Cómo la IA está avanzando en la producción de medios
por: Luis Rodríguez Lombardero, Strategic Sales Manager en Innova-tsn.
En el mundo de los medios, como en muchos otros, existe un gran interés en analizar las capacidades de la IA para mejorar los procesos de negocio, pero también para considerar la posible amenaza que puede suponer a la estructura laboral tanto en tareas más laboriosas como en actividades creativas.
En esta serie de artículos pretendemos analizar y comentar tres aspectos del poder de la IA para influir en el futuro de la creación en medios de comunicación:
- Oportunidades para un sistema editorial orientado al futuro dentro del periodismo, donde consideraremos transformaciones tanto organizativas como tecnológicas.
- Posibilidades del análisis de la imagen con IA en la era de los vídeos cortos.
- Utilización del aprendizaje automático para extraer la emoción dominante de un segmento de vídeo y generar música de fondo adecuada para él.
En primer lugar, profundizaremos en el futuro del periodismo informativo con IA, intentando predecir cómo sería una sala de redacción potenciada por IA y los cambios organizativos que esto implicaría. Para ello nos basaremos en nuestra experiencia y en un estudio realizado para varios medios holandeses. ¿Cómo se sintieron con los resultados y cuánta influencia pueden tener realmente en la dirección de la IA?
En segundo lugar, comentaremos una avanzada tecnología japonesa de inteligencia artificial que pretende beneficiar a quienes tenemos vidas ocupadas: un sistema que puede editar un programa de televisión con una duración arbitrariamente corta. Veremos cómo las redes neuronales clasifican y editan los segmentos más destacados de vídeo y discurso y cómo estos vídeos resumidos ya se están probando a nivel nacional.
Por último, analizaremos una extraordinaria tecnología de inteligencia artificial que puede identificar la naturaleza y la intensidad de la emoción de una escena dramática y luego componer e interpretar música de fondo para acompañarla.
Sistemas editoriales en los medios y cambios organizativos impulsados por IA
El sistema editorial es clave en la estructuración de la información para los lectores y en la gestión de contenidos con los usuarios. Su usabilidad, flexibilidad y capacidad de integración son críticas en el periodismo digital. Los periodistas usan estos sistemas diariamente para procesar artículos, comunicarse y archivar contenido, pero estos sistemas a menudo son antiguos y no están completamente adaptados a los avances tecnológicos como la IA, que ofrece oportunidades para su revitalización.
Las nuevas formas de trabajo híbrido y digital exigen un rediseño del sistema editorial que involucre tanto conocimientos de ingeniería de software como de inteligencia artificial, sin olvidar el entendimiento profundo del negocio periodístico. Es crucial que los periodistas participen en el diseño de estos sistemas para fomentar la colaboración y la creatividad, en lugar de ser meros usuarios de un sistema definido solo desde la tecnología.
La pandemia de COVID-19 reveló deficiencias en los sistemas editoriales, que no estaban preparados para soportar completamente el trabajo híbrido. El rápido avance de la IA plantea desafíos adicionales, ya que los sistemas editoriales deben adaptarse para incorporar herramientas de IA que ayuden en tareas como la transcripción, la traducción o la edición de imágenes.
Nuestro análisis busca definir qué cambios organizativos, técnicos y funcionales son necesarios en los sistemas editoriales para responder efectivamente a las necesidades del periodismo moderno, orientado hacia una práctica más integrada con la IA y adecuada para el trabajo híbrido.
Conclusiones sobre sistemas editoriales
Los sistemas editoriales necesitan adaptarse mejor a la práctica periodística actual, integrándose con herramientas comunes como motores de búsqueda, redes sociales, y software de productividad como Excel, Word, Photoshop, Teams, etc.
La simplicidad y facilidad de uso son esenciales, ya que sistemas demasiado complejos pueden distraer y complicar el trabajo. Los periodistas frecuentemente enfrentan procesos tediosos para ingresar datos requeridos en la publicación de artículos, como título, subtítulo, texto principal, imagen y autor, lo que puede llevar a errores y problemas de SEO debido al tiempo excesivo dedicado al metadatado y archivado.
