La Implementación de la IA Generativa en la Redacción Periodística de la Ciudad De Oruro

 

Alejandra Lucía Silvestre Lobo [1]

[email protected]

https://orcid.org/0009-0002-2113-6938

Universidad Técnica de Oruro (UTO)

 

Marianela León Mendoza

[email protected]

https://orcid.org/0009-0009-2050-7662

Universidad Técnica de Oruro (UTO)

 

 

RESUMEN

Este trabajo académico describe los usos de la IA generativa en el periodismo El desarrollo investigativo muestra las interfaces creadas por agencias de noticias internacionales, las de Europa y Norteamérica se posicionan como los pioneros de su creación y uso. Mientras, los periodistas orureños aún muestran cierta postura reacia a la implementación de esta herramienta tecnológica en el ejercicio periodístico. En ese sentido, se presentan las desventajas que podría traer su uso, tomando en cuenta las percepciones de los profesionales del área.

 

Palabras Clave: Inteligencia Artificial Generativa, Periodismo, Sistemas de IA Generativa


 

The Implementation of Generative AI In the Journalistic Writing of The City of Oruro

 

ABSTRACT

This academic work describes the uses of generative AI in journalism. The research development shows the interfaces created by international news agencies, those of Europe and North America are positioned as the pioneers of its creation and use. Meanwhile, journalists from Oruro still show a certain reluctance to the implementation of this technological tool in the journalistic exercise. In this sense, the disadvantages that its use could bring are presented, taking into account the perceptions of professionals in the area.

 

Keywords: Generative Artificial Intelligence, Journalism, Generative AI systems.

 

 

 

Artículo recibido 05 agosto 2023

Aceptado para publicación: 05 septiembre 2023


 

INTRODUCCIÓN.

Las repercusiones del uso de la Inteligencia Artificial (IA) han sido, particularmente relevantes en Latinoamérica desde el último trimestre de 2022. La IA es un concepto bastante amplio que abarca cualquier tecnología que permite a las computadoras imitar habilidades humanas (Strand, 2023).

Estas herramientas han formado parte de nuestra vida, con la creación de los primeros motores de búsqueda en internet, asistentes virtuales, las traducciones de un idioma a otro, reconocimiento facial en dispositivos móviles, entre otros, que se vienen usando desde hace más de 20 años.

Esta “novedad” tecnológica, se ha “viralizado” a través de las redes sociales; la IA generativa se encuentra   desde: Asistentes virtuales, chatbots, hasta la creación de mensajes personalizados, imágenes e incluso videos con la mejor resolución.

“La inteligencia artificial no es nueva, lo nuevo es la aparición de herramientas generativas fáciles de usar por millones de personas a partir de una oración (prompt)” (Fundación Gabo & Fernández, 2023).

Expertos creadores de programación de IA generativa como ChatGPT, alegan que su uso puede facilitar las actividades diarias, sin embargo, advierten sobre los malos usos que gente malintencionada pueda suministrar.

Muchas personas alrededor del mundo se han visto amenazadas en su ejercicio profesional por el uso de IA generativa, tal es el caso de: Los empleados de atención al cliente, graficad ores, maestros, contadores, caricaturistas, guionistas, actores, periodistas, entre otros, quienes alegan que podrían ser reemplazados por la tecnología.

Este artículo pretende esbozar el uso de IA generativa, que le dan los periodistas de la prensa escrita en el departamento de Oruro, también en el escepticismo de los periodistas sobre su uso.

Si bien la IA tiene una inmensa base de datos que, aparentan una magnificente inteligencia, no pueden ser comparados con la capacidad de razonamiento, valores y sentimientos del ser humano, la única especie, natural o artificial, con estas habilidades. Y en este caso, la capacidad del periodista orureño.

Por ello, la mediación del periodista con todas sus cualidades profesionales, entre la producción periodística y la difusión con IA, es fundamental, para no caer en la desinformación y el sensacionalismo.

Por estas razones planteamos la siguiente formulación de pregunta ¿La IA generativa reemplazará el trabajo de los periodistas?

El objetivo general que guiará el presente artículo es de qué manera los periodistas utilizan la IA generativa para el ejercicio de su profesión. Entre los objetivos específicos esta: Comprender la IA generativa, bibliografía para clasificar los usos de IA en el ejercicio periodístico. Identificar los usos que dan los periodistas orureños con relación a la IA generativa.

HIPÓTESIS.

La mayoría de los periodistas de Oruro no implementaron las herramientas de la IA generativa porque sienten escepticismo con su uso.

MARCO TEÓRICO.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA).

