Debería la prensa correr hacia la IA, según Tom Rosenstiel

El libro The Next Journalism: How the Press Must Change to Serve Democracy, de Tom Rosenstiel, salió la semana pasada y ya genera debate en las redacciones. El coautor de Los elementos del periodismo —texto de referencia desde 2001— insiste en que no viene a reemplazar los principios centrales del oficio: la obligación primera con la verdad, la disciplina de verificación y el rol de contrapeso del poder. Pero sí propone profundizarlos con un giro práctico: los medios deben usar la inteligencia artificial para mejorar el periodismo, no para abaratarlo.

Rosenstiel, profesor en la Universidad de Maryland, sostiene que el periodismo actual está “fallando a la democracia” al priorizar la atención por sobre la utilidad real para las audiencias. Su receta pasa por redefinir los roles: periodistas profesionales, público y “máquinas” con funciones complementarias. La frase que más ruido está haciendo es clara: “El periodismo debe correr hacia la Inteligencia Artificial, no alejarse de ella”.

Según explicó al Columbia Journalism Review, el objetivo es extender el alcance del trabajo humano con tecnología. Un ejemplo concreto que propone es crear un “Civic Internet”: un hub vivo que reúna datos públicos sobre la vida comunitaria, actualizado constantemente, al que los lectores puedan consultar mediante chatbots impulsados por IA. En lugar de usar bases de datos solo para notas puntuales de investigación, los periodistas se convertirían en “data wranglers” que organizan información útil para que la gente la navegue por sí misma.

Otras aplicaciones que menciona: auditar coberturas para detectar comunidades subrepresentadas, identificar declaraciones falsas de políticos para fact-checkearlas más rápido, o analizar datos de audiencia para entender mejor sus necesidades. Rosenstiel reconoce los riesgos conocidos —alucinaciones, sesgos, impacto ambiental— pero argumenta que los modelos mejoran constantemente. “Si decimos ‘la IA es mala, no la quiero usar’, va a pasar igual. Y si no entramos nosotros con estándares éticos, entrarán otros sin ellos”.

La idea no cae bien en todos lados. Courtney C. Radsch, del Open Markets Institute, cuestiona el entusiasmo: “No entiendo esto de que el periodismo deba apurarse hacia la IA, especialmente en el proceso editorial”. Señala que ya hay operaciones de información estatal (como las de Rusia) que apuntan a contaminar los grandes modelos de lenguaje, además de sesgos ideológicos difíciles de detectar. Para ella, la IA puede servir en tareas administrativas, pero usarla en creación y producción de contenido borra la diferencia entre periodismo y cualquier otro generador de texto.

Felix M. Simon, del Reuters Institute, llega a conclusiones parecidas en un informe del año pasado para Aspen Digital. Encontró que hay una prima cada vez mayor por el reporteo humano distintivo: investigaciones originales, análisis matizados y relaciones de largo plazo con fuentes comunitarias. Las organizaciones europeas, según su estudio, adoptan la IA de manera incremental y no revolucionaria: se concentran en eficiencia, automatizando transcripciones, traducciones y generación de títulos. Predomina una mezcla de cautela y entusiasmo, con este último más marcado en los niveles directivos.

En la práctica, algunos medios ya avanzan. The Washington Post y Financial Times tienen chatbots basados en sus propios archivos. Axios trabaja con OpenAI en proyectos que, según su CEO Jim VandeHei, podrían ayudar a salvar al periodismo local. Varios grandes editores firmaron acuerdos de licenciamiento con empresas tecnológicas. Al mismo tiempo, un grupo de medios de distintas líneas editoriales creó SPUR (Standards for Publisher Usage Rights) para reclamar guardrails éticos en el uso de IA; la Associated Press se sumó en julio.

Del lado de las redacciones, donde perciben que las empresas avanzan sin suficiente cuidado, los sindicatos negocian cláusulas específicas en los convenios colectivos. Las quejas no son caprichosas: hay casos documentados de inexactitudes graves en LLMs, problemas de citación que violan directamente el principio de verificación, y disputas por infracciones de copyright que el Tow Center sigue de cerca en su AI Deals and Disputes Tracker.

El balance que deja la nota del CJR es prudente. Las ideas de Rosenstiel sobre entender mejor el rol de las coberturas en la vida cotidiana de las comunidades y colaborar más con las audiencias son bienvenidas. Pero la aproximación más sensata parece ser la que ya aplican muchas organizaciones: no correr hacia los objetos brillantes, sino caminar alrededor de ellos con cautela, verificando si realmente valen la pena antes de integrarlos al flujo editorial.

Fuente: Columbia Journalism Review