Se recomienda maximizar la automatización para mejorar la búsqueda y mantenimiento de artículos. Además, hay oportunidades significativas para mejorar la publicación en múltiples canales, permitiendo que el contenido se adapte automáticamente a las especificaciones de diferentes plataformas a partir de un texto neutro.
Finalmente, es crucial mejorar la comunicación y colaboración dentro de los sistemas editoriales, que actualmente no están suficientemente equipados para soportar estas funciones de manera efectiva y, por ello, frecuentemente, se recurre a herramientas externas para la planificación y colaboración. Permitir el trabajo simultáneo en un mismo archivo dentro del sistema editorial es fundamental para optimizar procesos.
Herramientas y aplicaciones de IA en medios
En el sector Media se están realizando numerosos experimentos con inteligencia artificial (IA) para descubrir, investigar y verificar historias, aunque la integración de estas herramientas en los sistemas editoriales aún es limitada. Se han desarrollado estrategias colaborativas con redacciones para diseñar un sistema editorial impulsado por IA, identificando funcionalidades necesarias y su impacto en las formas de trabajar y en la práctica periodística.
En un taller interactivo en el que se visualizaron herramientas impulsadas por la IA y, basándonos en entrevistas previas y nuestro inventario de IA, fueron diseñadas ocho herramientas de IA:
Herramientas fácilmente integrables desde un punto de vista organizativo y técnico:
- Archivo inteligente: Automatiza el archivado de metadatos, reduciendo la carga de trabajo manual del periodista.
- Integración de expertos: Facilita la colaboración entre múltiples expertos en la creación de noticias, apoyando la diversidad.
- Análisis de sentimientos en redes sociales: Permite a los periodistas obtener rápidamente una visión general de los sentimientos de actualidad.
Herramientas técnicamente accesibles, pero organizativamente desafiantes:
- Planificador inteligente: Programa citas automáticamente, considerando horarios personales y de equipo, requiriendo que los empleados compartan sus calendarios.
- Editor de texto responsivo: Capaz de generar artículos a partir de textos previos, similar o herramientas como ChatGPT, lo que implica la necesidad de políticas claras para su uso ético.
Herramientas con desarrollo tecnológico emergente:
- Gemelo digital: Permite la presencia virtual en programas de TV sin necesidad de estar físicamente presente.
Herramientas más orientadas al futuro, con desafíos técnicos y organizativos:
- Drones inteligentes: Automatizan la grabación de eventos.
- Estudio de noticias híbrido: Operable desde cualquier ubicación.
Estas herramientas están diseñadas para mejorar la eficiencia y adaptabilidad de los procesos periodísticos, aunque requieren ajustes organizativos y técnicos para su plena implementación.
Conclusiones principales sobre la implementación de IA en sistemas editoriales
Los expertos consideran el sistema de archivo inteligente y el planificador inteligente como herramientas clave y prácticas para futuros procesos informativos.
Las herramientas de texto basadas en IA, como prometedoras por los periodistas, aunque platean desafíos organizativos que requieren un establecimiento claro de controles y un mayor entendimiento de la IA para su uso efectivo.
A pesar de que la cámara de dron inteligente y la herramienta de análisis de sentimientos ofrecen innovaciones técnicas, se perciben limitaciones en su valor práctico debido a dificultades operativas y preocupaciones de privacidad. La interpretación de datos sociales también puede ser problemática debido a la posible subrepresentación de ciertos grupos.
En resumen, se espera que los sistemas editoriales del futuro incorporen IA para simplificar tareas tediosas como la edición de contenido para múltiples plataformas y la organización de archivos. No obstante, la integración de herramientas automatizadas de escritura requiere una comprensión profunda de la IA y mecanismos de supervisión robustos para asegurar una implementación responsable.
Es crucial que los sistemas editoriales se alineen con las prácticas periodísticas y que sean capaces de adaptarse a los desarrollos organizativos futuros, facilitando el trabajo colaborativo y la narración multidimensional. La pandemia ha destacado la necesidad de sistemas que soporten tanto el trabajo presencial como remoto, y se espera que futuras investigaciones multidisciplinarias profundicen en estas áreas para mejorar los sistemas editoriales con tecnología de IA.
