La inteligencia artificial (IA) llegó para cambiar muchas de nuestras formas de hacer las cosas. En buena medida, para bien. Nos permite automatizar procesos, ahorrar tiempo y resolver tareas que antes podían consumir horas de trabajo.
Pero también nos está obligando a hacernos preguntas que hace apenas unos años parecían innecesarias, especialmente en actividades donde la tecnología puede hacer muchas cosas, pero no necesariamente entender por qué las hace.
Y el periodismo es uno de esos casos. Desde hace tiempo hemos defendido que la IA puede convertirse en una herramienta que ayuda a ordenar información, detectar patrones, transcribir entrevistas, resumir documentos, comparar datos o realizar tareas repetitivas que poco tienen que ver con la parte más importante del oficio.
Esto, lejos de ser una amenaza, debería permitir que periodistas y editores tengan más tiempo para investigar, cuestionar, contrastar y contar historias.
El problema aparece cuando confundimos la herramienta con el resultado, porque una inteligencia artificial puede responder cualquier pregunta o incluso pedirle que nos explique un acontecimiento. Pero que una máquina sea capaz de entregarnos una respuesta no significa que esa respuesta sea periodismo.
Aquí conviene recuperar una diferencia que parece elemental, pero que estamos olvidando con demasiada facilidad: dar datos no es lo mismo que informar.
Un dato puede decirnos que algo ocurrió. El periodismo tiene que preguntarse cómo ocurrió, por qué ocurrió, quién lo confirma, quién lo cuestiona, qué antecedentes existen y qué significa realmente esa información.
Una IA puede ayudarnos a encontrar algunas de esas respuestas, pero no debería decidir por nosotros cuáles son relevantes, cuáles necesitan ser verificadas o qué consecuencias tiene publicarlas. Vamos: el criterio no se descarga de una aplicación.
Esta diferencia se vuelve todavía más importante cuando recordamos que los sistemas de inteligencia artificial trabajan con información disponible y generan respuestas a partir de patrones con resultados muy convincentes y, al mismo tiempo, equivocarse. Y esto no es un problema realmente, pero sí lo es el no cuestionar ese resultado.
Ahí es donde aparece el verdadero riesgo para el periodismo: no que la IA haga más rápido una tarea, sino que nosotros dejemos de hacer la parte que convierte esa tarea en periodismo.
También existe una responsabilidad del otro lado de la pantalla. El lector, el usuario de redes sociales y quien consume información tampoco puede asumir que una respuesta generada por IA equivale automáticamente a una noticia. En una época en la que cualquier persona puede preguntarle a una herramienta qué ocurrió y obtener una respuesta en segundos, la capacidad para distinguir entre información, datos, interpretación y opinión se vuelve todavía más importante.
Esto conecta directamente con algo que hemos discutido anteriormente: mientras más sencilla se vuelve una herramienta, más fácil resulta olvidar que necesita ser utilizada con criterio.
Y quizá ahí está uno de los grandes retos del periodismo en los próximos años. No tendremos que competir necesariamente contra una máquina que escribe más rápido, porque siempre habrá algo que una máquina podrá hacer más rápido que una persona.
Tendremos que demostrar por qué el trabajo de un periodista sigue teniendo valor cuando la información básica está disponible prácticamente de inmediato.
Y la respuesta no está en escribir más rápido, sino en entender mejor lo que queremos contar.
En otras palabras, en seguir haciendo nuestro trabajo: informar.
NOVEDADES
