La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido en casi todos los aspectos de la vida, y el periodismo no ha quedado al margen de esta revolución tecnológica. Con el avance de los algoritmos y las máquinas en áreas como la generación de texto, el análisis de grandes volúmenes de datos y la personalización de contenidos, las redacciones de todo el mundo están explorando cómo integrar estas herramientas en sus procesos.
¿Qué opina la audiencia?
Según el Reuters Institute, solo una minoría de los lectores (36 %) se siente cómoda leyendo noticias generadas por humanos con el apoyo de IA. La cifra desciende aún más, al 19 %, cuando se trata de artículos creados exclusivamente por máquinas con supervisión humana. Sin embargo, la aceptación aumenta entre quienes están más familiarizados con esta tecnología: un 26 % frente al 13 % de aquellos que han tenido menos exposición.
»Nuestra investigación cualitativa indica que las personas tienden a aceptar mejor aplicaciones que operan en segundo plano, donde la IA se utiliza para mejorar la eficiencia de los periodistas sin que sea directamente visible para las audiencias», explica el Reuters Institute.
¿Y qué pasa en las redacciones?
En los últimos años, los medios han intensificado su apuesta por la inteligencia artificial, una tecnología que promete importantes ventajas a este sector en concreto. Un estudio reciente de JournalismAI Global Survey 2023, liderado por la London School of Economics, revela que el 80% de los medios encuestados ya están usando alguna forma de IA en sus procesos. No obstante, la mayoría la utiliza en tareas operativas, como la gestión de contenidos o el análisis de datos, mientras que su adopción en estrategias más avanzadas aún es limitada. Actualmente, las aplicaciones más frecuentes incluyen la generación de texto, aunque otros usos potenciales, como la personalización avanzada o el análisis predictivo, siguen sin ser plenamente explotados
Menos tareas rutinarias
Una de las ventajas más evidentes de la IA es la automatización de tareas repetitivas, como la redacción de noticias basadas en datos estructurados. Por ejemplo, RADAR, un proyecto conjunto entre la Press Association y Urbs Media en el Reino Unido, utiliza datos abiertos para generar miles de artículos locales al mes, cubriendo temas que de otro modo quedarían desatendidos. Su éxito radica en la capacidad de combinar tecnología avanzada con datos públicos accesibles.
The New York Times también ha integrado la IA en la gestión de grandes volúmenes de datos. Lo hizo en un artículo titulado «Inside the Movement Behind Trump's Election Lies», en el que investigaba cómo la supuestamente imparcial Election Integrity Network se había coordinado estrechamente con el Comité Nacional Republicano controlado por Trump. El diario estadounidense analizó 400 horas de conversaciones de reuniones semanales de la Election Integrity Network. Una ingente cantidad de datos imposible de procesar, incluso para un grupo de periodistas experimentados. Es por eso que el Times asegura en el propio artículo que «utilizó inteligencia artificial para ayudar a identificar momentos particularmente destacados» de los videos sobre los que informar. Luego, los propios periodistas realizaron el análisis.
Por su parte, Bloomberg utiliza IA para procesar datos económicos en tiempo real. En el sector financiero, donde los cambios en el mercado ocurren en segundos, disponer de información precisa y actualizada es crucial. Por ejemplo, cuando se publica un informe económico, como las cifras de empleo o el crecimiento del PIB en un país, los sistemas de Bloomberg recopilan, interpretan y resumen estos datos de forma automática. La IA no solo extrae los números clave, sino que también detecta tendencias y realiza comparaciones con periodos anteriores o proyecciones futuras. Todo esto ocurre en cuestión de segundos, algo que sería imposible para un humano, por muy rápido que sea.
Personalización
Otra de las aplicaciones más prometedoras de la IA en el periodismo es la personalización de contenidos. En un entorno saturado de información, los medios buscan captar y fidelizar audiencias mediante experiencias adaptadas a los intereses de cada usuario. Este enfoque se ha vuelto crucial en modelos de negocio basados en suscripciones.
La personalización en medios se basa en algoritmos de aprendizaje automático que analizan el comportamiento de los usuarios: qué leen, cuánto tiempo permanecen en una página, qué contenidos comparten y en qué dispositivos consumen información. Estos patrones permiten construir perfiles detallados que ayudan a los medios a recomendar artículos, videos y otros formatos que se alineen con los intereses individuales de cada lector. Según un análisis reciente del International News Media Association (INMA), los medios están comenzando a utilizar la IA no solo para adaptar contenidos existentes, sino también para crear piezas originales diseñadas específicamente para determinados segmentos de audiencia. Esto incluye desde newsletters personalizadas hasta historias generadas dinámicamente en tiempo real. The New York Times utiliza un sistema avanzado de recomendación que sugiere artículos en función del historial de lectura y los intereses del usuario. Esto no solo aumenta el tiempo de permanencia en su plataforma, sino que también mejora la conversión de usuarios gratuitos a suscriptores de pago.
El grupo mediático escandinavo Schibsted ha implementado sistemas de personalización para su cartera de medios, adaptando tanto el contenido informativo como los anuncios publicitarios. Esta estrategia ha demostrado aumentar significativamente la satisfacción del usuario y los ingresos por suscripciones digitales, según datos de INMA.
También la BBC utiliza la IA para crear boletines personalizados que ofrecen a los usuarios una selección de noticias basada en sus intereses declarados y en su comportamiento anterior en la plataforma. Esto permite un contacto más directo y relevante con la audiencia. Por su parte, el medio japonés Nikkei ha adoptado un enfoque centrado en los intereses culturales y profesionales de sus lectores, combinando IA y análisis de datos para recomendar contenido que refuerce su relación con audiencias específicas, tanto locales como internacionales.
Cuando se trata de consumir contenido de forma personalizada, el lector tiene mucho donde elegir en Clarín. Su asistente de lectura, UalterAI, aparece en todos los artículos como un widget en el que el lector puede hacer clic. Luego aparece un resumen que cubre entre el 10% y el 20% de la extensión del texto original.
La personalización mejora significativamente la experiencia del usuario, aumenta la lealtad hacia el medio y, en muchos casos, incrementa los ingresos por suscripciones. Sin embargo, plantea retos. Uno de los principales es el riesgo de crear burbujas informativas, donde los lectores solo acceden a perspectivas alineadas con sus intereses previos. Además, la implementación de tecnologías de personalización requiere inversiones significativas en infraestructura y conocimientos técnicos, lo que puede dificultar su adopción por parte de medios más pequeños.
