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IA para periodistas UNA HERRAMIENTA POR EXPLOTAR
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IA para periodistas
UNA HERRAMIENTA POR EXPLOTAR
Esta guiacutea ha sido elaborada en colaboracioacuten por el equipo de Prodigioso Volcaacuten Karen De la Hoz directora de estrategia digital y Comunidad de la Fundacioacuten Gabo y Florencia Coelho New Media Research en el diario La Nacioacuten de Argentina
Creacuteditos
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iquestPor queacute esta guiacutea
Tal vez ya estaacutes familiarizado con los sistemas que determinan el contenido que consumes en redes sociales o definen la publicidad personalizada que ves en internet Sin embargo es menos probable que conozcas otras aplicaciones de inteligencia artificial que definen penas carcelarias tratamientos cliacutenicos ascensos laborales y que clasifican a los ciudadanos por su conducta pasada y poder decidir asiacute quieacutenes deben recibir incentivos y quieacutenes castigos
iquestQuieacutenes crean estos sistemas iquestDe doacutende salen las bases de datos que se usan para entrenarlos iquestRepresentan equitativamente a diferentes grupos sociales iquestQueacute historias deberiacuteamos investigar y contar sobre los usos de la inteligencia artificial en diferentes industrias Yhellip iquestpuede la inteligencia artificial ayudar a lograr un mejor periodismo
Los algoritmos definen parte importante de nuestra vida diaria
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La inteligencia artificial es una tecnologiacutea de gran capacidad transformadora Y aunque sigue fascinando y sorprendiendo la realidad es que cada vez se utiliza maacutes como herramienta de trabajo Por eso debemos entender en queacute consiste y desarrollar las habilidades que nos permitan comprender explicar y debatir sus implicaciones y posibilidades al mismo tiempo que aprovechar las ventajas que pueda ofrecer
Compartimos esta sencilla guiacutea con el objetivo de agrupar y explicar las cuestiones baacutesicas esenciales casi para cualquier persona que desee comenzar a explorar maacutes sobre la tecnologiacutea y su aplicacioacuten en el campo del periodismo y la comunicacioacuten Es por tanto una invitacioacuten a seguir avanzando
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iquestDe queacute forma aborda el periodismo la inteligencia artificial y sus avances
Como un tema a cubrir para promover los debates necesarios y maacutes allaacute de la fascinacioacuten de sus avances contribuir a la buacutesqueda de una sociedad digital justa que defienda los derechos de los ciudadanos
Como una herramienta maacutes del trabajo diario que puede optimizar procesos de reporteriacutea produccioacuten distribucioacuten y monetizacioacuten de contenido
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Desde el principio
Darmouth 1956En 1956 se acuntildeoacute el teacutermino ldquointeligencia artificialrdquo
Fue en un encuentro de expertos en teoriacutea de la informacioacuten redes neuronales computacioacuten abstraccioacuten y creatividad que tuvo lugar en la
Universidad de Darmouth (EE UU)
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iquestDe queacute hablamos cuando nos referimos a inteligencia artificial Empecemos por analizar el concepto Inteligenciardquo es utilizar la informacioacuten disponible para seguacuten las circunstancias y limitaciones existentes tomar una decisioacuten y solventar un problema complejo
Inteligencia artificialrdquo (IA) implica ensentildear a las maacutequinas a desempentildear labores complejas que hasta ahora soacutelo podiacutean hacer humanos Por ejemplo gestionar enormes cantidades de datos estadiacutesticos detectar tendencias y aventurar recomendaciones al respecto o en uacuteltimo teacutermino llevarlas a cabo En otras palabras la capacidad de ciertos sistemas informaacuteticos para procesar y analizar informacioacuten externa y operar en consecuencia
Inteligencia artificial sobre los oriacutegenes y el concepto
A diacutea de hoy la IA no trata de crear conocimiento nuevo sino de recopilar y procesar los datos para sacarles el mayor partido a la hora de decidir
Hablamos de calcular mejor de procesar maacutes raacutepido La inteligencia artificial podriacutea decirse busca emular mecanismos habituales del razonamiento humano (el reconocimiento de patrones la conexioacuten entre elementos etc)
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Asiacute entroacute la inteligencia artificial en nuestras vidas
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Aparece el teacutermino lsquointeli-gencia artificialrsquo
1956La Universidad de Stanford investiga sobre los lsquosistemas expertosrsquo programas que podiacutean resolver problemas
1965
Open AI publica GPT-3 un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano
2020
La inteligencia artifical vence por primera vez un jugador profesional del milenario juego chino Go
2016
lsquoBlade Runnerrsquo planteoacute el debate en la gran pantalla
1982
Alan Turing publica ldquoCompu-ting Machinery and Intelligencerdquo
John McCarthy crea lsquoLISPrsquo el primer lenguaje que logroacute un procesa-miento simboacutelico no numeacuterico
1950
Creacioacuten de lsquoWaversquo el primer lenguaje de programacioacuten textual para robots
1973
Deep Blue vence al campeoacuten del mundo Gary Kaspaacuterov al ajedrez
1996
Google lanza Google Duplex un servicio permite que a un asistente de IA reservar citas por teleacutefono con una voz y tono similar a la de una persona
2018La Universidad de Osaka y Toshiba disentildean un androide capaz de hablar en lenguaje de sentildeas
2014
1958
iquestY hoy El gran aumento de la capacidad de computacioacuten asiacute como la disponibilidad de conjuntos de datos cada vez maacutes grandes y estructurados estaacute detraacutes de buena parte del progreso experimentado en los uacuteltimos antildeos en torno a la inteligencia artificial sobre todo gracias a teacutecnicas como el aprendizaje automaacutetico es decir la capacidad de los ordenadores para detectar patrones y despueacutes prescribir y recomendar a partir de esa experiencia
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iquestQueacute es un algoritmoUn algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones
pasos o procesos que permiten desarrollar una tarea determinada Se trata de instrucciones preestablecidas que guiacutean las decisiones de una maacutequina o sistema (por ejemplo ante un semaacuteforo en rojo detener el vehiacuteculo)
Los algoritmos son la base que hace funcionar cualquier sistema de inteligencia artificial
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iquestCoacutemo funciona un algoritmo
Toda IA necesita datos con los que trabajar y algoritmos adecuados para procesarlos O como se suele decir hay que alimentar al algoritmo para que este pueda ponerse a entrenar
Si lo anterior se cumple entonces podemos hablar de un agente inteligente un sistema capaz de recolectar los datos a su alcance procesarlos de forma satisfactoria
A partir de aquiacute la ecuacioacuten es ldquosencillardquo cuaacutentos maacutes datos o ejemplos con los que trabajar tenga un algoritmo mejor haraacute su trabajo (reconocer una imagen escribir un texto etc)
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Recibe los datos Ofrece una respuesta
Procesa los datos
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
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Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
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iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
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Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
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lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
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Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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Esta guiacutea ha sido elaborada en colaboracioacuten por el equipo de Prodigioso Volcaacuten Karen De la Hoz directora de estrategia digital y Comunidad de la Fundacioacuten Gabo y Florencia Coelho New Media Research en el diario La Nacioacuten de Argentina
Creacuteditos
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iquestPor queacute esta guiacutea
Tal vez ya estaacutes familiarizado con los sistemas que determinan el contenido que consumes en redes sociales o definen la publicidad personalizada que ves en internet Sin embargo es menos probable que conozcas otras aplicaciones de inteligencia artificial que definen penas carcelarias tratamientos cliacutenicos ascensos laborales y que clasifican a los ciudadanos por su conducta pasada y poder decidir asiacute quieacutenes deben recibir incentivos y quieacutenes castigos
iquestQuieacutenes crean estos sistemas iquestDe doacutende salen las bases de datos que se usan para entrenarlos iquestRepresentan equitativamente a diferentes grupos sociales iquestQueacute historias deberiacuteamos investigar y contar sobre los usos de la inteligencia artificial en diferentes industrias Yhellip iquestpuede la inteligencia artificial ayudar a lograr un mejor periodismo
Los algoritmos definen parte importante de nuestra vida diaria
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La inteligencia artificial es una tecnologiacutea de gran capacidad transformadora Y aunque sigue fascinando y sorprendiendo la realidad es que cada vez se utiliza maacutes como herramienta de trabajo Por eso debemos entender en queacute consiste y desarrollar las habilidades que nos permitan comprender explicar y debatir sus implicaciones y posibilidades al mismo tiempo que aprovechar las ventajas que pueda ofrecer
Compartimos esta sencilla guiacutea con el objetivo de agrupar y explicar las cuestiones baacutesicas esenciales casi para cualquier persona que desee comenzar a explorar maacutes sobre la tecnologiacutea y su aplicacioacuten en el campo del periodismo y la comunicacioacuten Es por tanto una invitacioacuten a seguir avanzando
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iquestDe queacute forma aborda el periodismo la inteligencia artificial y sus avances
Como un tema a cubrir para promover los debates necesarios y maacutes allaacute de la fascinacioacuten de sus avances contribuir a la buacutesqueda de una sociedad digital justa que defienda los derechos de los ciudadanos
Como una herramienta maacutes del trabajo diario que puede optimizar procesos de reporteriacutea produccioacuten distribucioacuten y monetizacioacuten de contenido
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Desde el principio
Darmouth 1956En 1956 se acuntildeoacute el teacutermino ldquointeligencia artificialrdquo
Fue en un encuentro de expertos en teoriacutea de la informacioacuten redes neuronales computacioacuten abstraccioacuten y creatividad que tuvo lugar en la
Universidad de Darmouth (EE UU)
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iquestDe queacute hablamos cuando nos referimos a inteligencia artificial Empecemos por analizar el concepto Inteligenciardquo es utilizar la informacioacuten disponible para seguacuten las circunstancias y limitaciones existentes tomar una decisioacuten y solventar un problema complejo
Inteligencia artificialrdquo (IA) implica ensentildear a las maacutequinas a desempentildear labores complejas que hasta ahora soacutelo podiacutean hacer humanos Por ejemplo gestionar enormes cantidades de datos estadiacutesticos detectar tendencias y aventurar recomendaciones al respecto o en uacuteltimo teacutermino llevarlas a cabo En otras palabras la capacidad de ciertos sistemas informaacuteticos para procesar y analizar informacioacuten externa y operar en consecuencia
Inteligencia artificial sobre los oriacutegenes y el concepto
A diacutea de hoy la IA no trata de crear conocimiento nuevo sino de recopilar y procesar los datos para sacarles el mayor partido a la hora de decidir
Hablamos de calcular mejor de procesar maacutes raacutepido La inteligencia artificial podriacutea decirse busca emular mecanismos habituales del razonamiento humano (el reconocimiento de patrones la conexioacuten entre elementos etc)
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Asiacute entroacute la inteligencia artificial en nuestras vidas
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Aparece el teacutermino lsquointeli-gencia artificialrsquo
1956La Universidad de Stanford investiga sobre los lsquosistemas expertosrsquo programas que podiacutean resolver problemas
1965
Open AI publica GPT-3 un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano
2020
La inteligencia artifical vence por primera vez un jugador profesional del milenario juego chino Go
2016
lsquoBlade Runnerrsquo planteoacute el debate en la gran pantalla
1982
Alan Turing publica ldquoCompu-ting Machinery and Intelligencerdquo
John McCarthy crea lsquoLISPrsquo el primer lenguaje que logroacute un procesa-miento simboacutelico no numeacuterico
1950
Creacioacuten de lsquoWaversquo el primer lenguaje de programacioacuten textual para robots
1973
Deep Blue vence al campeoacuten del mundo Gary Kaspaacuterov al ajedrez
1996
Google lanza Google Duplex un servicio permite que a un asistente de IA reservar citas por teleacutefono con una voz y tono similar a la de una persona
2018La Universidad de Osaka y Toshiba disentildean un androide capaz de hablar en lenguaje de sentildeas
2014
1958
