Tener una política sobre inteligencia artificial ya no parece suficiente para los medios de comunicación. El verdadero desafío es conseguir que periodistas y editores conozcan esas reglas, comprendan sus razones y puedan aplicarlas mientras las herramientas y sus posibilidades cambian constantemente.
Un análisis basado en experiencias de organizaciones como Reuters, Bloomberg, The Wall Street Journal, Axios, Australian Broadcasting Corporation, Zetland y Aftonbladet apunta hacia una conclusión: las normas funcionan cuando dejan de ser un documento aislado y pasan a formar parte de la cultura y los procesos cotidianos de la redacción.
La formación, el debate interno, la supervisión y la actualización periódica aparecen así como elementos fundamentales para evitar que una política de IA termine convertida en otro archivo que pocos consultan.
Principios antes que herramientas
Una de las recomendaciones es establecer primero los valores editoriales que deben permanecer independientemente de la tecnología utilizada.
Responsabilidad editorial, supervisión humana, transparencia y protección de las fuentes son algunos de esos principios. Las herramientas pueden cambiar rápidamente, pero esos criterios deberían mantenerse.
Bloomberg establece, por ejemplo, que la IA no sustituye la información original y que ningún contenido debe publicarse sin intervención humana. Permite utilizarla para analizar grandes cantidades de datos, acelerar búsquedas y automatizar determinadas tareas, pero mantiene al periodista como responsable de lo publicado.
Axios, por su parte, no permite emplear IA generativa para redactar informaciones, aunque admite su utilización para sugerir titulares, textos alternativos para imágenes o posibles mejoras de estilo, siempre bajo revisión de los profesionales.
Capacitar al periodista es parte de la política
Uno de los riesgos identificados es aprobar las normas, distribuirlas entre los empleados y considerar concluido el proceso.
Reuters exige a sus trabajadores completar anualmente una formación actualizada sobre inteligencia artificial y organiza encuentros mensuales, demostraciones y sesiones para analizar herramientas, riesgos y nuevos usos.
The Wall Street Journal también apuesta por sesiones prácticas en las que los propios profesionales muestran cómo utilizan la IA para documentarse, verificar datos, editar contenidos o desarrollar pequeñas aplicaciones.
La capacitación no debería limitarse a explicar qué está prohibido. También necesita abordar las razones detrás de las restricciones, la protección de la propiedad intelectual y qué información no debe introducirse en plataformas externas.
La supervisión necesita diferentes miradas
Las políticas también requieren responsables que puedan resolver dudas, evaluar herramientas y decidir qué usos son compatibles con los estándares editoriales.
The Wall Street Journal cuenta con un grupo integrado por representantes de fotografía, sonido, gráficos, audiencias, datos, edición y estándares, incluyendo profesionales con posiciones tanto favorables como críticas frente a la IA.
Bloomberg dispone de un consejo asesor con representantes de áreas editoriales, investigación y producto, mientras Reuters mantiene un comité de gobernanza que se reúne mensualmente para revisar proyectos y herramientas.
La incorporación de profesionales escépticos puede resultar especialmente útil para identificar riesgos y evitar que la adopción tecnológica se convierta únicamente en una decisión impulsada desde la dirección.
Las reglas necesitan actualizarse
La velocidad con la que evoluciona la inteligencia artificial obliga también a considerar estas políticas como documentos vivos.
The Wall Street Journal procura revisar sus criterios cada seis meses o cuando ocurre algún cambio tecnológico significativo. Reuters mantiene una revisión continua y contempla incluso la posibilidad de detener inmediatamente una herramienta cuando identifica problemas graves.
Esta actualización permite incorporar nuevos usos y riesgos antes de que un error llegue a convertirse en una crisis editorial.
Partir de que la IA puede equivocarse
Las políticas analizadas también parten de una premisa esencial: la inteligencia artificial generativa puede producir errores, inventar datos, atribuir declaraciones inexistentes o presentar información incorrecta con apariencia convincente.
Por esa razón, la automatización no elimina la responsabilidad humana sobre el contenido.
Axios, por ejemplo, mantiene en pruebas una aplicación interna para ayudar a mejorar textos y detectar posibles errores, pero reconoce que todavía no puede considerarse un mecanismo fiable de verificación porque puede pasar por alto falsedades o señalar como incorrecta información verdadera.
Transparencia más allá de una etiqueta
Explicar simplemente que se utilizó inteligencia artificial tampoco necesariamente responde a las inquietudes de las audiencias.
Las experiencias recogidas indican que resulta más útil explicar qué parte del proceso utilizó IA, con qué propósito, cuáles controles fueron aplicados y quién asumió finalmente la responsabilidad editorial.
La cuestión central para el público no sería únicamente conocer qué modelo o herramienta se empleó, sino determinar si un periodista continúa tomando las decisiones relevantes y quién responde por el resultado.
La incorporación de inteligencia artificial en los medios plantea así un desafío que trasciende la tecnología. Requiere capacitación, gobernanza, revisión permanente y una cultura editorial capaz de mantener el criterio humano en el centro.
Una política de IA será realmente útil cuando los periodistas no necesiten buscar un documento olvidado para saber cómo actuar, porque sus principios ya formen parte de la manera cotidiana de ejercer el periodismo.
