{"id":90159,"date":"2024-08-14T11:50:31","date_gmt":"2024-08-14T16:50:31","guid":{"rendered":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/?p=90159"},"modified":"2024-08-14T15:04:07","modified_gmt":"2024-08-14T20:04:07","slug":"15-conceptos-para-entender-la-ia-en-el-periodismo-y-sus-aplicaciones-en-la-sala-de-redaccion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/15-conceptos-para-entender-la-ia-en-el-periodismo-y-sus-aplicaciones-en-la-sala-de-redaccion\/","title":{"rendered":"15 conceptos para entender la IA en el periodismo y sus aplicaciones en la sala de redacci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p dir=\"ltr\">La inteligencia artificial (IA) contin\u00faa con su cada vez m\u00e1s r\u00e1pido camino a convertirse en un elemento presente en muchas industrias, incluido el periodismo. En las salas de redacci\u00f3n, esta tecnolog\u00eda est\u00e1 transformando tareas que en el pasado eran ejecutadas por seres humanos, como la redacci\u00f3n de noticias, la generaci\u00f3n de im\u00e1genes y el an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">El informe\u00a0<a href=\"https:\/\/reutersinstitute.politics.ox.ac.uk\/journalism-media-and-technology-trends-and-predictions-2024\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>\u201cPeriodismo, medios y tecnolog\u00eda: tendencias y predicciones para 2024\u201d<\/u><\/a>, publicado en enero por el Instituto Reuters para el Estudio del Periodismo, report\u00f3 que \u00e9ste ser\u00eda el a\u00f1o de la incorporaci\u00f3n plena de la IA en los flujos de trabajo en las redacciones. De los medios de todo el mundo que fueron encuestados para el informe, un 16 por ciento report\u00f3 haber designado ya un responsable de actividades relacionadas con la IA en su redacci\u00f3n, mientras que 24 por ciento dijo que planea hacerlo pronto.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">No obstante, el periodista e investigador Nic Newman, autor del reporte,\u00a0<a href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/editores-latinoamericanos-estan-menos-preparados-para-adaptarse-a-los-proximos-retos-de-la-ia-pero-son-conscientes-de-la-amenaza-nic-newman-investigador-del-instituto-reuters\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>dijo que los editores de Am\u00e9rica Latina han tardado m\u00e1s en adaptarse a la llegada de la IA al periodismo<\/u><\/a>, por lo que estar\u00edan menos preparados para hacer frente a esta disrupci\u00f3n tecnol\u00f3gica.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Por eso, hoy presentamos una lista con 15 conceptos clave que todo periodista debe conocer para navegar con confianza en esa transici\u00f3n del periodismo hacia la era de la IA. Cada t\u00e9rmino viene acompa\u00f1ado de un caso concreto y real de su uso en periodismo, como una forma de ejemplificar los efectos que esta tecnolog\u00eda est\u00e1 teniendo en la industria.<\/p>\n<ol>\n<li>\n<h3>Inteligencia Artificial<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">Abreviada como IA, la inteligencia artificial es una rama de la inform\u00e1tica que se enfoca en la creaci\u00f3n de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requerir\u00edan de la inteligencia humana. Los sistemas de IA tienen la posibilidad de realizar funciones y resolver problemas complejos en mucho menor tiempo del que le tomar\u00eda hacerlo a seres humanos.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">En el contexto period\u00edstico, la IA puede aplicarse en tareas como la automatizaci\u00f3n de procesos, el an\u00e1lisis de datos, la identificaci\u00f3n de patrones y tendencias y la generaci\u00f3n automatizada de contenido, entre otros.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:<\/strong>\u00a0<a href=\"https:\/\/www.niemanlab.org\/2017\/04\/these-are-the-bots-powering-jeff-bezos-washington-post-efforts-to-build-a-modern-digital-newspaper\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>Heliograf, el \u201crobot periodista\u201d, ha sido una de las grandes apuestas de The Washington Post<\/u><\/a> en la aplicaci\u00f3n de IA para posicionarse como un diario a la vanguardia. Desarrollado para automatizar la redacci\u00f3n de art\u00edculos que involucran grandes cantidades de datos, Heliograf debut\u00f3 en la cobertura del diario de los Juegos Ol\u00edmpicos de R\u00edo de Janeiro, en 2016, y ese mismo a\u00f1o fue usado para generar art\u00edculos, newsletters y post de redes sociales alrededor de las elecciones presidenciales en Estados Unidos.