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Periodistas de 15 países de América Latina participan en primera Academia para Pequeñas Redacciones de JournalismAI en español

Más de 20 periodistas de pequeñas redacciones de 15 países de América Latina buscarán aprender cómo la inteligencia artificial puede ayudar a sus medios a optimizar procesos, reducir la carga laboral de sus equipos, enganchar mejor a las audiencias y fortalecer su sostenibilidad, en la primera edición en español de la Academia para Pequeñas Redacciones de JournalismAI.

Por primera vez, JournalismAI -la iniciativa de la London School of Economics para el uso responsable de la inteligencia artificial en las organizaciones de noticias- organizó una versión completamente en español de su Academia para Pequeñas Redacciones, programa que viene realizando desde 2021 y que busca ofrecer una inmersión profunda en el potencial que la inteligencia artificial tiene para periodistas y profesionales de medios de comunicación en salas de redacción de menos de 100 personas.

Aunque JournalismAI ha tenido iniciativas para regiones específicas del mundo, la Academia para Pequeñas Redacciones en español está dirigida únicamente a participantes de América Latina. Para esta primera edición fueron elegidos participantes de Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Honduras, México, Perú, Uruguay y Venezuela.

“Este siempre ha sido uno de los objetivos de la iniciativa de JournalismAI: tender puentes de conocimiento en torno a la tecnología y la inteligencia artificial en diferentes zonas del mundo que no sean únicamente los países occidentales más desarrollados. Así que desarrollar este programa nos pareció el siguiente paso natural”, dijo Sabrina Argoub, program manager de JournalismAI, a LatAm Journalism Review (LJR). “Los programas y cohortes que hemos tenido simplemente los hemos dividido, sobre todo por razones de zonas horarias. Pero este año quisimos experimentar y tratar de ir a una región más delimitada y más centrada en un idioma y una cultura similares”.

El programa, que inició el 18 de enero, tendrá una duración de ocho semanas y contará con reconocidos periodistas de la región como instructores.

Algunos de los periodistas que participarán en la Academia dijeron que buscarán aprovechar el programa para impulsar proyectos específicos de inteligencia artificial en sus redacciones, mientras que otros dijeron que quieren obtener habilidades para aplicar esta tecnología en aspectos operativos de sus medios, como el procesos de reporteo, la difusión de sus contenidos y el fortalecimiento de sus estrategias de sostenibilidad.

Gianfranco Huamán, periodista de datos del medio nativo digital de periodismo de investigación Ojo Público, de Perú, dijo que, entre las ideas que tiene en mente está la aplicación de la inteligencia artificial generativa para ayudar a su equipo de audiencias a generar contenido para redes sociales.

“Si bien parece algo simple generar tweets o copies para Facebook o Instagram, [el equipo de audiencias] nos han comentado que les toma mucho tiempo hacer eso, por la cantidad de noticias que están saliendo, entonces lo que hemos estado pensando es precisamente con inteligencia artificial acelerar ese proceso”, dijo Huamán a LJR. “Esa es una de las metas que queremos hacer este año y que la Academia obviamente nos va a dar luces de cómo poder hacerlo, si es que hay otros colegas que ya lo han estado haciendo”.

Ojo Público tiene amplia experiencia en el uso de técnicas innovadoras para mejorar sus procesos editoriales e investigaciones. En 2019, el medio desarrolló Funes, un algoritmo de análisis de documentos diseñado para detectar indicadores de riesgo y posibles rastros de corrupción en contrataciones públicas. Asimismo, en 2023 presentaron Quispe Chequea, una herramienta que utiliza recursos de inteligencia artificial para producir contenido de verificación en distintos formatos y en tres idiomas indígenas.

Además, Ojo Público fue uno de los 40 medios que participaron en el megaproyecto colaborativo transfronterizo NarcoFiles, dirigido por el OCCRP (Proyecto de Investigación sobre Corrupción y Crimen Organizado) y CLIP (Centro Latinoamericano de Periodismo de Investigación). Para su parte en la investigación -un reportaje sobre la banda criminal venezolana Tren de Aragua-, el medio peruano mapeó a los miembros de dicha organización delictiva que habían sido capturados en Perú en los últimos tres años. Para ello, echaron mano de la inteligencia artificial.

Usaron la API (Interfaz de Programación de Aplicaciones, por sus siglas en inglés) de OpenAI , la organización creadora de ChatGPT, la cual les dio acceso al motor de la popular aplicación. Con ello y un código en Python pudieron analizar cientos de notas periodísticas y extraer los datos que necesitaban de forma más rápida.

“Hicimos que ChatGPT leyera estas noticias y estructurara los datos. El resultado fue que nos dio una tabla que, si bien no estaba al 100 por ciento perfecta, se le tuvo que hacer un trabajo de limpieza, en términos generales generó muy buenos resultados”, dijo Huamán. “Fue una combinación de scrapping tradicional con el análisis del motor de lenguaje de ChatGPT, cosa que antes creo que no hubiera podido ser posible, o normalmente iba a tomar mucho tiempo”.

