«La IA no solo introduce nuevas herramientas y metodologías para la creación de contenido, sino que también puede modificar radicalmente las dinámicas de trabajo, la distribución de tareas y los perfiles profesionales demandados en los medios», afirma en esta entrevista Alvaro Liuzzi, para quien uno de los interrogantes más inquietantes en este nuevo contexto es «qué lugar ocupará la creatividad humana en el futuro».

En función de tu recorrido profesional en donde has analizado la dinámica de las redacciones y las transformaciones en estos últimos años, ¿cómo impacta la llegada de la inteligencia artificial dentro de los procesos de producción periodística?

No cabe dudas que la irrupción de la inteligencia artificial (IA) ha iniciado una nueva ola de transformación de la industria de los medios, sobre todo modificando la forma en cómo concebimos la creación, distribución y consumo de contenidos informativos.

En cuanto a cuestiones técnicas concretas, sabemos que la IA tiene entre sus principales potencialidades la de permitir automatizar tareas rutinarias como la recopilación de información, la verificación de datos y la traducción entre formatos (audio a video, video a texto, etcétera), lo que permite a los periodistas poder centrarse en tareas más creativas y de mayor valor añadido para sus medios.

Es verdad que este último punto también renueva las discusiones en torno a la pérdida de fuentes de trabajo frente a la automatización, proceso que generará tensiones dentro de la industria con puestos tradicionales que se verán redefinidos y muchos otros nuevos que surgirán en ese camino.

Por otro lado, la IA tiene un impacto clave en la forma en que se produce y distribuye la información. Por ejemplo, desde hace tiempo la IA permite la personalización de las noticias en función de las preferencias de los usuarios y esto, sin dudas, tendrá influencia en la forma en que se diseñan y presentan los contenidos periodísticos en el futuro.

En este sentido habrá que seguir de cerca cómo los medios adoptan esta tecnología y en qué áreas en particular. Según el informe del Oxford Institute titulado «Periodismo, medios y tecnología: tendencias y predicciones para 2023» casi tres de cada diez medios encuestados (28 %) dicen que la IA ya forma parte habitual de sus actividades, y un 39 % confirma que ha realizado experimentos en este ámbito.

Durante muchísimos años se habló de la convergencia de redacciones. ¿La llegada de la inteligencia artificial transformará nuevamente los espacios de producción periodística?

La IA no solo introduce nuevas herramientas y metodologías para la creación de contenido, sino que también puede modificar radicalmente las dinámicas de trabajo, la distribución de tareas y los perfiles profesionales demandados en los medios.

Comenzando de lo general a lo particular, posiblemente la IA cambie la forma en que se organizan las redacciones de noticias. Al ser un fenómeno de influencia transversal, en el futuro cercano será cada vez más importante la adopción de dinámicas de colaboración entre periodistas y especialistas en IA. Esto impulsará la creación de equipos interdisciplinarios y, sobre todo, la incorporación de nuevos perfiles profesionales en las redacciones.

Durante parte del año 2023 y el inicio del 2024 hemos visto una primera ola de anuncios por parte de diversos medios institucionalizando áreas y cargos dentro de sus redacciones, entre ellos pueden mencionarse a The Guardian, The New York Times, BBC y The Washington Post. Tal como sucedió con los procesos de digitalización durante la primera década del siglo XXI, estas iniciativas, hoy encapsuladas en un sector particular, tendrán una posterior dispersión hacia toda la organización.

Existen muchas experiencias en torno a los procesos de edición y corrección. ¿Cómo impacta dentro de lo que es la creatividad o la búsqueda de nuevas narrativas en los procesos de preproducción y producción?

Qué lugar ocupará la creatividad humana en el futuro es quizás una de las preguntas más inquietantes en este nuevo contexto.

En lo personal, creo que una de las mejores formas de abordarla es colocándola en perspectiva para poder rastrear patrones comunes en otros procesos de cambio y transformación en el pasado protagonizados por medios como la TV, la radio o Internet.

