El aprendizaje automático ya potencia muchos productos que usamos día tras día. Pero no siempre es aparente para nosotros que el aprendizaje automático está detrás de ellos. Algunos ejemplos:

• Programas de navegación por GPS, como Google Maps y Waze
• Servicios de streaming, 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 gama de campos, desde la salud hasta el menudeo, y en el desarrollo de vehículos que se conducen solos.

Quizás no se dé cuenta de ello, pero todos hemos estado en contacto con el aprendizaje automático en nuestra vida diaria. 

Como reportero, es probable que ya haya usado tecnología de aprendizaje automático en la redacción. Quizás haya usado Google Translate u otra herramienta de traducción. Quizás haya usado Grammarly o Hemingway para revisar su escritura. O quizás Trint le ahorró mucho tiempo al transcribir automáticamente sus entrevistas.

Sea cual sea su rol en la sala de prensa o como reportero independiente, es muy probable que el aprendizaje automático ya le haya ayudado en su trabajo en algún punto.

Por lo tanto, ¿cuáles son las principales formas en las que los reporteros usan el aprendizaje automático a través de las diferentes etapas del proceso periodístico?

Más allá de las herramientas específicas que hemos mencionado, el aprendizaje automático está incorporándose, de manera lenta pero firme, al proceso periodístico. Como se explicó en el informe sobre JournalismAI, lo está haciendo principalmente a través de la potencialización de procesos existentes: liberando a los reporteros de tareas repetitivas y permitiéndoles trabajar en historias que pudieran ser demasiado complejas o tardadas para informar sin la ayuda de la tecnología.

Entonces, ¿qué puede hacer exactamente el aprendizaje automático para una redacción? ¿Y cómo pueden usarlo los reporteros para mejorar su trabajo editorial? 

En los siguientes párrafos analizaremos algunos ejemplos prácticos que mostrarán la manera en que el aprendizaje automático puede ser implementado para apoyar a la recopilación de noticias, así como la producción y distribución de noticias e información.

En 2018, Reuters desarrolló News Tracer y Lynx Insight. Ambas herramientas hacen uso de tecnologías de aprendizaje automático y de inteligencia artificial (veremos más sobre los dos términos en la siguiente lección) para apoyar a los reporteros de Reuters en el proceso de recopilación de noticias.

News Tracer está diseñado para ayudar a los reporteros a encontrar eventos destacados en Twitter. La herramienta analiza millones de tweets en tiempo real para señalar posibles noticias impactantes y permite que la redacción detecte las noticias impactantes más rápido que si se hiciera con las prácticas regulares de recopilación de noticias.

De manera similar, Lynx Insight está diseñado para identificar tendencias y hechos clave en grandes conjuntos de datos, sugiriendo nuevas historias a los reporteros, a la vez que ofrece contexto adicional e información de trasfondo.

Las herramientas que usan aprendizaje automático para automatizar el proceso tardado de transcribir las entrevistas y traducir la información son buenos ejemplos sobre la manera en que la generación de noticias puede ser potencializada gracias a la tecnología. Pero el uso del aprendizaje automático en el proceso de la generación de noticias va más allá de eso.

Una amplia gama de organizaciones de medios - incluyendo Bloomberg, The Washington Post y The Associated Press - han comenzado a implementar diferentes tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para generar automáticamente noticias a escala. 

La meta principal es permitir que los reporteros se enfoquen en los aspectos más creativos de su trabajo, dejando las tareas repetitivas a las máquinas, pero recientes estudios de caso demuestran que los beneficios podrían ser mayores de lo que creemos.

Yle News Lab de Finnish Public Broadcasting Company usó aprendizaje automático para crear un asistente de noticias inteligente llamado Voitto para su aplicación de noticias personalizada llamada NewsWatch. 

El asistente Voitto reside en la pantalla de bloqueo de un dispositivo móvil y recomienda al usuario noticias interesantes a través de alertas o notificaciones. Voitto usa aprendizaje automático para mejorar sus recomendaciones al aprender de las interacciones del usuario en su pantalla de bloqueo y del historial de lectura del usuario. Además, el usuario puede enseñarle al asistente dándole retroalimentación directa a través de notificaciones y en la misma aplicación de noticias.

El aprendizaje automático también puede ayudar a las organizaciones de noticias a mejorar su modelo empresarial, por ejemplo, refinando un método de cobro por acceso flexible para sus suscriptores.

Como hemos visto, el aprendizaje automático ya ha sido usado para potencializar las capacidades de los reporteros a lo largo del proceso periodístico. Pero esto no significa que el aprendizaje automático sea el remedio perfecto para todos los problemas periodísticos. 

Gran parte del potencial que ofrece el aprendizaje automático aún está por ser descubierto por el periodismo, y los nuevos poderes vienen de la mano con nuevos riesgos y desafíos de los cuales los reporteros deberían estar conscientes.

En las siguientes lecciones de este curso, aprenderemos en profundidad lo que es el aprendizaje automático y cómo funciona. Exploraremos cómo puede ser usado por los reporteros de maneras innovadoras y qué riesgos se deben tomar en cuenta para usar de manera responsable esta poderosa tecnología.