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"2\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3>Algoritmo<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">Un algoritmo es una secuencia ordenada de instrucciones preestablecidas que sigue una m\u00e1quina o un sistema para resolver un problema o ejecutar una tarea espec\u00edfica. Los algoritmos funcionan a partir de datos proporcionados por seres humanos, los cuales procesan para luego entregar un resultado.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:<\/strong> En 2018, el medio de periodismo de investigaci\u00f3n peruano\u00a0<a href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/sitio-de-periodismo-investigativo-peruano-ojo-publico-desarrolla-algoritmo-para-rastrear-posibles-actos-de-corrupcion\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>Ojo P\u00fablico estren\u00f3 \u201cFunes\u201d, al que llamaron \u201cel algoritmo contra la corrupci\u00f3n\u201d<\/u><\/a>. Se trata de un algoritmo que utiliza indicadores de riesgo para detectar posible corrupci\u00f3n en contrataciones p\u00fablicas. La herramienta analiz\u00f3 cerca de 245 mil contratos p\u00fablicos de diversas instituciones p\u00fablicas de Per\u00fa y, a partir de los resultados, Ojo P\u00fablico pudo revelar casos potenciales de corrupci\u00f3n, lavado de dinero y relaciones ocultas entre empresas y gobiernos en varias investigaciones period\u00edsticas.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"3\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3>Aprendizaje autom\u00e1tico<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">Tambi\u00e9n conocido por su equivalente en ingl\u00e9s,\u00a0<i>machine learning<\/i>, es una sub\u00e1rea de la IA en la que las m\u00e1quinas \u201caprenden\u201d progresivamente a partir de la experiencia y con base en datos proporcionados por seres humanos.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">El aprendizaje autom\u00e1tico permite ejecutar tareas como an\u00e1lisis predictivo, reconocimiento de patrones, personalizaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n de procesos con alta precisi\u00f3n, gracias a algoritmos que \u201caprenden\u201d a analizar grandes vol\u00famenes de datos.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:\u00a0<\/strong>Perspective, una herramienta desarrollada por el diario espa\u00f1ol El Pa\u00eds en colaboraci\u00f3n con Google,\u00a0<a href=\"https:\/\/elpais.com\/sociedad\/2018\/12\/17\/actualidad\/1545081231_439667.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>usa modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para identificar mensajes inapropiados en el \u00e1rea de comentarios del sitio web del medio<\/u><\/a>. La herramienta funciona a partir de una base de datos de comentarios etiquetados como t\u00f3xicos por humanos. Perspective analiza esos miles de comentarios y \u201caprende\u201d a identificar patrones de toxicidad. Con ese aprendizaje, la herramienta es capaz de identificar comentarios que presentan similitudes con los de su base de datos y los etiqueta como nocivos o inapropiados.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"4\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3>Redes neuronales<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">Las redes neuronales son\u00a0modelos de aprendizaje autom\u00e1tico inspirados en la estructura y funcionamiento del cerebro biol\u00f3gico. Est\u00e1n compuestas por unidades interconectadas llamadas \"neuronas artificiales\" que procesan informaci\u00f3n y aprenden de los datos. Las redes neuronales crean un sistema adaptable que las m\u00e1quinas utilizan para aprender de sus errores y mejorar continuamente.<\/p>\n<div id=\"attachment_84851\" style=\"width: 409px\" class=\"wp-caption alignright\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-84851\" id=\"longdesc-return-84851\" class=\"wp-image-84851 \" tabindex=\"-1\" src=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Screenshot-2024-02-27-at-10.31.13\u202fp.m..png\" alt=\"Illustration explaining how the AI-based Quispe Chequea tool works.\" width=\"399\" height=\"239\" longdesc=\"https:\/\/latamjournalismreview.org?longdesc=84851&amp;referrer=90159\" srcset=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Screenshot-2024-02-27-at-10.31.13\u202fp.m..png 2010w, https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Screenshot-2024-02-27-at-10.31.13\u202fp.m.-300x180.png 300w, https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Screenshot-2024-02-27-at-10.31.13\u202fp.m.-1024x613.png 1024w, https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Screenshot-2024-02-27-at-10.31.13\u202fp.m.-768x460.png 768w, https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/Screenshot-2024-02-27-at-10.31.13\u202fp.m.-1536x920.