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08.04.2024

Cómo podría lucir el ecosistema de noticias en la era de la IA generativa

A corto plazo, la IA generativa pareciera no tener un impacto transformador. Pero las inversiones a más largo plazo continuarán, las tecnologías mejorarán y la adopción por parte de los usuarios aumentará, generando nuevas ideas y conocimientos, por lo que el impacto será profundo.

Prof. Rasmus Kleis Nielsen (*)

La adopción pública será una de las fuerzas impulsoras más importantes que darán forma al ecosistema de información mediado por la IA, y, por extensión, al lugar del periodismo y los medios de comunicación en él.
Kantar IBOPE Media
También es una fuerza que a veces se pasa por alto en discusiones que tienden a centrarse en startups, empresas de tecnología incumbentes y otros en el lado de la oferta.

Pero ejemplos recientes, incluyendo blockchain/Web3, el "Metaverso", altavoces inteligentes operados por voz y realidad aumentada/virtual, ilustran que las empresas tecnológicas incumbentes e inversores que respaldan a los nuevos participantes pueden invertir miles de millones en nuevas tecnologías promocionadas como transformadoras. Pero para que la oferta sea transformadora, necesita satisfacer una demanda efectiva.

Pragmatismo de IA en el lado de la demanda pública

En el lado de la demanda pública – negocio a negocio (B2B) y negocio a gobierno (B2G) son temas separados – años de investigación sobre cómo las personas interactúan con otras tecnologías digitales sugieren que el enfoque general más probable por parte del público en general podría ser lo que podríamos llamar "pragmatismo de IA", definido por una combinación de tres cosas:
Preocupación abstracta sobre el posible impacto societal de la IA

Escepticismo generalizado hacia muchas de las instituciones que usan IA

Una apreciación práctica de muchas de las herramientas que en parte dependen de ella, siempre y cuando los beneficios para ellos personalmente, y tal vez para la sociedad, estén claros para ellos.

Esto es, en términos generales, cómo gran parte del público ha abordado el internet comercial, los motores de búsqueda y las redes sociales. Así como los periodistas, la sociedad civil y los investigadores están documentando muchos problemas con la IA generativa, a lo largo de los años han documentado muchos problemas con formas anteriores de medios digitales.

La mayoría de las personas no aman ninguna de estas cosas, y no son ciegas a las imperfecciones, ni al interés propio de quienes están detrás de las ofertas, pero demostrablemente las usan de todos modos – probablemente porque, en general, las encuentran útiles y valiosas (a diferencia de la realidad virtual, etc.).

Para los periodistas y los medios de comunicación basados en la realidad que piensan en lo que la IA generativa podría significar para ellos, es realmente importante reconocer dos cosas clave.

Primero, aunque gran parte del público probablemente será bastante escéptico sobre el uso de la IA generativa para muchos tipos de noticias, también son bastante escépticos sobre muchas ofertas actuales, si consideramos la investigación pasada sobre la percepción de las personas sobre los editores versus algoritmos como formas de obtener noticias. El hecho de que la gente vea mucha basura en internet no hace automáticamente que valoren más su contenido.

En segundo lugar, gran parte del público está utilizando rutinariamente, a gran escala, ofertas digitales en las que no necesariamente confían, y numerosos anunciantes continúan invirtiendo en las mismas ofertas a pesar de cualquier recelo que tengan. El hecho de que la gente esté preocupada por los aspectos negativos de algo no significa necesariamente que no lo usarán si los beneficios son claros y tangibles.

Estas dos cosas significan que incluso si existe una "brecha de confianza" entre las noticias en general y las noticias encontradas en plataformas, no necesariamente proporcionará al periodismo y a los medios de comunicación de noticias un gran baluarte contra nuevos desafíos competitivos. Algunos editores individuales lo hacen y seguirán destacándose, pero no todos ni todo.

La adopción pública en parte será impulsada por si las personas encuentran ofertas discretas de IA generativa (ChatGPT, etc.) y nuevas plataformas de IA generativa personalizadas (por ejemplo, GPT Store) útiles, pero probablemente lo más importante será la integración de la IA generativa en productos ya ampliamente utilizados: ofertas de computación en la nube (por ejemplo, el servicio Azure OpenAI de Microsoft), software de productividad (por ejemplo, Microsoft Copilot), motores de búsqueda (por ejemplo, Experiencias Generativas de Búsqueda de Google, Microsoft ofreciendo su Copilot a través de Bing), navegadores (por ejemplo, Chrome de Google ofreciendo resúmenes generados por IA), redes sociales (por ejemplo, Mi IA de Snap) y quizás hardware (por ejemplo, la sugerencia de que Apple puede integrar Gemini de Google en futuras generaciones de iPhones).