El periodista espera seguir usando la tecnología de ChatGPT para optimizar la creación de contenido para redes sociales. Sin embargo, para el medio es importante que sus textos en Facebook, Instagram y X no solo sean factual y gramaticalmente correctos, sino que lleven el estilo de Ojo Público. Y eso no se consigue con la versión abierta de ChatGPT.

Screenshot of an illustration depicting two arrested individuals and two police officers with guns, with a gun in the background

Ojo Público usó inteligencia artificial para uno de los reportajes que conformaron la investigación transfronteriza colaborativa NarcoFiles. (Foto: Captura de pantalla del sitio de Ojo Público)

“Lo que, al menos al momento de prototipar, hemos estado pensando es hacerle un pequeño fine-tuning, que es una técnica en la que sigues entrenando el modelo. Es como un pequeño ajuste, tú le alimentas tu propia data para que el resultado de lo que estás buscando sea mejor”, explicó Huamán. “Ese es uno de los métodos que pensamos usar, pero obviamente queremos ver si [en la Academia] hay otros tipos de acercamientos o proyectos similares en los que hayan tratado de abordar este problema”.

Otro medio que ha acumulado experiencia significativa en el aprovechamiento de la inteligencia artificial para fines periodísticos es Cuestión Pública, de Colombia, el cual estará representado en la Academia para Pequeñas Redacciones por Andrea Rincón, editora y periodista de investigación.

Rincón contó que el medio comenzó la experimentación con la inteligencia artificial en tareas como transcripción y generación de imágenes para sus productos gamificados, hasta que el año pasado lanzaron The Odin Project como parte de su participación en el Artificial Intelligence Journalism Challenge (AIJC) de la Open Society Foundation. Se trata de una herramienta de inteligencia artificial que permite automatizar información de las bases de datos que Cuestión Pública ha generado en investigaciones previas para producir contenido nuevo de una manera más rápida y eficiente.

“Hemos investigado, por ejemplo, a más de la mitad del Senado, hemos investigado las casas políticas de Colombia y tenemos mucha información, entonces cada que se activa la coyuntura con algún personaje que ya hemos investigado, lo que hace Odin es entregarnos la información que tenemos sobre este personaje para salir en coyuntura”, dijo Rincón a LJR.

The Odin Project (que toma su nombre de las siglas de Optimized Data Integration Network) obtuvo una mención especial en el Festival de Periodismo Splice Beta en Chiang Mai, Tailandia, en noviembre de 2023. Aunque actualmente se encuentra en etapa de pruebas en la redacción de Cuestión Pública, el medio busca que la herramienta les ayude a aprovechar al máximo sus bases de datos.

Para Rincón, su participación en la Academia para Pequeñas Redacciones estará enfocada en adquirir el conocimiento y las herramientas para seguir creando aplicaciones que les ayuden a optimizar sus procesos y a entrenar a su equipo de 20 personas, la mayoría jóvenes, para hacer cara a los desafíos que enfrentan los medios pequeños, independientes y con presupuesto limitado.

Pero también, dijo, buscará adquirir habilidades para mejorar el impacto que las grandes investigaciones del medio tienen en la audiencia.

“Cuando tienes investigaciones de data, tienes productos tan densos o tan robustos que segmentarlos a las audiencias y hacerlos llegar a una audiencia cada vez más amplia es un desafío enorme”, dijo Rincón. “Creo que hay muchas herramientas de inteligencia artificial que te pueden facilitar ese camino para tener más impacto”.

Mijail Miranda, director editorial y gerente de producto de la revista digital Muy Waso, de Bolivia, es otro de los seleccionados para la Academia para Pequeñas Redacciones en español. Dijo que también buscará aprender cómo la inteligencia artificial puede ayudar a reducir la carga laboral de su equipo, el cual consta de seis personas. Sin embargo, su objetivo principal es adquirir habilidades para integrar esa tecnología en los flujos de trabajo del área administrativa del medio, sobre todo en lo referente a la sostenibilidad.

“Tuvimos un año muy dificultoso en términos de carga laboral, entonces queremos reducir esa carga para evitar el burnout y que nuestro equipo esté más tranquilo y tenga más tiempo para labores más creativas, labores de investigación”, dijo Miranda a LJR. “El otro objetivo es que creemos que la inteligencia artificial nos puede servir para optimizar algunos procesos que tienen que ver con nuestras audiencias, en cuanto a donaciones y a servicios comunicacionales a terceros que ofrecemos para nuestra sostenibilidad”.

