Demo Peláez, creador de Journo: ”La IA debe ayudarnos a llegar a estándares más altos de periodismo”
Demófilo Peláez es un periodista especializado en tecnología que ha trabajado para la Agencia EFE, El Confidencial o El Español de Málaga. Sin abandonar ese trabajo como freelance, desde hace meses se embarcó junto al ingeniero José Luis Hernández en la aventura de crear y gestionar Journo, una herramienta que principalmente transcribe audios y los convierte en noticias con la ayuda de inteligencia artificial (IA). Esta doble vertiente profesional le permite hablar con profundidad sobre el impacto de esta tecnología en los diferentes fases del proceso periodístico y sobre las reacciones que está observando en las múltiples redacciones con las que está colaborando.
Pregunta. Empecemos por la primera fase del proceso periodístico: la búsqueda y recopilación de información. ¿Cómo crees que la IA puede ayudar al periodista a ser más eficiente?
Respuesta. Es una de las etapas más interesantes, porque todavía no se nota el boom de la IA generativa. De hecho, esta tecnología tiene cierto peligro aquí, porque da la sensación de que le puedes preguntar cualquier cosa a estos modelos de lenguaje y va a responder algo más o menos plausible, pero con grandes riesgos como la atribución de fuentes o las alucinaciones. La clave, por lo tanto, estaría en utilizar una IA más tradicional, no la generativa, que es con la que ya experimentaron algunos medios, por ejemplo al automatizar el registro de datos de elecciones o de partidos deportivos de difícil cobertura. Combinando esa fase previa con la IA generativa vamos a encontrarnos también cosas muy potentes.
P. Tenemos ya Perplexity y se habla de Search GPT o la integración definitiva de la IA en Google. ¿Cómo crees que puede evolucionar esto para fines periodísticos ante esos riesgos que comentabas?
R. Es uno de los grandes hitos que están buscando desde las propias empresas de inteligencia artificial. Todavía faltan un par de pasitos, pero creo que no tardarán en llegar. Cada vez veremos menos la web tradicional de búsqueda de contenidos. En su lugar, tendremos algún modelo que ofrezca una respuesta concreta con fuentes o que sea capaz de atribuir referencias. La IA puede ayudar a pulir lo que otros procesos internos están generando, y también veremos iniciativas y herramientas que validen el contenido de manera integrada. No obstante, aquí es justamente donde los periodistas todavía tenemos que hacer notar más nuestra mano. Nuestro trabajo es buscar esa información, asegurarnos de su veracidad y atribuir esas fuentes. Tenemos ante nosotros una herramienta que nos debe ayudar a llegar a estándares más altos de periodismo. Ante la inundación de desinformación que se avecina, no podemos ir a luchar esa guerra con palos; tenemos que aprovechar también esa potencia para mantener ese hilo de veracidad y esa boya a la que agarrarse. En esa colaboración entre las máquinas y una perspectiva humana, hay muchas oportunidades y estoy seguro de que cada vez veremos más.
P. Pasemos ya a la fase intermedia: el procesamiento de información. En Journo os centráis en tareas como la transcripción, pero hablamos también del procesamiento de bases de datos con recursos como los GPT personalizados. Quizás sea donde la IA más nos puede aportar a los periodistas.
R. Sin duda. Tal y como está la tecnología ahora mismo, es el punto en el que más nos puede solucionar un dolor claro. No he conocido todavía a ningún periodista al que le guste transcribir audios, y es algo en lo que la IA ofrece resultados razonablemente buenos. Porque en esos casos le estamos pidiendo que se mueva solo en esos parámetros que nosotros le estamos dando. Y ahí hay un aspecto clave: la IA generativa funciona mejor cuando no le pedimos un proceso complejo, como redactar una noticia, sino algo concreto y verificable.
P. Y cerremos el círculo con la generación de contenidos, aunque no siempre sean el producto final. Aquí encontramos texto, pero cada vez también más audio e imágenes de calidad. ¿Hacia dónde va la aplicación de estos recursos en el periodismo?
R. Crear varios distintos tipos de formatos sobre un mismo contenido base tiene un enorme valor para un profesional, sobre todo cuando no pretenda imprimir un valor añadido y no le importa automatizarlo. Esto es algo que ya está presente en las redacciones y que va a ir a más, especialmente en la distribución en redes sociales. Pero creo que incluso vamos en la dirección de aumentar la personalización de contenidos para diferentes tipos de usuario. Una misma noticia, por ejemplo sobre energía, puede variar en cuanto a complejidad y detalle si la recibe un experto o alguien que desconoce el tema. El medio o los propios dispositivos quizás entiendan cuáles son mis conocimientos sobre el tema y me dé el contenido adaptado. Los modelos de lenguaje ya lo hacen muy bien, y es cuestión de tiempo que siga mejorando, en línea con lo que ya se experimentó por ejemplo con Artifact. La clave aquí volverá a ser el criterio periodístico para diferenciar qué tipo de contenidos podemos llegar a automatizar y en cuáles la mano humana es más interesante.
P. ¿No se agrandarán los llamados filtros de burbuja en un contexto en el que cada uno perciba o reciba una información distinta?
