19 Noviembre 2019 –
La London School of Economics, con la participación de la Google News Initiative, ha llevado a cabo una encuesta en 32 países sobre el impacto que la inteligencia artificial puede generar en el periodismo, en un momento en que se debate sobre los beneficios y riesgos que este nuevo uso de la tecnología puede aportar.
El informe se basa en las respuestas de 71 medios de comunicación en 32 países diferentes sobre inteligencia artificial y tecnologías asociadas. Una amplia gama de periodistas que trabajan con IA respondieron a preguntas sobre su comprensión de esta tecnología, cómo se usaba en sus redacciones, así como sus opiniones sobre el potencial y los riesgos más amplios para la industria de las noticias.
La London School of Economics, con la participación de la Google News Initiative, ha llevado a cabo una encuesta en 32 países sobre el impacto que la inteligencia artificial puede generar en el periodismo, en un momento en que se debate sobre los beneficios y riesgos que este nuevo uso de la tecnología puede aportar.
El informe se basa en las respuestas de 71 medios de comunicación en 32 países diferentes sobre inteligencia artificial y tecnologías asociadas. Una amplia gama de periodistas que trabajan con IA respondieron a preguntas sobre su comprensión de esta tecnología, cómo se usaba en sus redacciones, así como sus opiniones sobre el potencial y los riesgos más amplios para la industria de las noticias.
Estas son las 28 conclusiones principales que arroja el informe:
1.- La inteligencia artificial entendida como una amplia gama de tecnologías, incluyendo la machine learning, la automatización y el procesado de datos es una parte importante del periodismo ya, pero está desigualmente distribuida.
2.- Su impacto futuro es incierto, pero la IA tiene el potencial de influir de manera amplia y profunda sobre cómo se hace y se consume el periodismo .
3.- Incluso las redacciones encuestadas que están más adelantadas en la adopción de la IA la describieron como adicional, complementaria y catalítico, pero aún no transformadora.
4.- El poder y el potencial descritos en el informe dejan en claro que todas las redacciones deben prestar atención a la IA.
5.- Las redacciones tienen claro que debe haber una relación entre lo humano y lo tecnológico para potenciar sus efectos positivos
6.- Es importante tener una definición organizacional de la IA para ayudar a dar forma a la estrategia y promover la comprensión y la comunicación sobre IA en las redacciones.
7.- Algo menos de la mitad de los encuestados dijeron que usan la IA para la recopilación de noticias, dos tercios dijeron que la usaron para la producción y poco más de la mitad dijeron que usaban la IA para la distribución.
8.- Hay una aspiración general para utilizar la IA como forma de liberar recursos para que los periodistas puedan dedicarse a realizar mejores o nuevos contenidos o la mejora de los servicios.
9.- Los tres motivos clave para usar la IA fueron:
- Para hacer el trabajo de los periodistas más eficiente (citado en el 68 por ciento de las respuestas)
- Para entregar el contenido más relevante a los usuarios (45 por ciento)
- Para mejorar la eficiencia del negocio (18 por ciento).
10.- Sólo un tercio de los encuestados afirmó tener un estrategia activa en IA.
11.- Hubo cuatro enfoques mayoritarios a la hora de crear una estrategia de IA :
- Gestión tradicional en los departamentos existentes.
- Equipos separados que trabajan en proyectos de IA.
- Tecnología integrada con estructuras editoriales.
- Equipos experimentales: separados o integrados.
12.- Las redacciones están prácticamente divididas entre los que ya están preparados en temas de IA y los que se están iniciando o tienen en mente aún utilizar la IA.
13.- Hay un significativo temor de las redacciones por quedarse atrás. Este era un problema particularmente relevante para las redacciones pequeñas, lo que aumentaba la posibilidad de una creciente desigualdad entre las organizaciones pequeñas y grandes.
14.- Los encuestados creen también que se va a producir un aumento de las actuales funciones en lugar de la sustitución de puestos de trabajo. Habrá más trabajo para los puestos actuales, pero muy pocos perfiles exclusivamente de IA.
