¿De medios digitales a medios IA? Reflexión y acción frente a las nuevas brechas tecnológicas
Quizás sea un autoengaño ante la incertidumbre, pero la actual encrucijada del periodismo ante la Inteligencia Artificial genera un cierto deja vu. Y aunque veremos después importantes diferencias, quizás el escenario del que más se puede aprender sea el surgimiento del periodismo en Internet; más concretamente, en la World Wide Web. ¿Y si nos encontráramos frente a una coyuntura comparable a la de principios de los años 90? ¿Y si tuviéramos la oportunidad de aprender de los errores y, por supuesto, de los aciertos que se produjeron?
La popularización de internet propició la generación de medios y periodistas digitales y, aunque en direcciones no lineales, un cambio generalizado en la profesión al que casi nada ni nadie se pudo resistir. Pronto se habló de digital first y de digital only. No viene ahora a cuento recordar los avances, retrocesos, aciertos y errores que se han ido sucediendo en la industria de los medios. Tampoco es necesario esforzarse para contemplar cómo ha envejecido casi todo lo creado hace apenas tres o incluso dos décadas.
En ese cruce germinal entre la web y el periodismo, se sembró la semilla de diferentes brechas que aún existen, se transforman y, en ocasiones, se amplían. Hablamos de grietas entre profesionales y organizaciones que han entendido, abrazado o aprovechado el ecosistema digital, no siempre vinculadas a la tecnología, sino también (o sobre todo) a sus consecuencias sociales. Tal vez estemos viviendo un momento clave para contener, dirigir o incluso aprovechar las nuevas brechas que ahora labra el impacto de la IA en el periodismo si los medios, los profesionales e instituciones como la universidad trabajamos en la misma dirección.
De las redes digitales a las neuronales
Es imposible conocer todavía el impacto económico y social de la IA. De momento, apenas hay datos más allá de casos concretos, como el posible reemplazo de 8.000 trabajadores de IBM por sistemas automatizados. También podría haber despidos en el sector periodístico, como los 200 puestos de trabajo que podría recortar Axel Springer por la automatización, que ha agitado el debate sobre la sustitución. Casi con toda seguridad, aquí todavía influyen otros muchos factores. Porque de momento, los datos macroeconómicos parecen apuntar a que las predicciones sobre una inminente revolución en la economía por la IA están sobreestimadas.
Sí se puede tener una perspectiva un poco más fiable, aunque todavía en proceso y controvertible, sobre lo que internet ha supuesto para la sociedad y el periodismo. De esa experiencia se pueden subrayar tres claves:
- La agilidad. Los que se adelantaron, partieron con ventaja. Muchos de los primeros medios digitales ya no existen, pero gran parte de sus impulsores siguen liderando la transformación. No hace falta recordar los fracasos de algunas startups periodísticas, sobre todo las que se pegaron en exceso a aspectos concretos como los algoritmos de las plataformas sociales. Pero otros muchos nativos digitales se han consolidado y otros siguen emergiendo. En España, por ejemplo, tenemos el caso de Ac2ality, un proyecto lanzado por cuatro jóvenes que se convirtió en segunda la iniciativa periodística europea más popular en TikTok.
- La estrategia. Tal vez aún más importante que la rapidez ha sido siempre la profundidad de las decisiones a medio y largo plazo. Es imposible no acordarse del Innovation Report de The New York Times, que en 2014 sentó las bases de un rumbo ya iniciado que le ha llevado a rondar ya los 10 millones de suscriptores.
- La adaptación. En el eje de las anteriores claves, probablemente esté la fundamental: la capacidad para detectar tendencias, perderle el miedo al cambio, realizar pruebas no demasiado costosas y estar dispuesto a asumir las consecuencias de decisiones arriesgadas (y meditadas).
