El aprendizaje automático o machine learning (ML) ya interviene en muchos de los productos que utilizamos cada día, pero no siempre lo vemos. Algunos ejemplos de ML en tecnologías de uso cotidiano:

• Software de navegación GPS, como Google Maps y Waze
• Servicios de reproducción enstreaming, como Netflix y Spotify
• Motores de búsqueda, como Google Search, Baidu y Yahoo
• Redes sociales, como TikTok, Facebook e Instagram

El aprendizaje automático se puede aplicar a una amplia variedad de campos, desde la salud al comercio minorista o al desarrollo de vehículos sin conductor.

Tal vez no se haya detenido a pensarlo, pero todos hemos entrado ya en contacto directo con el aprendizaje automático en nuestro día a día. 

Como periodista, es probable que usted ya haya utilizado esta tecnología en la redacción. Por ejemplo, es posible que ya haya usado Google Translate u otras herramientas de traducción, Grammarly o Hemingway para revisar sus textos, o quizás Trint le haya servido para ahorrar tiempo en la transcripción automática de sus entrevistas.

Cualquiera que sea su papel en la sala de redacción o como periodista independiente, es altamente probable que en algún momento el aprendizaje automático le haya ayudado.

¿Cuáles son los modos principales en los que el periodismo utiliza el aprendizaje automático a lo largo de las diferentes etapas del proceso informativo?

Más allá de las herramientas específicas a las que nos hemos referido, el aprendizaje automático se está abriendo camino en el ejercicio del periodismo. Como se explica en el informe JournalismAI, su principal aporte pasa por mejorar y facilitar procesos ya existentes: liberar a los periodistas de las tareas repetitivas, por ejemplo, y permitirles trabajar en artículos cuya exigencia por complejidad o dedicación sería excesiva sin la ayuda de la tecnología.

¿Qué puede hacer entonces el aprendizaje automático por una redacción? ¿Y cómo pueden aplicarlo los periodistas para mejorar su trabajo editorial? 

En los apartados que siguen veremos algunos ejemplos prácticos que muestran de qué modo se puede desplegar el aprendizaje automático en la recopilación de noticias, así como en la producción y distribución de información. 

In the next paragraphs we will look at some practical examples that show how machine learning can be deployed to support news gathering, as well as the production and distribution of news and information.

En 2018 Reuters desarrolló News Tracer y Lynx Insight. Ambas herramientas utilizan el aprendizaje automático y las tecnologías de inteligencia artificial (la próxima lección trata más sobre estos términos) para apoyar a los periodistas de Reuters en el proceso de recopilación de noticias.

News Tracer is designed to help journalists find events that are breaking on Twitter. The tool analyses millions of tweets in real time to flag potential breaking news stories and allow the newsroom to spot the breaking news faster than what would be possible with regular news gathering practices.

Similarly, Lynx Insight is designed to identify trends and key facts in large datasets, suggesting new stories to reporters, while providing additional context and background information.

Las herramientas que utilizan el aprendizaje automático para reducir el tiempo dedicado transcribir o traducir información son buenos ejemplos de cómo esta tecnología puede ser útil en la industria de la prensa. Pero el uso del aprendizaje automático en la producción de noticias va bastante más allá.

Una amplia variedad de medios, incluidos Bloomberg, The Washington Post y Associated Press, han comenzado a aplicar diferentes técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para producir automáticamente artículos de noticias a escala.  

El objetivo principal es que los periodistas se puedan centrar en los aspectos más creativos de su trabajo, delegando las tareas repetitivas a la máquina. Sin embargo, recientes estudios de caso muestran que las ventajas pueden superar nuestras expectativas.

Yle News Lab, de la Empresa Pública de Radiotelevisión Finlandesa, utilizó aprendizaje automático para crear el asistente inteligente en noticias Voitto para su aplicación de noticias Yle NewsWatch.  

El asistente Voitto está alojado en la pantalla de bloqueo de un dispositivo móvil y recomienda al usuario contenido de noticias interesante mediante alertas o notificaciones. Voitto utiliza el aprendizaje automático para mejorar sus recomendaciones, aprendiendo de las interacciones del usuario en su pantalla de bloqueo y del historial de lectura del usuario. Además, el usuario puede enseñar al asistente retroalimentándole directamente a través de notificaciones y en la propia aplicación de noticias.

El aprendizaje automático también puede ayudar a las agencias de noticias a mejorar su modelo de negocio; por ejemplo, ajustando una página de pago flexible para sus suscriptores.

Tal como hemos visto, el aprendizaje automático ya se utiliza para incrementar las capacidades de los periodistas en todos los procesos periodísticos. Pero esto no significa que el aprendizaje automático sea el remedio milagroso para todos los problemas del periodismo. 

Gran parte del potencial del aprendizaje automático está todavía por descubrir en periodismo, y muchas de las nuevas posibilidades que ofrece vienen de la mano de nuevos riesgos y retos que los periodistas deben tomar en cuenta.

En las próximas lecciones de este curso, aprenderemos en profundidad qué significa y cómo funciona el aprendizaje automático. Exploraremos cómo lo pueden utilizar los periodistas de un modo innovador, y qué riesgos deben considerarse para un uso responsable de esta tecnología.