15.- Los mayores desafíos para adoptar la IA citados por los encuestados fueron los recursos financieros (27 por ciento), los conocimientos o habilidades (24 por ciento) y la resistencia cultural (24 por ciento), incluido el miedo a perder empleos, a cambiar los hábitos de trabajo y a una hostilidad general hacia las nuevas tecnologías. La falta de conocimiento sobre IA (19 por ciento) en toda la organización junto con la falta de una visión gerencial estratégica (17 por ciento) también fueron temas clave.
16.- La encuesta deja claro que hay una falta de planificación estratégica. Las estrategias de IA siempre variarán según la naturaleza del medio y la etapa de adopción que hayan alcanzado, pero estos son los elementos clave que deben considerarse, según se desprende de la investigación:
- Evaluar la etapa en que se encuentra y el estado de preparación en cuanto a IA
- Comprender y clasificar el tipo de tecnologías de IA que está considerando usar el medio
- Decidir cómo se relacionará la IA con su marca y su estrategia general, los problemas que podría resolver o las necesidades que podría satisfacer
- Evaluar qué áreas de la organización podrían usar IA y por qué
- Identificar los obstáculos principales: recursos, habilidades, cultura, gestión, etc., y la forma de abordarlos de manera sistemática
- Asignar roles y responsabilidades y crear una estructura de comunicación en toda la organización para incluir a todos los interesados
- Establecer sistemas de monitoreo y revisión del desempeño y las prioridades.
- Crear un papel para relaciones externas con socios y clientes para investigar en qué medida la innovación puede ir de la mano de la IA
17.- La mayoría de los encuestados tenía la confianza de que en general, el impacto podría ser beneficioso si los medios conservan su ética y la línea editorial.
18.- Las redacciones identificaron seis principales áreas donde la IA podría no ser positiva y cómo evitar caer en esa situación:
- Economía: Hacer recortes merced a los ahorros generados por la IA podría reducir los estándares editoriales. Si se reinvierten, en cambio, se podría mejorar el periodismo de calidad y la eficacia
- Sesgo algorítmico: el mal uso de los datos puede conducir a errores editoriales como imprecisión o distorsión e incluso discriminación contra ciertos grupos sociales o puntos de vista
- Desinformación / burbujas de filtro: la IA puede ayudar a difundir ‘noticias falsas’. El uso de la personalización puede empeorar el sesgo. Pero una IA bien administrada puede ayudar a contrarrestar la desinformación y mejorar la calidad de la información pública.
- Mejora de las decisiones editoriales y la transparencia: la inteligencia artificial puede ayudar a corregir los viejos prejuicios de la redacción y aumentar la diversidad de historias y audiencias. Se puede ayudar a promover la transparencia en torno a la utilización de AI y del periodismo en general
- La inteligencia artificial debe respetar los valores humanos: Es vital que el periodismo conserve los valores humanos y la IA debe contribuir a esa mejora del valor del ser humano en asuntos como el buen juicio, la creatividad, etc.
- Hay cierta preocupación sobre el papel de las empresas de tecnología y el control que pueden llegar a ejercer sobre la investigación y desarrollo de producto. Sin embargo, también son vistas como una fuente de innovación. Se reclama también a las empresas tecnológicas con respecto a los medios de comunicación y el periodismo más transparencia, diálogo y apoyo
19.- Hay tres ideas básicas sobre el desarrollo de la IA a futuro:
- Para mejorar e iterar lo que están haciendo ahora los equipos editoriales y de productos
- Innovación a medio plazo, en los próximos 2 a 5 años, con nuevas aplicaciones
- Innovación y experimentación para el largo plazo, que podrían incluir completamente nuevos enfoques o estructuras.
