Cuesti\u00f3n P\u00fablica se hizo acreedor a una Menci\u00f3n de Honor por Odin<\/u><\/a>.<\/p>\n\"Hab\u00eda tres jueces que juzgaron la fase final y destacaron el Proyecto Odin por ser especialmente innovador\", dijo a\u00a0LJR<\/strong> David Caswell, investigador y consultor sobre inteligencia artificial en periodismo. \"Los jueces quedaron tan impresionados con Odin que le concedieron esta menci\u00f3n honor\u00edfica. Quer\u00edan reconocerlo, aunque solo pod\u00eda haber un ganador\".<\/p>\nDe acuerdo con Caswell, parte de lo que motiv\u00f3 al jurado a otorgar la menci\u00f3n de honor es el hecho de que Odin combina el contexto con rigor period\u00edstico de las bases de datos de Cuesti\u00f3n P\u00fablica con la fluidez y la actualidad de las noticias de coyuntura, en un contenido de f\u00e1cil consumo en redes sociales.<\/p>\n
\u201cLo que esto representa es algo nuevo, es esta capacidad de tomar algo que quiz\u00e1s acaba de ocurrir y luego enriquecerlo con un cuerpo de informaci\u00f3n bien investigado, bien mantenido, verificado, y luego presentar esas noticias contextualizadas de una manera accesible\u201d, dijo el consultor, quien adem\u00e1s fungi\u00f3 como mentor de los participantes del AIJC en el desarrollo de sus proyectos.<\/p>\n
\u201cAntes, en los medios de comunicaci\u00f3n colombianos, habr\u00edas tenido a alguien que [...] lleva mucho tiempo haciendo periodismo y ha acumulado estos conocimientos en su cabeza. Y entonces aparece una nueva noticia y al instante conoce todos estos hechos, estas conexiones, y entonces pueden escribir sobre ello\".<\/p>\n
Adem\u00e1s de la mentor\u00eda, el programa incluy\u00f3 una subvenci\u00f3n de 5 mil libras esterlinas (cerca de 6 mil 300 d\u00f3lares estadounidenses) a cada una de las 12 redacciones seleccionadas para el prototipado de sus proyectos. Cuesti\u00f3n P\u00fablica us\u00f3 este apoyo para contratar a una agencia desarrolladora de tecnolog\u00eda en Colombia para la creaci\u00f3n de Odin.<\/p>\n
T\u00e9cnicas de vanguardia<\/h3>\n
B\u00e1ez y Caswell coincidieron en que una de las principales innovaciones que Odin trae al periodismo es la posibilidad de optimizar los resultados de la inteligencia artificial generativa con informaci\u00f3n espec\u00edfica, diferente a la que fue usada para su entrenamiento, sin tener que modificar el modelo en s\u00ed.<\/p>\n
![\"Colombian](\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Claudia-Ba\u0301ez.jpeg\")
Claudia B\u00e1ez recibi\u00f3 la menci\u00f3n de honor otorgada a Odin como parte del AIJC en el festival Splice Beta Journalism, en Chiang Mai, Tailandia, en noviembre de 2023. (Foto: Twitter de Claudia B\u00e1ez)<\/p><\/div>\n
Y eso se logra gracias a una metodolog\u00eda denominada RAG (Retrieval-Augmented Generation, o generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n), que permite que grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) aprovechen datos de las organizaciones para que \u00e9stos entreguen respuestas m\u00e1s relevantes y con el contexto adecuado.<\/p>\n
\u201cUn modelo [de lenguaje natural] est\u00e1 entrenado con cierta informaci\u00f3n, pero no conoce la informaci\u00f3n que yo tengo, entonces yo le inyecto esta informaci\u00f3n externa para ver c\u00f3mo se comporta con esta informaci\u00f3n con la que no fue entrenado, pero que se le puede proporcionar\u201d, dijo a\u00a0LJR<\/strong> Esteban Ponce de Le\u00f3n, investigador del Laboratorio de Investigaci\u00f3n Forense Digital (DFRLab, por sus siglas en ingl\u00e9s) del Atlantic Council en Colombia. \u201c[RAG] es actualmente el modo en c\u00f3mo podemos conectar mejor modelos de lenguaje con nuestros propios datos\u201d.<\/p>\nPara aplicar la tecnolog\u00eda RAG a Odin fue necesario primero someter a las bases de datos de Cuesti\u00f3n P\u00fablica a un proceso de vectorizaci\u00f3n. Es decir, transformar la informaci\u00f3n en un formato num\u00e9rico. De este modo, cuando un periodista introduce un\u00a0prompt<\/i> en el sistema, \u00e9ste tambi\u00e9n se vectoriza y Odin compara los valores num\u00e9ricos del\u00a0prompt<\/i> y de las bases de datos, y arroja los que son m\u00e1s similares entre s\u00ed.<\/p>\n
