El equipo de ADNSUR, un medio nativo digital de la Patagonia argentina, enfrentó varias veces un mismo problema: videos para redes sociales producidos por colaboradores externos terminaban incumpliendo las normas de contenido de las plataformas digitales. En una de esas ocasiones, incluso, una de sus cuentas fue penalizada.
Como respuesta, el medio endureció sus procesos de revisión. Ante cualquier posible incumplimiento, el material se devolvía para corrección o debía rehacerse por completo. También se incorporaron revisiones cruzadas de los guiones antes de la grabación, un esquema que terminó absorbiendo buena parte de la jornada laboral de varios miembros de la redacción.
“La mayoría de los medios estamos jugando con unas reglas que no son nuestras en un tablero que no es propio. Es el tablero de Meta o el tablero de TikTok, que tienen reglas propias y además arbitran como se les da un poco la gana”, dijo a LatAm Journalism Review (LJR) Rocío Barquin, directora de estrategias en redes sociales de ADNSUR.
Reporteros del medio uruguayo Búsqueda usan un bot de IA para generar visualizaciones sencillas, lo que permite al equipo de datos dedicarse a productos más complejos. (Foto: Captura de pantalla)
El medio puso fin a ese problema con una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) que analiza los guiones de sus productos audiovisuales para asegurarse que cumplan con las normas comunitarias de las principales plataformas sociales. La herramienta lleva por nombre OrtiBot, derivado de la palabra “ortiva”, un adjetivo usado en Argentina para describir a alguien estricto y poco flexible.
Pero la particularidad de OrtiBot es que su prototipo fue desarrollado casi por completo por Barquin y Bárbara Gallego, jefa de redacción y contenidos digitales de ADNSUR, en un fin de semana y sin que ninguna de las dos tuviera mayor conocimiento de programación o sistemas computacionales.
Al igual que ADNSUR, otras 12 redacciones de Argentina y Uruguay han desarrollado prototipos de aplicaciones de IA a partir de lenguaje natural, con las que han logrado optimizar tiempo, esfuerzo y recursos en su trabajo diario. Esto, tras su participación en el programa Google AI Prototyping Sprint, organizado por Google News Initiative en alianza con el laboratorio de medios británico Fathm.
“Lo más importante de estos programas es el derrumbe de las barreras mentales que algunos periodistas tienen con respecto al uso de la IA”, dijo a LJR Claudia Báez, periodista y coach en implementación de programas globales de adopción de IA. “Permiten llevar a los equipos a lugares de solución y de cambio de cultura organizacional, a los que ellos no creerían que podrían llegar por falta de confianza en las tecnologías emergentes, pero también por una desconfianza en su destreza técnica”.
Báez, quien fungió como coach en las ediciones del programa en Argentina y Uruguay, dijo que, como parte de la iniciativa, los equipos deben identificar problemas reales en sus redacciones. Luego, por medio de mentorías semanales, construyen un prototipo basado en IA, listo para ser validado en sus equipos de trabajo.
“No necesitan programadores ni equipos de desarrollo para llegar a un resultado; es un cambio de mindset”, dijo Báez.
Barquin dijo que el OrtiBot de ADNSUR no solo fue validado por su redacción, sino que sus colegas aportaron ideas para ampliarlo. La periodista dijo que nota que la herramienta está aligerando su carga de trabajo desde que recibe menos llamadas de preguntas sobre guiones de productos audiovisuales.
“Tuvimos buen feedback de parte del equipo. El jefe del área comercial, que es el que termina dándole el OK a los guiones, ya tiene el ojo entrenado con la herramienta”, dijo.
La edición del Google AI Prototyping Sprint en Argentina se llevó a cabo en septiembre en la ciudad de Puerto Madryn, en coordinación con la Asociación de Entidades Periodísticas Argentinas (ADEPA). La edición en Uruguay se realizó en la Universidad ORT, en Montevideo, en octubre.
El programa arranca con la etapa de identificación de problemas, para posteriormente impartir la parte técnica.
“Lo que hacemos con Fathm es primero bajar el agobio que sienten los equipos por tanta información de IA, traducir el lenguaje y las herramientas a su mundo operacional, darles directrices éticas y finalmente llevarlos a tomar confianza con la tecnología a través de la práctica”, dijo Báez.
Los participantes aprendieron formas de resolver problemas de su redacción con Google AI Studio, una plataforma que funciona con los modelos de IA generativa de la familia Gemini, desarrollados por Google.
En la plataforma, el usuario puede describir con sus propias palabras la aplicación que desea construir y la IA se encarga de generar el código y la estructura técnica necesaria para construirla, de acuerdo con el sitio oficial de Google.