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 399px) 100vw, 399px\" \/><p id=\"caption-attachment-84851\" class=\"wp-caption-text\">Quispe Chequea, del medio peruano Ojo P\u00fablico, utiliza recursos de IA generativa para producir contenido en texto y audio en lenguas originarias. (Foto: Captura de pantalla del sitio de Ojo P\u00fablico)<\/p><\/div>\n<p dir=\"ltr\">Las redes neuronales son la unidad fundamental de los LLM debido a su capacidad \u00fanica de aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos. Esto hace que los LLM sean capaces de ejecutar tareas como la generaci\u00f3n de texto coherente, comprensi\u00f3n del lenguaje natural o el an\u00e1lisis de sentimiento.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:<\/strong>\u00a0La empresa de medios argentina Grupo Octubre desarroll\u00f3 en 2022\u00a0<a href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/periodistas-de-argentina-paraguay-y-filipinas-desarrollan-modelo-de-reconocimiento-de-imagenes-que-busca-hacer-la-inteligencia-artificial-mas-inclusiva\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>Visi\u00f3n Latina, una herramienta de IA para catalogar e identificar a personajes latinoamericanos en su material audiovisual<\/u><\/a>. La herramienta funciona a partir de modelos de reconocimiento visual que son capaces de aprender a identificar patrones gracias a una red neuronal que extrae caracter\u00edsticas de las im\u00e1genes, como bordes, texturas, formas, colores, etc\u00e9tera. Visi\u00f3n Latina fue entrenada con una base de datos creada por Grupo Octubre con im\u00e1genes de las principales figuras de la pol\u00edtica y cultura latinoamericanas, de modo que el modelo de reconocimiento de im\u00e1genes aprendiera a identificarlas para posteriores b\u00fasquedas.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"5\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3>Aprendizaje profundo<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">El\u00a0<i>deep learning<\/i>, como tambi\u00e9n se le conoce, es un tipo de aprendizaje autom\u00e1tico en el que las m\u00e1quinas son capaces de \u201caprender\u201d con la experiencia sin intervenci\u00f3n humana. En el aprendizaje profundo intervienen redes neuronales artificiales y varias capas de procesamiento de informaci\u00f3n, lo que hace posible la comprensi\u00f3n de patrones complejos en grandes vol\u00famenes de datos.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">El aprendizaje profundo es particularmente \u00fatil en el procesamiento de datos no estructurados, como im\u00e1genes, audio o video. Algunas de las tareas en las que se puede aplicar este tipo de aprendizaje autom\u00e1tico incluyen el an\u00e1lisis de texto, la generaci\u00f3n autom\u00e1tica de contenidos, el reconocimiento de voz, el an\u00e1lisis de im\u00e1genes y la detecci\u00f3n de patrones.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:\u00a0<\/strong>Investigadores del MIT desarrollaron un\u00a0<a href=\"https:\/\/news.mit.edu\/2019\/opening-machine-learning-black-box-fake-news-0206\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>modelo de aprendizaje profundo para detectar noticias falsas.<\/u><\/a> El modelo es capaz de identificar patrones ling\u00fc\u00edsticos de noticias falsas y de informaci\u00f3n real. De acuerdo con el MIT, el modelo fue entrenado con un conjunto de alrededor de 12 mil art\u00edculos de noticias falsas de 244 sitios web diferentes, y con un conjunto de m\u00e1s de 10 mil art\u00edculos de noticias reales de medios como The New York Times y The Guardian. Al analizar un art\u00edculo, el modelo escanea el texto y busca patrones similares a los aprendidos y los env\u00eda a una serie de capas de procesamiento hasta determinar si el texto tiene mayor o menor probabilidad de ser falso.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"6\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3>Inteligencia artificial generativa<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">La IA generativa es el tipo de inteligencia artificial capaz de crear nuevos contenidos a partir del aprendizaje de datos masivos existentes. Los modelos que integran la IA generativa aprenden patrones de grandes vol\u00famenes de datos y luego generan contenido que sigue esos patrones, ya sea en formato de texto, imagen, sonido o video.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Los modelos actuales de IA generativa han sido entrenados con cantidades masivas de informaci\u00f3n en l\u00ednea provenientes de fuentes como art\u00edculos de noticias, libros, p\u00e1ginas web, bases de datos abiertas, entre otros. Esa diversidad de fuentes permite a los modelos aprender patrones ling\u00fc\u00edsticos, estructuras gramaticales y relaciones sem\u00e1nticas para aplicarlas en la generaci\u00f3n de nuevo contenido.