Bloomberg — Los periodistas somos, por naturaleza, bastante paranoicos. Estamos permanentemente preocupados por si alguien, en algún lugar (los gobiernos, los abogados, nuestros colegas, el departamento de informática) está a punto de hacernos algo terrible a nosotros o a nuestro material.
Ya en 2006, una de mis primeras portadas como editor de The Economist se tituló “¿Quién mató al periódico?”. En aquella época, la internet estaba acabando con el acogedor modelo de negocio de la mayor parte de los diarios de las grandes ciudades, que se basaban en su monopolio de los anuncios clasificados.
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En retrospectiva, sin embargo, fue más un suicidio que un asesinato.
Demasiadas marcas de medios de calidad sucumbieron a la retórica tecnológica de que los medios tradicionales habían muerto y que los contenidos debían ser gratuitos. En poco tiempo se quedaron atrapadas en un círculo vicioso de perseguir clics, recortar costes y entregar poco a poco su negocio a los gigantes de la tecnología.
Pero terminó imponiéndose la razón, se comenzó a cobrar por el periodismo y los medios de comunicación tradicionales empezaron a recuperarse.
The New York Times, que contaba con tan solo 500.000 suscriptores digitales cuando Mark Thompson llegó en 2012 y centró a la Grey Lady (como se conoce al periódico debido a tu tradición de enfocarse en las palabras) en la venta de suscripciones, actualmente cuenta con más de 10 millones de clientes que pagan por sus servicios.
Ese “contenido gratis” que atrajo a numerosos grandes nombres ha sido silenciado; los nuevos aspirantes como The Information, Puck y (a pesar de su nombre) The Free Press se encargan de que la gente pague tarde o temprano.
Y, sin embargo, justo cuando la prensa de calidad ha aceptado el uso de internet y las redes sociales, llega otro cambio aún mayor: la inteligencia artificial.
La IA promete meterse en la piel de nuestra industria y cambiar la forma en que escribimos y editamos historias. Nos pondrá a prueba, al igual que ya lo hace con otros trabajadores del conocimiento, como abogados, guionistas y contables.
¿Cómo se desarrollará exactamente esta revolución?
Antes de hacer mis predicciones, conviene ser un poco humilde. Cuando me convertí en editor de The Economist, no tenía ni idea de que diez días antes se había fundado una empresa llamada Twitter; sin embargo, cuando llegué a Bloomberg nueve años después, Twitter era, de hecho, el periódico más importante del mundo. Así que tengan cuidado con cualquier editor (incluido este) que venda certezas.
Pero yo diría que nuestra sala de redacción en Bloomberg es un laboratorio bastante bueno para buscar pistas sobre cómo podría avanzar esta revolución. En parte porque utilizamos más tecnología, incluidas las primeras versiones de IA, que en cualquier otro lugar.
De las 5.000 historias que producimos cada día, hay alguna forma de automatización en más de un tercio de ellas. Y en parte porque nuestra audiencia está cerca del exigente consumidor de noticias del futuro.
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Nuestros lectores intercambiarán millones de dólares en función de lo que escribamos. Por lo tanto, la precisión y la falta de sesgo son clave para ellos, pero también lo es el tiempo. Nuestros lectores, espectadores y oyentes odian que les hagamos perder el tiempo, y como veremos, ahorrar tiempo es una parte clave de lo que ofrece la IA.
A continuación se muestran dos ejemplos de lo que la inteligencia artificial ya puede hacer:
El primero es un informe que publicamos y que mostraba cómo se saca de contrabando petróleo de Irán y cómo se lo traslada de un barco a otro. Los implicados hacen todo lo posible para evitar que los pillen haciendo esto, por lo que creamos un algoritmo que analizaba imágenes satelitales de barcos para detectar cuándo dos buques estaban uno al lado del otro.