Tal como escribió Carlos Scolari «Así como la TV o internet cambiaron nuestra concepción del tiempo y del espacio, la inteligencia artificial remodelará nuestra manera de abordar la resolución de problemas y la búsqueda de respuestas a todo tipo de interrogantes».

Si la web social y multimedia revolucionó el acceso y la distribución de información a mediados de la década del 2000, dos décadas más tarde la era de la IA generativa tiene el potencial de convertirse en un gran catalizador de la creatividad humana aportando fuerza de producción sintética a escalas inéditas.

Muchos autores plantean una relación de tensión entre la inteligencia artificial y la comprensión humana. ¿Cómo se da esta relación dentro del periodismo? ¿Existe una conciencia cabal en torno a la transformación dentro de las redacciones?

En principio parte de esta tensión surge de la intersección entre las capacidades algorítmicas de la IA para procesar información a una escala y velocidad inimaginables para el ser humano, y por otro la necesidad de entender, evaluar y conectar con los sentimientos humanos, que son aspectos importantísimos para producir noticias contextualmente relevantes de cara a la audiencia.

Para navegar esta relación de tensión es fundamental que las redacciones promuevan espacios de capacitación abiertos para sus periodistas y editores. Esto implica no solo entrenamiento técnico, sino también debates éticos y filosóficos sobre el papel del periodismo en la sociedad y cómo las herramientas de IA pueden sostener y potenciar los principios fundamentales de veracidad, equidad y responsabilidad sin comprometer la esencia humana del oficio.

Llevar adelante procesos de integración y adopción de IA en los medios sin el grado de conocimiento y reflexión necesaria puede llevar a una peligrosa dependencia tecnológica que ignore los diferentes grados de transformación directa sobre los medios.

¿Cuáles son los procesos y los pasos éticos que deberían llevarse a cabo en torno a la cocreación?

Un aspecto fundamental para abordar el uso de IA en los medios es el diseño de guidelines^[1]Pautas y normas prácticas de uso. Esto permite transparentar el proceso de su aplicación en dos planos, a nivel interno para sus periodistas y a nivel externo de cara a su audiencia.

En el plano interno las guidelines establecen un marco ético y de responsabilidad para el uso de estas tecnologías, asegurando que su aplicación no comprometa la integridad del contenido ni la confianza del público. Además, las guías ayudan a los medios a navegar por los retos legales y éticos asociados con la IA, como la privacidad de los datos y el consentimiento informado.

Otro aspecto fundamental es que orientan a los periodistas y editores en la integración efectiva de la IA en sus procesos de producción, optimizando tanto la calidad del contenido como la eficiencia operativa, sin sacrificar los estándares periodísticos ni la veracidad de la información. Además promueven la transparencia en el uso de algoritmos, un punto vital para mantener una relación de confianza con la audiencia.

¿Qué recomendaciones pensás que deberían hacerse dentro de los espacios formativos, teniendo en cuenta que no hay asignaturas específicas en torno a la producción de inteligencia artificial? ¿Y en los planes de estudio de las carreras de comunicación?

Teniendo en cuenta el rápido avance de la inteligencia artificial, sobre todo su versión generativa, durante los últimos tres años, su inclusión en los espacios formativos es algo fundamental para preparar a los futuros profesionales de la comunicación y el periodismo.

Aunque es importante destacar aquí que dada la velocidad de este cambio sería algo injusto volcar toda la responsabilidad sobre las instituciones educativas o los medios informativos, es un proceso que debe abordarse en conjunto incluyendo también a docentes, alumnos y periodistas.

En este sentido puedo mencionar un pequeño listado de caminos posibles, algunos de los cuales he aplicado en mis clases como docente y han dado resultado.