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:<\/strong>\u00a0<a href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/proyectos-usan-ia-generativa-para-producir-noticias-en-lenguas-indigenas-en-peru\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>Ojo P\u00fablico desarroll\u00f3 en 2023 Quispe Chequea<\/u><\/a>, una herramienta que utiliza recursos de IA generativa para producir contenido de verificaci\u00f3n period\u00edstica en texto y audio en lenguas originarias.\u00a0Primero, la herramienta genera un texto con el formato de un chequeo a partir de piezas de informaci\u00f3n previamente verificada por periodistas. Posteriormente,\u00a0a partir de ese texto,\u00a0Quispe Chequea genera un audio en espa\u00f1ol o en las lenguas ind\u00edgenas quechua, aymara y awaj\u00fan.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"7\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3>Procesamiento de lenguaje natural (PLN)<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">Es una rama de la IA enfocada en la interacci\u00f3n entre sistemas inform\u00e1ticos y el lenguaje humano. El PLN tiene por objetivo hacer que las m\u00e1quinas sean capaces de comprender, interpretar y generar lenguaje de manera similar a como lo hacen los humanos.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Algunas de las tareas que utilizan PLN son la traducci\u00f3n autom\u00e1tica, la generaci\u00f3n de contenido en texto o audio y la respuesta a preguntas.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:<\/strong>\u00a0<a href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/grupo-prisa-usa-nueva-herramienta-de-ia-para-detectar-deep-fakes-de-audio-y-combatir-la-desinformacion-en-america-latina\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>VerificAudio es una herramienta de detecci\u00f3n de\u00a0<\/u><i><u>deep-fakes<\/u><\/i><u> de audio<\/u><\/a> desarrollada por el grupo espa\u00f1ol de medios PRISA. Esta herramienta consiste de dos modelos de PLN los cuales analizan piezas de audio sospechosas con base en un conjunto de indicadores predeterminados. Los modelos de PLN de VerificAudio est\u00e1n entrenados para analizar particularidades de la voz, como timbre, entonaci\u00f3n y patrones del habla, para luego compararlos con los de audios preexistentes y as\u00ed detectar indicios de clonaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"8\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3>Modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM)<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">Los<strong>\u00a0<\/strong>modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) son modelos de IA que han sido entrenados utilizando enormes cantidades de texto. Estos modelos utilizan el PLN y el aprendizaje autom\u00e1tico para comprender y generar un lenguaje natural que emula al que usa el ser humano para hablar o escribir.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">Un LLM es capaz de realizar tareas como redacci\u00f3n de textos, traducci\u00f3n, resumen de documentos, conversaciones, entre otras.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:<\/strong> El medio especializado en verificaci\u00f3n de datos Chequeado, de Argentina, realiz\u00f3 un experimento en 2024 como parte de su\u00a0<a href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/pueden-los-periodistas-confiar-en-la-inteligencia-artificial-para-simplificar-temas-complejos-este-servicio-argentino-de-verificacion-de-hechos-quiere-saberlo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>Laboratorio de Inteligencia Artificial<\/u><\/a> mediante el cual\u00a0<a href=\"https:\/\/chequeado.com\/escribir-hilos-de-x-utilizando-la-inteligencia-artificial-aprendizajes-del-nuevo-experimento-de-nuestro-laboratorio-de-ia\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>puso a prueba tres modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o<\/u><\/a> para determinar cu\u00e1l era el m\u00e1s eficiente para generar hilos en la red social X. El medio dio como base a los LLM un art\u00edculo de su sitio web, a partir del cual los modelos deb\u00edan crear un hilo respetando los puntos principales y el estilo del art\u00edculo.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"9\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3><strong>\u00a0Chatbot<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">Los chatbots son programas de IA dise\u00f1ados para sostener conversaciones con usuarios humanos. Estos sistemas utilizan t\u00e9cnicas de PLN para entender y responder a las entradas de los usuarios emulando la comunicaci\u00f3n humana.