Excluyendo los casos en que las empresas involucradas en este último quieran exhibir conspicuamente el término, es muy probable que la IA generativa se normalice hasta el punto de ser naturalizada o incluso casi invisible, no más notable ni digna de mención para la mayoría de nosotros que el uso actual, por ejemplo, del ranking aprendido por máquina en los motores de búsqueda o los componentes de redes neuronales dinámicas en recomendaciones sociales.

Experimentalismo de IA e incrementalismo de IA en el lado de la oferta

En el lado de la oferta, dejando de lado a los anunciantes y a todos nosotros en nuestra capacidad como audiencias, los actores clave en el ecosistema de información pueden ser estilizados de forma simplificada como:

Plataformas que proporcionan herramientas y tecnologías.
Promotores que, en todo o en parte, se comunican para ganarse la vida (ya sean "influencers" individuales, actores políticos o relaciones públicas y marketing organizacional).
Autoexpresión pública por parte de ciudadanos, comunicación intrínsecamente motivada-cum-"contenido generado por el usuario", a veces individual, a veces más organizada).
Editores, provisión de contenido, incluyendo noticias, generalmente con fines de lucro además de los diversos motivos de principios también involucrados. (La población heterogénea de desarrolladores que ofrecen una amplia gama de diferentes tipos de contenido y servicios digitales no son estrictamente hablando editores, pero efectivamente a menudo compiten con estos por atención, publicidad y dinero de los usuarios).

Va a haber altibajos, mucha variedad y, como siempre, son posibles una serie de escenarios. Pero porque la IA generativa presenta una oportunidad para ellos, es probable que una masa crítica de plataformas y promotores, y muchas formas de autoexpresión pública, la abracen.

Habrá numerosos ejemplos de resultados decepcionantes y fracasos totales, y muchas cosas desaparecerán. Al mismo tiempo, es probable que surjan innovaciones disruptivas a partir del "experimentalismo de IA" de las plataformas incumbentes que se sienten amenazadas, los nuevos participantes y formas sorprendentes de propiedades emergentes e innovación impulsada por el usuario. El uso, como dice el dicho, es oxígeno para las ideas, y habrá mucho uso.

Mientras tanto, porque la IA generativa representa una amenaza para sus modelos de negocio heredados, es probable que una masa crítica de editores adopte el mismo enfoque defensivo que han tomado durante décadas en general con respecto a las tecnologías digitales que desafían su negocio existente. Dadas las presiones e incentivos que enfrentan, no es sorprendente que muchos estén tratando principalmente de aprovechar la IA para propósitos incrementales, intentando básicamente usarla para reducir costos y realizar más valor a partir del material actual mediante un mayor uso de la IA para personalización y reversionamiento de contenido. Llamemos a esto "incrementalismo de IA".

Las implicaciones probables son dobles.

En primer lugar, muchos editores producirán más contenido más barato en un mundo donde la mayor parte de las noticias, tal como las conocemos, ya es, desde el punto de vista de gran parte del público, demostrablemente en gran medida comoditizada, genérica y altamente sustituible, y por lo tanto de poco valor en términos de disposición a prestar atención, y mucho menos a pagar. Si los editores usan principalmente IA para producir más de lo mismo a menor costo, reducirán aún más el valor comercial ya limitado de todo el contenido de noticias, excepto el más diferenciado de manera efectiva.

En segundo lugar, el uso de la IA por parte de otros significará que los editores sigan perdiendo terreno cuando se trata de la mayoría de lo que los consultores de la industria llaman "necesidades del usuario" y los académicos llaman "usos y gratificaciones". Con la excepción parcial de mantener a las personas actualizadas sobre los acontecimientos actuales, los editores juegan un papel cada vez menos prominente en prácticamente todos los demás casos de uso, que van desde el entretenimiento hasta la educación y el compromiso, todos los cuales son atendidos por una multitud de otros competidores, algunos de los cuales experimentarán agresivamente con el uso de la IA generativa.

¿Qué podría venir después y qué significa para los periodistas y los editores?