\u201cSi t\u00fa preguntaste sobre un congresista espec\u00edfico, seguramente esos resultados similares van a contener informaci\u00f3n relacionada con ese congresista, pero si adem\u00e1s a\u00f1adiste una coyuntura pol\u00edtica, por ejemplo un tema de pensiones, un tema de protestas, entonces los resultados que te va a traer Odin van a ser los del congresista, m\u00e1s esa coyuntura pol\u00edtica que incluiste en tu\u00a0prompt<\/i>\u201d, dijo Ponce de L\u00e9on, quien adem\u00e1s fue uno de los cient\u00edficos de datos que particip\u00f3 en el desarrollo de Odin.<\/p>\n
Parte de la importancia de la tecnolog\u00eda RAG en periodismo es que permite que los LLM recurran a informaci\u00f3n de calidad y actualizada en lugar de usar la informaci\u00f3n con la que fueron entrenados, que en ocasiones puede ser obsoleta o inexacta. Esto tambi\u00e9n evita que estos modelos arrojen \u201calucinaciones\u201d, que podr\u00edan tener consecuencias fat\u00eddicas en el periodismo.<\/p>\n
En Odin, esto se logra proporcion\u00e1ndole un \u201cprompt<\/i> de sistema\u201d, que es un tipo de comando que se le introduce a un modelo de inteligencia artificial generativa previo al inicio de cada sesi\u00f3n, y que determina su comportamiento, tareas y l\u00edmites.<\/p>\n
\u201cEl\u00a0prompt<\/i> de sistema es el que va a definir el rol del modelo, literalmente con frases como \u2018no utilices tu conocimiento previo y enf\u00f3cate \u00fanicamente en este contexto que se te est\u00e1 dando para generar tu resultado\u2019\u201d, explic\u00f3 Ponce de L\u00e9on. \u201cNo es una configuraci\u00f3n program\u00e1tica, es simplemente darle una instrucci\u00f3n en lenguaje natural para que se enfoque en ese rol de manera espec\u00edfica sobre qu\u00e9 es lo que tiene que responder en el siguiente\u00a0prompt<\/i>, que ya es el del usuario\u201d.<\/p>\n
Para los procesos de vectorizaci\u00f3n, Odin usa el modelo BERT, de Google, mientras que sus funciones generativas son posibles gracias a los modelos GPT 3.5 y GPT 4 de OpenAI, la organizaci\u00f3n que desarroll\u00f3 ChatGPT, explic\u00f3 Ponce de Le\u00f3n.<\/p>\n
De acuerdo con Caswell, muy pocos medios de noticias est\u00e1n usando la metodolog\u00eda RAG en sus aplicaciones de inteligencia artificial generativa. La mayor\u00eda de los que lo hacen, dijo, son grandes redacciones que usan datos de sus archivos o conjuntos peque\u00f1os de documentos, como documentos judiciales o legislativos, para contextualizar el contenido generado.<\/p>\n
\"Es un tema muy candente, una especie de vanguardia en la aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial en periodismo\", dijo Caswell. \"Pero creo que Cuesti\u00f3n P\u00fablica est\u00e1 bastante adelante a la cabeza en esa demostraci\u00f3n muy avanzada -y, por tanto, con gran impacto- de lo que es posible con esto\".<\/p>\n
Paralelamente a proveer a Odin contexto informativo, tambi\u00e9n se le provee contexto de forma para que el resultado arrojado tenga la estructura y formato que Cuesti\u00f3n P\u00fablica usa para su contenido en redes sociales. Esto se logra proporcion\u00e1ndole al modelo una serie de ejemplos de hilos de X creados por periodistas del medio para que Odin replique su tono y estilo.<\/p>\n
Esta t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico se denomina \u201cfew-shot training\u201d, y consiste en entrenar un LLM para ejecutar un conjunto de tareas a partir de cierto n\u00famero de muestras, con el fin de que aprenda a reconocer patrones en esas muestras y a utilizarlos en sus respuestas futuras.<\/p>\n
![\"Graphic](\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Indiscregram-Cuestio\u0301n-Pu\u0301blica.jpeg\")
La herramienta aprovecha las extensas bases de datos que Cuesti\u00f3n P\u00fablica ha construido para proyectos de periodismo de datos, como los productos gamificados \u201cSabemos lo que hiciste la legislatura pasada\u201d y \u201cJuego de Votos\u201d. (Foto: Cortes\u00eda Cuesti\u00f3n P\u00fablica)<\/p><\/div>\n
No obstante, actualmente el equipo desarrollador de Odin est\u00e1 planeando obtener esos mismos resultados personalizando directamente el modelo GPT a trav\u00e9s de la API de OpenAI, lo cual es posible hacer desde la versi\u00f3n GPT 3.5. A este proceso se le conoce como \u201cfine tuning\u201d.<\/p>\n