En los 566 días en que el cielo estuvo despejado entre principios de enero de 2020 y el 4 de octubre de 2024, encontramos 2.006 de estas sospechosas formaciones una al lado de la otra, que nuestros periodistas pudieron investigar.
La IA es muy buena en el reconocimiento de patrones: ordena una gran pila de imágenes, documentos o datos para contar una historia cuando la pila es demasiado grande y confusa para que un humano la haga. Nuestra jefa de periodismo de datos, Amanda Cox, dice que su analogía favorita para los grandes modelos de lenguaje es la de los “pasantes infinitos”.
No siempre se puede confiar del todo en los resultados que ofrecen, pero, al igual que los pasantes humanos, las máquinas siguen mejorando cada día: desde la inteligencia de un niño pequeño en 2020 hasta algo cercano a la inteligencia de un doctorado, al menos cuando se trata de tareas específicas, con las próximas iteraciones de ChatGPT y similares.
A la mayoría de los periodistas les encanta la IA cuando les ayuda a descubrir el contrabando de petróleo iraní. El periodismo de investigación no es difícil de vender a una sala de redacción. El segundo ejemplo es un poco más complicado.
Durante el mes pasado, comenzamos a probar resúmenes impulsados por IA para algunas historias más largas en la Terminal Bloomberg.
El software lee la historia y produce tres viñetas. A los clientes les gusta, pueden ver rápidamente de qué se trata cualquier historia. Los periodistas son más desconfiados. A los reporteros les preocupa que la gente se limite a leer el resumen en lugar de su historia.
A lo que la respuesta honesta es: sí, un lector podría hacer eso, pero ¿preferiría que perdieran su tiempo leyendo párrafos sobre un tema que en realidad no les interesa? Para mí está bastante claro: estos resúmenes, utilizados correctamente, ayudan a los lectores y ahorran tiempo a los editores.
Así pues, si nos fijamos en nuestro laboratorio, ¿qué creo que ocurrirá en la era de la IA? A continuación, se ofrecen ocho predicciones.
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En primer lugar, la IA cambiará el trabajo de los periodistas más de lo que los reemplazará.
Veamos un ejemplo sencillo: cubrir los anuncios de resultados de las empresas.
Cuando llegué por primera vez a Bloomberg, había un equipo de periodistas de “velocidad” que se especializaban en escribir titulares con la esperanza de superar a nuestros rivales más cercanos por unos segundos. Luego apareció la automatización: computadoras que podían analizar minuciosamente los comunicados de prensa de una empresa en fracciones de segundo.
La gente temía por sus empleos, pero las máquinas necesitaban humanos. Primero, para decirles qué buscar: la cantidad de iPhones vendidos en China podría tener más importancia para el precio de las acciones de Apple que los ingresos reales. Y la máquina también necesita humanos que busquen e interpreten lo inesperado: la renuncia repentina de un CEO, por ejemplo, podría ser significativa o no.
Seguimos empleando aproximadamente la misma cantidad de personas para analizar los resultados, pero la cantidad de empresas cuyos resultados cubrimos y la profundidad de la cobertura en torno a esos anuncios han aumentado drásticamente. Y, yo diría, el trabajo también se ha vuelto más interesante: no se trata solo de escribir rápido, sino de averiguar qué es lo que importa.
Lo mismo podría suceder con la inteligencia artificial: multiplicar la cantidad de contenido que producimos.
Por ejemplo, una agencia de noticias sobrecargada podría no tener tiempo suficiente para proporcionar a sus lectores una explicación sobre la caída de Asad en Siria, pero ¿qué sucedería si pudiera pasar cuatro de sus noticias actuales por un algoritmo? En cuestión de segundos, tendría un borrador básico de una explicación para que un periodista trabajara en él.
Otro multiplicador obvio de contenido es la traducción automática: más piezas llegarán a más lectores y más periodistas de grandes organizaciones globales podrán escribir en su propio idioma.
En segundo lugar, las noticias de última hora seguirán siendo enormemente valiosas, pero durante períodos de tiempo cada vez más cortos.
