Reporte Global de IA: Más del 75% de los medios usan la IA en sus redacciones
Descubra más de The Muffin por Mauricio Cabrera
Reporte Global de IA: Más del 75% de los medios usan la IA en sus redacciones
Una revisión al estado actual de la IA en la industria de los medios
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El uso de la inteligencia artificial en las redacciones es ya una realidad generalizada.
De acuerdo al reporte global de JournalismAI, más del 75% de las redacciones usan la IA en al menos una de las áreas de la cadena de valor del periodismo, incluyendo recopilación, producción y distribución de contenido.
La encuesta fue realizada a 120 editores de 46 países.
El valor del reporte no pasa tanto por el hallazgo de alguna tendencia insospechada, sino por los temores y exploraciones compartidas.
La intención más generalizada es la de liberar tiempo de los periodistas para que puedan dedicarse a realizar trabajos más creativos.
Más del 50% señaló que esa es su principal motivación.
En la práctica, como he dicho en este newsletter, está por verse que una industria habituado a la búsqueda de salvoconductos para generar ingresos sin invertir en calidad en verdad opte por liberar a los periodistas para reportar historias a profundidad en vez de prescindir de ellos.
En el reporte de JournalismAI aparece una respuesta que apunta en ese sentido.
“Casi todos nuestros casos de uso de la IA son para acelerar la producción de noticias. Siempre se trata de acelerar, no creo haber tenido ni una conversación sobre su uso para mejorar la calidad”
La IA está presente en el proceso completo de generación de una noticia.
Desde la ideación hasta la publicación y distribución de la misma.
Para las tres áreas los encuestados que dijeron utilizar la inteligencia artificial en sus redacciones tuvieron porcentajes semejantes de uso.
En lo que refiere a recopilación de noticias, el reporte identifica dos campos principales:
1.- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR), voz a texto y extracción de texto: uso de herramientas de IA para automatizar la transcripción, extraer texto de imágenes y estructurar datos tras su recopilación.
2- Detección de tendencias y descubrimiento de noticias: aplicaciones de IA, como la minería de datos, que pueden examinar grandes cantidades de datos y detectar patrones. Aquí listamos algunos ejemplos más detallados de aplicaciones de la IA en la recopilación de noticias.
Para la producción de noticias los usos se concentran en transcripciones, automatización de etiquetado, recomendaciones de sumarios y corrección de textos.
En cuanto a distribución, el 20% de los encuestados señaló que es ahí donde está actualmente el mayor uso de inteligencia artificial.
Maldita en España ha encontrado el modo de agilizar la distribución de los resultados de sus procesos de verificación
El chatbot de WhatsApp también se utiliza para la distribución de noticias, ya que los usuarios reciben inmediatamente un enlace a nuestro chequeo si ya hemos verificado el contenido que enviaron. Además, envía resúmenes diarios de texto y audio con las noticias más destacadas de Maldita
Otros más se concentran en el uso de herramientas tanto para detectar tendencias como para medir performance tanto en redes sociales como en Google.
Ubersuggest6 me ayuda a ver qué palabras clave son las más buscadas en Internet, Google Discover me muestra qué historias y palabras clave son tendencia y CrowdTangle me muestra qué publicaciones en las redes sociales tienen mayor rendimiento. Esto me ayuda a crear noticias relevantes que interesan a la gente. El uso de palabras clave SEO que se buscan con frecuencia aumenta la probabilidad de que las noticias lleguen a un mayor número de personas
A continuación un listado de las herramientas desarrolladas por medios de comunicación que resultaron más mencionadas por los encuestados.
Añado a la información del reporte el enlace para que puedan conocer el detalle de dichas herramientas.
1- BloombergGPT: un modelo lingüístico a gran escala entrenado en datos financieros para apoyar diversas tareas de NLP, como resumir documentos financieros, generar informes y proporcionar información sobre las tendencias del mercado.7 2
2.- Heliograf de The Washington Post: automatiza el proceso de generación de artículos breves a partir de datos estructurados, como resultados deportivos e informes financieros, para que los periodistas puedan centrarse en reportajes más detallados.
3.- JAMES de The Times of London: un sistema de gestión de contenidos impulsado por inteligencia artificial que utiliza algoritmos de ML para analizar el comportamiento y los intereses de los usuarios y ofrecer contenidos informativos personalizados.
4.- Digital Writer de Czech Radio: herramienta basada en IA que genera artículos de noticias a partir de datos estructurados y ayuda a automatizar la producción de noticias convirtiendo los datos en noticias legibles por humanos.10
5.- Lynx Insight de Reuters: esta plataforma utiliza algoritmos de IA para analizar conjuntos de datos masivos y proporciona a los periodistas valiosos resultados e información contextual para apoyar el periodismo de investigación.11
6.- Arc XP del Washington Post: un conjunto de herramientas para la gestión de contenidos, la publicación y la captación de audiencias que permite a empresas, marcas minoristas y organizaciones de medios de comunicación y entretenimiento crear y distribuir contenidos, impulsar el comercio digital y ofrecer potentes experiencias multicanal.12
7.- Claim Hunter de Newtral: la plataforma escucha y transcribe contenidos de audio, detecta declaraciones que necesitan comprobación de hechos y automatiza el proceso de identificación de afirmaciones realizadas en discursos, entrevistas u otras fuentes de audio, lo que permite una verificación de datos eficiente.
8.- News Tracer de Reuters: utiliza algoritmos de aprendizaje automático para identificar rápidamente noticias de última hora y verificar su credibilidad. Ayuda a los periodistas filtrando grandes cantidades de datos, publicaciones en redes sociales y reportes de testigos presenciales para ofrecer actualizaciones de noticias confiables y en tiempo real.14
9.- La herramienta automatizada de verificación de datos de Newtral: la plataforma utiliza NLP y técnicas de machine learning para identificar información potencialmente falsa o engañosa. El objetivo de esta herramienta es mejorar la eficacia y la precisión de los procesos de verificación de datos.
10.- FactStream del Duke Reporter’s Lab: FactStream es un 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.
En cuanto a quién lidera las iniciativas de inteligencia artificial en las redacciones existe aún una variedad de aproximaciones.
La más común, aunque sin clara hegemonía sobre el resto, apunta a los equipos de innovación.
Pese a que la IA ha tenido el acierto de aproximarse a la audiencia con menores barreras de entrada que las otras grandes tendencias como el metaverso y la web 3, los medios aún mencionan los desafíos técnicos como la principal barrera de uso de la IA en las redacciones.
Y detrás de toda la oportunidad que se ha detectado, abunda también el temor sobre lo que vendrá.
Nada preocupa tanto a los encuestados como el futuro de la industria.
Un 82% dijo estar preocupado por las implicaciones éticas que traerá la IA para la industria.
Para cerrar un envío que publiqué hace unos meses sobre el ahora o nunca de los medios en su relación con la IA.
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