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Reto colaborativo impulsa el uso de la inteligencia artificial en redacciones de América Latina

Medios periodísticos de América Latina tuvieron una destacada participación en la iniciativa global Collab Challenges 2021, en la que desarrollaron proyectos colaborativos basados en inteligencia artificial que están contribuyendo a diseminar el conocimiento sobre dicha tecnología en sus redacciones y en la región.

Collab Challenges fue un experimento que reunió a organizaciones de noticias de distintas partes del mundo para explorar soluciones innovadoras que mejoren el periodismo mediante el uso de tecnologías de inteligencia artificial. Fue organizado por JournalismAI, la iniciativa que promueve el uso de inteligencia artificial en las salas de redacción desarrollada por Polis, el think tank de periodismo de la London School of Economics and Political Science, y apoyado por Google News Initiative.

La Nación (Argentina)Data Crítica (México)AzMina (Brasil), el Centro Latinoamericano de Investigación Periodística (CLIP, Costa Rica)Ojo Público (Perú) fueron los medios de América Latina que formaron parte del equipo de Las Américas del Collab Challenges 2021, en el cual también estuvieron MuckRockBloomberg News (Estados Unidos).

Periodistas del continente americano hablaron sobre los proyectos que desarrollaron durante el Collab Challenges 2021 en el JournalismAI Festival. (Foto: Captura de pantalla de transmisión en YouTube)

Periodistas del continente americano hablaron en el JournalismAI Festival sobre los proyectos que desarrollaron durante el Collab Challenges 2021. (Foto: Captura de pantalla de transmisión en YouTube)

 

 

Subdivididos en tres equipos, los medios de Las Américas desarrollaron tres proyectos: DockIns, una plataforma de machine learning para entender y procesar grandes cantidades de documentos; el Monitor de Discurso Político Misógino (PMDM, por sus siglas en inglés), una aplicación y API (interfaz de programación de aplicaciones, por sus siglas en inglés) que detecta discurso de odio contra mujeres en internet en español y portugués; y From Above, una guía técnica sobre cómo usar inteligencia artificial para identificar posibles historias en imágenes satelitales.

Esos proyectos demostraron que existe un importante desarrollo de la inteligencia artificial en medios de América Latina, aunque todavía hace falta que los periodistas eleven la conversación sobre estas tecnologías a las gerencias de los medios para que estas se adopten como parte de los procesos habituales de las redacciones.

Según los organizadores de la iniciativa, “iniciar una conversación y colaborar dentro de la sala de redacción ayuda mucho a sacar a la inteligencia artificial de esa pequeña burbuja que dice que es algo que normalmente solo usan los científicos de datos o los desarrolladores de los medios, sino que hay que difundirla más dentro de la cultura de las redacciones”, dijo a LatAm Journalism Review (LJR) Sabrina Argoub, quien fungió como punto de contacto entre el equipo de Las Américas y JournalismAI. “Estuvimos muy felices y fuimos muy afortunados en Collab Challenges de contar con tantas redacciones latinoamericanas involucradas el año pasado”.

Entre los principales aprendizajes que obtuvieron los representantes de medios de América Latina destaca lo mucho que influye la cultura y el idioma en el uso de las herramientas basadas en inteligencia artificial para periodismo.

“En proyectos como el Monitor de Discurso Político Misógino, se tuvo que trabajar mucho para entender qué significado tenían ciertas palabras en un país específico, en un contexto específico. Fue muy interesante pero también un obstáculo porque cuando trabajas con inteligencia artificial, necesitas enseñarle a un algoritmo a reconocer ciertas cosas que incluso para nosotros los humanos es difícil acordar un significado”, dijo Argoub. “Tanto el Monitor como DockIns estuvieron muy influenciados por la cultura y el lenguaje”.

Por ejemplo, el equipo detrás del Monitor de Discurso Político Misógino encontró que cuando se habla de mujeres negras se usan términos que pudieran ser interpretados como misóginos o racistas en otros países, pero que en Brasil son palabras cotidianas e inofensivas.

De forma similar, los creadores de DockIns se toparon con que el procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) no es tan efectivo y poderoso con contenidos en español y portugués como lo es en inglés.

Cada uno de los equipos regionales enfocó sus proyectos en un área específica del periodismo. El equipo de Las Américas estuvo enfocado en el periodismo de investigación y en cómo las herramientas de inteligencia artificial pueden fortalecerlo.

Mago Torres —especialista en periodismo de investigación, periodismo de datos y proyectos colaborativos, y quien fungió como gerente de proyecto del equipo de Las Américas— dijo que los proyectos de este grupo iban enfocados de una u otra manera a desarrollar formas de hacer los procesos de los periodistas más automáticos y escalables.

“Cada uno de los proyectos, en sus distintas temáticas, está centrado en eso, en cómo recolectamos, procesamos información que nos ayude a entender mejor los fenómenos y los acontecimientos que estamos investigando”, dijo Torres a LJR. “Pero las prácticas de periodismo de investigación no se reemplazan, porque aunque tengamos el algoritmo más sofisticado, si no sabemos qué preguntarle, ¿de qué nos sirve?”.

Torres ayudó a facilitar el proceso de colaboración y de experimentación entre los subequipos de Las Américas. Su rol de gerente de proyecto se introdujo recién en la edición 2021 del Collab Challenges, al igual que el de los aliados regionales, organizaciones que apoyaron a los equipos con mentoría y recursos técnicos. En el caso de Las Américas, el aliado regional fue el Knight Lab de la Northwestern University.