La inteligencia artificial es un área que vincula el desarrollo de la informática y la programación con una enorme base de datos, que permiten analizar, sistematizar, categorizar y seleccionar la información. Además de simular ciertas capacidades humanas.

La IA es un campo amplio que abarca muchas disciplinas diferentes, incluidas la informática, el análisis de datos y las estadísticas, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia, hasta la filosofía y la psicología.

Sin embargo, las definiciones de este término paraguas tiene variadas acepciones, desde diferentes ramas o disciplinas de estudio.

 

 

INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA (IAG)

Por su parte, la IAG es una rama específica de la IA que, como su nombre lo indica se enfoca en la generación de contenido original a partir de datos existentes u otorgados por el usuario. Granieri (2023) señala que esta tecnología utiliza algoritmos y redes neuronales avanzadas para aprender de textos e imágenes, y luego generar contenido nuevo y único.

DEFINICIONES BÁSICAS

Fernández (2023) refiere que, para comprender de manera simple, la hermenéutica de la IA, es menester interiorizar estos conceptos básicos:

·           Aprendizaje automatizado o Machine Learning (ML): es un subconjunto de la IA. El aprendizaje automático usa algoritmos para identificar patrones en los datos, y esos patrones luego se usan para crear un modelo de datos que puede hacer predicciones. Con más experiencia y datos, los resultados del aprendizaje automático son más precisos, de forma muy similar a cómo los humanos mejoran con más práctica. (Microsoft, s.f., ¿Qué es el aprendizaje automático?)

Es así que, tras el acopio de la información, permite predecir valores, identificar repeticiones inusuales, encontrar una estructura y predecir categorías, entre volúmenes de datos.

·           Procesamiento del lenguaje natural (PLN): según Google, es una rama de la IA que utiliza el aprendizaje automático para procesar e interpretar textos y datos.

·           Generación del lenguaje natural (GLN): esta rama está enfocada al uso de los datos para producir narrativas escritas u orales, y así coincidir con los interlocutores humanos. (cómo escriben, o reproducen nuestro lenguaje).

PERIODISMO

Esta área profesional ha sido fundamental en la prescripción de la historia en todo el mundo, por la constante recopilación, tratamiento y difusión de la información de interés común, a través de medios de comunicación, hoy en día, tradicionales y digitales.

De acuerdo con la Fundación Gabo (2021, 24 marzo), el periodismo aporta elementos que, a pesar de sus limitaciones en exactitud, en análisis o en enfoque, contribuyen a la conservación de la memoria colectiva.

USOS DE IA GENERATIVA EN PERIODISMO

Fernández (2023), enlistó varias actividades que fueron y siguen siendo ejecutadas por la IA generativa para la redacción periodística: escribir reportes financieros, redactar partidos de segunda o tercera línea, encontrar determinado material en grandes volúmenes de información, mejorar títulos y posicionarlos, escribir varios titulares con base en una nota periodística, escribir textos para redes sociales, escribir síntesis o resúmenes de una nota periodística, realizar traducciones de un idioma a otro, y transformar textos de un formato a otro.

HERRAMIENTAS DE IA DESARROLLADAS PARA EL PERIODISMO

Las agencias de noticias europeas y norteamericanas son las más experimentadas en la implementación de interfaces de IA generativa. Según Ruiz y Sánchez (2019), el pionero en utilizar la IA fue Los Angeles Times, que en marzo de 2014 publicó una noticia sobre un terremoto elaborada por el software Quakebot, un algoritmo creado por el programador Ken Schwencke y que usa datos del United States Geological Survey para escribir textos sobre movimientos sísmicos, redactados a partir de una plantilla previa.

La agencia de noticias británica, Reuters, desarrolló el ‘Reuters News Tracer” (Rastreador de Noticias de Reuters), que permite a sus periodistas detectar y validar noticias reales en tiempo real en Twitter. Reuters News Tracer utiliza el poder de la computación cognitiva y el aprendizaje automático para extraer información de la inmensa corriente de las redes sociales. La herramienta combina algoritmos que fusionan la inteligencia artificial con la inteligencia humana de los periodistas de Reuters (2020).

La cadena internacional BBC, desarrolló el ‘The Juicer’ (El exprimidor), un canal de agregación de noticias. Ingiere y extrae artículos de noticias, tanto el texto sin procesar como los metadatos, luego identifica y etiqueta los conceptos mencionados en el texto del artículo, para posicionarlos en el análisis de tendencias. (BBC News Labs s. f.)