• Incorporar contenidos transversales sobre IA: introducir módulos o contenidos específicos sobre IA en asignaturas ya existentes, como tecnologías de la información, ética periodística, producción de contenidos y análisis de datos. Esto permite a los estudiantes comprender las aplicaciones e implicaciones de la IA sin necesidad de crear nuevas asignaturas.
• Desarrollar talleres y seminarios prácticos: Ofrecer talleres y seminarios que permitan a los estudiantes interactuar con herramientas de IA, desde algoritmos de análisis de datos hasta generadores de texto e imágenes. La experiencia práctica es clave para entender el potencial y los límites de estas tecnologías.
• Fomentar la colaboración interdisciplinaria: Establecer colaboraciones con departamentos de informática, ingeniería y ciencias de datos para ofrecer cursos interdisciplinarios que aborden tanto el desarrollo técnico de la IA como sus aplicaciones y consecuencias en el periodismo y la comunicación.
• Incluir la ética de la IA en el currículo. Es vital que los futuros profesionales comprendan los aspectos éticos asociados con el uso de la IA, incluidos los sesgos, la privacidad y la desinformación. Integrar discusiones éticas y estudios de caso sobre IA en los cursos existentes prepara a los estudiantes para tomar decisiones responsables en su futuro profesional.

¿Qué casos pondrías como ejemplos en torno a la producción y a los protocolos dentro de las redacciones?

Me voy a permitir responder a esta pregunta con una experiencia personal.

Durante los últimos meses he recopilado muchas iniciativas relacionadas a guidelines y marcos de uso en los medios en una publicación titulada Periodismo Sintético. Paralelamente he sistematizado otras tantas para el desarrollo de una guía sobre integración de inteligencia artificial en redacciones que estoy escribiendo durante el primer trimestre de este año, proceso que me ayuda a ensayar algunas ideas al respecto.

Entre los medios relevados puedo mencionar 36 redacciones del mundo que han publicado sus propias guidelines: DJV (Alemania), DPA (Alemania), Todo Jujuy (Argentina), Sociedad Interamericana de Prensa (América Latina), Flemish Organization for Journalism (Bélgica), Mediahuis (Bélgica), RVDJ (Bélgica), Nucleo (Brasil), CBC (Canadá), The Globe And Mail (Canadá), Hongkong Freepress (China), Wired (EE.UU), Business Insider (EE.UU), News Media Alliance (EE.UU), Thomson Reuters (EE.UU), The Atlantic (EE.UU), Usa Today (EE.UU), NPR (EE.UU), RTDNA (EE.UU), Associated Press (EE.UU), STT (Finlandia), Sanoma (Finlandia), Le Parisien (Francia), RSF (Francia), Norwegian Tabloid (Noruega), Volkskrant (Países Bajos), ANP (Países Bajos), Financial Times (Reino Unido), The Guardian (Reino Unido), Aftonbladet/ Schibsted (Suecia), Svenska Dagbladet (Suecia), TT Nyhetsbyran (Suecia), Heidi.News (Suiza), Ringier (Suiza), CDMSI (Unión Europea).

Con el objetivo de identificar principios rectores desarrollé un GPS, una versión personalizada de ChatGPT, entrenada con todos los textos incluidos en las 36 normas de uso recopiladas. Posteriormente le solicité al sistema que las analice y elabore un primer listado general de los ejes comunes identificados.

Este pequeño experimento me permitió identificar los siguientes patrones comunes utilizados por esos medios:

• Supervisión humana: la mayoría de las redacciones subraya la necesidad de que todo contenido generado por IA sea supervisado por personal editorial para asegurar su precisión y adecuación a los estándares periodísticos.
• Transparencia: los medios se comprometen a informar claramente a la audiencia cuando se utilice contenido generado o asistido por IA, explicando el rol de la tecnología en la creación de dicho contenido.
• Beneficio a la misión periodística: la implementación de IA debe estar alineada con el objetivo de mejorar la calidad y alcance del periodismo, no solo la eficiencia operativa.
• Protección de contenido y derechos de autor: es fundamental respetar las leyes de propiedad intelectual y asegurar que el uso de IA no infrinja los derechos de autor.
• Innovación responsable: se anima a experimentar con IA de manera ética, evaluando los riesgos y consecuencias potenciales para la integridad informativa y la confianza del público.
• Equidad y ausencia de sesgo: se debe prestar atención a mitigar los sesgos inherentes en los modelos de IA, promoviendo una representación equitativa y diversa en el contenido generado.
• Respeto a la privacidad: la recopilación y utilización de datos mediante IA deben respetar la privacidad de las personas, cumpliendo con las regulaciones aplicables.
• Formación continua: los periodistas y el personal técnico deben recibir formación sobre las capacidades, limitaciones y uso ético de la IA para maximizar su potencial y minimizar riesgos.