¿Servirán estas premisas para lo que nos depare la IA? Primero, hay que contemplar las grandes diferencias entre ambos fenómenos. Internet y la web tocaban uno de los núcleos del periodismo: la distribución. Las redes de comunicaciones, que pronto fueron sociales, trastocaron la esencia de los formatos periodísticos. La profundidad de estos cambios y la retroalimentación con otros múltiples sectores produjo efectos trascendentales también en otras áreas de innovación: la producción, por ejemplo con el manejo de grandes volúmenes de datos; la organización, con el trabajo remoto y colaborativo, y la comercialización; con los nuevos modelos de suscripción.
La IA parece ir más dirigida, en un principio, hacia la producción. Las redes neuronales, que llevaban años gestándose en ámbitos muy diversos, se han popularizado gracias al impulso de la IA generativa. Pero es ya evidente que afectará al resto de áreas: los chatbots o asistentes virtuales podrían sustituir o influir considerablemente en las principales plataformas de distribución, la automatización está transformando ya cómo organizamos nuestro trabajo individual y en equipo, y la personalización podría ser una de las nuevas oportunidades de negocio.
Hay que tener en cuenta otro factor clave: la asimilación de internet en el momento de esta eclosión de la IA. La retroalimentación de diferentes tecnologías no es nada nuevo. Para el desarrollo de la web, por ejemplo, fueron esenciales otros desarrollos paralelos como el de los ordenadores o la fotografía digital. Pero no podemos ignorar el efecto de la comunicación constante a la que estamos expuestos en este momento de eclosión de la IA.
Y si hablamos de retroalimentación, hay que subrayar cómo la IA afecta con particular fuerza a la programación. Eso lo va a acelerar aún más. Ya pasó antes con la web: creadores que además consumían y aprovechaban las peculiaridades de la red. Los que usan la IA, sobre todo al principio, pueden ser más efectivos y tener tiempo para otras tareas. Eso permitirá, por ejemplo, reinvertir recursos para generar círculos virtuosos (y viciosos).
Una decisión ineludible
No sabemos el peso de sus implicaciones ni cómo evolucionará, pero sí es evidente que la IA no es un fenómeno pasajero ni superficial. Se siguen desarrollando proyectos desde dentro de los medios, especialmente en colaboración con tecnológicas y un buen número de iniciativas como Journalism IA. Cada día surgen nuevas herramientas, ahora casi todas basadas en IA, que generan expectación y ansiedad a partes iguales. Y quizás tenga aún más relevancia la incorporación de esta tecnología en recursos tan asentados como el procesador de textos o el editor de imágenes.
Esta incesante evolución ha hecho ya inevitable el uso de la IA en las redacciones. Hay ya medios y periodistas que sobresalen por abrazar esta tecnología, por liderar iniciativas innovadoras y, desde luego, también por encabezar mensajes y estrategias de rechazo. Pero la resistencia a utilizar la IA en breve será tan radical como la del fotógrafo que no usa nunca un móvil o el redactor que no se sirve de ninguna red social. La integración de la IA en tareas tan cotidianas y transversales como la redacción de correos electrónicos, la edición de documentos o el diseño gráfico es ya una realidad, y todo apunta a que cada vez irá a más.
No hay que precipitarse ni dejarse llevar por el primer impulso ni por la irreflexión. Pero tan peligroso parece equivocarse como quedarse quieto. Si no, otros se adelantarán. Por eso hay que actuar: pensar, hablar, experimentar (con cautela), establecer principios. Porque las decisiones actuales pueden marcar el futuro inmediato de la industria y de cualquier profesional.
La IA en el periodismo conlleva posibles beneficios, sobre todo si se reinvierte el tiempo ahorrado en tareas mecánicas en aspectos más creativos, y quizás más en las fases intermedias de la producción (transcripción, procesamiento…). También implica costes, especialmente recursos tan valiosos como el tiempo para la formación o la definición de dinámicas y estrategias, aunque también una inversión en la contratación de software que seguramente se encarecerá.