\u201cLo que haces es utilizar este modelo de GPT 3.5 y lo personalizas mucho m\u00e1s con estos ejemplos que ya tienes, y ya no es a trav\u00e9s de\u00a0prompts<\/i>, sino que es un proceso especial de \u2018fine tuning\u2019 que tiene abierto OpenAI para que los resultados que esperas de generaci\u00f3n de textos sigan esos ejemplos con los que lo entraste. Es como si fuera una nueva fase de entrenamiento\u201d, explic\u00f3 Ponce de Le\u00f3n.<\/p>\nOdin no hace el trabajo del periodista<\/h3>\n
Aunque Odin participa en gran parte de la creaci\u00f3n de los hilos de X sobre noticias de actualidad, B\u00e1ez es firme en asegurar que estos hilos no son contenido generado por inteligencia artificial. Lo que hace la herramienta, dijo, es reducir el tiempo que le toma a un periodista localizar y ponderar la informaci\u00f3n de las bases de datos del medio para relacionarla con el tema de coyuntura.<\/p>\n
Tambi\u00e9n dijo que Odin no viene a reemplazar a ning\u00fan periodista de su equipo, sino a optimizar sus tiempos para que \u00e9stos puedan dedicarlo a investigaciones de profundidad.<\/p>\n
\u201cPr\u00e1cticamente lo que te saca Odin es un\u00a0draft<\/i> [...] para reducir, optimizar los tiempos de mis periodistas, que son valios\u00edsimos\u201d, dijo la periodista. \u201cOdin ya me ponder\u00f3 la informaci\u00f3n, ya me dio los hallazgos period\u00edsticos, pero hay una adici\u00f3n consciente de mi periodista. El\u00a0output<\/i> es un\u00a0draft<\/i>, pero ah\u00ed hay un trabajo de edici\u00f3n dura del humano\u201d.<\/p>\n
B\u00e1ez dijo que para un medio peque\u00f1o e independiente, crecer en recursos humanos es dif\u00edcil, por lo que tecnolog\u00edas como la inteligencia artificial aplicadas al periodismo son de gran ayuda para potenciar el trabajo. Pero, por otro lado, tambi\u00e9n es consciente de que aplicaciones como Odin implican costos que muchos medios peque\u00f1os no son capaces de solventar.<\/p>\n
En opini\u00f3n de Ponce de L\u00e9on, crear y mantener una herramienta como Odin no es imposible para un medio peque\u00f1o o mediano de Am\u00e9rica Latina, pero s\u00ed requiere al menos de alguna persona en el equipo con conocimientos t\u00e9cnicos en programaci\u00f3n y ciencia de datos.<\/p>\n
\u201cRealmente no es tan complicado como pudiera parecer. Hay una parte t\u00e9cnica que s\u00ed es importante, que es el conocimiento de alg\u00fan lenguaje de programaci\u00f3n, conocimiento de APIs para poder conectarte con estos modelos, interactuar con ellos desde una parte program\u00e1tica, pero creo que una persona dentro un equipo peque\u00f1o que tenga esas habilidades lo puede hacer\u201d, dijo.<\/p>\n
Aunque los LLM de OpenAI no son gratuitos, cada vez surgen nuevos modelos de c\u00f3digo abierto con funciones similares a las de los modelos GPT, como LLaMA, de Meta; o los modelos de la empresa francesa de inteligencia artificial Mistral AI, dijo Ponce de Le\u00f3n.<\/p>\n
Pero aunque existen estas herramientas de c\u00f3digo abierto o con costos accesibles, tambi\u00e9n se debe tener presente que sistemas como Odin exigen tambi\u00e9n costos de alojamiento de grandes cantidades de datos, agreg\u00f3 el investigador. No obstante, Ponce de Le\u00f3n cree que tarde o temprano los medios de noticias se ver\u00e1n en la necesidad de integrar alg\u00fan tipo de inteligencia artificial a sus procesos.<\/p>\n
\u201cHay costos de la nube que hay que considerar. Quiz\u00e1 ah\u00ed es donde se vuelve un poco costoso, pero creo que los medios tienen que transitar a este tipo de tecnolog\u00edas y en el proceso hay costos que se involucran\u201d, dijo. \u201cMe animar\u00eda mucho que los medios traten de comenzar a pensar c\u00f3mo integrar ese tipo de tecnolog\u00edas sin el miedo a pensar de que son muy complejas de a\u00f1adir\u201d.<\/p>\n
Cuesti\u00f3n P\u00fablica ya planea aumentar su apuesta en Odin para, en una siguiente etapa, aumentar las capacidades de la herramienta y buscar formas de monetizarla. Por lo pronto, el medio trabaja en encontrar una manera de vincular a Odin con el monitoreo de tendencias en redes sociales para que la generaci\u00f3n de contenido contextualizado sobre eventos de coyuntura se d\u00e9 de forma automatizada.<\/p>\n