La división de los medios participantes por zonas geográficas ayudó a facilitar la comunicación y el trabajo según zonas horarias y a encontrar retos y necesidades en común entre las redacciones de cada región.

Torres y el Knight Lab también participaron junto con el equipo de JournalismAI y Polis en el proceso de selección de los medios participantes. Uno de los criterios que consideraron fue que las organizaciones postulantes tuvieran ya cierta aproximación a la inteligencia artificial. Los organizadores se mostraron intrigados por la experiencia que algunos medios latinoamericanos han acumulado alrededor de esas tecnologías en años recientes.

“En América Latina hay muchas organizaciones que trabajan con datos, con inteligencia artificial y con algoritmos. Fue un descubrimiento interesante para mí, que trabajé de cerca con el equipo latinoamericano, conocer a estas organizaciones quizá más pequeñas y la forma en la que deciden trabajar con inteligencia artificial”, dijo Argoub.

Para JournalismAI era importante que existiera un balance en el nivel de experiencia y conocimiento sobre la inteligencia artificial entre los integrantes de cada equipo. Por ello, al inicio del programa se pidió a los participantes de cada medio proponer individualmente los temas y problemáticas que querían abordar, así como ideas de proyectos para atacar dichas problemáticas.

En el caso de Las Américas, fueron seleccionados tres temas de entre las propuestas, mismos que fueron presentados a los participantes para que eligieran en cuál querían trabajar. Los participantes pudieron decidir si trabajarían con sus compañeros de medio en el mismo subequipo o si se dividían en dos o más proyectos.

De esa forma, por ejemplo, las participantes de AzMina trabajaron juntas en el Monitor de Discurso Político Misógino; unos integrantes de Data Crítica trabajaron en DockIns y otros en From Above, mientras que La Nación tuvo representantes en los tres proyectos.

“La parte colaborativa de este tipo de proyectos realmente ayudó a balancear cualquier diferencia en preparación. Nos tomamos el tiempo para entender los conocimientos de cada persona, no de sus medios”, dijo Argoub. “Cuando formaron sus equipos y decidieron en qué proyectos trabajar, vimos que el balance ya estaba ahí, porque todos decidieron agruparse de diferentes maneras. Eso realmente ayudó a balancear las diferencias que existían entre medios”.

A finales de 2021, los proyectos de todos los equipos del Collab Challenges fueron presentados en la segunda edición del JournalismAI Festival, un evento organizado por Polis en el que se presentan conversaciones y casos de estudio sobre la intersección del periodismo y la inteligencia artificial. El equipo de Las Américas habló de sus resultados durante un panel sobre cómo el análisis automatizado de documentos, imágenes y lenguaje puede ponerse al servicio del periodismo de investigación.

Miembros de cada uno de los tres proyectos hablaron de diferentes formas de aplicar y continuar desarrollando las herramientas construidas a lo largo del Collab Challenges, así como de posibilidades de colaborar entre ellos para nuevos desarrollos de inteligencia artificial.

“Estar en colaboraciones también es conocer gente con la que puedes trabajar en el futuro y que cada proyecto está generando semilla o ya venía de otra semilla pero para seguir creciendo aunque sea en direcciones no específicamente conectadas con la idea inicial”, dijo Torres. “Conversar y trabajar con colegas que tienen experiencias tan diferentes para encontrar los puntos de común me parece que es una de las partes más valiosas”.

Diez periodistas y diez profesionales técnicos de medios de comunicación participarán en el JournalismAI Fellowship Programme durante 2022.

Diez periodistas y diez profesionales técnicos de medios de comunicación participarán en el JournalismAI Fellowship Programme durante 2022. (Foto: Cortesía)

 

 

El reto evoluciona

Con base en las experiencias de las ediciones 2020 y 2021, el Collab Challenges se convirtió este año en el AI Fellowship Programme, nuevamente organizado por el equipo de JournalismAI de Polis y financiado por Google News Initiative.

El 7 de abril, JournalismAI anunció que para este año, elegirán a otros 20 trabajadores de medios de las regiones de Europa, Asia-Pacífico y Las Américas que tengan experiencia en inteligencia artificial para desarrollar proyectos que ayuden a potencializar los alcances del periodismo.

Pero, a diferencia de los Collab Challenges, el nuevo programa seleccionará a dos participantes de cada medio, uno del área editorial y otro de algún área técnica de la organización. Cada pareja colaborará con otro par de un medio diferente para formar un equipo de cuatro y trabajar juntos en un mismo proyecto. De esa forma, se espera formar cinco equipos de cuatro miembros cada uno, conformados por reporteros, editores e investigadores, al igual que desarrolladores, diseñadores web y programadores de las organizaciones de noticias.

Cada equipo recibirá apoyo financiero, así como mentorías y capacitación de expertos de la comunidad de JournalismAI. Los interesados en el programa, que se desarrollará de junio a diciembre de 2022, deberán postularse antes del 17 de mayo.

“El JournalismAI Fellowship Programme busca producir soluciones innovadoras que puedan inspirar y ayudar a otros en la industria que quieran emprender proyectos similares. Por esta razón, consideramos favorablemente las propuestas de proyectos que pueden escalar y alentamos a los participantes a compartir no solo su producto final, sino especialmente sus aprendizajes, metodologías, obstáculos encontrados en el camino y consideraciones éticas”, anunciaron JournalismAI y Google News Initiative.

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