Diez consejos prácticos para integrar de manera efectiva la IA en los medios de comunicación

Fuente: Fundación Luca de Tena
El Profesor Titular de Periodismo en la Universidad de Oregón, Damian Radcliffe, ha compartido en un taller organizado por la New York Press Association, diez consejos prácticos para integrar de manera efectiva la IA en los medios de comunicación.
Los consejos abarcan desde la formulación de objetivos hasta la innovación en la creación de contenidos. Este es un resumen y contextualización de los consejos, que forman parte de la ponencia “How is AI changing journalism?», ofrecida por Radcliffe.
Definir objetivos y KPIs: antes de implementar soluciones de IA, es crucial establecer objetivos claros y medibles. Radcliffe cita una encuesta del LSE que revela cómo las organizaciones de noticias están implementando IA en sus operaciones: el 90% utiliza IA para la producción de noticias, incluyendo tareas como verificación de hechos, corrección de pruebas y redacción de resúmenes. Además, el 80% emplea IA para la distribución de noticias, con herramientas para personalización de contenido y recomendación, y el 75% para la recopilación de noticias, aprovechando la IA para detectar tendencias y descubrir noticias a través de herramientas como la transcripción y extracción de texto de imágenes.
Directrices claras de uso: Radcliffe destaca como puntos clave que deben tenerse en cuenta, los siguientes: supervisión, transparencia (por ejemplo, etiquetar si se usa IA), usos prohibidos versus permitidos, responsabilidad y rendición de cuentas, privacidad y confidencialidad, experimentación cautelosa, uso estratégico, formación, y sesgo.
Transparencia con el público: en este punto, el profesor subraya la necesidad de informar claramente cuándo y dónde se produce contenido utilizando IA y la publicación de directrices sobre el uso de IA. Proporcionó ejemplos de varias publicaciones que han adoptado políticas explícitas sobre el uso de la IA, como Associated Press, The Guardian o Insider y se detuvo expresamente en algunos enfoques, como el de Wired, que ha publicado una política detallada sobre el uso de la IA en su contenido, que incluye los siguientes puntos:
No publicar historias con texto generado por IA
No publicar textos editados por IA
Experimentar con IA para sugerir titulares o textos para publicaciones breves en redes sociales
Probar la IA para generar ideas de historias
Experimentar con IA como herramienta de investigación o análisis
Publicar imágenes o vídeos generados por IA, pero solo bajo ciertas condiciones
No usar imágenes generadas por IA en lugar de fotografía de stock
Etc
Derechos de autor y protección de la propiedad intelectual: Radcliffe enfatiza la importancia de aprender de los errores pasados y advierte contra la dependencia de las plataformas tecnológicas para desarrollar modelos de negocio en el futuro. Propone varias estrategias específicas que los medios pueden adoptar para proteger su contenido y propiedad intelectual en la era de la IA:
Optar por no participar: utilizar formularios como el OpenAI Data Opt-Out Request para excluir los contenidos propios del entrenamiento de modelos de IA.
Bloquear los rastreadores web: implementar reglas en el archivo robots.txt para bloquear el rastreador web de OpenAI, conocido como «GPTBot».
Actualizar términos y condiciones: seguir el ejemplo del New York Times, que actualizó sus términos de servicio el 3 de agosto para prohibir el uso de su contenido en el entrenamiento de sistemas de aprendizaje automático o inteligencia artificial.
Licenciar el contenido: alentar a la formación de consorcios, especialmente para jugadores más pequeños, similar a lo que ha hecho Associated Press, para controlar mejor cómo se utiliza su contenido.
Gestión del cambio cultural: Damian Radcliffe destaca cómo los medios pueden integrar inteligentemente la inteligencia artificial para facilitar la transición y minimizar las resistencias. Puso como ejemplo al periódico líder en Noruega, Verdens Gang, que ha implementado sumarios generados por IA de noticias escritas por humanos, y citó a Paula Felps de la INMA (International News Media Association), que argumenta que este tipo de uso «minimiza el riesgo de cosas como alucinaciones y podría ser una buena manera de introducir la tecnología en las redacciones porque los periodistas podrían ser más receptivos a usar la IA para tareas rutinarias»
Desarrollar nuevas funciones y competencias: con la llegada de la IA, emergen nuevas funciones y se necesitan nuevas habilidades. Capacitar a los empleados no solo en el uso de nuevas herramientas, sino también en competencias críticas como la interpretación de datos y la supervisión ética de la tecnología, es fundamental para un aprovechamiento integral de la IA.
Reconocer los desafíos laborales: en cuanto al creciente impacto de la inteligencia artificial en las cuestiones laborales, Damian Radcliffe citó directrices establecidas por la APP-MCJ Guild y la AP News Guild sobre el uso de la IA en el trabajo periodístico. Las citas destacan que la tecnología de IA, incluyendo el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, debe limitarse a complementar la recopilación, organización, registro o mantenimiento de información.
Gestionar los riesgos: la implementación de la IA lleva asociados riesgos, desde errores técnicos hasta problemas éticos relacionados con la privacidad y la desinformación. Damian Radcliffe señaló que esta tecnología no es infalible, citando ejemplos de CNET, MSN y Gannett, donde aún es necesario realizar ediciones y correcciones. Además, mencionó que muchas imágenes generadas por IA pueden resultar extrañas.
Adaptarse a los cambios en los hábitos de consumo: la IA también cambia la forma en que el público consume las noticias. Los medios deben estar atentos a estos cambios y adaptar sus estrategias para satisfacer las nuevas demandas y expectativas de los consumidores, garantizando al mismo tiempo la calidad y la fiabilidad del contenido.
Innovar y hacer algo nuevo: Finalmente, la IA ofrece la oportunidad de innovar en la creación de contenido. Desde formatos interactivos hasta narrativas personalizadas, la IA puede ayudar a explorar nuevas formas de periodismo que antes no eran posibles, abriendo así nuevos caminos para la conexión con la audiencia. Damian Radcliffe citó a Louise Story en Nieman Lab, quien plantea una reflexión interesante: en lugar de centrarse en cómo hacer que la IA realice todas las tareas que hacen los reporteros humanos, ¿por qué no crear nuevos tipos de contenido que capten la atención de los lectores y que vayan más allá de lo que pueden crear los equipos humanos?