Respondiendo a la pregunta original, estos patrones reflejan un consenso en la industria sobre la importancia de abordar el uso de la IA con cautela, ética y un compromiso con los valores periodísticos.

La personalización de contenidos es una característica destacada de la inteligencia artificial. ¿Cómo puede afectar esto a la diversidad de la información y a la exposición del público a diferentes perspectivas? ¿Tendremos más contenidos específicos y menos heterogéneos?

La ubicuidad de los algoritmos, su capacidad de estar en todas partes al mismo tiempo, les permite formar parte de nuestro entorno cultural de manera intrínseca y su impacto suele pasar desapercibido la mayor parte del tiempo.

Los algoritmos de redes sociales y plataformas deciden lo que leen, ven y escuchan miles de millones de personas día a día en todo el mundo y están totalmente desregulados. Esta mediación (bienvenido nuevamente J. M. Barbero) tiene un impacto directo y profundo en cómo las sociedades se informan y construyen realidades.

Solemos invertir mucho tiempo intentando comprender qué significan los algoritmos para los humanos, pero en lo personal me gusta invertir esa ecuación y analizar que significamos los humanos para los algoritmos.

Los algoritmos nos interpretan como una secuencia de clics y su principal función (porque están programados para eso) es convertirnos en el largo plazo en una cadena con más clics, por eso nos exponen a contenido relacionado en función de nuestros consumos previos, para mantenernos la mayor cantidad de tiempo posible «enganchados» dentro de su red social o plataforma.

Este proceso tiende a convertirnos en versiones más extremas de nosotros mismos y formatea un escenario donde proliferan y se extienden fenómenos como los sesgos de confirmación, las burbujas de filtro y las fake news, entre otros. Es claro el peligro que esto significa para las democracias y la pluralidad de información alrededor del mundo.

¿Creés que la inteligencia artificial podría desplazar ciertos roles tradicionales de los periodistas, o más bien los complementaría en nuevas áreas? ¿Qué roles ya nacieron y cuáles llegarán?

En perspectiva, con la revolución que significó la llegada de Internet a la industria de los medios en los albores del Siglo XXI, hoy podemos identificar tres etapas muy claras en cuanto al surgimiento de nuevos perfiles en el periodismo.

En este sentido, la primera década del nuevo siglo (2000–2010) estuvo marcada por la replicación de puestos editoriales provenientes del soporte papel, ahora en el ámbito digital, a través de redactores web, editores y jefes de sección, y la exploración de los nuevos lenguajes de Internet con la incorporación de editores multimedia y editores de infografías interactivas entre otros.

La segunda década (2010–2020) quedó marcada a fuego por la irrupción de las plataformas sociales, un nuevo escenario que impuso una frenética y desigual carrera para los medios informativos que ahora solicitaban perfiles para la generación de contenidos ubicuos en búsqueda de audiencias a escalas masivas.

La certeza de un modelo de negocio tradicional en crisis, una pandemia de por medio y la irrupción de la inteligencia artificial generativa nos arrastró de lleno a la tercera década del nuevo siglo. En cinco años, aproximadamente, las redacciones han tenido que adaptarse (y deberán seguir haciéndolo) a la transformación digital más abrupta de su historia.

Los próximos años los medios deberán impulsar la búsqueda y formación de perfiles focalizados en el diseño de contenidos de calidad, la gestión de comunidades, la sustentabilidad económica y en la innovación editorial/tecnológica como pilar fundamental para diferenciarse de una competencia cada vez más amplia. Esta evolución en la morfología de las redacciones tendrá a la inteligencia artificial como pilar transversal de conexión entre equipos, áreas y profesionales.