El valor de las noticias no da señales de disminuir, y los cambios políticos ahora igualan en valor a los económicos. Cada vez que revelamos un cambio de política en Washington, París o Pekín, se puede ver cómo los mercados de divisas suben. Pero lo que es crucial es el tiempo que esto cuenta, ya que las noticias siguen bajando.
En lo que respecta a los grandes anuncios de noticias, como, por ejemplo, las cifras de empleo, hace tiempo que se reduce a fracciones de segundo, y nuestra competencia son a menudo los fondos de cobertura que utilizan su propia inteligencia artificial para analizar las cifras tan rápido como nosotros.
En lo que respecta a una noticia sobre un acontecimiento inesperado, como una adquisición o la dimisión de un director ejecutivo, es mucho más difícil de medir, pero me atrevería a hacer una suposición poco científica de que el tiempo que tardan los precios en moverse se ha desplomado de varios segundos a milisegundos durante mi tiempo en Bloomberg.
La IA acelerará aún más ese proceso y lo universalizará. Mucho depende de cómo se resuelvan los acuerdos de derechos de autor, pero lo más probable es que cada vez más noticias, como parece, se ingieran de inmediato en máquinas como ChatGPT que tienen en cuenta más de un mercado y se añadan a lo que podría llamarse conocimiento general inmediato. Estará disponible para todos, o al menos para un grupo mucho más amplio de personas que ahora.
En tercer lugar, la información seguirá teniendo un valor enorme.
Uno de los puntos básicos sobre la mayoría de las cosas que he mencionado hasta ahora es que se necesita información. Un resumen de IA es tan bueno como la historia en la que se basa. Y obtener las historias es donde los humanos todavía importan.
La máquina no puede persuadir a un ministro del gabinete para que le diga que el canciller acaba de renunciar; no puede invitar a un jefe ejecutivo a almorzar; no puede escribir una columna original o engatusar a un entrevistado para que admita algo en antena.
Es fundamental que las salas de redacción sigan necesitando personal sobre el terreno.
Especialmente en un mundo en el que ya no se puede dar por sentado que un país emergente como Indonesia o la India vaya a seguir los modelos occidentales de libertad, y donde muchos países están tratando de poner coto a la información, se necesitarán personas que conozcan a otras personas.
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En cuarto lugar, es probable que el cambio sea mayor para los editores que para los periodistas.
Divida la mayoría de los trabajos de edición en una serie de habilidades.
Comience por gestionar un equipo de periodistas: no le sorprenderá saber que todavía creo, con aire de suficiencia, que las redacciones necesitarán gente como yo.
A continuación, encargue una historia: una vez más, creo que seguirá siendo principalmente una habilidad humana, aunque en Bloomberg ya utilizamos inteligencia artificial para que nos indique que debemos considerar escribir una historia (señalando que el precio de una acción ha subido o que las redes sociales hablan de una explosión).
Sin embargo, una vez que se haya entregado la historia y estemos en el proceso real de cambiar las palabras en las pantallas, creo que veremos que las herramientas de inteligencia artificial entran en juego cada vez más, reestructurando y reescribiendo borradores, verificando datos, etc. Una vez más, no me refiero a la edición al estilo de The New Yorker , pero muchos informes de noticias son más bien formales.
Pensemos, por ejemplo, en un reportaje deportivo sobre un partido de fútbol. En cinco años, una periodista británica podría enviar su artículo sobre un partido en el King Power Stadium a su editor en Londres.
Un segundo después, tanto ella como su editor recibirán una versión editada: habrá sido revisada tanto en cuanto a ortografía como a estilo; habrá preguntas junto con afirmaciones dudosas (¿por qué el periodista afirmó que el Liverpool dominó el partido cuando en realidad el Leicester tuvo el 51% de la posesión?); se habrán añadido fotografías y segmentos de vídeo, y enlaces a los cuatro jugadores del Leicester que marcaron goles.
