Título del Capítulo: «Prólogo»
Autoría: Alfred Hermida
Cómo citar este Capítulo: Hermida, A. (2024): «Prólogo». En Parrat Fernández, S.; Mayoral Sánchez, J.; Chaparro Domínguez, M.Á. (eds.), Periodismo e inteligencia artificial. Aplicaciones y desafíos profesionales. Salamanca: Comunicación Social Ediciones y Publicaciones.
ISBN: 978-84-10176-02-7
d.o.i.: https://doi.org/10.52495/pro1.emcs.25.p108
Alfred Hermida
Universidad de British Columbia
El discurso sobre el papel y el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el periodismo tiende a oscilar entre el temor a que los robots sustituyan a los periodistas y la esperanza de que las máquinas puedan ayudar a impulsar el periodismo de calidad. Las perspectivas sobre la IA están conformadas por ideas normativas de lo que el periodismo era, es y podría ser. Esas ideas están moldeadas por los conocimientos y las experiencias de los profesionales, los académicos y el público. Como escriben Moran y Shaikh (2022: 1757), «el optimismo y la crítica de las herramientas tecnológicas se sitúan dentro de debates más amplios sobre los límites y los objetos límite del periodismo: ¿cómo avanzan o dificultan estas tecnologías una determinada visión normativa del periodismo?»
Todo esto recuerda inquietantemente a cuando, a principios de las décadas de 2000 y 2010, Internet y las redes sociales iban a salvar al periodismo y fomentar un espacio mediático más democrático, o a crear una era distópica en la que el periodismo se marchitaba y se propagaban falsedades virales. La realidad se sitúa en algún punto del espectro entre la esperanza y la desilusión. El reto es que es casi imposible concebir el futuro de la IA en el periodismo sin las limitaciones de las normas, valores y prácticas del pasado. En palabras del teórico canadiense Marshall McLuhan (1967: 73), «cuando nos enfrentamos a una situación totalmente nueva, tendemos siempre a apegarnos a los objetos, al sabor del pasado más reciente. Miramos el presente a través de un espejo retrovisor».
Los enfoques actuales de la IA periodística muestran cómo una industria retrocede hacia el futuro, como podría haber dicho McLuhan. En general, la IA se ha desplegado para apoyar, ampliar y mejorar las prácticas periodísticas existentes en la recopilación, producción y distribución de noticias (Beckett; Yaseen, 2023). Estas prácticas van desde el uso de tecnologías de IA para descubrir tendencias en las redes sociales hasta la generación de titulares y resúmenes o la recomendación de noticias a los lectores. La adopción de estas tecnologías se ha visto impulsada por el deseo de aumentar la productividad y la eficiencia. Se trata de un arma de doble filo, ya que puede liberar tiempo para que los periodistas realicen un trabajo más profundo y relevante, o bien para que los editores busquen la eficiencia y el ahorro de costes.
Vivir el ahora
En el centro del debate sobre la IA en el periodismo está hasta qué punto su uso está determinado por la visión y las prioridades de los periodistas, directores y editores, en un contexto de disminución de los ingresos, fragmentación de las audiencias y falta de una visión estratégica. Resulta sorprendente que en 2023 sólo un tercio de las redacciones tuviera una estrategia de IA o estuviera trabajando en ella (Beckett; Yaseen, 2023), a pesar del ritmo imparable de estas tecnologías. La IA generativa es un ejemplo que ilustra la velocidad a la que avanza la IA. ChatGPT no fue lanzado por OpenAI hasta noviembre de 2022, pero en un año alcanzó los cien millones de personas que lo utilizaban cada semana (Porter, 2023).
La promesa de la IA de realizar tareas de forma más rápida, barata y eficiente que los humanos se hace evidente en su uso generalizado para la producción de noticias, concretamente para la redacción automatizada. Agencias de noticias nacionales como Press Association en el Reino Unido o Canadian Press en Canadá llevan tiempo utilizando la automatización para producir noticias a gran escala, incluso desde antes de los recientes avances en IA generativa. En el Reino Unido, RADAR (Reporters and Data and Robots) permitió a un equipo de cinco periodistas archivar más de 400.000 piezas en los tres años transcurridos desde su lanzamiento en 2018 (RADAR, s.f.). Estos contenidos automatizados se consideran especialmente valiosos para las redacciones locales que cuentan con recursos limitados (Thäsler-Kordonouri; Barling, 2023).
La producción automatizada de noticias pone de relieve uno de los fallos en la adopción e implementación de la IA en el periodismo. Producir más con menos es una perspectiva atractiva para los responsables de las redacciones y los ejecutivos de las empresas, sobre todo teniendo en cuenta las continuas dificultades financieras de las empresas periodísticas comerciales en los mercados de medios de comunicación occidentales. Pero es una perspectiva desalentadora para los periodistas, temerosos de que la tecnología pueda usurpar su trabajo, socavando no solo sus puestos de trabajo, sino también su identidad profesional y su papel en la sociedad (Moran; Shaikh, 2022).
Además, la automatización plantea una cuestión más filosófica sobre el uso de la IA en el periodismo. Esencialmente, las robonoticias sirven para reforzar la forma tradicional de redacción de noticias siguiendo una estructura de pirámide invertida. Los orígenes de la noticia se remontan a la invención de otra tecnología revolucionaria de la comunicación, el telégrafo. Como explica el erudito estadounidense James Carey (1989: 211), «la jerga del telégrafo proporcionó la estructura subyacente para uno de los estilos literarios más influyentes del siglo XX». Parece irónico que un estilo de escritura moldeado por una tecnología del siglo XIX esté siendo replicado por otra tecnología en el siglo XXI.