iquestY hoy El gran aumento de la capacidad de computacioacuten asiacute como la disponibilidad de conjuntos de datos cada vez maacutes grandes y estructurados estaacute detraacutes de buena parte del progreso experimentado en los uacuteltimos antildeos en torno a la inteligencia artificial sobre todo gracias a teacutecnicas como el aprendizaje automaacutetico es decir la capacidad de los ordenadores para detectar patrones y despueacutes prescribir y recomendar a partir de esa experiencia
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iquestQueacute es un algoritmoUn algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones
pasos o procesos que permiten desarrollar una tarea determinada Se trata de instrucciones preestablecidas que guiacutean las decisiones de una maacutequina o sistema (por ejemplo ante un semaacuteforo en rojo detener el vehiacuteculo)
Los algoritmos son la base que hace funcionar cualquier sistema de inteligencia artificial
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iquestCoacutemo funciona un algoritmo
Toda IA necesita datos con los que trabajar y algoritmos adecuados para procesarlos O como se suele decir hay que alimentar al algoritmo para que este pueda ponerse a entrenar
Si lo anterior se cumple entonces podemos hablar de un agente inteligente un sistema capaz de recolectar los datos a su alcance procesarlos de forma satisfactoria
A partir de aquiacute la ecuacioacuten es ldquosencillardquo cuaacutentos maacutes datos o ejemplos con los que trabajar tenga un algoritmo mejor haraacute su trabajo (reconocer una imagen escribir un texto etc)
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Recibe los datos Ofrece una respuesta
Procesa los datos
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
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Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
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iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
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Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
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lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
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Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
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Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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iquestPor queacute esta guiacutea
Tal vez ya estaacutes familiarizado con los sistemas que determinan el contenido que consumes en redes sociales o definen la publicidad personalizada que ves en internet Sin embargo es menos probable que conozcas otras aplicaciones de inteligencia artificial que definen penas carcelarias tratamientos cliacutenicos ascensos laborales y que clasifican a los ciudadanos por su conducta pasada y poder decidir asiacute quieacutenes deben recibir incentivos y quieacutenes castigos
iquestQuieacutenes crean estos sistemas iquestDe doacutende salen las bases de datos que se usan para entrenarlos iquestRepresentan equitativamente a diferentes grupos sociales iquestQueacute historias deberiacuteamos investigar y contar sobre los usos de la inteligencia artificial en diferentes industrias Yhellip iquestpuede la inteligencia artificial ayudar a lograr un mejor periodismo
Los algoritmos definen parte importante de nuestra vida diaria
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La inteligencia artificial es una tecnologiacutea de gran capacidad transformadora Y aunque sigue fascinando y sorprendiendo la realidad es que cada vez se utiliza maacutes como herramienta de trabajo Por eso debemos entender en queacute consiste y desarrollar las habilidades que nos permitan comprender explicar y debatir sus implicaciones y posibilidades al mismo tiempo que aprovechar las ventajas que pueda ofrecer
Compartimos esta sencilla guiacutea con el objetivo de agrupar y explicar las cuestiones baacutesicas esenciales casi para cualquier persona que desee comenzar a explorar maacutes sobre la tecnologiacutea y su aplicacioacuten en el campo del periodismo y la comunicacioacuten Es por tanto una invitacioacuten a seguir avanzando
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iquestDe queacute forma aborda el periodismo la inteligencia artificial y sus avances
Como un tema a cubrir para promover los debates necesarios y maacutes allaacute de la fascinacioacuten de sus avances contribuir a la buacutesqueda de una sociedad digital justa que defienda los derechos de los ciudadanos
Como una herramienta maacutes del trabajo diario que puede optimizar procesos de reporteriacutea produccioacuten distribucioacuten y monetizacioacuten de contenido
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Desde el principio
Darmouth 1956En 1956 se acuntildeoacute el teacutermino ldquointeligencia artificialrdquo
Fue en un encuentro de expertos en teoriacutea de la informacioacuten redes neuronales computacioacuten abstraccioacuten y creatividad que tuvo lugar en la
Universidad de Darmouth (EE UU)
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iquestDe queacute hablamos cuando nos referimos a inteligencia artificial Empecemos por analizar el concepto Inteligenciardquo es utilizar la informacioacuten disponible para seguacuten las circunstancias y limitaciones existentes tomar una decisioacuten y solventar un problema complejo
Inteligencia artificialrdquo (IA) implica ensentildear a las maacutequinas a desempentildear labores complejas que hasta ahora soacutelo podiacutean hacer humanos Por ejemplo gestionar enormes cantidades de datos estadiacutesticos detectar tendencias y aventurar recomendaciones al respecto o en uacuteltimo teacutermino llevarlas a cabo En otras palabras la capacidad de ciertos sistemas informaacuteticos para procesar y analizar informacioacuten externa y operar en consecuencia
Inteligencia artificial sobre los oriacutegenes y el concepto
A diacutea de hoy la IA no trata de crear conocimiento nuevo sino de recopilar y procesar los datos para sacarles el mayor partido a la hora de decidir
Hablamos de calcular mejor de procesar maacutes raacutepido La inteligencia artificial podriacutea decirse busca emular mecanismos habituales del razonamiento humano (el reconocimiento de patrones la conexioacuten entre elementos etc)
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Asiacute entroacute la inteligencia artificial en nuestras vidas
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Aparece el teacutermino lsquointeli-gencia artificialrsquo
1956La Universidad de Stanford investiga sobre los lsquosistemas expertosrsquo programas que podiacutean resolver problemas
1965
Open AI publica GPT-3 un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano
2020
La inteligencia artifical vence por primera vez un jugador profesional del milenario juego chino Go
2016
lsquoBlade Runnerrsquo planteoacute el debate en la gran pantalla
1982
Alan Turing publica ldquoCompu-ting Machinery and Intelligencerdquo
John McCarthy crea lsquoLISPrsquo el primer lenguaje que logroacute un procesa-miento simboacutelico no numeacuterico
1950
Creacioacuten de lsquoWaversquo el primer lenguaje de programacioacuten textual para robots
1973
Deep Blue vence al campeoacuten del mundo Gary Kaspaacuterov al ajedrez
1996
Google lanza Google Duplex un servicio permite que a un asistente de IA reservar citas por teleacutefono con una voz y tono similar a la de una persona
2018La Universidad de Osaka y Toshiba disentildean un androide capaz de hablar en lenguaje de sentildeas
2014
1958
iquestY hoy El gran aumento de la capacidad de computacioacuten asiacute como la disponibilidad de conjuntos de datos cada vez maacutes grandes y estructurados estaacute detraacutes de buena parte del progreso experimentado en los uacuteltimos antildeos en torno a la inteligencia artificial sobre todo gracias a teacutecnicas como el aprendizaje automaacutetico es decir la capacidad de los ordenadores para detectar patrones y despueacutes prescribir y recomendar a partir de esa experiencia
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iquestQueacute es un algoritmoUn algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones
pasos o procesos que permiten desarrollar una tarea determinada Se trata de instrucciones preestablecidas que guiacutean las decisiones de una maacutequina o sistema (por ejemplo ante un semaacuteforo en rojo detener el vehiacuteculo)
Los algoritmos son la base que hace funcionar cualquier sistema de inteligencia artificial
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iquestCoacutemo funciona un algoritmo
Toda IA necesita datos con los que trabajar y algoritmos adecuados para procesarlos O como se suele decir hay que alimentar al algoritmo para que este pueda ponerse a entrenar
Si lo anterior se cumple entonces podemos hablar de un agente inteligente un sistema capaz de recolectar los datos a su alcance procesarlos de forma satisfactoria
A partir de aquiacute la ecuacioacuten es ldquosencillardquo cuaacutentos maacutes datos o ejemplos con los que trabajar tenga un algoritmo mejor haraacute su trabajo (reconocer una imagen escribir un texto etc)
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Recibe los datos Ofrece una respuesta
Procesa los datos
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
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Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
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iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
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Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
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lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
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Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Tal vez ya estaacutes familiarizado con los sistemas que determinan el contenido que consumes en redes sociales o definen la publicidad personalizada que ves en internet Sin embargo es menos probable que conozcas otras aplicaciones de inteligencia artificial que definen penas carcelarias tratamientos cliacutenicos ascensos laborales y que clasifican a los ciudadanos por su conducta pasada y poder decidir asiacute quieacutenes deben recibir incentivos y quieacutenes castigos
iquestQuieacutenes crean estos sistemas iquestDe doacutende salen las bases de datos que se usan para entrenarlos iquestRepresentan equitativamente a diferentes grupos sociales iquestQueacute historias deberiacuteamos investigar y contar sobre los usos de la inteligencia artificial en diferentes industrias Yhellip iquestpuede la inteligencia artificial ayudar a lograr un mejor periodismo
Los algoritmos definen parte importante de nuestra vida diaria
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La inteligencia artificial es una tecnologiacutea de gran capacidad transformadora Y aunque sigue fascinando y sorprendiendo la realidad es que cada vez se utiliza maacutes como herramienta de trabajo Por eso debemos entender en queacute consiste y desarrollar las habilidades que nos permitan comprender explicar y debatir sus implicaciones y posibilidades al mismo tiempo que aprovechar las ventajas que pueda ofrecer
Compartimos esta sencilla guiacutea con el objetivo de agrupar y explicar las cuestiones baacutesicas esenciales casi para cualquier persona que desee comenzar a explorar maacutes sobre la tecnologiacutea y su aplicacioacuten en el campo del periodismo y la comunicacioacuten Es por tanto una invitacioacuten a seguir avanzando
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iquestDe queacute forma aborda el periodismo la inteligencia artificial y sus avances
Como un tema a cubrir para promover los debates necesarios y maacutes allaacute de la fascinacioacuten de sus avances contribuir a la buacutesqueda de una sociedad digital justa que defienda los derechos de los ciudadanos
Como una herramienta maacutes del trabajo diario que puede optimizar procesos de reporteriacutea produccioacuten distribucioacuten y monetizacioacuten de contenido
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Desde el principio
Darmouth 1956En 1956 se acuntildeoacute el teacutermino ldquointeligencia artificialrdquo
Fue en un encuentro de expertos en teoriacutea de la informacioacuten redes neuronales computacioacuten abstraccioacuten y creatividad que tuvo lugar en la
Universidad de Darmouth (EE UU)
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iquestDe queacute hablamos cuando nos referimos a inteligencia artificial Empecemos por analizar el concepto Inteligenciardquo es utilizar la informacioacuten disponible para seguacuten las circunstancias y limitaciones existentes tomar una decisioacuten y solventar un problema complejo
Inteligencia artificialrdquo (IA) implica ensentildear a las maacutequinas a desempentildear labores complejas que hasta ahora soacutelo podiacutean hacer humanos Por ejemplo gestionar enormes cantidades de datos estadiacutesticos detectar tendencias y aventurar recomendaciones al respecto o en uacuteltimo teacutermino llevarlas a cabo En otras palabras la capacidad de ciertos sistemas informaacuteticos para procesar y analizar informacioacuten externa y operar en consecuencia
Inteligencia artificial sobre los oriacutegenes y el concepto
A diacutea de hoy la IA no trata de crear conocimiento nuevo sino de recopilar y procesar los datos para sacarles el mayor partido a la hora de decidir
Hablamos de calcular mejor de procesar maacutes raacutepido La inteligencia artificial podriacutea decirse busca emular mecanismos habituales del razonamiento humano (el reconocimiento de patrones la conexioacuten entre elementos etc)
