A lo largo del siglo XX y en estos primeros años del siglo XXI, los robots fueron ocupando lugares que antes pertenecían a obreros calificados en líneas de producción industrial; también, sistemas computacionales han ocupado el lugar de inversores humanos para la compra y venta de acciones. ¿Pero puede la tecnología desplazar a los humanos en ciertos espacios de producción tradicionales del periodismo?
Hasta cierto punto, sí.
Lo viene haciendo hace unos pocos años y su resultado no siempre es tan fácil de distinguir de un texto escrito por una persona.
Este reporte, por ejemplo, fue producido por un programa informático:
El consumo de alcohol en Colombia baja un 0,68% respecto al año pasado, ya que el consumo de bebidas espirituosas cayó un 2,29%.
Los ciudadanos de Colombia bebieron 4,38 litros de alcohol en 2014, frente a los 4,41 del año anterior y los 7 primeros países sudamericanos. El descenso del 0,68% es la tercera mayor disminución en América del Sur. Sin embargo, el consumo ha aumentado un 0,92% en los últimos cinco años, situándose como el segundo mayor crecimiento en el continente.
Los ciudadanos de Colombia bebieron sólo 1,28 litros de bebidas espirituosas, una disminución de 2,29% respecto al año anterior. La caída ocupó el tercer lugar en todo el continente.
El sistema informático que lo escribió, llamado Wordsmith (que puede traducirse como "escritor"), fue creado por la empresa Automated Insights (AI), fundada hace unos siete años.
Esta compañía, y otras como Narrative Science, han desarrollado piezas de software capaces de crear textos en prosa basado en datos.
AI empezó a producir historias de periodismo deportivo basadas en datos duros y estadísticas y luego se expandió a campos como las finanzas.
| Wordsmith trabaja mediante algoritmos, pero hasta ahora se basa en un tipo de notas. |
¿Cómo funciona? Operadores humanos le "enseñan" al software a identificar variaciones y relaciones entre los datos (por ejemplo, un incremento de un tanto por ciento puede considerarse "importante" y por lo tanto ese adjetivo se usará en la prosa).
Para funcionar necesita datos bien estructurados que se ajusten a un patrón estable. El reporte sobre el consumo de alcohol en Colombia, por ejemplo, fue generado especialmente para esta nota de BBC Mundo en base a datos públicos de la Organización Mundial de la Salud (pueden verse aquí).
Durante algunas horas el equipo de AI se dedicó a "entrenar" al sistema con los datos para Argentina, y luego dejó que elaborara reportes sobre varios países en base a las reglas que se le habían dado.
El diario Washington Post usó un sistema parecido para generar reportes y tuits durante los últimos Juegos Olímpicos. Hay otros dedicados a escribir breves notas cuando hay un terremoto, por ejemplo.
Limitaciones
Locky Stewart, del equipo de desarrollo de AI le explicó a BBC Mundo que, en ese sentido, Wordsmith tiene sus limitaciones, porque funciona mejor repitiendo un tipo de historia basada en un tipo de datos.
"Aunque podría escribirse un artículo de opinión o una entrada de blog usando Wordsmith, realmente no valdría la pena porque se trata de una única historia", dice. O sea, su esquema no se repetirá decenas, miles de veces con otros datos.
Pero cuando la tarea es repetitiva, el software aventaja a los humanos. De hecho, AI tiene un acuerdo con la agencia de noticias Associated Press (AP) para producir reportes financieros en base a los resultados de unas 3.000 empresas.
| Acudir a las fuentes es una de las labores básicas de los periodistas, una función que tendrían que tomar las máquinas. |
"Tenían reporteros que escribir una y otra vez el mismo tipo de historia sobre varias compañías", dice Stewart. La idea de AP era llegar primero con la información. Hoy el algoritmo que produce las historias las termina en segundos, los 3.000 reportes.
Para Stewart, esto abre nuevas posibilidades para los periodistas, más que cerrarlas: "Ahora los periodistas pasaron de repetir las mismas historias todo el tiempo a hacer el verdadero trabajo de periodista: hacer entrevistas, buscar qué hay detrás de un dato".
Futuro
"El próximo paso tendrá que ver con el aprovechar herramientas inteligentes que puedan ayudar a los periodistas a ampliar su propia escritura", expuso recientemente en el sitio NiemanLab el gerente de estrategia y desarrollo de AP, Francesco Marconi.
"En 2017 la inteligencia artificial ayudará a los periodistas a hacer más trabajo de investigación al analizar enormes bases de datos y logrando identificar relaciones que no son evidentes ni siquiera para el reportero más experimentado", predijo.
En los últimos años, diferentes ensayos con técnicas diversas de entrenamiento y diferentes plataformas han permitido ir más allá de generar reportes basados en datos.
| La interpretación de la información es parte del trabajo periodístico de todos los días. |
Un investigador de la Universidad de Massachusetts Amherst, Valentin Kassarnig, desarrolló un sistema que es capaz de escribir discursos políticos.
Google puso a una pieza de software a trabajar para crear poemas. No muy buenos, por cierto.
Tampoco fue muy bueno el intento de Microsoft de crear un robot capaz de mantener conversaciones, que terminó siendo racista y debió ser "apagado".
¿Podría uno de esos sistemas escribir esta misma nota? Por ahora es dudoso, porque necesitaría la flexibilidad de conducir entrevistas por teléfono, por email y leer de diferentes fuentes con información estructurada de diferente manera.
Pero nada quita que pueda hacerlo en el futuro.