De acuerdo con Miranda, Muy Waso ha tenido buenos resultados en su experimentación con la inteligencia artificial generativa en la automatización de tareas como transcripción, redacción de copies para redes sociales y elaboración de notas no periodísticas. Sin embargo, su intento en 2023 por lanzar un chatbot para mejorar la experiencia de usuario en su sistema de donaciones no fue del todo satisfactorio.

“Al final no lanzamos este chatbot porque los distintos testeos que hicimos no llegaban al resultado que esperábamos”, dijo. “Y es a partir de esta frustración que vimos una buena oportunidad en esta convocatoria, para poder experimentar, conocer nuevas herramientas, ver hasta dónde pueden llegar las capacidades de la inteligencia artificial en una redacción y qué beneficios le podríamos sacar”.

Colombian journalist Andrea Rincon

Andrea Rincón dijo que en el programa de JournalismAI buscará adquirir habilidades para mejorar el impacto que las investigaciones de Cuestión Pública tienen en la audiencia. (Foto: Cuestión Pública)

En 2023, Muy Waso comenzó a trabajar en un proyecto de capacitación y formación para periodistas y activistas de diversas regiones del país sobre herramientas y metodologías contra la desinformación y los discursos de odio, de cara a las próximas elecciones presidenciales en Bolivia, en 2025.

Miranda dijo que buscará en el programa de JournalismAI aprender estrategias basadas en inteligencia artificial para optimizar el programa de formación, el cual llevan a cabo en alianza con la DW Akademie.

“El proyecto es como una experiencia inmersiva y gamificada. Entonces yo creo que la inteligencia artificial nos puede ayudar muchísimo a gestionar la interacción con las personas que participan de este programa de formación”, dijo el periodista. “No solo los chatbots, muchas herramientas de inteligencia artificial permiten un grado de interacción que nos podría ayudar a fortalecer esta mirada inmersiva y gamificada que queremos darle al proyecto en general”.

Un paso para reducir la brecha tecnológica

Aunque la de este año es la primera Academia para Pequeñas Redacciones en español, no es la primera vez que periodistas de América Latina participan en iniciativas de formación de JournalismAI. En anteriores ediciones de la Academia y en otros programas de la organización como el AI Fellowship Programme, han contado con presencia latinoamericana para el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial.

Sin embargo, los participantes de este año coinciden en que el hecho de que este programa sea ofrecido totalmente en español y con instructores de la región es una buena forma para contribuir a la reducción de la brecha que existe entre países angloparlantes y el resto del mundo en relación al desarrollo y uso de la inteligencia artificial.

“Hay muchas herramientas que están en otro idioma y muchos colegas no se animan a utilizarlas simplemente porque no entienden o porque todos los tutoriales están en inglés, y de plano renuncian. Y eso genera una gran brecha”, dijo Miranda. “No todos los periodistas en Bolivia o en América Latina tienen un inglés medio o avanzado. Y es una realidad también que muchas instituciones no tienen las oportunidades de lanzar programas en español, pero cuando las tienen, yo lo celebro, porque es un principio de democratización y de acortar un poco esta brecha”.

JournalismAI reconoce que la aplicación de la inteligencia artificial tiene un componente cultural, y por ello es importante acercar programas de formación que consideren el idioma y la cultura de los periodistas de las distintas regiones del mundo.

Argoub dijo que para la edición en español de la Academia para Pequeñas Redacciones se enfocaron en convocar a instructores de la región de modo que los participantes puedan contar con ejemplos prácticos en español y dentro del contexto latinoamericano.

“Cuando hablamos con nuestros expertos o con los participantes en general a lo largo de todos los programas, a menudo hacen hincapié en reconocer que la inteligencia artificial es también un fenómeno cultural y que debe implementarse dentro de la cultura”, dijo. “La forma en que esta industria es diferente en América Latina en comparación con Europa o Estados Unidos influye en la forma de elegir qué tipo de herramientas se utilizan para implementarla”.

La barrera del idioma no solo se hace evidente al momento de aprender sobre las herramientas de inteligencia artificial, sino también en su programación. Hasta antes de la irrupción de las herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT o Bard, que funcionan en múltiples idiomas, la mayoría de las aplicaciones eran entrenadas con información en inglés y con contextos de países angloparlantes.

“El idioma ha sido una de las grandes barreras para extender las herramientas de inteligencia artificial en la región. Y es que América Latina tiene unos desafíos muy particulares que tú no puedes [abordar con la inteligencia artificial] si tienes herramientas en inglés, si no tienes el contexto”, dijo Rincón. “Cuando desarrollas ciertos proyectos, ciertos productos, ciertos lenguajes que tienes que entrenar con tu estilo, con tu tono, con tu [línea] editorial, pues cambia mucho de un idioma a otro. Creo que eso es clave también para cerrar ese sesgo, lo cual es tan importante también en términos éticos”.

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