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Asiacute entroacute la inteligencia artificial en nuestras vidas
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Aparece el teacutermino lsquointeli-gencia artificialrsquo
1956La Universidad de Stanford investiga sobre los lsquosistemas expertosrsquo programas que podiacutean resolver problemas
1965
Open AI publica GPT-3 un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano
2020
La inteligencia artifical vence por primera vez un jugador profesional del milenario juego chino Go
2016
lsquoBlade Runnerrsquo planteoacute el debate en la gran pantalla
1982
Alan Turing publica ldquoCompu-ting Machinery and Intelligencerdquo
John McCarthy crea lsquoLISPrsquo el primer lenguaje que logroacute un procesa-miento simboacutelico no numeacuterico
1950
Creacioacuten de lsquoWaversquo el primer lenguaje de programacioacuten textual para robots
1973
Deep Blue vence al campeoacuten del mundo Gary Kaspaacuterov al ajedrez
1996
Google lanza Google Duplex un servicio permite que a un asistente de IA reservar citas por teleacutefono con una voz y tono similar a la de una persona
2018La Universidad de Osaka y Toshiba disentildean un androide capaz de hablar en lenguaje de sentildeas
2014
1958
iquestY hoy El gran aumento de la capacidad de computacioacuten asiacute como la disponibilidad de conjuntos de datos cada vez maacutes grandes y estructurados estaacute detraacutes de buena parte del progreso experimentado en los uacuteltimos antildeos en torno a la inteligencia artificial sobre todo gracias a teacutecnicas como el aprendizaje automaacutetico es decir la capacidad de los ordenadores para detectar patrones y despueacutes prescribir y recomendar a partir de esa experiencia
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iquestQueacute es un algoritmoUn algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones
pasos o procesos que permiten desarrollar una tarea determinada Se trata de instrucciones preestablecidas que guiacutean las decisiones de una maacutequina o sistema (por ejemplo ante un semaacuteforo en rojo detener el vehiacuteculo)
Los algoritmos son la base que hace funcionar cualquier sistema de inteligencia artificial
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iquestCoacutemo funciona un algoritmo
Toda IA necesita datos con los que trabajar y algoritmos adecuados para procesarlos O como se suele decir hay que alimentar al algoritmo para que este pueda ponerse a entrenar
Si lo anterior se cumple entonces podemos hablar de un agente inteligente un sistema capaz de recolectar los datos a su alcance procesarlos de forma satisfactoria
A partir de aquiacute la ecuacioacuten es ldquosencillardquo cuaacutentos maacutes datos o ejemplos con los que trabajar tenga un algoritmo mejor haraacute su trabajo (reconocer una imagen escribir un texto etc)
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Recibe los datos Ofrece una respuesta
Procesa los datos
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
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Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
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iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
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Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
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lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
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Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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La inteligencia artificial es una tecnologiacutea de gran capacidad transformadora Y aunque sigue fascinando y sorprendiendo la realidad es que cada vez se utiliza maacutes como herramienta de trabajo Por eso debemos entender en queacute consiste y desarrollar las habilidades que nos permitan comprender explicar y debatir sus implicaciones y posibilidades al mismo tiempo que aprovechar las ventajas que pueda ofrecer
Compartimos esta sencilla guiacutea con el objetivo de agrupar y explicar las cuestiones baacutesicas esenciales casi para cualquier persona que desee comenzar a explorar maacutes sobre la tecnologiacutea y su aplicacioacuten en el campo del periodismo y la comunicacioacuten Es por tanto una invitacioacuten a seguir avanzando
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iquestDe queacute forma aborda el periodismo la inteligencia artificial y sus avances
Como un tema a cubrir para promover los debates necesarios y maacutes allaacute de la fascinacioacuten de sus avances contribuir a la buacutesqueda de una sociedad digital justa que defienda los derechos de los ciudadanos
Como una herramienta maacutes del trabajo diario que puede optimizar procesos de reporteriacutea produccioacuten distribucioacuten y monetizacioacuten de contenido
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Desde el principio
Darmouth 1956En 1956 se acuntildeoacute el teacutermino ldquointeligencia artificialrdquo
Fue en un encuentro de expertos en teoriacutea de la informacioacuten redes neuronales computacioacuten abstraccioacuten y creatividad que tuvo lugar en la
Universidad de Darmouth (EE UU)
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iquestDe queacute hablamos cuando nos referimos a inteligencia artificial Empecemos por analizar el concepto Inteligenciardquo es utilizar la informacioacuten disponible para seguacuten las circunstancias y limitaciones existentes tomar una decisioacuten y solventar un problema complejo
Inteligencia artificialrdquo (IA) implica ensentildear a las maacutequinas a desempentildear labores complejas que hasta ahora soacutelo podiacutean hacer humanos Por ejemplo gestionar enormes cantidades de datos estadiacutesticos detectar tendencias y aventurar recomendaciones al respecto o en uacuteltimo teacutermino llevarlas a cabo En otras palabras la capacidad de ciertos sistemas informaacuteticos para procesar y analizar informacioacuten externa y operar en consecuencia
Inteligencia artificial sobre los oriacutegenes y el concepto
A diacutea de hoy la IA no trata de crear conocimiento nuevo sino de recopilar y procesar los datos para sacarles el mayor partido a la hora de decidir
Hablamos de calcular mejor de procesar maacutes raacutepido La inteligencia artificial podriacutea decirse busca emular mecanismos habituales del razonamiento humano (el reconocimiento de patrones la conexioacuten entre elementos etc)
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Asiacute entroacute la inteligencia artificial en nuestras vidas
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Aparece el teacutermino lsquointeli-gencia artificialrsquo
1956La Universidad de Stanford investiga sobre los lsquosistemas expertosrsquo programas que podiacutean resolver problemas
1965
Open AI publica GPT-3 un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano
2020
La inteligencia artifical vence por primera vez un jugador profesional del milenario juego chino Go
2016
lsquoBlade Runnerrsquo planteoacute el debate en la gran pantalla
1982
Alan Turing publica ldquoCompu-ting Machinery and Intelligencerdquo
John McCarthy crea lsquoLISPrsquo el primer lenguaje que logroacute un procesa-miento simboacutelico no numeacuterico
1950
Creacioacuten de lsquoWaversquo el primer lenguaje de programacioacuten textual para robots
1973
Deep Blue vence al campeoacuten del mundo Gary Kaspaacuterov al ajedrez
1996
Google lanza Google Duplex un servicio permite que a un asistente de IA reservar citas por teleacutefono con una voz y tono similar a la de una persona
2018La Universidad de Osaka y Toshiba disentildean un androide capaz de hablar en lenguaje de sentildeas
2014
1958
iquestY hoy El gran aumento de la capacidad de computacioacuten asiacute como la disponibilidad de conjuntos de datos cada vez maacutes grandes y estructurados estaacute detraacutes de buena parte del progreso experimentado en los uacuteltimos antildeos en torno a la inteligencia artificial sobre todo gracias a teacutecnicas como el aprendizaje automaacutetico es decir la capacidad de los ordenadores para detectar patrones y despueacutes prescribir y recomendar a partir de esa experiencia
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iquestQueacute es un algoritmoUn algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones
pasos o procesos que permiten desarrollar una tarea determinada Se trata de instrucciones preestablecidas que guiacutean las decisiones de una maacutequina o sistema (por ejemplo ante un semaacuteforo en rojo detener el vehiacuteculo)
Los algoritmos son la base que hace funcionar cualquier sistema de inteligencia artificial
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iquestCoacutemo funciona un algoritmo
Toda IA necesita datos con los que trabajar y algoritmos adecuados para procesarlos O como se suele decir hay que alimentar al algoritmo para que este pueda ponerse a entrenar
Si lo anterior se cumple entonces podemos hablar de un agente inteligente un sistema capaz de recolectar los datos a su alcance procesarlos de forma satisfactoria
A partir de aquiacute la ecuacioacuten es ldquosencillardquo cuaacutentos maacutes datos o ejemplos con los que trabajar tenga un algoritmo mejor haraacute su trabajo (reconocer una imagen escribir un texto etc)
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Recibe los datos Ofrece una respuesta
Procesa los datos
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
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Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
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iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
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Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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iquestDe queacute forma aborda el periodismo la inteligencia artificial y sus avances
Como un tema a cubrir para promover los debates necesarios y maacutes allaacute de la fascinacioacuten de sus avances contribuir a la buacutesqueda de una sociedad digital justa que defienda los derechos de los ciudadanos
Como una herramienta maacutes del trabajo diario que puede optimizar procesos de reporteriacutea produccioacuten distribucioacuten y monetizacioacuten de contenido
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Desde el principio
Darmouth 1956En 1956 se acuntildeoacute el teacutermino ldquointeligencia artificialrdquo
Fue en un encuentro de expertos en teoriacutea de la informacioacuten redes neuronales computacioacuten abstraccioacuten y creatividad que tuvo lugar en la
Universidad de Darmouth (EE UU)
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iquestDe queacute hablamos cuando nos referimos a inteligencia artificial Empecemos por analizar el concepto Inteligenciardquo es utilizar la informacioacuten disponible para seguacuten las circunstancias y limitaciones existentes tomar una decisioacuten y solventar un problema complejo
Inteligencia artificialrdquo (IA) implica ensentildear a las maacutequinas a desempentildear labores complejas que hasta ahora soacutelo podiacutean hacer humanos Por ejemplo gestionar enormes cantidades de datos estadiacutesticos detectar tendencias y aventurar recomendaciones al respecto o en uacuteltimo teacutermino llevarlas a cabo En otras palabras la capacidad de ciertos sistemas informaacuteticos para procesar y analizar informacioacuten externa y operar en consecuencia
Inteligencia artificial sobre los oriacutegenes y el concepto
A diacutea de hoy la IA no trata de crear conocimiento nuevo sino de recopilar y procesar los datos para sacarles el mayor partido a la hora de decidir
Hablamos de calcular mejor de procesar maacutes raacutepido La inteligencia artificial podriacutea decirse busca emular mecanismos habituales del razonamiento humano (el reconocimiento de patrones la conexioacuten entre elementos etc)
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Asiacute entroacute la inteligencia artificial en nuestras vidas
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Aparece el teacutermino lsquointeli-gencia artificialrsquo
1956La Universidad de Stanford investiga sobre los lsquosistemas expertosrsquo programas que podiacutean resolver problemas
1965
Open AI publica GPT-3 un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano
2020
La inteligencia artifical vence por primera vez un jugador profesional del milenario juego chino Go
2016
lsquoBlade Runnerrsquo planteoacute el debate en la gran pantalla
1982
Alan Turing publica ldquoCompu-ting Machinery and Intelligencerdquo
John McCarthy crea lsquoLISPrsquo el primer lenguaje que logroacute un procesa-miento simboacutelico no numeacuterico
1950
Creacioacuten de lsquoWaversquo el primer lenguaje de programacioacuten textual para robots
1973
Deep Blue vence al campeoacuten del mundo Gary Kaspaacuterov al ajedrez
1996
Google lanza Google Duplex un servicio permite que a un asistente de IA reservar citas por teleacutefono con una voz y tono similar a la de una persona
2018La Universidad de Osaka y Toshiba disentildean un androide capaz de hablar en lenguaje de sentildeas
2014
1958
iquestY hoy El gran aumento de la capacidad de computacioacuten asiacute como la disponibilidad de conjuntos de datos cada vez maacutes grandes y estructurados estaacute detraacutes de buena parte del progreso experimentado en los uacuteltimos antildeos en torno a la inteligencia artificial sobre todo gracias a teacutecnicas como el aprendizaje automaacutetico es decir la capacidad de los ordenadores para detectar patrones y despueacutes prescribir y recomendar a partir de esa experiencia