R. Es posible. Además de los usos virtuosos, la personalización puede derivar en problemas como la polarización. Pero eso ya lo vemos por ejemplo en las plataformas sociales. Hasta ahora, los propios modelos han intentado mantener unos cortapisas muy marcados: no te hablan de ciertos temas, no se meten en ciertos charcos. Pero también sabemos que eso, en cierto modo, es una ficción, un artificio para parecer lo más aséptico posible. Por eso es fundamental desarrollar un criterio propio y obligarte a consumir contenidos que te ofrezcan una visión diferente del mundo a la tuya.
P. Ahora que estás trabajando con muchos medios y profesionales, ¿qué reacciones estás detectando? ¿Hay miedo o resistencia al cambio en las redacciones?
R. Confesaré que, cuando estaba empezando, el que tenía miedo de las reacciones de mis colegas era yo. Sobre todo, porque adoro el periodismo. Cuando estudiaba, me encantaba el periodismo literario, sobre todo los clásicos, y realmente siento muy dentro esa pasión por el periodismo de verdad. Y porque se trata de un sector que tradicionalmente se ha considerado más o menos conservador, al que le ha costado asimilar algunas revoluciones tecnológicas. Por eso no sabía si se iba a entender nuestro planteamiento. Pero la verdad es que la respuesta ha sido muy positiva. Se ha entendido que estamos creando una herramienta muy específica para determinadas tareas peridísticas, no intercediendo de una manera genérica en su rutina. Estamos puliendo un recurso con mucho mimo y muy adaptado a la rutina del periodista, al que conocemos muy de cerca. Sobre todo al principio, durante meses, trabajamos codo con codo con profesionales para entender de verdad con qué se sienten cómodo y con qué no. Eso los profesionales lo valoran y lo agradecen, y entienden con mucha facilidad el valor que tiene para sus tareas más mecánicas.
P. ¿Varían las respuestas en función del perfil o del tipo de medio?
R. No demasiado. Hay una percepción global de que la inteligencia artificial va a suponer una disrupción muy grande en el periodismo. Pero al mismo tiempo, muchos medios y profesionales no pueden permitirse estar iterando o probando nuevos recursos. Algunos han tomado la decisión de esperar a ver cómo evoluciona, mientras que otros están tomando la delantera y empezando a probar esas herramientas de inteligencia artificial. Eso le va a aportar ventajas en el futuro porque no creo que se llegue a una gran solución ni a un producto único. Lo veo más como un proceso en continuo movimiento que conviene entender como un proceso de experimentación constante.
P. ¿Crees que la IA agranda o disminuye la brecha entre medios con más o menos recursos?
R. Tenemos que trabajar mucho para que la IA reduzca esa brecha, pero sí tiene ese potencial. El boom de la IA generativa radica sobre todo en la facilidad de uso, en la mejora de la interfaz y probablemente esto se acentúe: conforme avance la tecnología, debería ser más sencilla de usar. Esto no debería sino reducir la brecha de acceso a esa tecnología. Por otro lado, va a ser inevitable que haya ciertos casos punteros de aplicación de la IA que sólo puedan permitirse los grandes medios, porque el problema es que los modelos de IA son muy genéricos y todavía puede resultar abrumador aplicarla de cierta manera. Por eso veo especialmente potente que haya soluciones externas a los periódicos que puedan ser más o menos asequibles. Porque, si sólo dependen de departamentos internos, entonces se va a quedar efectivamente en los escasos grandes conglomerados que tienen los recursos para acceder a ello. Y si nos limitamos a pagar y aplicar herramientas genéricas, no le vamos a sacar suficiente partido o no vamos a tener garantías de seguridad. En realidad, se parece a lo que desde hace años sucede con los gestores de contenidos: los medios no trabajaban con Word, que sería un poco lo equivalente a ChatGPT. Y eso estará al alcance de muchos medios también pequeños. Si no puedes construir o adaptar una herramienta, comprar es una solución que por lo menos te mantiene en la ola. En cualquier caso, lo interesante es que el debate sea ése: cómo implementar la IA y no si la usamos.
P. Una vía intermedia puede ser que empresas tecnológicas, tanto grandes como pequeñas, colaboren con empresas periodísticas.
R.Totalmente. Es un camino de vanguardia que tienen que trabajar tanto las empresas punteras del ecosistema mediático como las de tecnología: estar probando esas interacciones hasta llegar a algo que tenga sentido para mejorar la eficiencia. Algunos medios, como el Washington Post, incluso lo han adoptado como una parte importante de su modelo de negocio. La clave está en encontrar un problema y desarrollar una solución viable.
P. Nombrabas antes la seguridad. Estamos ante uno de los principales obstáculos que generan reticencias en algunos medios. Y en ese aspecto, desarrollos específicos como Journo juegan con ventaja.
R. La seguridad es algo que se tiene que trabajar de manera muy clara y transparente en el contexto de la IA. Estamos tratando con datos sensibles y, en ocasiones, que no pueden filtrarse. El profesional quiere sentir que esos datos están totalmente protegidos, que no se van a utilizar para entrenar un modelo y que no se van a infringir normas de propiedad intelectual. También hay muchos medios que demandan que estas aplicaciones de IA estén integradas dentro de su propio CMS, pues lo perciben como una pequeña fortaleza en la que no no se puede no se puede entrar, aunque se trata de una fricción que imaginaba todavía mayor cuando lanzamos la herramienta. En cualquier caso, como casi siempre, la clave radica en ser flexible, escuchar a los profesionales y entender las verdaderas necesidades de la profesión.