20.- Cuando se les preguntó qué les ayudaría a enfrentar los desafíos futuros que implica la IA, las dos respuestas más frecuentes no tenían que ver directamente con la tecnología:
- El 44 por ciento mencionó capacitación, educación y alfabetización en la redacción
- El 43 por ciento mencionó la necesidad de reclutar a la gente con nuevas habilidades
21.- Las tres áreas más citadas para la lista de herramientas más deseadas fueron :
- Más etiquetado automático (recopilación de noticias)
- Mejor contenido generado por IA (producción de noticias )
- Mejores motores de personalización / recomendación ( distribución de noticias ).
22.- Los campos en los que los encuestados deseaban mayoritariamente una implementación de la IA fueron la formación y la educación, en seis diferentes áreas:
- Alfabetización en IA: difundir su comprensión en toda la organización
- Habilidades de inteligencia artificial: habilidades básicas como la codificación y la comprensión del trabajo con datos
- Habilidades de IA más avanzadas: fomentar la innovación y como parte del desarrollo profesional de todo el personal
- Para la gestión: mejorar la conciencia general y también para comprender los sistemas de IA y otros modelos de adopción de IA
- Ética: entender cómo reducir el peso de los algorítmos o de los sesgos y mejorar la precisión y la fiabilidad
- Perspectivas generales de IA: más comprensión científica y social de la IA y su impacto en los usuarios y la sociedad.
23.- A pesar de la competencia y las presiones hay un fuerte interés en la colaboración entre medios para mejorar las normas y la innovación. Se sugirió colaboración :
- En todos los departamentos de los medios de comunicación
- Entre medios de comunicación: sobre historias pero también sobre desarrollo tecnológico
- En todo un país pero también internacionalmente
- Con empresas tecnológicas
- Con nuevas empresas y organizaciones intermediarias.
- Con universidades / investigadores.
24.- La IA irá cambiando el periodismo de forma incremental, pero los efectos estructurales llegarán a más largo plazo. En un mundo más interconectado, la IA se volverá más importante en todos los campos.
25.- La IA hará que los medios de comunicación sean menos iguales y más diversos y cambiará la estructura del trabajo, el flujo de noticias y la relación con el público.
26.- La IA impulsará nuevas plataformas y herramientas, como la realidad aumentada, drones, generación de voz, imagen y texto, y wearables.
27.- La IA influirá en la forma en que se crean la información y el debate, aunque a menudo no a través de las noticias. Las redacciones tienen que trabajar para fomentar la autoridad editorial y la confianza.
28.- El periodismo tiene mucho que aprender de otras industrias, incluyendo las empresas de tecnología y las startup, el marketing y la publicidad , pero también, por ejemplo, de las industrias de los juegos de azar, y la música: ¿Cómo utilizan la tecnología, cómo se desarrollan sus flujos de trabajo, cómo es su relación con los usuarios y su ética, etc.
1.- La inteligencia artificial entendida como una amplia gama de tecnologías, incluyendo la machine learning, la automatización y el procesado de datos es una parte importante del periodismo ya, pero está desigualmente distribuida.
2.- Su impacto futuro es incierto, pero la IA tiene el potencial de influir de manera amplia y profunda sobre cómo se hace y se consume el periodismo .
3.- Incluso las redacciones encuestadas que están más adelantadas en la adopción de la IA la describieron como adicional, complementaria y catalítico, pero aún no transformadora.
4.- El poder y el potencial descritos en el informe dejan en claro que todas las redacciones deben prestar atención a la IA.
5.- Las redacciones tienen claro que debe haber una relación entre lo humano y lo tecnológico para potenciar sus efectos positivos
6.- Es importante tener una definición organizacional de la IA para ayudar a dar forma a la estrategia y promover la comprensión y la comunicación sobre IA en las redacciones.
7.- Algo menos de la mitad de los encuestados dijeron que usan la IA para la recopilación de noticias, dos tercios dijeron que la usaron para la producción y poco más de la mitad dijeron que usaban la IA para la distribución.
8.- Hay una aspiración general para utilizar la IA como forma de liberar recursos para que los periodistas puedan dedicarse a realizar mejores o nuevos contenidos o la mejora de los servicios.