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iquestQueacute es un algoritmoUn algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones
pasos o procesos que permiten desarrollar una tarea determinada Se trata de instrucciones preestablecidas que guiacutean las decisiones de una maacutequina o sistema (por ejemplo ante un semaacuteforo en rojo detener el vehiacuteculo)
Los algoritmos son la base que hace funcionar cualquier sistema de inteligencia artificial
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iquestCoacutemo funciona un algoritmo
Toda IA necesita datos con los que trabajar y algoritmos adecuados para procesarlos O como se suele decir hay que alimentar al algoritmo para que este pueda ponerse a entrenar
Si lo anterior se cumple entonces podemos hablar de un agente inteligente un sistema capaz de recolectar los datos a su alcance procesarlos de forma satisfactoria
A partir de aquiacute la ecuacioacuten es ldquosencillardquo cuaacutentos maacutes datos o ejemplos con los que trabajar tenga un algoritmo mejor haraacute su trabajo (reconocer una imagen escribir un texto etc)
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Recibe los datos Ofrece una respuesta
Procesa los datos
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
IA PARA PERIODISTAS
Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
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lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Desde el principio
Darmouth 1956En 1956 se acuntildeoacute el teacutermino ldquointeligencia artificialrdquo
Fue en un encuentro de expertos en teoriacutea de la informacioacuten redes neuronales computacioacuten abstraccioacuten y creatividad que tuvo lugar en la
Universidad de Darmouth (EE UU)
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iquestDe queacute hablamos cuando nos referimos a inteligencia artificial Empecemos por analizar el concepto Inteligenciardquo es utilizar la informacioacuten disponible para seguacuten las circunstancias y limitaciones existentes tomar una decisioacuten y solventar un problema complejo
Inteligencia artificialrdquo (IA) implica ensentildear a las maacutequinas a desempentildear labores complejas que hasta ahora soacutelo podiacutean hacer humanos Por ejemplo gestionar enormes cantidades de datos estadiacutesticos detectar tendencias y aventurar recomendaciones al respecto o en uacuteltimo teacutermino llevarlas a cabo En otras palabras la capacidad de ciertos sistemas informaacuteticos para procesar y analizar informacioacuten externa y operar en consecuencia
Inteligencia artificial sobre los oriacutegenes y el concepto
A diacutea de hoy la IA no trata de crear conocimiento nuevo sino de recopilar y procesar los datos para sacarles el mayor partido a la hora de decidir
Hablamos de calcular mejor de procesar maacutes raacutepido La inteligencia artificial podriacutea decirse busca emular mecanismos habituales del razonamiento humano (el reconocimiento de patrones la conexioacuten entre elementos etc)
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Asiacute entroacute la inteligencia artificial en nuestras vidas
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Aparece el teacutermino lsquointeli-gencia artificialrsquo
1956La Universidad de Stanford investiga sobre los lsquosistemas expertosrsquo programas que podiacutean resolver problemas
1965
Open AI publica GPT-3 un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano
2020
La inteligencia artifical vence por primera vez un jugador profesional del milenario juego chino Go
2016
lsquoBlade Runnerrsquo planteoacute el debate en la gran pantalla
1982
Alan Turing publica ldquoCompu-ting Machinery and Intelligencerdquo
John McCarthy crea lsquoLISPrsquo el primer lenguaje que logroacute un procesa-miento simboacutelico no numeacuterico
1950
Creacioacuten de lsquoWaversquo el primer lenguaje de programacioacuten textual para robots
1973
Deep Blue vence al campeoacuten del mundo Gary Kaspaacuterov al ajedrez
1996
Google lanza Google Duplex un servicio permite que a un asistente de IA reservar citas por teleacutefono con una voz y tono similar a la de una persona
2018La Universidad de Osaka y Toshiba disentildean un androide capaz de hablar en lenguaje de sentildeas
2014
1958
iquestY hoy El gran aumento de la capacidad de computacioacuten asiacute como la disponibilidad de conjuntos de datos cada vez maacutes grandes y estructurados estaacute detraacutes de buena parte del progreso experimentado en los uacuteltimos antildeos en torno a la inteligencia artificial sobre todo gracias a teacutecnicas como el aprendizaje automaacutetico es decir la capacidad de los ordenadores para detectar patrones y despueacutes prescribir y recomendar a partir de esa experiencia
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iquestQueacute es un algoritmoUn algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones
pasos o procesos que permiten desarrollar una tarea determinada Se trata de instrucciones preestablecidas que guiacutean las decisiones de una maacutequina o sistema (por ejemplo ante un semaacuteforo en rojo detener el vehiacuteculo)
Los algoritmos son la base que hace funcionar cualquier sistema de inteligencia artificial
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iquestCoacutemo funciona un algoritmo
Toda IA necesita datos con los que trabajar y algoritmos adecuados para procesarlos O como se suele decir hay que alimentar al algoritmo para que este pueda ponerse a entrenar
Si lo anterior se cumple entonces podemos hablar de un agente inteligente un sistema capaz de recolectar los datos a su alcance procesarlos de forma satisfactoria
A partir de aquiacute la ecuacioacuten es ldquosencillardquo cuaacutentos maacutes datos o ejemplos con los que trabajar tenga un algoritmo mejor haraacute su trabajo (reconocer una imagen escribir un texto etc)
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Recibe los datos Ofrece una respuesta
Procesa los datos
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
IA PARA PERIODISTAS
Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Darmouth 1956En 1956 se acuntildeoacute el teacutermino ldquointeligencia artificialrdquo
Fue en un encuentro de expertos en teoriacutea de la informacioacuten redes neuronales computacioacuten abstraccioacuten y creatividad que tuvo lugar en la
Universidad de Darmouth (EE UU)
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iquestDe queacute hablamos cuando nos referimos a inteligencia artificial Empecemos por analizar el concepto Inteligenciardquo es utilizar la informacioacuten disponible para seguacuten las circunstancias y limitaciones existentes tomar una decisioacuten y solventar un problema complejo
Inteligencia artificialrdquo (IA) implica ensentildear a las maacutequinas a desempentildear labores complejas que hasta ahora soacutelo podiacutean hacer humanos Por ejemplo gestionar enormes cantidades de datos estadiacutesticos detectar tendencias y aventurar recomendaciones al respecto o en uacuteltimo teacutermino llevarlas a cabo En otras palabras la capacidad de ciertos sistemas informaacuteticos para procesar y analizar informacioacuten externa y operar en consecuencia
Inteligencia artificial sobre los oriacutegenes y el concepto
A diacutea de hoy la IA no trata de crear conocimiento nuevo sino de recopilar y procesar los datos para sacarles el mayor partido a la hora de decidir
Hablamos de calcular mejor de procesar maacutes raacutepido La inteligencia artificial podriacutea decirse busca emular mecanismos habituales del razonamiento humano (el reconocimiento de patrones la conexioacuten entre elementos etc)
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Asiacute entroacute la inteligencia artificial en nuestras vidas
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Aparece el teacutermino lsquointeli-gencia artificialrsquo
1956La Universidad de Stanford investiga sobre los lsquosistemas expertosrsquo programas que podiacutean resolver problemas
1965
Open AI publica GPT-3 un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano
2020
La inteligencia artifical vence por primera vez un jugador profesional del milenario juego chino Go
2016
lsquoBlade Runnerrsquo planteoacute el debate en la gran pantalla
1982
Alan Turing publica ldquoCompu-ting Machinery and Intelligencerdquo
John McCarthy crea lsquoLISPrsquo el primer lenguaje que logroacute un procesa-miento simboacutelico no numeacuterico
1950
Creacioacuten de lsquoWaversquo el primer lenguaje de programacioacuten textual para robots
1973
Deep Blue vence al campeoacuten del mundo Gary Kaspaacuterov al ajedrez
1996
Google lanza Google Duplex un servicio permite que a un asistente de IA reservar citas por teleacutefono con una voz y tono similar a la de una persona
2018La Universidad de Osaka y Toshiba disentildean un androide capaz de hablar en lenguaje de sentildeas
2014
1958
iquestY hoy El gran aumento de la capacidad de computacioacuten asiacute como la disponibilidad de conjuntos de datos cada vez maacutes grandes y estructurados estaacute detraacutes de buena parte del progreso experimentado en los uacuteltimos antildeos en torno a la inteligencia artificial sobre todo gracias a teacutecnicas como el aprendizaje automaacutetico es decir la capacidad de los ordenadores para detectar patrones y despueacutes prescribir y recomendar a partir de esa experiencia
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iquestQueacute es un algoritmoUn algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones
pasos o procesos que permiten desarrollar una tarea determinada Se trata de instrucciones preestablecidas que guiacutean las decisiones de una maacutequina o sistema (por ejemplo ante un semaacuteforo en rojo detener el vehiacuteculo)
Los algoritmos son la base que hace funcionar cualquier sistema de inteligencia artificial
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iquestCoacutemo funciona un algoritmo
Toda IA necesita datos con los que trabajar y algoritmos adecuados para procesarlos O como se suele decir hay que alimentar al algoritmo para que este pueda ponerse a entrenar
Si lo anterior se cumple entonces podemos hablar de un agente inteligente un sistema capaz de recolectar los datos a su alcance procesarlos de forma satisfactoria
A partir de aquiacute la ecuacioacuten es ldquosencillardquo cuaacutentos maacutes datos o ejemplos con los que trabajar tenga un algoritmo mejor haraacute su trabajo (reconocer una imagen escribir un texto etc)
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Recibe los datos Ofrece una respuesta
Procesa los datos
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
IA PARA PERIODISTAS
Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
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iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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iquestDe queacute hablamos cuando nos referimos a inteligencia artificial Empecemos por analizar el concepto Inteligenciardquo es utilizar la informacioacuten disponible para seguacuten las circunstancias y limitaciones existentes tomar una decisioacuten y solventar un problema complejo
Inteligencia artificialrdquo (IA) implica ensentildear a las maacutequinas a desempentildear labores complejas que hasta ahora soacutelo podiacutean hacer humanos Por ejemplo gestionar enormes cantidades de datos estadiacutesticos detectar tendencias y aventurar recomendaciones al respecto o en uacuteltimo teacutermino llevarlas a cabo En otras palabras la capacidad de ciertos sistemas informaacuteticos para procesar y analizar informacioacuten externa y operar en consecuencia
Inteligencia artificial sobre los oriacutegenes y el concepto
A diacutea de hoy la IA no trata de crear conocimiento nuevo sino de recopilar y procesar los datos para sacarles el mayor partido a la hora de decidir
Hablamos de calcular mejor de procesar maacutes raacutepido La inteligencia artificial podriacutea decirse busca emular mecanismos habituales del razonamiento humano (el reconocimiento de patrones la conexioacuten entre elementos etc)
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Asiacute entroacute la inteligencia artificial en nuestras vidas
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Aparece el teacutermino lsquointeli-gencia artificialrsquo
1956La Universidad de Stanford investiga sobre los lsquosistemas expertosrsquo programas que podiacutean resolver problemas
1965
Open AI publica GPT-3 un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano
2020
La inteligencia artifical vence por primera vez un jugador profesional del milenario juego chino Go
2016
lsquoBlade Runnerrsquo planteoacute el debate en la gran pantalla
1982
Alan Turing publica ldquoCompu-ting Machinery and Intelligencerdquo
John McCarthy crea lsquoLISPrsquo el primer lenguaje que logroacute un procesa-miento simboacutelico no numeacuterico
1950
Creacioacuten de lsquoWaversquo el primer lenguaje de programacioacuten textual para robots
1973
Deep Blue vence al campeoacuten del mundo Gary Kaspaacuterov al ajedrez
1996
Google lanza Google Duplex un servicio permite que a un asistente de IA reservar citas por teleacutefono con una voz y tono similar a la de una persona
2018La Universidad de Osaka y Toshiba disentildean un androide capaz de hablar en lenguaje de sentildeas
2014
1958