Google AI Studio es una plataforma que trabaja con modelos de IA generativa de la familia Gemini. (Foto: Captura de pantalla)
“Ninguna de nosotras sabe código”, dijo Barquin. “Lo que sí sabíamos y teníamos claro era qué era lo que queríamos obtener y teníamos claro el lado del usuario: que tenía que ser simple de usar, fácil de acceder y que tenía que ser divertido”.
Para construir OrtiBot, Barquin y Gallego pidieron a la plataforma crear una aplicación para que el usuario pueda cargar un guión y ésta le indique si éste incumple alguna norma de redes sociales, y que además aporte sugerencias de mejora basadas en el análisis.
El equipo compiló las normas comunitarias de Meta y el manual de estilo audiovisual de ADNSUR, que incluye sus políticas sobre el tratamiento de temas sensibles. Ese material fue incorporado como contexto inicial en Google AI Studio como parte de la creación de un prompt base que definió cómo funcionaría la aplicación y cómo ésta evaluaría los contenidos.
Tras un proceso de prueba y error, los medios participantes concluyeron el programa con un producto mínimo viable (MVP) que se llevaron a su redacción para seguir afinándolo y eventualmente implementarlo.
Los prototipos creados con Google AI Studio pueden usarse y modificarse desde la misma plataforma, a la que puede accederse en línea, sin necesidad de instalarse en ningún equipo. No obstante, es posible conectar los prototipos a los sistemas de cada redacción o a otras aplicaciones como chatbots, sitios web o CMS. Aunque para ello sí es necesaria la intervención de un programador, dijo Barquin.
“El hecho de poder uno mismo generar lo que uno, que está trabajando en una redacción, sabe que necesita, y después transmitírselo a alguien que es absolutamente técnico es maravilloso, porque muchos técnicos en muchos medios no son parte de las redacciones”, dijo Barquin.
Los usuarios pueden ajustar y modificar sus prototipos de acuerdo con las necesidades de su redacción. Esto se logra modificando las instrucciones de sistema o prompt inicial, que es el texto clave que se proporciona al prototipo para definir su comportamiento, rol y reglas. Este prompt “madre” puede definir las reglas de la aplicación, así como su tono, estilo y restricciones, entre otros criterios.
El medio uruguayo Búsqueda, que participó en el Google AI Prototyping Sprint en Montevideo, desarrolló un bot capaz de crear visualizaciones de datos personalizables a partir tanto de bases de datos como de fuentes de datos desestructurados. Su prototipo, al que llamaron Búsqueda Dataviz, ya fue integrado a los sistemas de su redacción y es usado de manera cotidiana desde finales de noviembre, dijo José Frugoni, editor web del medio.
Desde entonces, el equipo ha ido modificando el prompt inicial frecuentemente para corregir errores y adaptarlo mejor a las necesidades de la redacción, agregó.
“En base a trabajar y trabajar el prompt –hoy en día lo seguimos trabajando, pero ya no tan frecuentemente– es que se pudo adaptar la herramienta muy bien a la redacción”, dijo Frugoni a LJR. “Ahí me parece que estaba la cuestión: el probar, probar y probar. Si bien no tenemos experiencia en desarrollo, lo que logramos con AI Studio es eso, que podemos cambiarlo, adaptarlo a nuestra conveniencia”.
En el prompt inicial de Búsqueda Dataviz, se detalló cómo debía ser la interfaz, qué criterios de rigor periodístico debía seguir, los formatos en que debía mostrar los datos y el estilo de las visualizaciones, entre otros, dijo Federica Ham, periodista multimedia de Búsqueda, quien lideró el entrenamiento de la herramienta en la redacción.
Además, a la herramienta se le cargó el manual de estilo visual de Búsqueda, algunos manuales de organizaciones de periodismo de datos y visualizaciones publicadas en Búsqueda previamente, agregó Ham.
El medio quería que sus periodistas aprendieran a usar la herramienta para crear visualizaciones para sus propias notas, y así se lo dejaron saber en el prompt inicial.
Búsqueda Dataviz es un bot capaz de crear visualizaciones de datos personalizables a partir de bases de datos y fuentes de datos no estructurados. (Foto: Cortesía de Búsqueda)
“Le indicamos que iba a ser un asistente creado, sí con conocimiento sobre periodismo de datos, pero para gente que no tiene conocimiento de periodismo de datos, que todo tenía que ser muy sencillo, muy explicativo, muy fácil de interactuar”, dijo Ham a LJR.
