El periodismo automatizado , también conocido como periodismo algorítmico o periodismo robótico , [1] [2] [3] es un término que intenta describir los procesos tecnológicos modernos que se han infiltrado en la profesión periodística, como los artículos de noticias y los videos generados por programas informáticos. [3] [4] [5] Hay cuatro campos principales de aplicación para el periodismo automatizado, a saber, la producción automatizada de contenido, la minería de datos, la difusión de noticias y la optimización de contenido. [6] A través del software de inteligencia artificial (IA), las historias son producidas automáticamente por computadoras en lugar de reporteros humanos. Estos programas interpretan, organizan y presentan datos de formas legibles para humanos. Por lo general, el proceso implica un algoritmo que escanea grandes cantidades de datos proporcionados, selecciona de una variedad de estructuras de artículos preprogramadas, ordena puntos clave e inserta detalles como nombres, lugares, cantidades, clasificaciones, estadísticas y otras cifras. [4] La salida también se puede personalizar para adaptarse a una determinada voz, tono o estilo. [2] [3] [4]
Las empresas de inteligencia artificial y ciencia de datos como Automated Insights , Narrative Science , United Robots y Monok desarrollan y proporcionan estos algoritmos a los medios de comunicación. [4] [7] [8] [9] En 2016, solo unas pocas organizaciones de medios han utilizado el periodismo automatizado. Entre los primeros en adoptarlo se incluyen proveedores de noticias como Associated Press , Forbes , ProPublica y Los Angeles Times . [3]
Las primeras implementaciones se utilizaron principalmente para historias basadas en estadísticas y cifras numéricas. Los temas comunes incluyen resúmenes deportivos, clima, informes financieros, análisis de bienes raíces y revisiones de ganancias. [3] StatSheet , una plataforma en línea que cubre el baloncesto universitario, se ejecuta completamente en un programa automatizado. [4] Associated Press comenzó a usar la automatización para cubrir 10,000 juegos de ligas menores de béisbol al año, utilizando un programa de Automated Insights y estadísticas de MLB Advanced Media. [10] Fuera de los deportes, Associated Press también usa la automatización para producir historias sobre ganancias corporativas. [4] En 2006, Thomson Reuters anunció su cambio a la automatización para generar noticias financieras en su plataforma de noticias en línea. [11] Más famoso aún, un algoritmo llamado Quakebot publicó una historia sobre un terremoto de California de 2014 en el sitio web de Los Angeles Times dentro de los tres minutos después de que el temblor había parado. [4] [7]
El periodismo automatizado se considera a veces una oportunidad para liberar a los periodistas de la rutina informativa, proporcionándoles más tiempo para tareas complejas. También permite la eficiencia y la reducción de costos, aliviando parte de la carga financiera que enfrentan muchas organizaciones de noticias. Sin embargo, el periodismo automatizado también se percibe como una amenaza para la autoría y la calidad de las noticias y una amenaza para los medios de vida de los periodistas humanos. [2] [3]
Los periodistas robot están diseñados para producir grandes cantidades de información a velocidades más rápidas. Associated Press anunció que el uso de la automatización ha multiplicado por diez el volumen de informes de ganancias de los clientes. Con el software de Automated Insights y los datos de otras empresas, pueden producir artículos de entre 150 y 300 palabras en el mismo tiempo que los periodistas tardan en analizar números y preparar la información. [4] Al automatizar las historias y tareas rutinarias, los periodistas tienen más tiempo para trabajos complejos, como el periodismo de investigación y el análisis profundo de los acontecimientos. [2] [3]
Francesco Marconi [12] de Associated Press afirmó que, a través de la automatización, la agencia de noticias liberó el 20 por ciento [13] del tiempo de los periodistas para centrarse en proyectos de mayor impacto.