iquestY hoy El gran aumento de la capacidad de computacioacuten asiacute como la disponibilidad de conjuntos de datos cada vez maacutes grandes y estructurados estaacute detraacutes de buena parte del progreso experimentado en los uacuteltimos antildeos en torno a la inteligencia artificial sobre todo gracias a teacutecnicas como el aprendizaje automaacutetico es decir la capacidad de los ordenadores para detectar patrones y despueacutes prescribir y recomendar a partir de esa experiencia
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iquestQueacute es un algoritmoUn algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones
pasos o procesos que permiten desarrollar una tarea determinada Se trata de instrucciones preestablecidas que guiacutean las decisiones de una maacutequina o sistema (por ejemplo ante un semaacuteforo en rojo detener el vehiacuteculo)
Los algoritmos son la base que hace funcionar cualquier sistema de inteligencia artificial
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iquestCoacutemo funciona un algoritmo
Toda IA necesita datos con los que trabajar y algoritmos adecuados para procesarlos O como se suele decir hay que alimentar al algoritmo para que este pueda ponerse a entrenar
Si lo anterior se cumple entonces podemos hablar de un agente inteligente un sistema capaz de recolectar los datos a su alcance procesarlos de forma satisfactoria
A partir de aquiacute la ecuacioacuten es ldquosencillardquo cuaacutentos maacutes datos o ejemplos con los que trabajar tenga un algoritmo mejor haraacute su trabajo (reconocer una imagen escribir un texto etc)
01 02 03
Recibe los datos Ofrece una respuesta
Procesa los datos
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
IA PARA PERIODISTAS
Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
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iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
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Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
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lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
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Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Asiacute entroacute la inteligencia artificial en nuestras vidas
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Aparece el teacutermino lsquointeli-gencia artificialrsquo
1956La Universidad de Stanford investiga sobre los lsquosistemas expertosrsquo programas que podiacutean resolver problemas
1965
Open AI publica GPT-3 un modelo de lenguaje autorregresivo que utiliza el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano
2020
La inteligencia artifical vence por primera vez un jugador profesional del milenario juego chino Go
2016
lsquoBlade Runnerrsquo planteoacute el debate en la gran pantalla
1982
Alan Turing publica ldquoCompu-ting Machinery and Intelligencerdquo
John McCarthy crea lsquoLISPrsquo el primer lenguaje que logroacute un procesa-miento simboacutelico no numeacuterico
1950
Creacioacuten de lsquoWaversquo el primer lenguaje de programacioacuten textual para robots
1973
Deep Blue vence al campeoacuten del mundo Gary Kaspaacuterov al ajedrez
1996
Google lanza Google Duplex un servicio permite que a un asistente de IA reservar citas por teleacutefono con una voz y tono similar a la de una persona
2018La Universidad de Osaka y Toshiba disentildean un androide capaz de hablar en lenguaje de sentildeas
2014
1958
iquestY hoy El gran aumento de la capacidad de computacioacuten asiacute como la disponibilidad de conjuntos de datos cada vez maacutes grandes y estructurados estaacute detraacutes de buena parte del progreso experimentado en los uacuteltimos antildeos en torno a la inteligencia artificial sobre todo gracias a teacutecnicas como el aprendizaje automaacutetico es decir la capacidad de los ordenadores para detectar patrones y despueacutes prescribir y recomendar a partir de esa experiencia
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iquestQueacute es un algoritmoUn algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones
pasos o procesos que permiten desarrollar una tarea determinada Se trata de instrucciones preestablecidas que guiacutean las decisiones de una maacutequina o sistema (por ejemplo ante un semaacuteforo en rojo detener el vehiacuteculo)
Los algoritmos son la base que hace funcionar cualquier sistema de inteligencia artificial
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iquestCoacutemo funciona un algoritmo
Toda IA necesita datos con los que trabajar y algoritmos adecuados para procesarlos O como se suele decir hay que alimentar al algoritmo para que este pueda ponerse a entrenar
Si lo anterior se cumple entonces podemos hablar de un agente inteligente un sistema capaz de recolectar los datos a su alcance procesarlos de forma satisfactoria
A partir de aquiacute la ecuacioacuten es ldquosencillardquo cuaacutentos maacutes datos o ejemplos con los que trabajar tenga un algoritmo mejor haraacute su trabajo (reconocer una imagen escribir un texto etc)
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Recibe los datos Ofrece una respuesta
Procesa los datos
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
IA PARA PERIODISTAS
Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
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Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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iquestY hoy El gran aumento de la capacidad de computacioacuten asiacute como la disponibilidad de conjuntos de datos cada vez maacutes grandes y estructurados estaacute detraacutes de buena parte del progreso experimentado en los uacuteltimos antildeos en torno a la inteligencia artificial sobre todo gracias a teacutecnicas como el aprendizaje automaacutetico es decir la capacidad de los ordenadores para detectar patrones y despueacutes prescribir y recomendar a partir de esa experiencia
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iquestQueacute es un algoritmoUn algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones
pasos o procesos que permiten desarrollar una tarea determinada Se trata de instrucciones preestablecidas que guiacutean las decisiones de una maacutequina o sistema (por ejemplo ante un semaacuteforo en rojo detener el vehiacuteculo)
Los algoritmos son la base que hace funcionar cualquier sistema de inteligencia artificial
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iquestCoacutemo funciona un algoritmo
Toda IA necesita datos con los que trabajar y algoritmos adecuados para procesarlos O como se suele decir hay que alimentar al algoritmo para que este pueda ponerse a entrenar
Si lo anterior se cumple entonces podemos hablar de un agente inteligente un sistema capaz de recolectar los datos a su alcance procesarlos de forma satisfactoria
A partir de aquiacute la ecuacioacuten es ldquosencillardquo cuaacutentos maacutes datos o ejemplos con los que trabajar tenga un algoritmo mejor haraacute su trabajo (reconocer una imagen escribir un texto etc)
01 02 03
Recibe los datos Ofrece una respuesta
Procesa los datos
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
IA PARA PERIODISTAS
Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
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Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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iquestQueacute es un algoritmoUn algoritmo es un conjunto ordenado de instrucciones
pasos o procesos que permiten desarrollar una tarea determinada Se trata de instrucciones preestablecidas que guiacutean las decisiones de una maacutequina o sistema (por ejemplo ante un semaacuteforo en rojo detener el vehiacuteculo)
Los algoritmos son la base que hace funcionar cualquier sistema de inteligencia artificial
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iquestCoacutemo funciona un algoritmo
Toda IA necesita datos con los que trabajar y algoritmos adecuados para procesarlos O como se suele decir hay que alimentar al algoritmo para que este pueda ponerse a entrenar
Si lo anterior se cumple entonces podemos hablar de un agente inteligente un sistema capaz de recolectar los datos a su alcance procesarlos de forma satisfactoria
A partir de aquiacute la ecuacioacuten es ldquosencillardquo cuaacutentos maacutes datos o ejemplos con los que trabajar tenga un algoritmo mejor haraacute su trabajo (reconocer una imagen escribir un texto etc)
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Recibe los datos Ofrece una respuesta
Procesa los datos
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
IA PARA PERIODISTAS
Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
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Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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iquestCoacutemo funciona un algoritmo
Toda IA necesita datos con los que trabajar y algoritmos adecuados para procesarlos O como se suele decir hay que alimentar al algoritmo para que este pueda ponerse a entrenar
Si lo anterior se cumple entonces podemos hablar de un agente inteligente un sistema capaz de recolectar los datos a su alcance procesarlos de forma satisfactoria
A partir de aquiacute la ecuacioacuten es ldquosencillardquo cuaacutentos maacutes datos o ejemplos con los que trabajar tenga un algoritmo mejor haraacute su trabajo (reconocer una imagen escribir un texto etc)
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Recibe los datos Ofrece una respuesta
Procesa los datos
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
IA PARA PERIODISTAS
Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
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iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
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Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
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lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
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Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Maacutequinas que aprenden
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
IA PARA PERIODISTAS
Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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DLAprendizaje
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del lenguaje natural
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natural
Procesamiento de lenguaje natural
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El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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04
La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
04
Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un ejemplo seriacutea un asistente virtual como Siri de Apple Alexa de Amazon o Assistant de Google que aunque capaces de ldquomantenerrdquo una conversacioacuten no dejan de contestar a oacuterdenes especiacuteficas con los resultados de una buacutesqueda en internet o entre sus bases de datos
Por inteligencia artificial deacutebil se entiende un sistema orientado a resolver problemas concretos y delimitados algo que las maacutequinas aprenden a hacer a traveacutes de patrones y tendencias repetitivas gracias a algoritmos programados por humanos
IA deacutebil
IA PARA PERIODISTAS
Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
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lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
04
Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Esto significa sin esperar oacuterdenes y sin necesitar basarse en repeticiones de la misma tarea una y otra vez Este tipo de IA solo existe en el campo de la ciencia ficcioacuten Es la nocioacuten de inteligencia artificial que Hollywood recrea en producciones como A Space Odyssey (1969) Blade Runner (1982) The Matrix (1999) Her (2014) y Ex Machina (2015)
Por inteligencia artificial fuerte se entiende un sistema complejo capaz de abordar decisionesde forma proactiva deductiva y autoconsciente
IA fuerte o general
PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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04
La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
04
Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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iquestCoacutemo aprende una IAMaacutequinas que
aprenden
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
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Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Aprendizaje automaacutetico
El aprendizaje automaacutetico (machine learning en ingleacutes) suele confundirse con la IA pero es solo una parte de ella Implica procesos en los que son las propias maacutequinas las que crean sus reglas (algoritmos) y predicciones basaacutendose en los datos que les suministran los humanos Esta teacutecnica es una de las grandes responsables de buena parte de las mejoras y avances que hemos visto en los uacuteltimos antildeos iquestUn ejemplo El salto cualitativo dado por motores de traduccioacuten como Google Translateo Deepl De traducir a partir de reglas sintaacutecticas pasaron a hacerlo a partir de millones de ejemplos de traducciones reales
Aprendizaje automaacutetico
Aprendizaje profundo
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
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Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Coacutemo funciona
Aprendizaje automaacutetico
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
