Desde la aparición de herramientas como ChatGPT de OpenAI en noviembre de 2022, la industria de los medios se ha visto sacudida por un cambio radical que trae consigo desafíos y oportunidades.
Esta revolución del Periodismo 4.0 redefinió la forma en que consumimos y producimos noticias, marcando el camino hacia una era informativa con nuevos lideres tecnológicos.
El Rol de la Inteligencia Artificial en el Periodismo
La inteligencia artificial ha llegado para cambiar la forma en que se producen, distribuyen y consumen noticias. Los algoritmos y sistemas de la IA han revolucionado las redacciones y la generación de contenido.
Ahora, los medios pueden utilizar esta tecnología para automatizar tareas rutinarias, como la redacción de informes financieros y deportivos, liberando tiempo para que los periodistas se centren en investigaciones más profundas y analíticas.
Plataformas de inteligencia artificial generativa, como GPT-2 y ChatGPT, han demostrado su capacidad para generar texto convincente a partir de indicaciones específicas llamadas “prompt”, lo que ha llevado a la creación masiva de artículos en lo que se ha denominado “granjas de contenido”.
Aunque esta tecnología brinda eficiencia en la generación de contenido, también plantea desafíos éticos, como la veracidad y la calidad de la información.
Herramientas IA para periodistas
Flourish: Una forma sencilla de contar historias con datos
Desde que Canva adquirió los derechos en 2022, Flourish se convirtió en una poderosa herramienta que democratiza la visualización de datos y la narración de historias, permitiendo a personas de diferentes campos y habilidades técnicas comunicar datos de manera efectiva y atractiva.
La plataforma ha sido utilizada principalmente en el ámbito comunicativo, pero también ha encontrado aplicación en otros sectores.
En el periodismo, Flourish se ha convertido en una importante herramienta para crear visualizaciones de datos atractivas y animadas que comunican información compleja de manera efectiva.
Stable Diffusion: Generador de imágenes
Stable Diffusion es un modelo de aprendizaje lanzado en 2022 y se utiliza principalmente para generar imágenes detalladas basadas en descripciones (prompt).
Sin embargo, también se puede aplicar a otras tareas, como inpainting (rellenar áreas) y outpainting (extender o generar nuevas áreas) de una imagen.
En el campo de las comunicaciones, esta herramienta sirve para la generación de imágenes realistas y ha sido utilizado en diversas aplicaciones creativas y prácticas.
Al ser un modelo de aprendizaje profundo de código abierto, su comunidad de usuarios ha creado numerosas aplicaciones y herramientas, lo que ha impulsado su popularidad y utilidad.
Aspectos positivos
Con tecnologías como el Natural Language Generation (NLG) es posible generar contenido de manera automatizada, como informes de datos, resúmenes de noticias y noticias basadas en datos.
Esto ha permitido una mayor producción de contenido, especialmente en temas que requieren un análisis repetitivo y monótono. Gracias a la inteligencia artificial, los medios pueden ofrecer noticias personalizadas a los lectores, adaptando contenidos a intereses y preferencias específicas.
Además, la IA se ha utilizado para verificar la veracidad de la información y detectar noticias falsas que promuevan la desinformación. Esto es valioso en un contexto en el que la difusión de fake news supone una preocupación creciente.
Por otro lado, los algoritmos de la IA pueden analizar grandes volúmenes de datos y proporcionar información y análisis en tiempo real, lo que permite a los periodistas tomar decisiones informadas y generar noticias basadas en datos más precisos.
Aspectos negativos
La automatización impulsada por la inteligencia artificial ha generado preocupación por la reducción de empleos en el sector periodístico. Algunas tareas que antes eran realizadas por periodistas, pueden ser reemplazadas por sistemas de IA.
Por otro lado, la generación automatizada de contenido plantea desafíos éticos, como la atribución adecuada y la responsabilidad por el contenido generado por inteligencia artificial.
Es importante garantizar que la audiencia pueda distinguir entre noticias generadas por humanos y por algoritmos, ya que estos pueden incorporar sesgos inherentes a los datos con los que son entrenados. Esto puede llevar a difundir información sesgada o a la discriminación en la selección de noticias.
Finalmente, el uso de inteligencia artificial en el periodismo implica el procesamiento de grandes cantidades de datos, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de la información de los usuarios. Asimismo, los ciberdelincuentes pueden apuntar a las redacciones para robar información sensible o alterar contenido.
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