Quizás lo más común (y también necesario) sea pensar en sus peligros. Algunos serán intangibles, como la cesión de datos y contenidos muchas veces sin contraprestación, algo en lo que medios y tecnológicas están negociando. Se teme una precarización de algunos puestos de trabajo, despidos para quien no consiga adaptarse y conflictos por unos cambios muy rápidos en entornos tan complejos como las redacciones. Aunque parece que grandes amenazas como la ruina social, la destrucción de todos los trabajos o el fin de la humanidad son poco probables, el temor persiste.
Es normal tener miedo de cometer errores. Pero lo que seguro será una equivocación es la inacción. No actuar es ya una elección. Porque si ignoramos esta realidad, llegarán otros profesionales, en solitario u organizados en proyectos de diversa índole, que aprovecharán las nuevas oportunidades. Serán además capaces de responder mejor a las necesidades que se generen tras el efecto de la IA a todos los sectores profesionales y a la sociedad en su conjunto.
Y si se decide no emplear la IA, quizás sea inteligente dejarlo claro y presumir de ello. La diferenciación, por ejemplo con contenidos “hechos sólo por humanos”, será una opción. Los contenidos long form y en formatos como el papel siempre han sido una forma efectiva de destacar, en algunos casos, en el actual entorno digital.
Un reto para las empresas, los periodistas y las universidades
Muchas organizaciones periodísticas parecen tener todo esto bastante claro y han movido ficha. Una veintena de medios de todo el mundo ya han publicado sus principios sobre el uso de la IA. Tras el avance inicial de grupos como Heidi, desde mayo, se han difundido manifiestos como los de Wired, USA Today, Axios, The Jordan Times o recientemente The Guardian y Politifact. Se han divulgado además notas a la redacción de directivos de The Washington Post, The New York Times, Reuters o Financial Times. También han publicado recientemente diversas guías maestras sobre el uso de la IA iniciativas como Sifted, una comunidad internacional de startups periodísticas respaldada por Financial Times; la News Media Alliance, una agrupación de casi 2.000 publicaciones de Estados Unidos, o el Pulitzer Center,
También se están produciendo cambios en los perfiles de los profesionales. Quizás el más evidente sea la creación del IA Editor del Financial Times. Se están realizando numerosos encuentros públicos como el Journalism Festival en Perugia o el simposio organizado por el Balliol College de la University of Oxford. Y esta situación está llegando a muchas redacciones: casi la mitad del centenar de medios encuestados por la World Association of News Publishers afirma estar utilizando herramientas como ChatGPT.
Ya hay algunas páginas web en las que todo o una parte importante de los contenidos se generan con IA. La mayoría son todavía bastante amateurs y no parece que vayan a captar más que unos cuantos clics. ¿Pero y si pronto evolucionan hacia una mayor calidad y relevancia social? De nuevo, es fácil la comparación con aquellos medios digitales primigenios, de los que todavía quedan vestigios. Quizás sea mejor no esperar a que esa situación se repita. Tal vez los periodistas y los medios deban dar un paso adelante para convertirse en periodistas y medios IA.
Pero hay que seguir este camino e ir más allá. Además de los medios, los periodistas, de manera colectiva y también individual, tienen que afrontar esta situación. Es necesario reflexionar, informarse, hablar, formarse, tomar decisiones estratégicas y también inmediatas. Porque si no, otros lo harán. Y se ahondará en una brecha ya iniciada con la digitalización, pero que se puede seguir ensanchando. Sin duda, se trata de un fenómeno sumamente complejo, a la altura del que ya se vivió con el auge de la web, y en el que desde la academia, ahora en mi caso en colaboración con la LSE, también seguiremos tratando de avanzar.
Este artículo ha sido publicado ya, en inglés, en el blog de Journalism AI, el principal proyecto de Polis, el think tank más desarrollado del Department of Media and Communications de la London School of Economics (LSE). Se trata de la primera colaboración de mi estancia de investigación de tres meses en la que voy a investigar el impacto de la IA, especialmente las herramientas generativas, en medios y periodistas.