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Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
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Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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El aprendizaje profundo ndashtambieacuten conocido por su nombre en ingleacutes deep learningndash es un subdominio o tipo de aprendizaje
automaacutetico Basa su potencia en lo que se conocen como redes neuronales capas y capas de procesamiento de informacioacuten A diferencia del aprendizaje automaacutetico aquiacute son los sistemas sin
apenas supervisioacuten los que son capaces de aprender para mejorar por siacute mismos conforme adquieren experiencia
Buena parte de las innovaciones maacutes recientes en inteligencia artificial estaacuten ligados a esta forma de aprendizaje y el avance
del big data Pero ojo porque aunque todos el aprendizaje profundo es aprendizaje automaacutetico no todo el aprendizaje
automaacutetico es aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
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Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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08
Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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Dime coacutemo aprende y te direacute queacute tipo de IA eshellipiquestBusca patrones en grandes voluacutemenes de datos
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Graacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
03
iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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04
La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
04
Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestDoacutende y para queacute usar la IAMaacutequinas que
aprenden
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iquestEstaacute utilizando IA
Inteligencia ArtificialGraacutefico publicado originalmente por Karen Hao en MIT Technology Review
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
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Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
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lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
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Ejemplos
Computer speech
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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El procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP por sus siglas en ingleacutes) es uno de los campos de aplicacioacuten de la inteligencia artificial ligado a la linguumliacutestica que se dedica a procesar oacuterdenes textuales ya sean escritas o habladas expresadas en un lenguaje natural para los humanos Es decir tal y como nos comunicariacuteamos con otra persona Es tambieacuten uno de los campos maacutes relevantes para el uso de la IA en periodismo y comunicacioacuten
Quartz lanzoacute durante unos meses su app lsquoQuartz Briefrsquo que en lugar de mostrar las noticias funcionaba comoun chat en el que lsquohablabasrsquo con el medio y en funcioacuten de tus intereses y demandas te ofreciacutea artiacuteculos que pudieran interesarte El servicio estuvo activo hasta julio de 2019 Contaba con el entusiasmo de la criacutetica pero nunca llegoacute a alcanzar un gran nuacutemero de usuarios
Procesamiento delenguaje natural
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
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Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
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Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Inteligencia artificial
Linguumliacutestica
MLAprendizaje automaacutetico
DLAprendizaje
profundo
NLUEntendimiento
del lenguaje natural
NLPProcesamiento
del lenguaje natural
NLGGeneracioacuten del lenguaje
natural
Procesamiento de lenguaje natural
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El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
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Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Prodigioso Volcaacuten
El objetivo no es solo que el sistema aspire a saber queacute dice el mensaje recibido sino tambieacuten queacute intencioacuten y matices tiene
Procesamiento de lenguaje natural
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Es decir que el sistema decida queacute informacioacuten ofrecer de entre todos los datos que tiene disponibles y coacutemo comunicarla de vuelta de la forma maacutes adecuada y lo maacutes parecido a coacutemo responderiacutea otra persona
El PLN implica el desarrollo de tecnologiacuteas relacionadas con el reconocimiento del mensaje (para escuchar) comprensioacuten del lenguaje (para entender) generacioacuten de lenguaje (para traducir a lenguaje humano) y siacutentesis de voz o texto (para responder) entre otras
Se trata en definitiva de lograr mejores formas de comunicacioacuten entre las personas y las maacutequinas Desde analizar textos en el nivel maacutes baacutesico (leacutexico) hasta el maacutes complejo (semaacutentico) responder preguntas traducir a otros idiomas evaluar la claridad de un escrito generar nuevos textos a partir de resultados estadiacutesticos y muchas otras posibilidades
Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
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Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
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Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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Varias empresas se han especializado en la creacioacuten de artiacuteculos automaacuteticos como croacutenicas de fuacutetbol mercados de valores y resultados electorales Algunas de esas tecnologiacuteas son LeoRobot Syllabs o Data Skrive que tiene un acuerdo con la agencia Associated Press
Otras empresas se han especializado en generacioacuten de contenido no textual incorporando tambieacuten no soacutelo infografiacuteas de datos sino tambieacuten recursos visuales o incluso viacutedeos automaacuteticos como Wibbitz
Prodigioso Volcaacuten
Ejemplos
Procesamiento de lenguaje natural
Una aplicacioacuten maacutes especializada del procesamiento de lenguaje natural son las herramientas de verificacioacuten como FactMata Faacutetima en Brasil o Chequeabot en Argentina
IA PARA PERIODISTAS
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
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Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Prodigioso Volcaacuten
lsquoComputer speechrsquo es una rama de la IA relacionada con la conversioacuten de un mensaje expresado en lenguaje natural a otro formato natural
Las dos grandes ramas en las que opera son speech to text que es el suentildeo de todo periodista hecho realidad un audio que se convierte en texto de forma automaacutetica y text to speech que implica que una maacutequina lea por siacute misma un mensaje escrito
Imagina grabar una entrevista y que un sistema la transcriba de forma raacutepida y fiable para que solo tuvieras que dedicarte a la edicioacuten y seleccioacuten de las partes maacutes importantes de cara a la publicacioacuten final Herramientas como Trintya permiten esto gracias a la aplicacioacuten de IA
Computerspeech
IA PARA PERIODISTAS
Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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04
La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
04
Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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Eso implica algunas dificultades En el caso del speech to text la correcta transcripcioacuten de mensajes de voz con distintos acentos y dicciones o el adecuado uso de signos de puntuacioacuten por citar dos ejemplos
En el caso del text to speech la adecuada interpretacioacuten de un texto leiacutedo con su entonacioacuten y variacioacuten de expresividades para palabras iguales en distintos contextos Aunque muy vinculado a proyectos de accesibilidad en el contenido las aplicaciones de este tipo de IA son cada vez mayores sobre todo gracias a la popularizacioacuten del audio como canal informativo a traveacutes de resuacutemenes de voz y asistentes virtuales
La complejidad no reside tanto en entender el contenido del mensaje y responder con la informacioacuten necesaria sino en que la conversioacuten sea lo maacutes natural posible y por tanto se lsquotraduzcarsquo el mensaje de forma fiable
Computer speech
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Perspective y editor tecnologiacuteas utilizadas por NYT para moderar sus comentarios
El diario Folha de Sao Paulo analizoacute los discursos de los candidatos en un debate electoral para visualizar cuaacutento habloacute cada uno y de queacute temas
Ejemplos
Computer speech
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La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
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Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
Ver maacutes
Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La visioacuten artificial o visioacuten por ordenador es un campo de la inteligencia artificial que busca el reconocimiento por parte de las maacutequinas de cualquier tipo de informacioacuten visual ya sea estaacutetica o en movimiento
Se busca que la maacutequina perciba y entienda el contenido de una fotografiacutea una ilustracioacuten un viacutedeo y entre muchas maacutes cosas los objetos de una calle (sentildeales de traacutefico presencia de otros vehiacuteculos) Esto permite separar mejor residuos en una planta de reciclaje identificar manifestantes o jugar con filtros en redes sociales
iquestY en el periodismo
Las aplicaciones son varias Una podriacutea ser procesar todas las imaacutegenes y viacutedeos de agencia para recuperar fotografiacuteas o cortes donde aparezcan una o maacutes personas Algo parecido planteoacute The New York Times en 2018 cuando preparoacute una foacutermula para a traveacutes de reconocimiento facial identificar a los miembros del Congreso de EE UU en fotos
Computervision
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
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Ejemplos
Roboacutetica
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
04
Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Ese entendimiento tiene la dificultad antildeadida de que el significado puede ser literal (la descripcioacuten de los elementos de una fotografiacutea por ejemplo) o simboacutelico (una sentildeal de traacutefico) En un segundo nivel se podriacutean codificar acciones de respuesta como hacen los coches autoacutenomos regulando su velocidad en funcioacuten de las sentildeales de traacutensito
La dificultad de este proceso no solo se encuentra en los receptores de las imaacutegenes sino tambieacuten en que el sistema lsquolearsquo las formas tamantildeos y colores y en uacuteltimo teacutermino descifre el significado de la composicioacuten y le deacute sentido a partir de los ejemplos con los que ha sido entrenado
Computer vision
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
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Ejemplos
Roboacutetica
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
04
La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
04
El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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El diario brasilentildeo Estadatildeo recopiloacute clasificoacute y analizoacute los sentimientos mostrados por los candidatos que participaban en un debate electoral televisado
Leprosy of the land un proyecto ucraniano que mapea imaacutegenes satelitales para visualizar los efectos de la mineriacutea en el paisaje y el territorio
Getty Images utiliza una herramienta llamada Panels para recomendar las imaacutegenes maacutes adecuadas para ilustrar cada noticia gracias a una configuracioacuten personalizable por parte del editor que con cada uso va aprendiendo y refinando los resultados
Ejemplos
Computer vision
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RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
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Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
RoboacuteticaLos robots son expresiones de los sistemas de IA que operan en el mundo real ya sea de forma virtual como el chatbot de una web por ejemplo o fiacutesica como una maacutequina que puedes tocar
En funcioacuten de para queacute se disentildeen los robots fiacutesicos pueden moverse entender mensajes y comunicarse contigo o manipular objetos de forma precisa por poner algunos ejemplos
Por eso la roboacutetica es una de las ramas maacutes complejas de la IA ya que implica la interaccioacuten con otras ramas y disciplinas Un robot fiacutesico necesita reconocer objetos (lsquocomputer visionrsquo) entender significados (PLN) y tomar decisiones a la vez que comunicarse de forma efectiva (lsquocomputer speechrsquo)
Para que todo eso sea posible se necesita ademaacutes la intervencioacuten de otras ramas como la mecaacutenica la ingenieriacutea o la electroacutenica
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
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Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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Aunque generados por completo de forma virtual sin componentes mecaacutenicos la agencia de noticias china Xinhua creoacute presentadores televisivos artificiales como experimento para dar las noticias El proyecto estaacute en viacuteas de mejora para afinar la expresividad y la gestualidad