9.- Los tres motivos clave para usar la IA fueron:
- Para hacer el trabajo de los periodistas más eficiente (citado en el 68 por ciento de las respuestas)
- Para entregar el contenido más relevante a los usuarios (45 por ciento)
- Para mejorar la eficiencia del negocio (18 por ciento).
10.- Sólo un tercio de los encuestados afirmó tener un estrategia activa en IA.
11.- Hubo cuatro enfoques mayoritarios a la hora de crear una estrategia de IA :
- Gestión tradicional en los departamentos existentes.
- Equipos separados que trabajan en proyectos de IA.
- Tecnología integrada con estructuras editoriales.
- Equipos experimentales: separados o integrados.
12.- Las redacciones están prácticamente divididas entre los que ya están preparados en temas de IA y los que se están iniciando o tienen en mente aún utilizar la IA.
13.- Hay un significativo temor de las redacciones por quedarse atrás. Este era un problema particularmente relevante para las redacciones pequeñas, lo que aumentaba la posibilidad de una creciente desigualdad entre las organizaciones pequeñas y grandes.
14.- Los encuestados creen también que se va a producir un aumento de las actuales funciones en lugar de la sustitución de puestos de trabajo. Habrá más trabajo para los puestos actuales, pero muy pocos perfiles exclusivamente de IA.
15.- Los mayores desafíos para adoptar la IA citados por los encuestados fueron los recursos financieros (27 por ciento), los conocimientos o habilidades (24 por ciento) y la resistencia cultural (24 por ciento), incluido el miedo a perder empleos, a cambiar los hábitos de trabajo y a una hostilidad general hacia las nuevas tecnologías. La falta de conocimiento sobre IA (19 por ciento) en toda la organización junto con la falta de una visión gerencial estratégica (17 por ciento) también fueron temas clave.
16.- La encuesta deja claro que hay una falta de planificación estratégica. Las estrategias de IA siempre variarán según la naturaleza del medio y la etapa de adopción que hayan alcanzado, pero estos son los elementos clave que deben considerarse, según se desprende de la investigación:
- Evaluar la etapa en que se encuentra y el estado de preparación en cuanto a IA
- Comprender y clasificar el tipo de tecnologías de IA que está considerando usar el medio
- Decidir cómo se relacionará la IA con su marca y su estrategia general, los problemas que podría resolver o las necesidades que podría satisfacer
- Evaluar qué áreas de la organización podrían usar IA y por qué
- Identificar los obstáculos principales: recursos, habilidades, cultura, gestión, etc., y la forma de abordarlos de manera sistemática
- Asignar roles y responsabilidades y crear una estructura de comunicación en toda la organización para incluir a todos los interesados
- Establecer sistemas de monitoreo y revisión del desempeño y las prioridades.
- Crear un papel para relaciones externas con socios y clientes para investigar en qué medida la innovación puede ir de la mano de la IA
17.- La mayoría de los encuestados tenía la confianza de que en general, el impacto podría ser beneficioso si los medios conservan su ética y la línea editorial.
18.- Las redacciones identificaron seis principales áreas donde la IA podría no ser positiva y cómo evitar caer en esa situación:
- Economía: Hacer recortes merced a los ahorros generados por la IA podría reducir los estándares editoriales. Si se reinvierten, en cambio, se podría mejorar el periodismo de calidad y la eficacia
- Sesgo algorítmico: el mal uso de los datos puede conducir a errores editoriales como imprecisión o distorsión e incluso discriminación contra ciertos grupos sociales o puntos de vista
- Desinformación / burbujas de filtro: la IA puede ayudar a difundir ‘noticias falsas’. El uso de la personalización puede empeorar el sesgo. Pero una IA bien administrada puede ayudar a contrarrestar la desinformación y mejorar la calidad de la información pública.
