convincentes y crear textos creativos y no repetitivos. Pero también requieren nuevas formas de pensar la escritura. Por ejemplo, quienes crean plantillas deben abordar una historia comprendiendo lo que podrían decir los datos disponibles: imaginar cómo estos podrían dar lugar a diferentes perspectivas e historias, y delinear la lógica que impulsa esas variaciones. La supervisión, la gestión o lo que los periodistas denominarían "edición" de sistemas automatizados de contenido también ocupa cada vez más a los empleados de las salas de redacción. Mantener la calidad y la precisión es fundamental en el periodismo. RADAR ha desarrollado un proceso de control de calidad de tres etapas. Primero, un periodista lee una muestra de todos los artículos producidos. Luego, otro periodista rastrea las afirmaciones de la historia hasta su fuente de datos original. Como tercera comprobación, un editor revisa la lógica de la plantilla para intentar detectar errores u omisiones. Es casi como el trabajo que un equipo de ingenieros de software podría hacer al depurar un script, y es todo trabajo que deben hacer los humanos para garantizar que la automatización esté haciendo su trabajo con precisión.

Desarrollo de recursos humanos

Iniciativas como las de Associated Press y RADAR demuestran que la IA y la automatización están lejos de destruir empleos en el periodismo. Están creando nuevos puestos de trabajo, además de transformar los existentes. Los periodistas del futuro necesitarán formación para diseñar, actualizar, ajustar, validar, corregir, supervisar y, en general, mantener estos sistemas. Muchos podrían necesitar habilidades para trabajar con datos y pensamiento lógico formal para actuar con base en ellos. Dominar los fundamentos de la programación informática también sería beneficioso. A medida que estos nuevos empleos evolucionen, será importante garantizar que sean buenos empleos, que las personas no se conviertan en simples engranajes de un proceso mecánico mucho mayor. Los gerentes y diseñadores de este nuevo trabajo híbrido deberán considerar las preocupaciones humanas en cuanto a autonomía, eficacia y usabilidad. Pero soy optimista en cuanto a que centrarse en la experiencia humana en estos sistemas permitirá a los periodistas prosperar y a la sociedad cosechar los frutos de la velocidad, la amplitud de la cobertura y la mayor calidad que la IA y la automatización pueden ofrecer. Nicolás Diakopoulos, Profesor Asistente de Estudios de Comunicación, Universidad Northwestern Este artículo se vuelve a publicar desde La conversación bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.