En este punto, mi ejemplo probablemente se esté volviendo increíble en múltiples niveles diferentes, especialmente para cualquiera que siga el fútbol. Pero creo que se puede ver cómo la IA probablemente cambiará los trabajos de edición más que los de reportaje.
En quinto lugar, el mundo de la búsqueda dará paso al de preguntas y respuestas.
A medida que las herramientas de resumen masivo como ChatGPT y Perplexity absorben cada vez más historias, las utilizan para construir respuestas. Ya se puede ver eso cuando se le hace una pregunta a Google. En lugar de obtener una larga cadena de enlaces a otras historias, se obtiene una respuesta que se extiende a un par de oraciones, a veces cerca de un párrafo. Mi colega Chris Collins, quien dirige nuestro equipo de productos para Bloomberg News, dice que la búsqueda tal como la conocemos podría desaparecer.
Esto marcará una enorme diferencia para cualquier persona cuyo negocio dependa de la publicidad en buscadores y del recuento de visitas. Actualmente, cuando un lector hace clic en un enlace, el editor puede recibir unos pocos centavos de un anunciante. Pero a medida que obtenga una respuesta cada vez más larga del motor de búsqueda (o más bien del motor de respuestas), esos clics cesarán.
Esta es otra razón por la que es tan importante para las publicaciones de noticias serias crear un negocio de suscripción sostenible e invertir en relaciones a largo plazo con un grupo comprometido de lectores. También es un incentivo para resolver el problema de los derechos de autor; es evidente que necesitamos que nuestros tribunales y legisladores nos den mucha más claridad sobre lo que se puede y no se puede utilizar de forma gratuita.
En sexto lugar, las alucinaciones serán más fáciles de resolver en texto que en vídeo o audio.
Si se habla de IA con periodistas, es probable que alguien mencione las alucinaciones, es decir, la idea de que la máquina inventará una historia o se dejará engañar para que la invente. Es inevitable que haya un cierto grado de ensayo y error en relación con la IA, y no faltan personas que creen que pueden obtener ventajas comerciales o políticas estafándonos.
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Mi intuición es que, en el futuro previsible, el principal peligro es que la IA se utilice para generar imágenes de vídeo o audio falsas que distorsionen o amplifiquen malignamente un acontecimiento que realmente ocurrió, en lugar de inventar acontecimientos completamente falsos.
Gran parte de esto tiene que ver con la interacción entre humanos y máquinas.
Hace unos años, seguí la forma en que nuestro equipo de noticias de última hora se ocupó de un tiroteo en el metro. Las redes sociales les informaron de que había sucedido algo malo. Se podía ver que la conversación en las redes aumentaba rápidamente, pero lo confirmaron solo cuando contaban con una fuente humana en la que confiaban: en este caso, un testigo ocular que estaba en el lugar de los hechos.
En cambio, el video y el audio son mucho más difíciles de confirmar.
Durante el tiroteo en el metro, apareció en las redes sociales una fotografía espeluznante de una persona aparentemente muerta. Pero, ¿era real? ¿Había sido inventada? A gran velocidad, esto es más difícil de verificar. Hay que comparar la imagen con fotografías de la estación de metro, inspeccionarla para ver si se han movido los píxeles, etc. Tal vez la IA facilite la eliminación del audio y el video fraudulentos, pero hasta ahora la mayoría de los ejemplos que he visto son falsificaciones cada vez más elaboradas.
Sin embargo, hay que tener en cuenta una nota de pie de página. En lo que respecta a las “noticias falsas”, es notable que los regímenes que durante mucho tiempo difundieron mentiras ahora tienden a especializarse en ocultar la verdad en una nube de información falsa en lugar de insistir en una sola mentira. En los viejos tiempos, por ejemplo, Pravda simplemente decía una mentira y luego la repetía.