<\/p>\n<div id=\"attachment_88054\" style=\"width: 408px\" class=\"wp-caption alignleft\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-88054\" class=\"wp-image-88054 \" src=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/VerificAudio-Website.png\" alt=\"Screenshot of the VerificAudio website.\" width=\"398\" height=\"267\" srcset=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/VerificAudio-Website.png 1014w, https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/VerificAudio-Website-300x201.png 300w, https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/VerificAudio-Website-768x515.png 768w, https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/VerificAudio-Website-507x340.png 507w, https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/VerificAudio-Website-350x234.png 350w\" sizes=\"auto, (max-width: 398px) 100vw, 398px\" \/><p id=\"caption-attachment-88054\" class=\"wp-caption-text\">VerificAudio, del grupo de medios PRISA, usa modelos de PLN para analizar piezas de audio y ayudar a detectar deepfakes. (Foto: Captura de pantalla del sitio de VerificAudio)<\/p><\/div>\n<p dir=\"ltr\">Existen chatbots b\u00e1sicos que simplemente siguen reglas predefinidas para responder a preguntas espec\u00edficas, pero tambi\u00e9n los hay m\u00e1s complejos que utilizan aprendizaje autom\u00e1tico para mejorar sus respuestas con la experiencia. Algunos de los chatbots m\u00e1s avanzados emplean LLM para generar respuestas mucho m\u00e1s elaboradas y con referencias contextuales.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:<\/strong>\u00a0En 2018, la organizaci\u00f3n de verificaci\u00f3n de hechos Aos Fatos, de Brasil,\u00a0<a href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/bot-conversacional-ayudara-a-combatir-noticias-falsas-durante-elecciones-de-brasil\/#:~:text=Los%20electores%20brasile%C3%B1os%20tendr%C3%A1n%20un,Fatos%20en%20colaboraci%C3%B3n%20con%20Facebook.\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>lanz\u00f3 F\u00e1tima, un chatbot para ayudar a los lectores a verificar informaci\u00f3n a manera de conversaci\u00f3n<\/u><\/a> en WhatsApp, Telegram, Twitter y Facebook Messenger. En 2023,\u00a0<a href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/esta-organizacion-brasilena-de-fact-checking-utiliza-un-bot-similar-a-chatgpt-para-responder-a-las-preguntas-de-sus-lectores\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>Aos Fatos lanz\u00f3 la versi\u00f3n F\u00e1timaGPT, la cual incorpora tecnolog\u00eda de los LLM<\/u><\/a> para interpretar las preguntas de los usuarios y ofrecer respuestas m\u00e1s relevantes en lenguaje natural. A diferencia de su primera versi\u00f3n, que funcionaba \u00fanicamente comparando las preguntas de los usuarios con los archivos de Aos Fatos, F\u00e1timaGPT est\u00e1 conectada a un modelo de IA generativa, lo que hace que el chatbot sea capaz de responder a temas complejos con m\u00e1s matices y contexto.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"10\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3>Modelo GPT<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">Los modelos GPT (transformador generativo preentrenado, por sus siglas en ingl\u00e9s) son un tipo de LLM desarrollados por la organizaci\u00f3n OpenAI. Est\u00e1n basados en la arquitectura de transformadores, que son modelos de aprendizaje profundo capaces de \u201centender\u201d el contexto de la informaci\u00f3n de manera m\u00e1s profunda mediante la transformaci\u00f3n de las palabras en representaciones num\u00e9ricas llamadas vectores, que le permiten identificar las relaciones sem\u00e1nticas y sint\u00e1cticas del lenguaje.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">La transformaci\u00f3n de la informaci\u00f3n en vectores permite a los modelos GPT realizar tareas tan complejas como la generaci\u00f3n de lenguaje similar al humano. Estos modelos son el motor de ChatGPT, el chatbot de IA generativa de OpenAI.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:<\/strong> Ag\u00eancia Tatu, un medio especializado en periodismo de datos de Brasil,\u00a0<a href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/ia-en-el-periodismo-local-como-dos-medios-brasilenos-estan-utilizando-la-ia-generativa-para-brindar-servicios-a-sus-audiencias\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>lanz\u00f3 en 2023 SururuBot<\/u><\/a>, una herramienta de IA generativa que produce semanalmente textos sobre vacantes de empleo en la ciudad de Macei\u00f3. SururuBot funciona con el modelo GPT-3.5, el cual permite generar texto a partir de datos sobre ofertas de trabajo disponibles.