El periodismo automatizado es más barato porque se puede producir más contenido en menos tiempo. También reduce los costos laborales para las organizaciones de noticias. La menor participación humana significa menos gastos en sueldos o salarios, licencias pagas, vacaciones y seguro de desempleo. La automatización sirve como herramienta de reducción de costos para los medios de comunicación que luchan con presupuestos ajustados pero aún así desean mantener el alcance y la calidad de su cobertura. [3] [11]
En una historia automatizada, suele haber confusión sobre a quién se debe dar crédito como autor. Varios participantes de un estudio sobre autoría algorítmica [3] atribuyeron el crédito al programador; otros percibieron a la organización de noticias como el autor, enfatizando la naturaleza colaborativa del trabajo. Tampoco hay forma de que el lector verifique si un artículo fue escrito por un robot o por un humano, lo que plantea problemas de transparencia, aunque estos problemas también surgen con respecto a la atribución de autoría entre autores humanos. [3] [14]
Las preocupaciones sobre la credibilidad percibida de las noticias automatizadas son similares a las preocupaciones sobre la credibilidad percibida de las noticias en general. Los críticos dudan de que los algoritmos sean "justos y precisos, libres de subjetividad, error o intentos de influencia". [15] Una vez más, estas cuestiones sobre la imparcialidad, la precisión, la subjetividad, el error y los intentos de influencia o propaganda también han estado presentes en artículos escritos por humanos durante miles de años. Una crítica común es que las máquinas no reemplazan las capacidades humanas como la creatividad, el humor y el pensamiento crítico. Sin embargo, a medida que la tecnología evoluciona, el objetivo es imitar las características humanas. Cuando el periódico británico Guardian utilizó una IA para escribir un artículo completo en septiembre de 2020, los comentaristas señalaron que la IA todavía dependía del contenido editorial humano. Austin Tanney, el jefe de IA en Kainos, dijo: "The Guardian obtuvo tres o cuatro artículos diferentes y los empalmó. También le dieron el párrafo inicial. No menosprecia lo que es. Fue escrito por IA, pero había editorial humana en eso". [3] [14] [16]
Más allá de la evaluación humana, ahora existen numerosos métodos algorítmicos para identificar artículos escritos por máquinas [17], aunque algunos artículos aún pueden contener errores que son obvios para que los identifique un humano, a veces pueden obtener mejores resultados con estos identificadores automáticos que los artículos escritos por humanos. [18]
Entre las preocupaciones sobre la automatización está la pérdida de empleo para los periodistas a medida que los editores pasan a utilizar IA. [3] [4] [19] El uso de la automatización se ha convertido en una necesidad casi absoluta en las salas de redacción hoy en día, con el fin de mantenerse al día con la creciente demanda de noticias, lo que a su vez ha afectado a la naturaleza misma de la profesión periodística. [6] En 2014, un censo anual de la Sociedad Estadounidense de Editores de Noticias anunció que la industria periodística perdió 3.800 editores profesionales a tiempo completo. [20] Con una caída de más del 10% en un año, esta es la mayor caída desde que la industria eliminó más de 10.000 puestos de trabajo en 2007 y 2008. [20] [21]
Recientemente se ha escrito mucho sobre la relación entre las empresas de plataformas, como Google y Facebook, y la industria de las noticias, y los investigadores han examinado el impacto de estas plataformas en la distribución y monetización de los contenidos de las noticias, así como las implicaciones para el periodismo y la democracia. [22] [23] [24] Algunos académicos han extendido esta línea de pensamiento al periodismo automatizado y al uso de la IA en las noticias. Un artículo de 2022 del académico de la Universidad de Oxford Felix Simon, por ejemplo, sostiene que la concentración de herramientas e infraestructura de IA en manos de unas pocas grandes empresas tecnológicas, como Google, Microsoft y Amazon Web Services, es un problema importante para la industria de las noticias, ya que corre el riesgo de transferir más control a estas empresas y aumentar la dependencia de la industria de ellas. [25] Simon sostiene que esto podría conducir a un bloqueo del proveedor, en el que las organizaciones de noticias se vuelven estructuralmente dependientes de la IA proporcionada por estas empresas y no pueden cambiar de proveedor sin incurrir en costos significativos. Las empresas también poseen control contractual y artificial [26] sobre su infraestructura y servicios de IA, lo que podría exponer a las organizaciones de noticias al riesgo de cambios imprevistos o a la interrupción total de sus soluciones de IA. Además, el autor sostiene que la dependencia de estas empresas para la IA puede dificultar que las organizaciones de noticias comprendan las decisiones o predicciones que toman los sistemas y puede limitar su capacidad para proteger las fuentes o la información comercial confidencial.
En un artículo de 2017 publicado en Nieman Reports , Nicola Bruno [27] analiza si las máquinas reemplazarán o no a los periodistas y aborda las inquietudes en torno al concepto de prácticas periodísticas automatizadas. Finalmente, Bruno llegó a la conclusión de que la IA ayudaría a los periodistas, no los reemplazaría. "Ningún software automatizado ni ningún periodista aficionado reemplazará jamás a un buen periodista", afirmó.
En 2020, sin embargo, Microsoft hizo precisamente eso: reemplazó a 27 periodistas por IA. The Guardian citó a un miembro del personal diciendo: “Paso todo mi tiempo leyendo sobre cómo la automatización y la IA nos quitarán todos nuestros trabajos, y aquí estoy: la IA me ha quitado mi trabajo”. El periodista continuó diciendo que reemplazar a los humanos por software era arriesgado, ya que el personal existente tenía cuidado de ceñirse a “directrices editoriales muy estrictas” que garantizaban que los usuarios no se vieran expuestos a contenido violento o inapropiado al abrir su navegador, por ejemplo. [28]
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