Asimismo, desde 2016, The Washington Post utiliza Heliograf para escribir noticias breves, sobre todo, referidas a política y deporte. Por su parte, la Associated Press que desarrolló la interfaz Automated Insights para generar notas periodísticas financieras y deportivas.

Concluyendo con los ejemplos, mencionemos a Chequeado (2023), uno de los pioneros, de Latinoamérica, en la creación de interfaz de IA para el uso periodístico, con ‘Chequeabot’. Esta organización no gubernamental de Argentina dispuso esta herramienta para producir notas y contenidos periodísticos, así difundir información verificada y reportar datos estadísticos, como los resultados electorales de ese país.

Además, existen sistemas de IA aplicables para periodismo que son de uso general, es decir, pueden usarse desde distintos lugares del mundo, por ejemplo, ‘Perplexity.ai’, ‘ChatGPT’ de Open AI, ‘DeepL Write’, ‘Bard’ y ‘Pinpoint’ de Google.

A nivel internacional empresas generadoras de servicios de automatización de noticias. En Alemania, destaca, por ejemplo, 2txt, Aexea, AX Semantics, Retresco, Text-on y Textomatic. En China está Tencent; y en Estados Unidos, Automated Insights, Bloomberg, Linguastat, y Narrative. Por su parte, Francia cuenta con Labsense y Syllabs; Israel con Articoolo; Reino Unido con Arria y Suecia con United Robots. En España está Prodigioso Volcán, que colabora con la empresa Software Intelygenz para elaborar infografías e imágenes visuales a través de procesos de machine learning comprehension, y el startup Narrativa Inteligencia Artificial, que ha creado junto a la Universidad de Alcalá de Henares a Gabriele, un software que redacta alrededor de 20.000 piezas periodísticas semanales en tiempo real para el ámbito editorial. (Ufarte M. & Manfredi J., 2019)

CÓDIGOS DEONTOLÓGICOS Y NORMATIVAS LEGALES

Como señala Fundación Gabo (2017), el ejercicio ético de la profesión está regulado, primordialmente, por la conciencia personal del periodista. No obstante, los periodistas también se rigen por códigos de ética, por disposiciones legales nacionales e internaciones y también por manuales de estilo de cada medio de comunicación.

A nivel internacional, están en completa vigencia la Declaración Universal de los Derechos Humanos (1948), la Convención Americana de los Derechos Humanos (Pacto de San José de Costa Rica), el Código Latinoamericano de ética periodística de la Federación Latinoamericana de Periodistas (Felap),

En Bolivia, la Ley de Imprenta de 1925, el Código de la Federación de Trabajadores de la Prensa de Bolivia (FTPB) y la Constitución Política del Estado (CPE).

El contenido de los códigos deontológicos del periodismo, pueden variar desde objetivos y motivaciones, normas de derecho común, normas tomadas por el derecho penal, solidaridad entre compañeros, protección de intereses de terceros, hasta llamadas de atención y sanciones.

Por su parte, las normas legales contemplan sanciones corporales, pecuniarias, inhibición del ejercicio profesional y/o privación de libertad.

En el caso de la IA, en lugar de dejarse cegar por las promesas de progreso, es clave considerar especialmente los derechos a la dignidad, la privacidad, la igualdad y la justicia (Berger, 2023).

USOS MALINTENCIONADOS DE LA IA

Los recursos creados por IA, pueden concebirse, en muchas ocasiones, en desinformación o ‘deepfakes’ (videos, audios o imágenes hiperrealistas que manipulan el mensaje o la acción de una persona) (Torres, 2019).

Claramente, no es culpa de la IA sino de las personas que le dan uso malintencionado; por lo que, las consecuencias pueden ser desastrosas. Estos alcances negativos ya fueron alertados, pero aún así, todavía no existen respuestas legislativas o normativas para el uso de IA.

Hay varias iniciativas en curso, entre las que destaca la Ley de la UE sobre la IA, cuyo objetivo es la regulación específica de la IA. Sin embargo, también hay quienes se oponen a una regulación estricta de la IA, ya que es difícil definir exactamente qué es la IA. Se trata de un campo en rápida evolución, y la regulación normalmente llega después de que se hayan establecido las mejores prácticas para promover las buenas prácticas y prohibir las malas. La primera directriz, y la más detallada, fueron las Directrices éticas europeas para una IA digna de confianza, que actualmente se están transformando en ley. Posteriormente se publicaron los Principios de la IA de la OCDE y las Recomendaciones de la UNESCO sobre la ética de la IA, de alcance mucho más global. (Heintz, 2023)

Este autor también señala que los cuatro principios éticos de la propuesta normativa del Grupo Independiente de Expertos de Alto Nivel en Inteligencia Artificial de la Unión Europea son: el respeto a la autonomía humana, prevención de daños, equidad y explicabilidad. 

