Puede resumir documentos, transcribir entrevistas, proponer titulares, traducir textos, ordenar información y convertir datos estructurados en una pieza publicable. La verdadera pregunta, entonces, es otra: ¿qué queda del periodista cuando buena parte de lo rutinario puede hacerlo una máquina?
La respuesta es simple: queda el periodismo. Y aun estamos a tiempo de sostener los medios como ejes de la verdad, saber que uno puede confiar en lo que escucha en determinado programa de radio, ver en un noticiero o leer un portal y un impreso; es acá donde están personas, los que dan la cara, los que avisan cuando tienen posiciones, sesgos e intereses al momento de plantear una noticia, una opinión o imprimir un análisis.
Santiago Tejedor, en Inteligencia artificial y periodismo. Cómo formar a los comunicadores del futuro, describe una transformación que atraviesa prácticamente todo el proceso informativo. La IA puede intervenir desde la documentación hasta la producción y distribución. Pero Tejedor recoge una distinción fundamental: cuanto más capaces sean las máquinas de asumir tareas repetitivas, mayor tendrá que ser la aportación cognitiva del periodista.
Mario Vidal lo plantea desde el mercado laboral. Los profesionales capaces de obtener informaciones exclusivas, encontrar enfoques propios y presentar historias de manera original tendrán una ventaja. La máquina puede procesar lo conocido a una velocidad extraordinaria; encontrar aquello que todavía nadie sabe continúa siendo otra historia. El trabajo de pasillo, el saber con quien hablar y el contacto dentro de una institución que elige llamarnos para darnos el off the record.
Pilar Sánchez, docente e investigadora de la Universidad de Valladolid, sitúa la automatización precisamente en tareas que no necesitan una aportación creativa o de criterio: resumir noticias, buscar personajes o generar ideas para entrevistas. Al mismo tiempo, destaca el potencial de estas herramientas para verificar información, analizar datos e interpretar tendencias.
David Villarreal Ignacio propone entender la IA como una herramienta para potenciar el oficio, no sustituirlo. Puede agilizar textos, generar titulares, buscar palabras clave y realizar comprobaciones masivas. Dicho de otro modo: puede ayudarnos a producir más rápido. Pero rapidez y periodismo nunca fueron sinónimos.
Ahí aparece la advertencia más importante.
El estudio de Zambrano Ayala, Sánchez Reyes y Rubiano Daza sobre El Tiempo, La W Radio y Noticias Caracol analizó 168 piezas elaboradas con apoyo de inteligencia artificial generativa y encontró 71 casos clasificados como pseudoperiodismo, asociados a falta de verificación, rumores, datos sin fundamento o contenidos tergiversados. Entre 21 periodistas consultados, 12 reconocieron no realizar verificación de datos ni utilizar mecanismos de trazabilidad como C2PA.
La tecnología, entonces, puede multiplicar tanto nuestras virtudes como nuestros defectos. Una buena redacción podrá revisar miles de documentos, detectar patrones, procesar bases de datos y liberar horas para investigar. Una mala redacción podrá producir cien notas superficiales donde antes producía veinte.
Ese es el verdadero riesgo.
Si el periodista se limita a resumir comunicados, copiar declaraciones, reformular cables, buscar un título atractivo y agregar información publicada por otros, deberá competir con una tecnología que hace exactamente eso en segundos.
Pero una máquina no sale a la calle porque sospecha que algo no cierra. No construye durante años una relación de confianza con una fuente. No asume responsabilidad pública por una acusación. Y, sobre todo, no decide por sí misma qué pregunta necesita hacer una sociedad.
Por eso la inteligencia artificial quizá no venga a matar al periodismo. Puede hacer algo mucho más interesante: obligarnos a demostrar qué parte de nuestro trabajo era realmente periodismo.
Cuando escribir se vuelve barato, investigar vale más. Cuando resumir se automatiza, explicar adquiere valor. Cuando todos pueden generar contenido, verificar se vuelve una ventaja.
Y no podemos dejar de lado algo clave. La IA generativa tiene fuentes y tiene sesgos de quienes las construyeron, independiente a que cada IA pueda contener nuestro estilo y enfoque, existe algo externo que se puede infiltrar en una investigación si es que el dato no se corrobora.
La máquina puede producir información.
El periodista todavía tiene que encontrar la noticia.