Ahora, cuando sucede algo que no le gusta al Kremlin (como el derribo de un avión de pasajeros o la pérdida de una batalla), el ejército de robots de Rusia genera una multiplicidad de resultados posibles. El objetivo principal es confundir.
En séptimo lugar, la personalización se convertirá en una realidad cada vez más frecuente.
Esto también es una corazonada.
La personalización ha sido el santo grial del periodismo digital. Imaginemos que sólo recibiésemos las noticias que necesitábamos: nuestro periódico personal. Hasta ahora, esto ha sucedido de forma bastante torpe. A muchas personas no les gusta facilitar sus datos a las organizaciones de noticias, aunque parezca que les conviene hacerlo.
Algunos lectores se ponen nerviosos cuando les sugerimos cosas. Les preocupa quedarse atrapados en guetos de opinión. Echan de menos ese elemento de serendipia, la historia que no sabíamos que nos interesaría. Es la diferencia entre visitar una librería tradicional, donde podemos curiosear y encontrar una novela interesante, y recibir sugerencias de Amazon.
La IA comenzará a descifrar este rompecabezas.
Los algoritmos son buenos para descubrir lo que te puede interesar, para detectar patrones que la gente no ve por sí misma. Los pasantes infinitos podrán hacer conexiones de manera más sencilla que esos recuadros bastante aleatorios de “noticias para ti” que te brindan demasiada información o hacen que te pierdas lo que todos los demás están comentando.
Esta personalización predictiva de los contenidos tiene un lado oscuro. Los mismos algoritmos que predicen que nos puede gustar un curso de jardinería también pueden llevar a un adolescente que acaba de ser abandonado por su novia a ver videos sobre el suicidio.
En la actualidad, las empresas de redes sociales no son responsables del contenido de sus redes de la misma manera que lo sería un editor como yo. Gracias a normas como la tristemente célebre “Sección 230″ de Estados Unidos, los gigantes tecnológicos son tratados como si fueran más compañías telefónicas que empresas de medios de comunicación. Son responsables de los cables, pero no de lo que se dice a través de ellos.
Ese argumento ya es bastante trillado y espero que lo sea aún más a medida que la IA se haga más poderosa. Durante décadas, las compañías tabacaleras se escudaron en el argumento de que no era su producto el que mataba a la gente (fumar era una cuestión de elección personal), pero con el tiempo esa defensa se desmoronó.
Creo que los gigantes tecnológicos también perderán esa batalla, sobre todo porque cualquiera que tenga hijos puede hablar de la adicción de su producto. Lo que me lleva a mi octava y última predicción:
La regulación está llegando.
Para los políticos de todo el mundo, la IA se volverá simplemente demasiado complicada, demasiado poderosa, demasiado intrusiva y (si vives fuera de Estados Unidos) demasiado estadounidense como para que la dejen en paz. En la década de 1990, los políticos estadounidenses querían liberar a las jóvenes empresas de Internet para que pudieran innovar.
Nadie piensa ahora que empresas como Amazon, Microsoft y Facebook deban ser protegidas de nadie. Más bien lo contrario. Las empresas tienen que hacer más que cumplir la ley.
La sociedad parece contenta de conceder a una corporación privilegios como la responsabilidad limitada mientras esa firma en particular sea vista como alguien que hace el bien. Varias empresas e incluso industrias enteras pueden perder su franquicia de la sociedad; pasas de ser los innovadores geniales a “los malhechores de la gran riqueza” (como Theodore Roosevelt llamó a los barones ladrones hace un siglo cuando introdujo las leyes antimonopolio).
En este momento, es algo que se puede ver en los gigantes tecnológicos.
En Estados Unidos, la política es complicada, porque los legisladores estadounidenses, aunque no les gusten los gigantes tecnológicos, los siguen considerando una de las razones por las que Estados Unidos está por delante de China en términos económicos.