- Mejora de las decisiones editoriales y la transparencia: la inteligencia artificial puede ayudar a corregir los viejos prejuicios de la redacción y aumentar la diversidad de historias y audiencias. Se puede ayudar a promover la transparencia en torno a la utilización de AI y del periodismo en general
- La inteligencia artificial debe respetar los valores humanos: Es vital que el periodismo conserve los valores humanos y la IA debe contribuir a esa mejora del valor del ser humano en asuntos como el buen juicio, la creatividad, etc.
- Hay cierta preocupación sobre el papel de las empresas de tecnología y el control que pueden llegar a ejercer sobre la investigación y desarrollo de producto. Sin embargo, también son vistas como una fuente de innovación. Se reclama también a las empresas tecnológicas con respecto a los medios de comunicación y el periodismo más transparencia, diálogo y apoyo
19.- Hay tres ideas básicas sobre el desarrollo de la IA a futuro:
- Para mejorar e iterar lo que están haciendo ahora los equipos editoriales y de productos
- Innovación a medio plazo, en los próximos 2 a 5 años, con nuevas aplicaciones
- Innovación y experimentación para el largo plazo, que podrían incluir completamente nuevos enfoques o estructuras.
20.- Cuando se les preguntó qué les ayudaría a enfrentar los desafíos futuros que implica la IA, las dos respuestas más frecuentes no tenían que ver directamente con la tecnología:
- El 44 por ciento mencionó capacitación, educación y alfabetización en la redacción
- El 43 por ciento mencionó la necesidad de reclutar a la gente con nuevas habilidades
21.- Las tres áreas más citadas para la lista de herramientas más deseadas fueron :
- Más etiquetado automático (recopilación de noticias)
- Mejor contenido generado por IA (producción de noticias )
- Mejores motores de personalización / recomendación ( distribución de noticias ).
22.- Los campos en los que los encuestados deseaban mayoritariamente una implementación de la IA fueron la formación y la educación, en seis diferentes áreas:
- Alfabetización en IA: difundir su comprensión en toda la organización
- Habilidades de inteligencia artificial: habilidades básicas como la codificación y la comprensión del trabajo con datos
- Habilidades de IA más avanzadas: fomentar la innovación y como parte del desarrollo profesional de todo el personal
- Para la gestión: mejorar la conciencia general y también para comprender los sistemas de IA y otros modelos de adopción de IA
- Ética: entender cómo reducir el peso de los algorítmos o de los sesgos y mejorar la precisión y la fiabilidad
- Perspectivas generales de IA: más comprensión científica y social de la IA y su impacto en los usuarios y la sociedad.
23.- A pesar de la competencia y las presiones hay un fuerte interés en la colaboración entre medios para mejorar las normas y la innovación. Se sugirió colaboración :
- En todos los departamentos de los medios de comunicación
- Entre medios de comunicación: sobre historias pero también sobre desarrollo tecnológico
- En todo un país pero también internacionalmente
- Con empresas tecnológicas
- Con nuevas empresas y organizaciones intermediarias.
- Con universidades / investigadores.
24.- La IA irá cambiando el periodismo de forma incremental, pero los efectos estructurales llegarán a más largo plazo. En un mundo más interconectado, la IA se volverá más importante en todos los campos.
25.- La IA hará que los medios de comunicación sean menos iguales y más diversos y cambiará la estructura del trabajo, el flujo de noticias y la relación con el público.
26.- La IA impulsará nuevas plataformas y herramientas, como la realidad aumentada, drones, generación de voz, imagen y texto, y wearables.
27.- La IA influirá en la forma en que se crean la información y el debate, aunque a menudo no a través de las noticias. Las redacciones tienen que trabajar para fomentar la autoridad editorial y la confianza.
28.- El periodismo tiene mucho que aprender de otras industrias, incluyendo las empresas de tecnología y las startup, el marketing y la publicidad , pero también, por ejemplo, de las industrias de los juegos de azar, y la música: ¿Cómo utilizan la tecnología, cómo se desarrollan sus flujos de trabajo, cómo es su relación con los usuarios y su ética, etc.