La inteligencia artificial avanza a una velocidad que apenas nos deja tiempo para comprender todas las preguntas que va colocando en el camino.
En el periodismo, buena parte de la conversación se ha concentrado en lo que esta tecnología puede hacer, cuánto puede agilizar y qué tareas puede asumir, pero quizás ha llegado el momento de detenernos en una cuestión más profunda: qué tipo de periodismo queda después de incorporarla.
Esa reflexión encontró nuevos puntos de encuentro luego de leer la columna “Inteligencia artificial sostenible y periodismo insostenible”, publicada en El Tiempo, escrita por Werner Zitzmann, y el libro “Journalism in the Age of AI”, del Reuters Institute for the Study of Journalism.
Desde perspectivas distintas, ambos contenidos terminaron llevándonos hacia un mismo dilema: mientras la IA adquiere cada vez mayor capacidad para producir, resumir y distribuir información, necesitamos preguntarnos qué ocurrirá con el periodismo que genera la información original que hace posible buena parte de ese proceso.
La paradoja de la agilidad
La inteligencia artificial ha colocado al periodismo frente a una paradoja que merece mucha más atención de la que estamos prestando: mientras celebramos tecnologías capaces de resumir, responder, explicar y producir información en segundos, podemos estar debilitando precisamente el ecosistema que genera buena parte del conocimiento del que esas herramientas se alimentan.
Durante años, la discusión alrededor de la transformación digital de los medios estuvo concentrada en cómo adaptarnos a nuevas plataformas, formatos y hábitos de consumo… primero fueron las páginas web, luego las redes sociales, los teléfonos móviles, los algoritmos y las plataformas de distribución.
Ahora la inteligencia artificial introduce un cambio distinto: ya no se limita a modificar la manera en que distribuimos la información; también puede intervenir directamente en su producción y convertirse en intermediaria entre el periodismo y sus audiencias. Eso cambia muchas cosas.
Cuando una persona pregunta a un sistema de inteligencia artificial qué ocurrió, qué significa determinado acontecimiento o cuáles son las claves de una noticia, probablemente recibirá una respuesta construida a partir de información que alguien tuvo que producir primero… y, lo más probable, detrás de muchos de esos datos hubo periodistas que llamaron fuentes, revisaron documentos, asistieron a lugares, contrastaron versiones, entrevistaron especialistas y organizaciones que pagaron salarios, tecnología, corresponsalías y estructuras para que ese trabajo pudiera realizarse.
La información de calidad tiene un costo
El problema aparece cuando el producto de ese trabajo circula, se resume y se transforma sin que necesariamente el lector llegue hasta quien produjo la información original, proceso que reduce tráfico, publicidad, suscripciones o cualquier otra fuente de ingresos.
Con esto en mente, la pregunta deja de ser únicamente tecnológica y pasa a ser económica y democrática: ¿quién financiará la producción de la información que después utilizarán las máquinas para respondernos?
Pero existe otra cara del mismo problema porque, dentro de las propias redacciones, la inteligencia artificial promete ahorrar tiempo y automatizar tareas, lo que puede representar una extraordinaria oportunidad si las horas recuperadas permiten investigar más, verificar mejor, consultar nuevas fuentes, analizar documentos y producir historias que difícilmente surgirían de una máquina.
El lado oscuro de esta moneda es que puede convertirse simplemente en una nueva herramienta para producir más con menos… y, allí, aparece una decisión fundamental para los medios.
Si antes un periodista debía producir tres contenidos y ahora, gracias a la inteligencia artificial, puede producir diez, la primera tentación empresarial será celebrar esos siete contenidos adicionales, sin embargo, quizás la verdadera ganancia no esté en publicar diez, sino en utilizar parte del tiempo recuperado para conseguir que aquellos tres sean mejores.
Porque el problema del ecosistema informativo actual difícilmente pueda definirse como falta de contenido, pues nunca habíamos tenido tanta información disponible y, paradójicamente, nunca había sido tan difícil distinguir qué merece nuestra atención, qué tiene contexto, qué fue investigado y qué simplemente reproduce aquello que ya circulaba.
Añadir millones de contenidos generados o asistidos automáticamente puede aumentar el volumen sin aumentar necesariamente el conocimiento.
Ese es quizás el dilema que debemos comenzar a discutir con mayor profundidad desde los medios: la inteligencia artificial puede hacer sostenible la producción y, al mismo tiempo, contribuir a hacer insostenible el periodismo.
Con esto no decimos que rechacemos la tecnología… hacerlo sería tan inútil como haber intentado detener el internet o las redes sociales. Se trata de decidir para qué queremos utilizarla.
Si sirve para liberar al periodista de tareas mecánicas y devolverle tiempo para preguntar, investigar, verificar, escuchar y estar donde ocurren las historias, tendremos una oportunidad extraordinaria para fortalecer la profesión.
Si únicamente sirve para llenar más rápido las páginas, multiplicar publicaciones, reducir equipos y perseguir métricas de volumen, habremos utilizado una de las tecnologías más poderosas de nuestra época para acelerar problemas que el periodismo ya tenía.
Y existe además una responsabilidad que trasciende a las redacciones, ya que las empresas que desarrollan inteligencia artificial, las plataformas tecnológicas, los medios y las sociedades tendrán que encontrar mecanismos que permitan preservar el ecosistema que produce información original, verificable y profesional.
La realidad es que la inteligencia artificial puede reorganizar el conocimiento existente, encontrar patrones, sintetizar documentos y acercarnos respuestas con una velocidad extraordinaria, pero alguien tiene que seguir haciendo las preguntas, alguien tiene que ir al lugar de los hechos, alguien tiene que confrontar al poder y alguien tiene que descubrir aquello que todavía no está escrito en Internet.
Y ese alguien sigue siendo el periodista.
El verdadero desafío de esta revolución tecnológica quizá no sea determinar cuánto periodismo puede hacer la inteligencia artificial, sino asegurarnos de que, después de incorporarla, todavía exista un periodismo capaz de producir aquello que ninguna máquina podría encontrar si antes un ser humano no salió a buscarlo.