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Ejemplos
Roboacutetica
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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La IA en el periodismo
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
04
Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La adopcioacuten de inteligencia artificial en las salas de redaccioacuten o en estrategias de monetizacioacuten ya sea en procesos de reporteriacutea produccioacuten o distribucioacuten de contenidos requiere formacioacuten recursos y un debate eacutetico
La IA en el periodismo
Entrenar a periodistas y editores en conceptos generales relacionados con la inteligencia artificial y posteriormente en habilidades teacutecnicas especiacuteficas es crucial para promover una cultura organizacional abierta al uso de esta tecnologiacutea
Implementar soluciones basadas en IA tambieacuten requiere el desarrollo de una visioacuten estrateacutegica inversioacuten econoacutemica la conformacioacuten de equipos interdisciplinarios y la buacutesqueda de alianzas con organizaciones educativas y tecnoloacutegicas
Los procesos desarrollados con IA deberiacutean ser auditables ajustables transparentes y trazables y responder a los estaacutendares eacuteticos del periodismo este uacuteltimo es tal vez el aspecto maacutes criacutetico de la implementacioacuten de la inteligencia artificial en la industria de medios
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
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Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
01
02
05
04
03
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
06
07
10
09
08
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
08
Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Maacutequinas en la redaccioacutenLa IA
en el periodismo
04
Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
04
El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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03
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Una IA puede analizar grandes cantidades de datos y encontrar patrones o clasificar informacioacuten de forma automatizada en funcioacuten de criterios entregados Esto podriacutea ahorrar horas incluso meses de trabajo a periodistas o equipos periodiacutesticos trabajando en investigaciones
Ejemplo
El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigacioacuten utilizoacute machine learning para identificar el sexo de 340000 personas afectadas por el uso de dispositivos meacutedicos Lo hicieron en el marco de una investigacioacuten que destapoacute las miles de lesiones que cada antildeo provocan implantes y proacutetesis defectuosos
Puedes consultar la investigacioacuten aquiacute
Una IA tambieacuten puede monitorear fuentes especiacuteficas de datos entre ellas redes sociales e indicarle a un equipo humano cuando ha encontrado informacioacuten relevante que pueda convertirse en noticia
Reporteriacutea
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
04
El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
01
02
05
04
03
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
06
07
10
09
08
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
08
Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
Ver maacutes
Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
Ver maacutes
La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Una IA puede ayudar a los periodistas a producir contenido o encargarse de hacerlo por completo ella misma Gracias al speechto text por ejemplo una entrevista un discurso o una declaracioacuten puede pasar en minutos y con solo pulsar un botoacuten de un archivo de audio a texto plano con acentos y puntuacioacuten adecuada
La IA tambieacuten es capaz generar contenido periodiacutestico sin intervencioacuten humana consultando fuentes de datos y convirtiendo esos datos en noticias Los resultados deportivos y electorales y los reportes del mercado bursaacutetil que ofrecen datos estructurados son los campos en los que maacutes ha avanzado la automatizacioacuten de contenido tanto en forma de contenido escrito como en la produccioacuten de graacuteficos
Produccioacuten
Ejemplo
La BBC ha anunciado recientemente (octubre de 2020) los resultados de un proyecto de su equipo de innovacioacuten en el que transforman de forma automaacutetica el contenido de sus artiacuteculos web en formatos nativos de redes sociales
Aquiacute puedes saber maacutes
Es posible automatizar tareas de verificacioacuten y lsquofact-chekingrsquo identificar patrones en fotos y videos o automatizar la produccioacuten de contenidos para redes sociales boletines de noticias y artiacuteculos
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Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
04
El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un algoritmo que identifica situaciones de riesgo de corrupcioacuten en las contrataciones puacuteblicas de Peruacute Fue creado para apoyar al equipo periodiacutestico de Ojo Puacuteblico en la identificacioacuten de posibles casos de corrupcioacuten
Queacute
La herramienta usa una familia de algoritmos denominados modelos lineales para combinar la informacioacuten de 20 indicadores de riesgo que fueron calculados a partir de cuatro bases de datos El meacutetodo de Funes parte de un esquema de proxies de corrupcioacuten propuesto por Mihaacutely Fazekas investigador de la Universidad de Cambridge
Contar con un equipo interno multidisciplinar soacutelido que conozca los procesos editoriales y periodiacutesticos que pueda guiar el proceso y que sepa queacute perfiles adicionales convocar y en queacute momentos
Hacer que el proyecto sea sostenible
Disponer de tiempo para sacar adelante el proyecto y para aprender las nuevas tecnologiacuteas necesarias para desarrollar y escalar el proyecto
Un caso en detalle
Funes por Ojo Puacuteblico (Peruacute)
Coacutemo
Retosaprendizajes
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
04
El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
01
02
05
04
03
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
06
07
10
09
08
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
08
Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
Ver maacutes
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
Ver maacutes
A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Un equipo multidisciplinario Politoacutelogos y cientiacuteficos sociales Estadiacutesticos y un equipo in-house de Ojo Puacuteblico que estaba compuesto por cuatro periodistas un estadiacutestico con formacioacuten en programacioacuten y dos programadores expertos en front-end
15 meses
Se usoacute una base de datos que estaba inicialmente en MongoDB El anaacutelisis se hizo en el lenguaje de programacioacuten R al igual que gran parte de los indicadores
El proyecto recibioacute un apoyo financiero y teacutecnico inicial del fondo de innovacioacuten de la Alianza Latinoamericana para las Tecnologiacuteas Ciacutevicas (ALTEC) Para su desarrollo posterior se han invertido recursos propios de Ojo Puacuteblico
Quieacutenes
Tiempo
Herramientas
Financiacioacuten
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Para conocer maacutes sobre este caso se recomienda consultar el sitio de Ojo Puacuteblico
Un caso en detalle
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
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iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
04
El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
01
02
05
04
03
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
06
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10
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La inteligencia artificial tambieacuten permite entregar contenido a los lectores en el formato y momento adecuado lo que puede repercutir en una mejor estrategia comercial
Distribucioacuten
Ejemplo
El uso de inteligencia artificial y otras teacutecnicas de automatizacioacuten para la personalizacioacuten y distribucioacuten de los contenidos puede ser de gran intereacutes para los medios de comunicacioacuten y otras empresas relacionadas Una de las opciones maacutes extendidas es el uso de bots a traveacutes de plataformas como Telegram y Facebook Messenger Sin embargo a medida que avanzan maacutes y maacutes estrategias relacionadas con la suscripcioacuten por contenidos y muros de pago apoyados en motores de recomendacioacuten maacutes relevancia tendraacute el uso de inteligencia artificial Un ejemplo es la colaboracioacuten de The Sunday Times con la empresa Twipe para la automatizacioacuten de newsletters personalizadas
Gracias a la personalizacioacuten es posible generar una oferta de valor individual que puede ser aprovechada para distribuir contenido y mejorar la experiencia en los servicios de suscripcioacuten o muros de pago
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
04
El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
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La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
01
02
05
04
03
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
06
07
10
09
08
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
08
Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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Ver maacutes
10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
Ver maacutes
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
Ver maacutes
Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
Ver maacutes
El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
Ver maacutes
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
Ver maacutes
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestMaacutequinas contra periodistasLa IA
en elperiodismo
04
El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
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Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
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La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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04
03
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
06
07
10
09
08
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
08
Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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El periodismo y la inteligencia artificial tienen dos puntos de encuentro posibles cuando el periodismo utiliza las herramientas de la inteligencia artificial en sus procesos y cuando el periodismo cubre la inteligencia artificial como una fuente
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
iquestCon queacute criterios eacuteticos se han desarrollado los algoritmos con los que trabajamos iquestCuaacuteles son los conjuntos de datos con los que han sido entrenados iquestEstaacuten sesgados iquestSon compatibles con los ideales de dignidad humana derechos libertades y diversidad cultural iquestQuieacuten o quieacutenes son los propietarios de la tecnologiacutea iquestSabemos coacutemo estaacuten disentildeados los sistemas de IA para dictaminar sentencias iquestQuieacuten y de queacute forma puede procesar la automatizacioacuten de este tipo de decisiones
En ambos casos los desafiacuteos eacuteticos son muacuteltiples y no deberiacutean ser pasados por alto
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
01
02
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Deontologiacutea de la IA periodiacutestica
Lo ideal seriacutea que los procesos desarrollados con inteligencia artificial pudieran ser auditables ajustables transparentes y trazables que respondieran a los estaacutendares eacuteticos del periodismo La realidad sin embargo es muy diferente En la praacutectica resulta imposible auditar coacutemo funcionan algunos algoritmos Es lo que se conoce como ldquocajas negrasrdquo y afecta sobre todo al aprendizaje profundo y las redes neuronales Una inteligencia artificial cumple con su cometido pero resulta imposible conocer coacutemo lo ha hecho Podriacutea indicar a un meacutedico que una persona tiene rdquoxrdquo probabilidades de desarrollar una enfermedad y este no sabriacutea por queacute
Trabajar con inteligencia artificial no es un asunto uacutenicamente de programadores y otros perfiles tecnoloacutegicos El periodista y el editor no deben ser ajenos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La solucioacuten por tanto quizaacute tenga maacutes que ver con pensar coacutemo solucionar situaciones que puedan traducirse en resultados injustos cuestiones como el acceso a la informacioacuten puacuteblica la disponibilidad de datos e incluso la competencia de jueces en caso de tener que llegar a juzgar las decisiones tomadas por un sistema de inteligencia artificial
Hay que recordar que las maacutequinas no tienen contexto ni experiencia maacutes allaacute de los datos con que entrenan Informaciones erroacuteneas algoritmos mal planteados taxonomiacuteas confusas o un mal aprendizaje daraacuten lugar a resultados erroacuteneos a un peor resultado periodiacutestico y a contenido impreciso
Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
01
02
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04
03
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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Uno de los grandes interrogantes es si las maacutequinas reemplazaraacuten a los periodistas de hasta queacute punto la automatizacioacuten en las redacciones se convertiraacute en peacuterdidas de puestos de trabajo