MEDIACIÓN DEL PERIODISTA

La producción de notas periodísticas y su difusión por medios de comunicación, a través de IA generativa, debe ser mediada por el periodista humano. Si bien, las interfaces están repletas de datos, pueden cometer errores.

Estoy convencido de que estas tecnologías pueden ayudarnos a hacer nuestro trabajo más eficiente, eficaz y atractivo. Pero la IA no va a "salvar" el periodismo ni a transformarlo por completo. En la práctica realiza tareas bastante aburridas, repetitivas y sencillas. Hay que programarla, adaptarla y gestionarla cuidadosamente para que se ajuste a las exigencias editoriales. (Beckett, C., 2023)

Fernández (2023) lo graficó: el periodista va de piloto y la IA toma el asiento de copiloto.

METODOLOGÍA

Este artículo científico se regirá en una investigación de tipo exploratoria y cualitativa, con un diseño transversal; con la revisión sistemática de bibliografía, además, utilizará la técnica de diagnóstico estructurado aplicado a los periodistas orureños, con relación al uso de IA generativa en el ejercicio profesional. Este contendrá diez preguntas cerradas y dos abiertas en las que desarrollen los sistemas que conozca y las desventajas de esta herramienta tecnológica.


 

RESULTADOS

Del total de los periodistas encuestados, el 71.4 por ciento declaró conocer sistemas de IA generativa, en cambio, el 28.6 por ciento dijo que no. Con relación a la cuestionante de si el medio de comunicación en el que trabajan diseñó algún sistema de IA generativa para la redacción periodística, el 55.6 por ciento indicó que no, y el 44.4 por ciento señaló que sí. Por otra parte, un 88.9 por ciento dijo que no utilizó IA generativa para escribir notas periodísticas sobre informes financieros o estadísticos y solo un 11.1 por ciento dijo que sí. Mientras que, un 77.8 por ciento no utilizó IA generativa para redactar partidos de segunda o tercera línea, pero un 22.2 por ciento sí lo hizo. En cambio, el panorama fue más balanceado, respecto a los periodistas que utilizaron IA generativa para encontrar determinada información o material dentro de grandes volúmenes de información; el 44.4 por ciento no lo hizo, pero el 55.6 por ciento aseguró que sí. Por otra parte, un 66.7 por ciento negó haber utilizado IA generativa para escribir varios titulares con base en una sola nota periodística y un 33.3 por ciento dijo que sí. Un 55.6 por ciento nunca utilizó IA generativa para realizar síntesis o resúmenes de textos o información, el 44.4 sí lo hizo. En cuanto a los periodistas que utilizaron IA generativa para traducir textos de un idioma a otro existe una diferencia más notable, solo un 22.2 por ciento sí lo hizo, frente a un 77.8 que no. Respecto a los periodistas que utilizaron IA generativa para transformar textos de un formato a otro un 44.4 por ciento afirmó, en cambio, el 55.6 no lo hizo. Por último, el 50 por ciento afirmó que utiliza IA generativa para mejorar titulares y posicionarlos, el otro 50 por ciento nunca lo hizo.

Con referencia a la primera pregunta abierta “11. Mencione sistemas de IA generativa que conozca”, las respuestas con más coincidencias fueron ‘ChatGPT’ y ‘Ninguna’, seguidas en menor frecuencia ‘Bing’, ‘Bard’, ‘Sinthesya’ y ‘Stability’. Finalmente, según los periodistas, la desventaja de IA generativa más reiterada fue que limita la capacidad del ser humano y obstruye el pesnamietno crístico, otros afirmaron desconocer alguna deventaja; asimismo, mencionaron el plagio, la falta de regulación legal para su uso, incluso se mencionó el riesgo del reemplazo a periodistas y de la privacidad.

GRÁFICOS Y TABLAS

 

 

 

 

 


 

Tabla 1:
 


CATEGORÍA

SUBCATEGORÍAS

FRECUENCIA

SISTEMAS DE IA GENERATIVA QUE CONOCE

ChatGPT

5

Ninguna

5

Bing

3

Otras (Bard, Sinthesya, Stability)

3

DESVENTAJAS DE LA IA GENERATIVA

Limita al ser humano, obstruye el pensamiento crítico

4

No sé

3

No encuentra enfoque de la noticia

2

Plagio

2

Falta de regulación legal

2

Reemplaza a periodistas humanos

1

Riesgo en la privacidad

1

 


 

CONCLUSIONES

La revisión bibliográfica desarrollada para este trabajo académico permitió determinar que, son pocos los periodistas orureños que usan IA generativa en el ejercicio profesional.