Pensar lo impensable
Como muestran los capítulos de este libro, la IA periodística es mucho más que la redacción automatizada de noticias, puesto que va desde la comprobación de hechos hasta la traducción o la creación multimedia. En el centro de todo ello se encuentra un aspecto fundamental de la finalidad del uso de las nuevas tecnologías y a quién sirven. La IA tiene que suponer para el periodismo algo más que ahorrar dinero o reducir puestos de trabajo. Tiene que ser algo más que reproducir las formas de trabajo existentes con máquinas que trabajen más y con mayor rapidez.
La falacia de mirar por el retrovisor para replicar las normas y prácticas tradicionales con tecnologías de IA conduce a un enfoque utilitarista que no alcanza el potencial para repensar y reinventar el periodismo. Hay una necesidad acuciante de que los académicos, los periodistas y las tecnologías cambien el discurso sobre la IA periodística más allá del ahora. Esto no significa abandonar las formas establecidas de hacer y pensar, pero sí requiere adoptar una mentalidad más amplia en la que se puedan cuestionar los fundamentos del periodismo y no tomar nada como algo sagrado.
Los avances en IA generativa han añadido urgencia a estos debates porque van más allá de abaratar, agilizar y hacer más eficientes los procesos existentes. El avance clave es la capacidad de crear algo nuevo a partir de texto, audio o vídeo existentes. Resulta desconcertante observar que, en 2023, una encuesta realizada a responsables de informativos de todo el mundo reveló que solo el 21% creía que la IA generativa transformaría radicalmente todas las funciones de las redacciones. La mayoría —el 74% de los encuestados— creía que ayudaría a las redacciones a ser más eficientes, pero no modificaría la esencia de lo que hacen los periodistas (Cherubini; Sharma, 2023). El riesgo para el sector de la información es calcular mal el impacto potencial de este tipo de tecnología. Durante más de una década, los teléfonos inteligentes y las redes sociales han cambiado radicalmente cómo, dónde, cuándo y de quién obtiene la gente las noticias (Hermida, 2020). Parafraseando al científico y futurólogo estadounidense Roy Amara, los profesionales y académicos de los medios de comunicación pueden acabar sobreestimando el impacto de la IA a corto plazo y subestimando su potencial a largo plazo para transformar el periodismo (Amara, citado en Ratcliffe, 2016).
Quizá haya llegado el momento de pensar lo impensable, de pensar en cómo tecnologías como la IA generativa podrían acabar asumiendo tareas periodísticas y usurpando muchas, si no la mayoría, de las funciones del periodista. Puede que ese futuro ya esté aquí. The Newsroom, por ejemplo, es una empresa mediática emergente que ya utiliza la IA para seleccionar y redactar resúmenes de noticias, proporcionando contexto y enlaces a contenidos relevantes, con el contenido final revisado por un periodista (Cherubini; Sharma, 2023). En el horizonte se encuentran iniciativas como la Search Generative Experience (SGE), de Google, que utiliza IA generativa para ofrecer resúmenes breves en respuesta a las consultas de búsqueda, no solo enlaces. Para el periodismo, esto podría significar que Google ofreciera resúmenes en respuesta a consultas sobre acontecimientos y personas que aparecen en las noticias, posiblemente incluso cuando se trata de noticias de última hora en tiempo real. Estos fragmentos de noticias pueden ser suficientes para muchas personas que terminan por no hacer clic en un enlace e ir a un sitio web de noticias. La idea de perder la mayor parte de las visitas procedentes de las búsquedas es inconcebible para los editores, pero es posible.
También es impensable la idea de que la IA generativa pueda asumir tareas informativas. No es inverosímil disponer de chatbots con IA entrenados para buscar y entrevistar al público y conocer su reacción ante los acontecimientos. Al fin y al cabo, los periodistas llevan mucho tiempo utilizando las redes sociales para encontrar fuentes a las que entrevistar. Imaginemos chatbots manejados por IA que recorren Internet y las redes sociales, buscan fuentes y las entrevistan para una noticia escrita por IA generativa.
Estos escenarios teóricos pretenden ser una llamada de atención para periodistas, académicos y responsables políticos sobre el potencial impacto transformador de la IA, y en particular de la IA generativa, en el periodismo. Es imperativo reorientar los enfoques de la IA periodística más allá de una respuesta a las prioridades inmediatas de hoy. El periodismo como profesión y servicio público es demasiado importante para que la IA lo deje atrás. Es urgente que los profesionales y los académicos vayan más allá del aquí y ahora, que dejen de mirar al futuro por el retrovisor y, en su lugar, abracen las incertidumbres, los retos y las oportunidades que se avecinan.
Referencias
Carey, James W. (1989): Communication as culture, revised edition: Essays on media and society, Nueva York: Routledge.
Hermida, Alfred (2020): «Post-publication gatekeeping: The interplay of publics, platforms, paraphernalia, and practices in the circulation of news», Journalism & Mass Communication Quarterly, vol. 97, núm. 2, pp. 469-491. https://doi.org/10.1177/1077699020911882
Moran, Rachel E.; Shaikh, Sonia Jawaid (2022): «Robots in the News and Newsrooms: Unpacking Meta-Journalistic Discourse on the Use of Artificial Intelligence in Journalism», Digital Journalism, vol. 10, núm. 10, pp. 1756-1774. https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2085129
Porter, Jon (2023): «ChatGPT continues to be one of the fastest-growing services ever», The Verge, 6 de noviembre. https://www.theverge.com/2023/11/6/23948386/chatgpt-active-user-count-openai-developer-conference