Aunque no descarta usar la herramienta para generar contenido en otros formatos, B\u00e1ez dijo que lo que Cuesti\u00f3n P\u00fablica busca con Odin no publicar contenido todos los d\u00edas, sino sacar el mayor provecho al periodismo de investigaci\u00f3n y llevar la informaci\u00f3n a otras audiencias, m\u00e1s all\u00e1 de los lectores asiduos a leer reportajes de largo aliento.<\/p>\n
\u201cA un medio como Cuesti\u00f3n P\u00fablica no le interesa crear art\u00edculos para llenar p\u00e1ginas, m\u00e1s bien yo s\u00ed prefiero convertir mis hallazgos, que son tan profundos, para democratizar la informaci\u00f3n y que pueda llegar audiencias menos sofisticadas, que pueda ser entendida m\u00e1s por la base. Es ah\u00ed donde nosotros estamos evolucionando\u201d, dijo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
El medio colombiano de periodismo de investigaci\u00f3n Cuesti\u00f3n P\u00fablica desarroll\u00f3 Odin, una herramienta que utiliza metodolog\u00edas vanguardistas de inteligencia artificial para aprovechar sus extensas bases de datos para cubrir temas de coyuntura. Odin reduce el tiempo de producci\u00f3n de contenido y permite que informaci\u00f3n verificada y contextualizada llegue a m\u00e1s lectores. <\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":85849,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1218],"tags":[1395,1418],"coauthors":[2753],"class_list":["post-85845","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-innovacion-es","tag-colombia-es-2","tag-inteligencia-artificial-es"],"acf":[],"yoast_head":"\n
Medio colombiano utiliza IA para optimizar las noticias diarias<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Cuesti\u00f3n P\u00fablica usa IA para enriquecer la cobertura diaria mediante Odin, que contextualiza noticias con datos de periodismo investigativo.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/medio-colombiano-cuestion-publica-crea-herramienta-de-ia-para-optimizar-cobertura-diaria-con-periodismo-de-investigacion\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Medio colombiano Cuesti\u00f3n P\u00fablica crea herramienta de IA para optimizar cobertura diaria con periodismo de investigaci\u00f3n\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Cuesti\u00f3n P\u00fablica usa IA para enriquecer la cobertura diaria 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He has written for publications such as TODO Austin, Texas Music Magazine and The Austin Chronicle. C\u00e9sar has a Master's degree in Journalism from the University of Texas at Austin and a Bachelors degree in Communication from the National Autonomous University of Mexico. He previously wrote about innovation in journalism for the Gabo Foundation in Colombia and currently reports for the Knight Center's LatAmJournalism Review digital magazine. A native of Mexico City, C\u00e9sar has become a digital nomad combining content creation with his passion for travel. ________ C\u00e9sar L\u00f3pez Linares inici\u00f3 su carrera en el diario mexicano REFORMA como coeditor de entretenimiento y medios. Ha escrito para publicaciones como TODO Austin, Texas Music Magazine y The Austin Chronicle. C\u00e9sar tiene una Maestr\u00eda en Periodismo de la Universidad de Texas en Austin y una Licenciatura en Comunicaci\u00f3n de la Universidad Nacional Aut\u00f3noma de M\u00e9xico. Previamente escribi\u00f3 sobre innovaci\u00f3n en periodismo para la Fundaci\u00f3n Gabo en Colombia y actualmente escribe para la revista digital LatAmJournalism Review del Centro Knight. Originario de la Ciudad de M\u00e9xico, C\u00e9sar se ha convertido en un n\u00f3mada digital que combina la creaci\u00f3n de contenido con su pasi\u00f3n por viajar. _________ C\u00e9sar L\u00f3pez Linares come\u00e7ou sua carreira no jornal mexicano REFORMA como coeditor de entretenimento e m\u00eddia. Ele escreveu para publica\u00e7\u00f5es como TODO Austin, Texas Music Magazine e The Austin Chronicle. C\u00e9sar tem mestrado em jornalismo pela University of Texas em Austin e \u00e9 bacharel em comunica\u00e7\u00e3o pela Universidad Nacional Aut\u00f3noma de M\u00e9xico. Antes disso, ele escreveu sobre inova\u00e7\u00e3o no jornalismo para a Funda\u00e7\u00e3o Gabo na Col\u00f4mbia. Atualmente escreve para a revista digital LatAmJournalism Review do Centro Knight. 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