Asimismo, permitió comprender que la IA generativa es solo un subcampo del gran mundo de la IA. Y su uso en el periodismo debe ser supervisado por el humano; para optimizar y realzar la eficiencia y la eficacia de su trabajo, mas no para reemplazarlo. “Restar importancia al trabajo humano induce a los lectores a pensar que las herramientas de IA funcionan de forma autónoma, en lugar de aclarar que requieren importantes gastos generales en términos de trabajo humano” (Kapoor S. & Narayanan A., 2023). En ese sentido,

Todavía existe cierta postura escéptica y reacia, de parte de algunos periodistas orureños hacia la idea de implementar su uso. Sin embargo, la formación, la interpretación, análisis y la experimentación de la IA puede impulsar un entendimiento de sus beneficios, limitaciones y posibles riesgos respecto a los usos malintencionados. Y de esta forma, transmitir el conocimiento a la población.

Los usos más recurrentes de IA generativa en periodismo, son la redacción de textos periodísticos deportivos, financieros y estadísticos, mejorar títulares para posicionarlos en los motores de búsqueda, redacción de varios titulares para una sola nota, redacción de textos para su publicación en redes sociales, redacción de síntesis y resúmenes de una nota periodística, traducción de textos de un idioma a otro, transformación de textos de un formato a otro (por ejemplo: un lead periodístico a uno radial o televisivo), creación de infografías. En su mayoría, bajo previa deposición de datos informativos del periodista, también con la recopilación de datos públicos (por ejemplo: estadísticas de páginas de instituciones gubernamentales en temas específicos o listado de las canciones más populares por la cantidad de reproducciones en plataformas musicales).

 

 

REFERENCIAS

BBC News Labs. (s. f.). The juicer.  https://bbcnewslabs.co.uk/projects/juicer/

Beckett, C., Berger G., Finn, E., Heintz, F., Heymans, F., Biswal, S. K., Jayasuriya, S., Stenbom, A., & Wiik, J. (2023). Reporting on Artificial Intelligence: A handbook for journalism educators. En UNESCO eBooks. https://doi.org/10.58338/hsmk8605

Chequeado. (2023). Conocenoshttps://chequeado.com/conocenos/

Fundación Gabo (2017, 4 diciembre).  ¿Existen normas que regulan el ejercicio ético del periodismo? https://fundaciongabo.org/es/consultorio-etico/consulta/1744

Fundación Gabo (2021, 24 marzo). ¿Por qué es importante el periodismo? https://fundaciongabo.org/es/consultorio-etico/consulta/850

Fundación Gabo, & Fernández, P. F. (2023, 7 junio). Clase magistral ‘Lo que debes saber sobre Inteligencia Artificial y su impacto en el periodismo’ [Vídeo]. YouTube. Recuperado 9 de julio de 2023, de https://www.youtube.com/watch?v=sJZXZd5ejb8

Google Cloud (s.f.) ¿Qué es la inteligencia artificial o IA? | Google Cloud | https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=es-419

Granieri, M. (2023, 5 marzo). ¿Qué es la inteligencia artificial generativa? OBS Business School. https://www.obsbusiness.school/blog/que-es-la-inteligencia-artificial-generativa

Ruiz, M. Á. M., & Sánchez, J. M. (2019). Algorithms and bots applied to journalism. The case of Narrativa inteligencia Artificial: structure, production and informative quality. Doxa, 29, 213-233. https://doi.org/10.31921/doxacom.n29a11

Reuters News Agency (2020). Reuters News Tracer. https://www.reutersagency.com/en/reuters-community/reuters-news-tracer-filtering-through-the-noise-of-social-media/

Strand, K. (2023). Inteligencia artificial: conceptos básicos y aplicaciones en el desarrollo. Abierto al Público. https://blogs.iadb.org/conocimiento-abierto/es/inteligencia-artificial/

Torres, B. (2019, 26 agosto). La educación digital, clave para identificar fakes - UNAM Global. UNAM Global - De la comunidad para la comunidad. https://unamglobal.unam.mx/global_revista/la-educacion-digital-clave-para-identificar-fakes/

 Ufarte Ruiz, M. J.; Manfredi Sánchez, J. L. (2019). Algoritmos y bots aplicados al periodismo. El caso de Narrativa Inteligencia Artificial: estructura, producción y calidad informativa. Doxa Comunicación

 



[1]  Autor principal.

Correspondencia: [email protected]