¿Cómo competir contra las plataformas de inteligencia artificial (IA) generativa más populares en aclarar las dudas de la gente sobre economía y finanzas? El medio digital colombiano Economía para la Pipol lo está intentando con información de calidad, datos al día y lenguaje claro y desenfadado.
El medio especializado en temas económicos lanzará el próximo mes su propio chatbot impulsado por IA, que busca responder las preguntas de sus usuarios sobre el dinero de forma clara y sencilla.
“Queremos que esta nueva herramienta de Economía para la Pipol llegue a muchas personas, que sea un lugar seguro para hacer preguntas de economía y finanzas”, dijo a LatAm Journalism Review (LJR) Valerie Cifuentes, directora creativa y cofundadora del medio. “Queremos que la gente le pierda el miedo a preguntar y, a través de respuestas curadas por nuestro equipo, puedan entender mejor los temas, salir de dudas y hacerse opiniones informadas”.
El lenguaje del chatbot irá en línea con la forma en la que Economía para la Pipol explica los temas financieros. (Foto: Captura de pantalla)
El chatbot, que lleva por nombre “La Pipol Bot”, fue desarrollado como parte de la participación conjunta de Economía para la Pipol y la empresa de tecnología Datasketch en el programa Innovation Challenge de la iniciativa JournalismAI y Google News Initiative. El objetivo de la herramienta es contribuir a cerrar la brecha entre la información especializada de economía y la gente común y corriente, según la descripción de la herramienta en el programa.
Con ese mismo propósito nació Economía para la Pipol en 2021, dijo su cofundadora y directora ejecutiva, María Camila González.
“Veíamos que la manera en la que se comunicaban y se contaban las noticias económicas eran para un nicho muy específico, particularmente la gente que está en en situaciones de poder, que está tomando decisiones y que ya entiende la economía”, dijo González a LJR.
El lanzamiento del chatbot está programado para el 4 de septiembre. Sus creadores esperan que sus características ofrezcan un valor agregado en términos de lenguaje, confiabilidad y calidad de la información frente a los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus sigles en inglés) como ChatGPT, Gemini o Claude.
La desinformación hizo estragos en Colombia durante las protestas masivas de abril de 2021 en rechazo a un proyecto de reforma tributaria presentado por el gobierno del entonces presidente Iván Duque. La preocupación de la gente por la crisis económica desatada tras la pandemia de COVID-19, la amenaza de posibles incrementos de impuestos y el uso político de la información de cara a las elecciones del año siguiente crearon el ambiente perfecto para la proliferación de información falsa o engañosa.
Fue en esa coyuntura que nació Economía para la Pipol, en un intento de sus fundadoras de sacar a la gente de la confusión y el miedo, y explicar en lenguaje sencillo la reforma tributaria, así como los conceptos básicos de economía y finanzas.
“La gente estaba sintiendo en sus bolsillos el efecto de la crisis económica y quería entender mejor qué estaba pasando”, dijo González. “La gente en las calles no estaba debatiendo con argumentos sino con un montón de fake news. Queríamos explicar a la gente en el mismo lenguaje de las fake news y las cadenas falsas cómo funciona la economía”.
Cuatro años después, ya como un medio digital consolidado y a un año de otras elecciones presidenciales, Economía para la Pipol busca sumar su chatbot impulsado por IA a sus esfuerzos de dar contexto y explicar la economía para que los colombianos tomen mejores decisiones.
“La Pipol Bot” responde a preguntas de los usuarios sobre economía y dinero mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático. Está respaldado por información que Economía para la Pipol ha investigado y publicado a lo largo de sus cuatro años de existencia. González dijo que esto lo diferencia de otros sistemas conversacionales de IA cuyas fuentes de información son a veces de dudosa confiabilidad.
“El contenido está muy curado y además hay cosas que tal vez no se encuentren fácilmente en internet porque provienen de fuentes humanas”, dijo la periodista. “Por ejemplo, sabemos lo que está pasando con la transición energética en Colombia a partir de una entrevista que le hicimos a un ministro. No necesariamente son datos tan fáciles de encontrar en internet. Ahí hay un valor agregado muy importante”.
Parte de la información que alimenta al chatbot proviene de una base de datos que Economía para la Pipol y Datasketch construyeron con más de 900 preguntas y respuestas sobre los temas que cubre el medio.
“Si el usuario hace preguntas que tienen algún tipo de relación con la lista de preguntas que ya tenemos, incluso si se cambia alguna terminología, el sistema automáticamente detecta esa relación con la lista de preguntas que tenemos y responde a partir de esa lista”, dijo a LJR Juliana Galvis, coordinadora del equipo de Datasketch en el proyecto.
Esa lista de preguntas se irá alimentando con nuevos contenidos que vaya publicando Economía para la Pipol, dijo Galvis. Sin embargo, el chatbot también cuenta con acceso a información financiera y económica oficial de Colombia, al estar conectado a fuentes de datos de instituciones públicas como el Departamento Nacional de Estadística de Colombia (DANE) y el Banco de la República.
Esta conexión, dijo Galvis, fue posible a través de APIs (Interfaces de Programación de Aplicaciones, por sus siglas en inglés), sistemas que funcionan como “puentes” para que dos sistemas distintos intercambien datos o funciones de forma automática.
Estar conectado a fuentes de datos de instituciones públicas dará al chatbot acceso a información que se actualiza constantemente. Esto permitirá ofrecer a los usuarios respuestas con información al día, lo que no siempre ocurre con otras plataformas de IA, dijo Galvis.
“Normalmente la memoria de estos sistemas de IA no es tan inmediata y no está tan actualizada en el día a día, y por lo tanto es difícil que respondan sobre temas que han sucedido hace un día o hace una semana”, dijo. “Nos interesaba que este chatbot no se quedara rezagado en la alimentación de información, y que si una persona quiere tener información de un indicador hoy, pueda tener la información más actualizada posible”.
