El periodismo puede morir ...

Periodistas, académicos y ejecutivos de medios se reunieron esta semana para debatir sobre IA en una sala que antiguamente albergaba una imprenta. Se trataba de la tercera edición de la  Cumbre Nórdica de IA en los Medios , organizada en Copenhague por la Red Nórdica de Periodismo con IA .

La iniciativa está liderada por Kasper Lindskow y Sara Inkeri Vardar, de JP/Politikens Media Group; Agnes Stenbom , de Schibsted; y Olle Zachrison , hasta ahora director de IA y estrategia de noticias en la Radio Sueca , quien próximamente se incorporará a la BBC como editor senior de noticias para IA. 

La cumbre incluyó conferencias magistrales de expertos como Ezra Eeman , de NPO; Nikita Roy, de Newsroom Robots Labs ; Naja Nielsen , directora digital saliente de BBC News; y nuestro exdirector, Rasmus Kleis Nielsen , actualmente en la Universidad de Copenhague. También hubo presentaciones de proyectos y herramientas de IA de diversas organizaciones, y charlas sobre temas específicos, como la incorporación de la IA en los flujos de trabajo de las salas de redacción, así como en estrategias y valores.

En este entorno en rápida evolución, las formas prácticas en que los periodistas utilizan la IA son más relevantes que nunca. Simultáneamente, la conferencia también albergó amplios debates sobre temas emergentes relacionados con la IA. A continuación, se presentan cinco conclusiones clave de los debates.

Podrá consultar el programa completo de la conferencia aquí . 

1. Escaneo e interrogación de documentos
Elin Stueland, del periódico regional noruegoStavanger Aftenblad,y Rune Ytreberg, del tabloide local iTromsø, compartieron una herramienta que puede ayudar a los periodistas locales a encontrar historias en documentos públicos sin tener que tomarse el tiempo de escanear manualmente toda la información disponible. 

La herramienta, llamada «Djinn», identifica posibles historias y produce resúmenes en un lenguaje sencillo para que los periodistas los verifiquen y les den contexto. Se puede acceder a Djinn a través de Slack, y los periodistas la están entrenando para que reconozca el «juicio periodístico» evaluando su contenido con un botón de aprobación o rechazo similar al de Netflix.

Ytreberg afirmó que Djinn reduce el tiempo diario que los periodistas dedican a buscar artículos en documentos públicos de 2 horas a 10 minutos. "¿Cómo se hace feliz a un periodista? Haciendo que el trabajo aburrido desaparezca", dijo Stueland.

Erja Yläjärvi , redactora jefe del periódico finlandésHelsingin Sanomat, presentó una iniciativa similar de su redacción: «Watchdog», una herramienta para encontrar noticias y alertar a los editores. Esta herramienta también escanea documentos oficiales y genera resúmenes, notificando a los editores sobre posibles noticias.Helsingin Sanomatha ido aún más lejos con «Document rake», una herramienta que permite a los periodistas interactuar con grandes conjuntos de documentos de forma similar a Notebook LLM. 

Tore Rich y Jonas Pröschold de JP/Politikens analizaron algunas de las capacidades de la herramienta API multitarea del editor, Magna , que tiene una capacidad similar en su función "DocChat".

“Escribir no será una habilidad fundamental para la mayoría de los periodistas en un futuro próximo”, afirmó Yläjärvi. “Estas herramientas de IA ya nos muestran que debemos reflexionar sobre nuestras habilidades principales como periodistas. En la gestión del cambio, estas conversaciones surgen con mucha rapidez”. 

2. Colaborar con bibliotecarios para mejorar los modelos de IA en sueco
Mikaela Åstrand y Leonora Vesterbacka presentaron su proyecto para mejorar el reconocimiento de voz en sueco en subtítulos automáticos. Åstrand, ingeniera de IA/ML de la emisora ​​sueca SVT, comentó cómo había detectado errores constantes en los modelos de subtítulos existentes en sueco. A pesar de ser el idioma nórdico más hablado, el sueco lo habla una población relativamente pequeña, lo que dificulta la recopilación de un conjunto de datos lo suficientemente grande como para entrenar a los modelos de IA a reconocer y transcribir el habla con precisión. 

Los datos propios de SVT no fueron suficientes, por lo que Åstrand recurrió a la Biblioteca Nacional de Suecia, que recopila todo el material impreso y audiovisual nacional en sueco. Colaboró ​​con Vesterbacka, científica de datos sénior de la biblioteca, para adaptar y mejorar el modelo Whisper 2022 de Openai . 

El modelo solo se entrenó con 2000 horas de sueco de un total de 680 000 horas de audio, lo que significa que no era muy preciso en el idioma, especialmente en la versión reducida del modelo. Åstrand y Vesterbacka lo perfeccionaron con 50 000 horas adicionales de sueco de la Biblioteca Nacional y otras fuentes, incluido el Parlamento sueco, responsable de registrar todo lo que se dice en la cámara y proporcionar una transcripción precisa. El modelo resultante, KB-Whisper, logró reducir la tasa de error de palabras, con una mejora del 47 % en el modelo grande.

3. Un enfoque más integral
Si bien gran parte de la conferencia se dedicó una vez más a presentaciones de herramientas, proyectos y usos de IA en la sala de redacción, un tema emergente este año fue la adopción generalizada de IA por parte de las organizaciones de noticias y un enfoque creciente en un enfoque extensivo que penetra cada etapa del proceso de producción de noticias, en contraste con proyectos individuales adaptados a casos de uso específicos.