Ham agregó que desde que Búsqueda Dataviz está en operación, tiene más tiempo de desarrollar productos de datos más complejos, como líneas de tiempo, mapas y diagramas de flujo, mientras que los reporteros usan la nueva herramienta para generar visualizaciones más sencillas, como gráficas de indicadores económicos.
“[La herramienta] democratiza el conocimiento sobre periodismo de datos”, dijo Ham. “Hace que el periodista pueda incorporar a su trabajo una manera de mostrar la información que antes, como no tenía el know-how, ni siquiera lo consideraba una posibilidad”.
Los periodistas que participaron en el Google AI Prototyping Sprint coincidieron en que el aprendizaje y la experiencia de crear sus primeros prototipos los llevó a plantearse qué otras herramientas pueden diseñar para resolver nuevos problemas dentro de sus redacciones.
El equipo de Búsqueda está en las primeras etapas de desarrollar una aplicación similar a su herramienta de visualizaciones para crear infografías para la revista de actualidad del grupo, dijo Frugoni.
Por su parte, Barquin dijo que, paralelamente a la implementación de OrtiBot, en ADNSUR desarrollaron una herramienta más sencilla: un chatbot para responder preguntas de los lectores acerca de las pasadas elecciones en Argentina. El chatbot estuvo en funcionamiento dos semanas y una vez terminados los comicios fue retirado, pero los resultados obtenidos dejaron muy satisfecha a la redacción, agregó Barquin.
Ham dijo que desarrollar aplicaciones con Google AI Studio implica costos relativamente bajos, lo que lo convierte en una opción accesible incluso para medios pequeños.
Los costos que su redacción tiene que cubrir para el desarrollo y mantenimiento de Búsqueda Dataviz son los de la licencia de Google Workspace, para acceder a Google AI Studio, y la de Netlify, la plataforma de desarrollo y despliegue web en la cual fue alojada su aplicación para poder incorporarla a los sistemas del medio.
Otras herramientas, sin embargo, requieren inversiones mayores. El medio argentino OPI Santa Cruz fue otro de los participantes del Google AI Prototyping Sprint. El medio desarrolló un asistente basado en IA para optimizar el acceso y aprovechamiento de su archivo histórico de más de dos décadas.
La herramienta, nombrada Archivo Opi Santa Cruz, permite a los periodistas del medio realizar consultas complejas sobre noticias publicadas en el pasado para enriquecer con contexto histórico y cruce de datos sus notas del presente, dijo Francisco Muñoz, director del medio.
“Tenemos mucho material de investigación y mucha información en nuestro archivo que probablemente se nos olvida”, dijo Muñoz a LJR. “La idea era justamente que para este tipo de notas un poco más cotidianas, poder buscar en esa información y complementar la información para el lector”.
Para ello, Muñoz y otro directivo del medio crearon una aplicación de búsqueda y análisis de entidades –o piezas de información clave–, la cual estará conectada al archivo histórico de OPI Santa Cruz. Actualmente la herramienta ya está en uso en la redacción, aunque no al 100 por ciento, ya que únicamente han podido conectarla al contenido de cuatro años atrás de su archivo, dijo Muñoz.
Para conectar el resto del material, es necesario hacer un trabajo de estructuración de la información, lo cual implica una inversión mucho mayor, agregó Muñoz.
El medio argentino OPI Santa Cruz desarrolló un asistente basado en IA para optimizar el acceso y aprovechamiento de su archivo histórico. (Foto: Cortesía de OPI Santa Cruz)
“Nosotros desde el 2008 publicamos con WordPress, pero antes no. Entonces, hay que hacer un trabajo de reordenar ese material”, dijo Muñoz. “Estamos hablando de [una inversión de] algo entre tres mil y cuatro mil dólares para poder ponerlo a funcionar como queremos”.
Pese a las limitaciones, la redacción está sacando provecho de Archivo Opi Santa Cruz. Muñoz dijo que desde hace dos meses que terminaron el prototipo de la herramienta, han podido hacer notas sobre la producción petrolera de la región cruzando información de su archivo histórico con documentos públicos.
La herramienta funciona identificando entidades de datos, como personajes, empresas, instituciones, o temas de la información proporcionada por el usuario, ya sea en texto, como el borrador de una nota del día, documento en PDF o la dirección de un sitio web. Luego, la aplicación busca en el archivo histórico esas entidades y arroja los resultados.
“Logramos hacer un informe en diciembre sobre la caída de la producción petrolera en la provincia de Santa Cruz, justamente con información que teníamos de los últimos tres años que nos dio la herramienta”, dijo Muñoz. “Cuando esté terminada y funcionando al 100 por ciento, tenemos la idea de publicar una nota semanal [de temas de actualidad]. Nuestra intención es volver a contar esos temas con nuestro archivo”.
