Hay un dato que hace mucho ruido en cualquier redacción que celebre la inteligencia artificial solamente porque permite publicar más. Un estudio de Zambrano Ayala, Sánchez Reyes y Rubiano Daza analizó contenidos de El Tiempo, La W Radio y Noticias Caracol Televisión. De 168 piezas informativas elaboradas con apoyo de inteligencia artificial generativa, 71 fueron clasificadas por los investigadores como seudoperiodismo: encontraron falta de verificación de fuentes, información basada en rumores o datos sin fundamento y contenidos que podían exagerar o tergiversar hechos.
La paradoja merece atención. Nunca tuvimos tanta capacidad para producir información y, sin embargo, eso no significa necesariamente que estemos mejor informados.
Durante décadas, la productividad de una redacción podía medirse parcialmente contando notas, páginas, minutos de aire o publicaciones. La inteligencia artificial hace tambalear ese criterio. Una máquina puede resumir un documento en segundos, transcribir una entrevista, transformar un comunicado en noticia, generar cinco títulos, adaptar una pieza para redes y producir diferentes versiones de un mismo contenido.
Entonces, contar piezas empieza a decir muy poco.
El mismo estudio colombiano ofrece otra señal preocupante: de 21 periodistas consultados, 12 dijeron no realizar verificación de datos ni haber utilizado C2PA para garantizar trazabilidad y autenticidad del contenido generado mediante automatización. Los investigadores encontraron además una dependencia de fuentes automatizadas superior al trabajo de campo y debilidades en la contrastación de testimonios.
No es un argumento contra la inteligencia artificial. Es exactamente lo contrario: obliga a preguntarnos para qué queremos utilizarla.
Santiago Tejedor, en “Inteligencia artificial y periodismo. Cómo formar a los comunicadores del futuro”, muestra que estas herramientas pueden automatizar tareas repetitivas, procesar enormes cantidades de información, detectar patrones y liberar tiempo para labores cualitativas. Entre las transformaciones que identifica aparecen eficiencia, precisión, reducción de rutinas y más tiempo para la reflexión. Ese debería ser el negocio.
Si una herramienta permite transcribir una entrevista en un minuto en lugar de una hora, la ganancia no debería consistir solamente en publicar otra entrevista. Esa hora podría utilizarse para buscar otra fuente. Si puede revisar miles de páginas, debería servir para encontrar el contrato que nadie vio. Si procesa una base de datos municipal, debería ayudarnos a descubrir una historia, no simplemente a fabricar veinte gráficos.
En lugar de preguntar cuántas noticias más produjo una redacción gracias a la IA, deberíamos preguntar cuántas informaciones originales encontró, cuántas fuentes nuevas incorporó, cuántos datos verificó, cuántas contradicciones detectó y cuánto consiguió explicar mejor.
El trabajo de Illescas Reinoso, Palacios y Ortiz Vizuete llega a una conclusión especialmente pertinente: si las herramientas tecnológicas permiten automatizar la generación de contenidos, verificación y procesamiento de bases de datos, la competencia puede trasladarse hacia aquello que aportan los periodistas: analizar, contextualizar, explicar y aplicar conocimiento profesional a las historias.
Porque el problema nunca fue producir poco.
Internet ya había solucionado la escasez de información. Las redes sociales terminaron de inundarnos de ella. La inteligencia artificial puede llevar esa abundancia a una escala todavía mayor.
Por eso el valor del periodismo empieza a desplazarse en dirección contraria: hacia la selección, la comprobación, el contexto y la información propia.
Una redacción capaz de publicar 300 noticias diarias no será necesariamente mejor que otra que publique 100, pero 100 grandes artículos sin impacto y que no lleguen a las audiencias tampoco son la respuesta.
Le hablamos a las élites, a los nichos y al mismo tiempo se debe demostrar llegada a las audiencias que definen por lo menos con su compra.