En Bruselas, habrá menos dudas de ese tipo, especialmente una vez que los políticos europeos se den cuenta de lo atrasados que están en materia de inteligencia artificial. Como me dijo un empresario: “Estados Unidos innova, China replica, Europa regula”.
Así pues, esas son mis predicciones generales. Tengan en cuenta, una vez más, que es posible que haya pasado por alto por completo el equivalente en inteligencia artificial de la fundación de Twitter hace diez días. Pero, ¿dónde dejan estas ocho conjeturas un tanto fundamentadas a nuestro mundo y al oficio que me ha mantenido empleado desde 1987? Creo que, en general, se nos permite un cierto grado de optimismo paranoico.
Paranoia, porque no es difícil ver cómo podría salir mal la cosa: dónde prolifera la cantidad de contenido falso, dónde el periodismo se ve atrapado entre políticos entrometidos y superpotencias tecnológicas, y dónde mucha gente en las salas de redacción pierde su trabajo porque la máquina puede editar el texto.
En el peor de los casos, en lugares como China y Rusia, los gobiernos podrían usar la IA para obstaculizar aún más el periodismo independiente: para perseguir a nuestras fuentes, censurar lo que hacemos y crear sus propias redes elaboradas de noticias falsas.
Pero en algún momento, el optimismo empieza a abrirse paso.
Volvamos a nuestra historia sobre los barcos iraníes. Toda esta nueva tecnología nos dará aún más formas de reconocer patrones y exigir cuentas a las personas poderosas. En el pasado, países enteros podían parecer fuera de lugar. Ahora los políticos siempre están siendo filmados en algún lugar. A menudo haciendo cosas estúpidas. Como dijo el historiador Timothy Snyder: “No importa cuán oscuro sea el mal, siempre hay un rincón para la pequeña linterna del ridículo”.
También soy optimista y creo que esta vez nuestra industria está mejor preparada para la tecnología. Los editores y las editoriales están más alertas con la IA que conla internet y las redes sociales, están menos dispuestos a revelar su contenido, por lo que el vuelo hacia la calidad será más rápido.
Digo “esta vez” porque a menudo cometemos el error de imaginar que somos la primera generación de periodistas a la que le ha tocado el turno a la tecnología. De hecho, lo que ha sucedido en lo que va de siglo (y lo que está a punto de volver a suceder) es en realidad una vieja historia que se vuelve a contar: una nueva tecnología que marca el comienzo de un período de locura y agitación, y luego de algo de sentido común.
A inicios del siglo XIX, la llegada de la prensa de vapor hizo posible imprimir panfletos y hojas de escándalo en cantidades que podían decir cualquier cosa sobre cualquier persona. El coloso de la prensa de un penique fue el New York Sun, que rápidamente se convirtió en el periódico de mayor venta del planeta.
Una de sus series de investigación más famosas afirmaba haber descubierto, con la ayuda de un telescopio grande pero extrañamente muy difícil de localizar, que la luna estaba poblada por una maravillosa colección de criaturas, entre ellas seres mitad humanos y mitad murciélagos que construían templos.
Pero poco a poco las cosas empezaron a arreglarse.
Los neoyorquinos preferían pagar por noticias útiles, que les contaran cosas del mundo real, y las nuevas empresas de bienes de consumo preferían anunciar sus productos junto a historias que fueran realmente ciertas. Aparecieron nuevos títulos. The Economist se fundó en 1843, el New York Times y Reuters aparecieron en 1851, el Financial Times en 1888, el Wall Street Journal en 1889. Se produjo una huida hacia la calidad.
Mientras nos concentremos en reportajes originales, en escribir historias que la gente en el poder no quiere que publiquemos o que nos digan algo nuevo sobre el mundo, y lo hagamos sin miedo, favoritismo ni prejuicios, nos irá bien.
Este ensayo es un extracto editado de la Conferencia Memorial James Cameron que tuve el honor de pronunciar en City St George’s, Universidad de Londres.
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