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"11\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3>\u00a0<i>Prompt<\/i><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">En el contexto de la IA generativa, un\u00a0<i>prompt<\/i> es una instrucci\u00f3n o pregunta inicial que se le da a un sistema para que genere una respuesta o realice una tarea espec\u00edfica. Los expertos consideran que entre m\u00e1s claros y espec\u00edficos sean los prompts, m\u00e1s precisas ser\u00e1n las respuestas de las plataformas de IA.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:\u00a0<\/strong>Los expertos en IA y periodismo de la Northwestern University Mowafak Allaham, Michael Crystal, Mona Gomaa y Nicholas Diakopoulos desarrollaron una\u00a0<a href=\"https:\/\/generative-ai-newsroom.com\/prompting-techniques-and-best-practices-for-journalists-6fa806cde8ec\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>gu\u00eda sobre t\u00e9cnicas y buenas pr\u00e1cticas de\u00a0<\/u><i><u>prompting<\/u><\/i><u> para periodistas<\/u><\/a>. Los autores describen distintas t\u00e9cnicas para obtener los resultados m\u00e1s precisos posibles de una herramienta de IA generativa para tareas period\u00edsticas.\u00a0 La gu\u00eda incluye ejemplos ilustrativos en la producci\u00f3n de noticias, as\u00ed como una lista de recursos con otras gu\u00edas y manuales para especializarse en la creaci\u00f3n de\u00a0<i>prompts<\/i> en las salas de redacci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"12\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3>API<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">Una API (Interfaz de programaci\u00f3n de aplicaciones, por sus siglas en ingl\u00e9s) es una interfaz que permite a una aplicaci\u00f3n o un sistema inform\u00e1tico comunicarse con otro para aprovechar sus capacidades. En esencia, una API es un puente que permite que un software acceda a las funciones o datos de otro software.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">En el contexto de la IA, una API permite a los desarrolladores integrar funciones de IA dentro de sus propias aplicaciones sin necesidad de desarrollar esas capacidades desde cero.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:<\/strong> Botalite es un proveedor de soluciones empresariales (BSP, por sus siglas en ingl\u00e9s) de la organizaci\u00f3n de verificaci\u00f3n de datos espa\u00f1ola Maldita.es que est\u00e1 avalado por la empresa tecnol\u00f3gica Meta para acceder a la API de WhatsApp. Con esto, Botalite puede desarrollar productos y servicios vinculados a las funciones y caracter\u00edsticas de la plataforma de mensajer\u00eda. Gracias a ello, organizaciones de periodismo que trabajan con Botalite, como Chequeado (Argentina), La Silla Vac\u00eda (Colombia) y Documented (Estados Unidos),\u00a0<a href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/con-curso-interactivo-en-whatsapp-factchequeado-busca-blindar-a-la-comunidad-latina-de-estados-unidos-contra-la-desinformacion-electoral\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>han podido desarrollar herramientas, principalmente chatbots<\/u><\/a>, sin necesidad de crearlos desde cero.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"13\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3><i>Fine-tuning<\/i><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">El\u00a0<i>fine-tuning<\/i> (ajuste fino) es una t\u00e9cnica dentro de la IA que consiste en modificar un modelo previamente entrenado para adaptarlo a una tarea nueva o a un conjunto de datos espec\u00edfico. En lugar de empezar el entrenamiento del modelo desde el principio, lo cual puede requerir muchos recursos y tiempo, se utiliza un modelo ya entrenado y se realiza un ajuste con un conjunto de datos m\u00e1s peque\u00f1o y espec\u00edfico para la tarea en cuesti\u00f3n.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:\u00a0<\/strong>El medio de periodismo de investigaci\u00f3n Cuesti\u00f3n P\u00fablica, de Colombia, desarroll\u00f3 en 2023\u00a0<a href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/medio-colombiano-cuestion-publica-crea-herramienta-de-ia-para-optimizar-cobertura-diaria-con-periodismo-de-investigacion\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>Odin, una herramienta de IA para generar contenido period\u00edstico aprovechando el archivo de investigaciones del medio<\/u><\/a>. Para el medio era importante que el contenido generado por Odin tuviera su tono y estilo caracter\u00edstico. Para ello, personalizaron el modelo GPT 3.5 de OpenAI mediante un proceso de\u00a0<i>fine-tuning<\/i>, a partir de un conjunto de hilos de X de Cuesti\u00f3n P\u00fablica. De esta forma, el modelo fue reentrenado para aprender a escribir con el tono y estilo de esos hilos.