Las alucinaciones son uno de los principales problemas de los modelos de IA generativa. Estas ocurren cuando el modelo no cuenta con cierta información y la “rellena”, conforme a los patrones de texto con los que fue entrenado, con algo que suena coherente, pero que no es real o correcto.
Las periodistas colombianas María Camila González y Valerie Cifuentes fundaron Economía para la Pipol en 2021. (Foto: Captura de pantalla del sitio web Economía para la Pipol)
Para Economía para la Pipol y Datasketch era fundamental evitar que su chatbot diera respuestas con alucinaciones. Por eso, lo limitaron a usar solo dos tipos de información: los datos ya verificados por su equipo periodístico y los de fuentes oficiales, en lugar de recurrir a información abierta de internet como hacen los grandes modelos de lenguaje.
“Si le preguntas hoy en día a ChatGPT algún tema coyuntural de economía en Colombia, pues te va a responder algo, seguramente, pero tal vez no va a ser completamente cierto o validado por un equipo periodístico”, dijo Galvis. “Si el chatbot [nuestro] está respondiendo en estos momentos algo, esto con toda seguridad ha pasado por un proceso de chequeado previamente por Economía para la Pipol”.
“La Pipol Bot” también está limitado a responder preguntas sobre temas específicos de Economía para la Pipol, y así se le hará saber a los usuarios que pregunten sobre otros temas, dijo Galvis.
“Si, por ejemplo, un usuario pregunta algo que no tenga absolutamente nada que ver [con economía], como ‘¿cómo se llama el presidente de tal país?’, el sistema, como no asocia esa pregunta con las que tenemos listadas, lo que va a hacer es responder que no tiene esa información”, dijo Galvis.
Uno de los factores que ha distinguido la forma en la que Economía para la Pipol cubre los temas de economía y finanzas es el lenguaje que usa, que dista mucho del de la mayoría de los medios especializados en esos temas.
Ese lenguaje sencillo y desenfadado, que incluye humor, memes y gifs, se ha convertido en un activo para el medio, que incluso ha llevado a sus fundadoras a realizar alianzas con organizaciones y empresas para dar asesorías en comunicaciones y a impartir ponencias sobre temas económicos en lenguaje sencillo.
“El valor agregado es realmente el estilo de contar las cosas”, dijo González. “Pensamos en cómo contábamos un cuento, o cómo usar mucho más el storytelling en esto y salirnos de lo formal”.
Y ese mismo lenguaje es el que imprimieron a “La Pipol Bot” para que tuviera congruencia con el resto de sus productos periodísticos.
“El lenguaje que nosotras usamos es aún más informal, es incluso callejero”, dijo González. “Eso también conecta a la gente con el chat de una forma distinta, incluso más emocional”.
La forma de responder del chatbot es uno de los puntos que apreciaron los usuarios que usaron la herramienta en las dos pruebas con usuarios reales que han realizado, uno virtual y otro presencial, con personas convocadas a través de las redes sociales de Economía para la Pipol, dijo González.
Otro factor mencionado en esas pruebas fue la credibilidad de la información, agregó.
“La gente que lo ha usado nos ha dicho que usarían el chatbot de Economía para la Pipol porque les parece que hemos construido una confianza y una credibilidad en nuestra audiencia que creen en el periodismo que hacemos”, dijo González. “Nos dicen que lo usarían como complemento del uso regular de ChatGPT y de otros chatbots, y eso para nosotras es muy, muy valioso”.
Aunque “La Pipol Bot” está casi listo para su lanzamiento, su desarrollo no ha estado libre de desafíos. Uno de los principales en el aspecto técnico fue la conexión de la herramienta con las fuentes de datos públicos, ya que no todas las instituciones económicas de Colombia permiten conexión a sus bases de datos a través de APIs, dijo Galvis.
Aunque el DANE permitió esa conexión, el equipo de Datasketch enfrentó se topó con dificultades para que el chatbot pudiera usar los datos de esa institución.
“El Departamento de Estadísticas tiene disponibilidad de la información de una manera que no nos servía. Las estructuras de los datos eran muy diferentes a las del sistema que estábamos construyendo”, dijo Galvis. “Lo que nos tocó hacer técnicamente fue transformar la estructura de los datos que tiene el DANE a la nueva estructura que necesitamos”.
El estilo sencillo y desenfadado de Economía para la Pipol, que incluye humor, memes y GIF, se ha convertido en un activo para el medio. (Foto: Captura de pantalla)
El equipo logró que el chatbot se conectara a datos de la mayoría de los indicadores económicos del DANE, pero no de todos los que se habían planteado. Galvis dijo que en una siguiente fase de la herramienta se intentará conectarse a datos del resto de los indicadores.
Otro reto técnico en el que Datasketch está trabajando es lograr la automatización total del proceso de actualización de las bases de datos con contenido de Economía para la Pipol, ya que hasta el momento hay pasos que se deben ejecutar de forma manual, agregó Galvis.
Lograr la sostenibilidad financiera del chatbot es otro pendiente en la lista. La herramienta fue financiada con una subvención que forma parte del programa de JournalismAI, por lo que Economía para la Pipol y Datasketch deberán buscar formas de seguir financiándolo, no solo para mantenerlo, sino para hacerlo crecer, dijo González.
“El grant tiene unos recursos limitados para este periodo de tiempo para desarrollar el chatbot y para el lanzamiento”, dijo la periodista. “Ahora el reto de nosotras es buscarle financiación para que se sostenga en el tiempo. Y para llevarlo a otras plataformas, como por ejemplo, WhatsApp”.