A corto plazo, parece poco probable que la IA generativa tenga algo parecido al impacto transformador que sugiere la actual histeria. Se parece mucho a una burbuja, y las burbujas eventualmente estallan.

Esto superficialmente parecerá recompensar el incrementalismo de IA.

Pero el estallido dejará algo atrás – como lo hizo la explosión de las punto.com – y las inversiones a más largo plazo continuarán, las tecnologías mejorarán y la adopción por parte de los usuarios aumentará, generando nuevas ideas y conocimientos, por lo que el impacto será profundo.

Cuando ese impacto llegue, los editores que son incrementalistas de IA pueden descubrir que se han vuelto más eficientes en entregar algo que las audiencias y los anunciantes cada vez más no valoran.

Si el público en general será pragmático con respecto a la IA, si el incrementalismo de IA es razonable a corto plazo pero arriesgado a largo plazo, y si el experimentalismo de IA en sus formas más llamativas está más allá de los recursos de la mayoría de los editores individuales, ¿cómo podrían avanzar los periodistas y los medios de comunicación enfocados en el largo plazo?

Aparte de la pregunta de cómo cubrir la IA, creo que necesitan enfrentar tres desafíos clave:

En primer lugar, identificar qué, desde el punto de vista de los miembros del público, los diferencia de una oferta ya abundante de contenido e información que ahora está siendo potenciada por el creciente uso de la IA generativa por parte de muchos otros actores.
En segundo lugar, considerar si la IA generativa es otra oportunidad para que los editores se sumerjan en un ecosistema de información cada vez más personalizado, participativo y amigable que los medios de comunicación siguen mayormente sirviendo de manera uniforme, unidireccional y a menudo relativamente impersonal.
En tercer lugar, resistir la tentación de usar la IA principalmente como un "caballo más rápido" para hacer más de lo mismo a un costo menor en otra serie de intentos de cortar su camino hacia el éxito. Hay una demanda pública limitada de muchas de las noticias que se están produciendo actualmente. Parece poco probable que haya una mayor demanda de más de lo mismo producido más barato en un mercado aún más competitivo por la atención.

Ninguno de estos desafíos es nuevo. La IA simplemente agrava su naturaleza existencial.

Es importante ser claro: el declive de los ingresos comerciales y la relevancia societal de la mayoría de los editores solo será acelerado aún más por la IA generativa. A pesar de las oportunidades muy reales, los periodistas tienen muchas razones para estar preocupados.

El surgimiento del internet significa que los editores han perdido en gran medida el control de la distribución. El surgimiento de plataformas significa que han perdido en gran medida el control del descubrimiento. El surgimiento del llamado Web 2.0 comenzó a desafiar su control sobre el contenido, y la IA generativa potenciará ese desafío.

Los modelos de negocio heredados ya están en declive gestionado, y el uso de la IA como otra forma de reducir costos no revertirá ese declive. Muchos editores, y miles de periodistas trabajadores, probablemente se verán atrapados en otra revolución dolorosa de la revolución digital inacabada.

Pero la IA puede ser útil para aquellos editores que puedan y estén dispuestos a definir y enfocarse en lo que los hace diferentes, que estén genuinamente interesados en encontrar a las personas donde están y que puedan resistir la tentación de seguir mercantilizando aún más el periodismo que ofrecen.

La mayoría de nosotros queremos entender el mundo más allá de la experiencia personal. El reportaje original a menudo es una parte necesaria para permitirnos hacerlo, al igual que la disposición para asumir la responsabilidad de ejercer el juicio editorial, evaluar reclamos competidores y evidencias conflictivas en situaciones a menudo de rápida evolución, controversia y opacidad. La IA, al igual que otras tecnologías digitales, puede ayudar a los periodistas a hacer esto mejor, y puede ayudar a los editores a brindar a las personas una mejor experiencia cuando se involucran con el periodismo.

Creo que ahí es donde reside la oportunidad a largo plazo – en la intersección entre la aspiración periodística atemporal de buscar la verdad y reportarla, el conjunto de herramientas y tecnologías en constante evolución que pueden ayudar a los periodistas a hacer eso y pueden ayudar a las personas a interactuar con el periodismo, y el deseo público perdurable de dar sentido al mundo y lo que sucede en él.

(*) Esta nota fue publicada en Reuters Institute


En esta nota:

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