<\/li>\n<\/ul>\n<div id=\"attachment_62084\" style=\"width: 410px\" class=\"wp-caption alignright\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-62084\" class=\"wp-image-62084 \" src=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/15.png\" alt=\"Cover of the Armando.info report Corredor Furtivo\" width=\"400\" height=\"268\" srcset=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/15.png 507w, https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/15-300x201.png 300w, https:\/\/latamjournalismreview.org\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/15-350x234.png 350w\" sizes=\"auto, (max-width: 400px) 100vw, 400px\" \/><p id=\"caption-attachment-62084\" class=\"wp-caption-text\">Para la serie \"Corredor Furtivo\", Armando.info us\u00f3 un algoritmo de visi\u00f3n computarizada para detectar pistas y minas ilegales en im\u00e1genes satelitales. (Foto: Captura de pantalla de Armando.info)<\/p><\/div>\n<ol start=\"14\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3>An\u00e1lisis de sentimientos<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">Tambi\u00e9n\u00a0 conocida como extracci\u00f3n de opiniones, el an\u00e1lisis de sentimiento es una t\u00e9cnica de IA para identificar emociones en un texto. Los sistemas de an\u00e1lisis de sentimientos utilizan algoritmos de PLN con los que analizan palabras, frases y contextos dentro del texto para determinar, por ejemplo, si el sentimiento expresado es positivo, negativo o neutral.<\/p>\n<ul>\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\"><strong>Ejemplo en periodismo:\u00a0<\/strong><a href=\"https:\/\/latamjournalismreview.org\/es\/articles\/periodistas-de-mexico-y-brasil-desarrollan-herramienta-de-inteligencia-artificial-para-detectar-discurso-de-odio-en-linea-contra-comunicadores\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>\u201cAttack Detector\u201d es una herramienta de IA para detectar discurso de odio a periodistas<\/u><\/a> en Twitter, desarrollada por la Asociaci\u00f3n Brasile\u00f1a de Periodismo de Investigaci\u00f3n (Abraji) y la organizaci\u00f3n mexicana de periodismo de datos Data Cr\u00edtica. Uno de los modelos de PLN con el que funciona \u201cAttack Detector\u201d es RoBERTa, un modelo de an\u00e1lisis de sentimiento desarrollado por Meta capaz de identificar el tono emocional en un texto, en este caso, el odio.<\/li>\n<\/ul>\n<ol start=\"15\">\n<li dir=\"ltr\" aria-level=\"1\">\n<h3>Visi\u00f3n computarizada<\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p dir=\"ltr\">La visi\u00f3n computarizada es una tecnolog\u00eda que permite a las m\u00e1quinas extraer, procesar y analizar informaci\u00f3n contenida en datos visuales, como im\u00e1genes y videos. Esto incluye detectar objetos, reconocer rostros y analizar movimientos, entre otras tareas.<\/p>\n<p dir=\"ltr\">No todos los sistemas de visi\u00f3n computarizada utilizan IA. Sin embargo, los que aplican t\u00e9cnicas de IA, como aprendizaje autom\u00e1tico o aprendizaje profundo, son capaces de realizar funciones m\u00e1s sofisticadas, como el reconocimiento de patrones complejos en im\u00e1genes, adem\u00e1s de que la IA mejora su precisi\u00f3n y eficacia.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Ejemplo en periodismo: <\/strong>El medio de investigaci\u00f3n venezolano\u00a0<a href=\"http:\/\/armando.info\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><u>Armando.info utiliz\u00f3 t\u00e9cnicas de visi\u00f3n computarizada con IA para su serie de reportajes \u201cCorredor Furtivo\u201d<\/u><\/a>, en 2022. El medio utiliz\u00f3 un algoritmo desarrollado por la organizaci\u00f3n noruega Earthrise Media, el cual fue programado para detectar posibles minas ilegales y pistas clandestinas en la Amazon\u00eda venezolana. La herramienta fue entrenada para detectar patrones similares a los presentes en im\u00e1genes satelitales en las que Armando.info hab\u00eda mapeado minas y pistas manualmente.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial est\u00e1 transformando tareas que antes eran ejecutadas por periodistas, como redacci\u00f3n, generaci\u00f3n de im\u00e1genes y an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":90161,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1218],"tags":[1418],"coauthors":[2753],"class_list":["post-90159","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-innovacion-es","tag-inteligencia-artificial-es"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v22.6 (Yoast SEO v27.4) - 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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. 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