Las maacutequinas son buenas para realizar tareas repetitivas y rutinarias que impliquen calcular priorizar clasificar asociar y filtrar
Los periodistas son buenos para sacar a la luz temas de intereacutes puacuteblico aunque los implicados no quieran que se publiquen tambieacuten son especialistas en aportar contexto equilibrar fuentes ponderar factores como los derecho al buen nombre la privacidad o la intimidad asimismo sobrepasan a los algoritmos en su capacidad de lidiar con fuentes humanas y de obtener de ellas las piezas clave para reconstruir una historia La saacutetira y las piezas de opinioacuten y de anaacutelisis tambieacuten son terrenos donde los periodistas humanos se desenvuelven mejor que las maacutequinas
iquestEl fin de los periodistas
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
La incursioacuten de la IA en las redacciones es motivo de oportunidad Al delegar en las
maacutequinas tareas repetitivas y rutinarias (desgrabarentrevistas encontrar patrones en millones de datos moderar comentarios o escribir textos sobre resultados deportivos) los periodistas
ganan tiempo para hacer el trabajo de servicio puacuteblico en el que son realmente valiosos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
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No obstante el mero hecho de incluir inteligencia artificial en los procesos de un
medio no es ninguna varita maacutegica La automatizacioacuten de procesos y tareas es
connatural al desarrollo tecnoloacutegico y el avance de la historia Cuaacutel seraacute el resultado y coacutemo se
materializaraacute esa transformacioacuten en el devenir de los medios tendraacute mucho que ver tanto con la
iniciativa de las plantillas como con las decisiones de los equipos directivos y las
empresas editoras
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05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
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06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
01
02
05
04
03
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
06
07
10
09
08
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08
Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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05
El poder de los algoritmos
La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
01
02
05
04
03
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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10
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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La comunicacioacuten es solo uno de los aacutembitos en los que la inteligencia artificial ya estaacute actuando Un avance que no seraacute ni neutral ni equitativo
Por eso y del mismo modo que forma parte de la responsabilidad del periodista buscar la mejor forma de trabajar con una nueva tecnologiacutea tambieacuten lo hace la de conocerla e investigarla de cubrirla como tema informativo y de intereacutes
Junto a las caacutemaras de eco alimentadas por algoritmos de recomendacioacuten como los de Youtube la IA tambieacuten aparece tras los deepfakeso viacutedeos falsos que suplantan la identidad de una persona real Es la misma idea que permite crear un presentador virtual pero con unas intenciones mucho maacutes perniciosas
iquestCoacutemo abordariacutea un coche autoacutenomo un impacto seguro si tuviera que elegir entre chocar contra un peatoacuten o contra un ciclista
iquestDebe un asistente automatizado de reservas en restaurantes identificarse como maacutequina antes de comenzar a hablar
iquestHasta queacute punto un sistema pensado para conceder preacutestamos e hipotecas de forma automatizada no reproduce los prejuicios racistas y de clase de losdatos con los que se ha entrenado
iquestY uno para dictaminar o sugerir sentencias judiciales
iquestFiscalizar su desarrollo
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
01
02
05
04
03
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
06
07
10
09
08
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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Si los algoritmos deciden cada vez maacutes aspectos de nuestra vida diaria (influyen decisiones de voto orientan poliacuteticas puacuteblicas definen queacute beneficios econoacutemicos recibimos queacute tratamientos meacutedicos queacute sanciones judiciales) iquestdeberiacuteamos plantearnos la posibilidad de estar frente a un nuevo poder iquestCuaacutel podriacutea ser entonces el papel del periodismo frente a eacutel Quizaacute convenga comenzar a reflexionariquestun
nuevo poder
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
01
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
06
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
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Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
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06
Conclusiones
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
01
02
05
04
03
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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10
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
08
Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
Ver maacutes
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
iquestCompartir la tecnologiacutea y competir con las historiasLa IA puede ser un gran ejemplo de convergencia de disciplinas desarrolladores linguumlistas expertos en datos ingenieros y muchas otras ramas juntas para crear una herramienta que haga posible lo que los humanos no podriacutean hacer o lo que siacute hacen pero mejor y maacutes raacutepido
En el plano mediaacutetico soacutelo las mayores cabeceras del mundo han tenido los recursos necesarios para desarrollar herramientas de IA propias aplicadas a su trabajo El resto de medios que han querido dar el paso han tenido que recurrir a empresas externas para subcontratar su tecnologiacutea Otras ni siquiera pueden planteaacuterselo
Este podriacutea ser el inicio de una nueva brecha de recursos entre cabeceras en la que solo los grandes grupos y corporaciones pudieran costearse desarrollos complejos Pero iquesty si la IA se pudiera convertir en un estaacutendar iquestY si las redacciones buscaran sinergias para compartir los recursos tecnoloacutegicos baacutesicos
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
contenido
Procedimientos de verificacioacuten
Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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03
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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10
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Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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Hay algunas necesidades evidentes de inteligencia artificial en los medios de comunicacioacuten
Compartir la tecnologiacutea y competir con las historias
Generacioacuten automaacutetica de
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Gestioacuten y depurado de ingentes bases
de datos
Es decir que se compitiera en eso que soacutelo los redactores pueden aportar analizar contextualizar explicar y aportar su conocimiento y experiencia profesional a historias para su audiencia
Compartir esos recursos tecnoloacutegicos hariacutea que la competencia no dependiera uacutenicamente del dinero o la tecnologiacutea sino del factor humano
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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Plantear una colaboracioacuten interdisciplinar puede no soacutelo facilitar su desarrollo sino tambieacuten crear herramientas que sirvan para muacuteltiples fines
Del mismo modo que la creacioacuten de las herramientas de IA maacutes comunes en el aacutembito de la comunicacioacuten depende de conocimientos externos como son desarrolladores cientiacuteficos de datos o linguumlistas las aplicaciones de esos recursos podriacutean ayudar a instituciones maacutes allaacute de los medios ndashy al reveacutesndash Es el caso de instituciones acadeacutemicas investigaciones cientiacuteficas y comunidades o colectivos sociales concretos por ejemplo
Colaboracioacuten interdisciplinar
La IA no depende solo de un sector o una rama del conocimiento asiacute como tampoco su aplicacioacuten al entorno mediaacutetico
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
01
02
05
04
03
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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Understanding the Promise and Limits of Automated Fact-Checking
Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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Asiacute medios y departamentos de investigacioacuten acadeacutemicos podriacutean buscar coacutemo crear sinergias para desarrollar soluciones de IA de coacutedigo abierto que aportar a la comunidad Del mismo modo podriacutean nutrirse de la comunidad para incorporar agentes inteligentes externos a las dinaacutemicas comunicativas
Colaboracioacuten interdisciplinar
Reconocimiento satelital analiacutetica de datos de usuarios cruce masivo de informacioacuten en tiempo realhellip Lo que sirve para la meteorologiacutea la sociometriacutea o los GPS puede ayudar y mucho al periodismo Del mismo modo que contar con informacioacuten veraz personalizada y contextualizada debe ser un recurso imprescindible para cualquier otra industria que se precie
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
06
La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
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Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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Diezclaves para relacionarse con la IAConclusiones
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
06
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Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
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Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
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La IA no es una tecnologiacutea futurista o distoacutepica existe funciona y ayuda en el diacutea a diacutea a muchas compantildeiacuteas y usuarios A veces incluso sin ser conscientes de ello
Igual que los motores la electricidad o internet la gestioacuten de informacioacuten a traveacutes de inteligencia artificial se convertiraacute en un estaacutendar a medio plazo
La aplicacioacuten de la inteligencia artificial va mucho maacutes allaacute de lo tecnoloacutegico y lo cientiacutefico alcanzando desafiacuteos como la privacidad la eacutetica y el desarrollo social
La implementacioacuten de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales la verificacioacuten y trazabilidad de la informacioacuten disponible
En un mundo digital en el que los algoritmos de las grandes corporaciones deciden buena parte de queacute vemos resulta imprescindible conocer coacutemo funcionan
Diez claves para relacionarse con la inteligencia artificial
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IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
Conocer la IA trabajar con ella no exige un conocimiento experto Los mejores proyectos basados en inteligencia artificial son los maacutes interdisciplinares
Uno de los grandes retos para una implantacioacuten masiva seraacute lograr procesos transparentes revisables y ajustables para su mejora abrir las cajas negras
El uso accesible y loacutegico seraacute otro de los retos de la IA cualquier usuario debe entender para queacute la necesita y coacutemo utilizarla de forma natural
La IA completa dependeraacute del trabajo humano soacutelo en su origen el objetivo es que acabe aprendiendo mejorando e implementaacutendose por su cuenta
El potencial de la IA contribuiraacute a una mejora de procesos y servicios a escala global con un profundo impacto social y viacuteas de desarrollo pero tambieacuten desigualdades
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08
IA PARA PERIODISTAS PRODIGIOSO VOLCAacuteN
08
Para saber maacutes
Automated Journalism - AI Applications at New York Times Reuters and Other Media Giants
Autor Emerj - Artificial IntelligenceResearch | Antildeo 2019
Recursos para saber maacutes
Inteligencia Artificial para queacute puede usarse en periodismo y queacute estaacuten haciendo los medios
Autor Fundacioacuten Luca de Tena Antildeo 2018
Robots que escriben noticias en espantildeol cuando las maacutequinas hacen el trabajo de un periodista
Autor Xataka | Antildeo 2019
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10 European startups that are disrupting the media
Autor EU-Startups | Antildeo 2019
This Just In How AI-Powered Tools Could Help Revive Journalism
Autor Forbes | Antildeo 2020
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A guide for newsrooms in the age of smart machines
Autor AP | Antildeo 2017
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Elements of AI
Autor University of HelsinkiAntildeo 2019
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El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo
Autor UMH | Antildeo 2019
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Autor Reuters Institute | Antildeo 2018
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Iniciativa Journalism AI
Autor London School of Economicsand Political Science
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La inteligencia artificial requiere de un periodismo sincero
Autor GIJN | Antildeo 2019
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