Este cambio fue destacado por Ezra Eeman , director de estrategia e innovación de la emisora ​​pública holandesa NPO, en su discurso inaugural , donde también mencionó un movimiento hacia flujos híbridos donde los periodistas humanos y las herramientas de inteligencia artificial trabajan juntos en cada etapa de la producción de noticias.

Este enfoque fue demostrado por Gard Steiro , editor de noticias del periódico sensacionalista noruego VG, y Fabian Heckenberger , editor senior de inteligencia artificial en Süddeutsche Zeitung. 

Steiro presentó la estrategia 2028 de VG, con la IA presente en cada paso. De igual manera, Heckenberger ilustró cómo la IA generativa puede transformar cada paso de un plan de cambio institucional, incluyendo la influencia en los objetivos de la misión y la cultura. Sin embargo, el problema persiste: un cambio integral requiere tiempo para pensar y planificar, algo que muchos periodistas no tienen en medio del ciclo informativo diario. "¿Cómo evitamos sobrecargar a nuestra redacción? ¿Cómo nos guiamos por las múltiples olas de innovación?", preguntó Heckenberger.

4. Automatización de la escritura y agentes de IA
Tina Rogers , directora de entrega de inteligencia artificial editorial y automatización en el grupo de medios deportivos digitales Better Collective, habló sobre cómo el editor está experimentando y creando contenido con inteligencia artificial generativa. 

Better Collective permite a los periodistas usar IA para traducir y reescribir artículos en su centro de contenido al estilo de otra publicación, lo que permite compartir contenido entre sus publicaciones. También usan IA para producir piezas originales centradas en la producción, en particular guías y contenido con gran cantidad de datos. Un ejemplo es la creación por lotes de artículos cortos que anuncian los resultados de partidos de ligas menores utilizando datos y LLM. Estos incluso pueden publicarse automáticamente, comentó Rogers.

Otro experimento que Better Collective está llevando a cabo es la creación de contenido con agentes de IA . 

Los agentes van más allá de los LLM e incluso de los "personajes" de IA, explicó el experto en IA David Caswell en un panel con Florent Daudens, jefe de prensa de Hugging Face, e Irene Jay Liu , directora de IA para tecnologías emergentes y regulación del Fondo Internacional para los Medios de Interés Público (IFPIM). Los agentes de IA combinan razonamiento y acción en un entorno específico, explicó Caswell. Utilizan el razonamiento para deconstruir un conjunto de tareas que buscan un objetivo y se diferencian del software en que no son tan frágiles y pueden abordar la imprevisibilidad y reconocer cuándo se violan las barreras. 

Better Collective comenzó aplicando agentes de IA para la transferencia de noticias, que a menudo comienzan con un rumor en redes sociales. Agentes de IA especializados realizan tareas específicas como curadores de redes sociales, investigadores, redactores deportivos, verificadores de datos, creadores de enlaces internos y editores, comenzando con una publicación en redes sociales y terminando con un artículo publicado. Rogers afirmó que Better Collective no publicita su sitio web de transferencia automatizada , de acceso público, sino que lo utiliza como plataforma para probar estas herramientas.

Daudens predijo que los agentes de IA podrían ser la próxima interfaz de usuario y la muerte de internet tal como la conocemos. En este escenario potencial, las personas no navegarían por sí mismas: sus agentes de IA lo harían en su nombre para realizar cualquier tarea requerida. Esto podría tener profundas implicaciones para el periodismo, incluyendo la posibilidad de que las noticias tengan que ser preparadas para una audiencia de agentes de IA en lugar de directamente para los humanos.

5. ¿Qué hace falta para construir una alternativa europea a las grandes tecnológicas?
En el discurso final de apertura de la conferencia, nuestro investigador asociado sénior Rasmus Kleis Nielsen planteó preguntas difíciles sobre lo que significaría, en la práctica, construir alternativas europeas a las populares plataformas con sede en EE. UU. que muchas personas utilizan. 

Este ha sido un tema de conversación, especialmente en los últimos meses, tras la preocupación en Europa tras la venta de Twitter a Elon Musk, el cambio de política de Meta con respecto a la verificación de hechos y el acercamiento de los ejecutivos de la plataforma a Donald Trump.

Si queremos alejarnos de las plataformas estadounidenses y acercarnos a alternativas europeas, debemos reconocer los importantes problemas prácticos que esto conlleva, afirmó Nielsen. Describió tres posibles modelos de alternativas europeas, cada uno con el objetivo de resolver un análisis diferente del problema real de las plataformas existentes: si son estadounidenses, si tienen fines de lucro o si son grandes.

Cada uno de estos modelos potenciales, dijo, trae sus propios problemas: la gente parece no querer alternativas más pequeñas (por ejemplo, Mastodon) y una gran plataforma europea requeriría un compromiso regulatorio y financiero significativo por parte de los gobiernos que ya están luchando con problemas complejos y costosos como el cambio climático, la defensa y el envejecimiento de la población.

Al igual que pensamos en temas como el clima, la defensa y el bienestar, es bueno querer debatirlos, pero no es suficiente. Queremos más que una simple declaración; queremos detalles. Sobre todo, si somos periodistas o científicos, queremos detalles. Queremos más que solo retórica. Necesitamos preguntarnos no solo: "¿Quieres esto?", sino: "¿Qué más deseas? ¿Qué estás dispuesto a sacrificar o a pagar para conseguirlo?", dijo Nielsen.