Revista ComHumanitas, ISSN: 1390-776X

Vol. 15, núm. 2 (2024), Julio - Diciembre 2024

DOI: https://doi.org/10.31207/rch.v15i2.454

 

 

 

 

 

Dinámicas entre la Inteligencia Artificial y la Creatividad Periodística

Dynamic between Artificial Intelligence and Journalistic Creativity

Dinâmica entre a Inteligência Artificial e a Criatividade Jornalística

 

Ángel Alberto Matamoros Dávalos[1]

Universidad Estatal Península de Santa Elena

amatamoros@upse.edu.ec

Mariana Isaura Avilés Pazmiño[2]

Universidad Estatal Península de Santa Elena

maviles@upse.edu.ec

 

Fecha de recepción: 15 de octubre de 2024

Fecha de aprobación: 30 de noviembre de 2024

Fecha de publicación: 8 de diciembre de 2024

 

 

Resumen

El presente trabajo examina la compleja relación entre la Inteligencia Artificial (IA) y la creatividad en el periodismo, desde una perspectiva de los escenarios actuales del periodismo. A través de una revisión bibliográfica en bases de datos científicas e informes especializados se empleó una metodología cualitativa donde se analiza el impacto de la IA en la creatividad periodística, especialmente en relación con la automatización de tareas. El estudio revela que la IA, particularmente la IA generativa (IAG), está transformando la producción y el consumo de noticias. Si bien la IAG ofrece herramientas para mejorar la eficiencia y el alcance, su influencia en la creatividad periodística es objeto de debate. Los hallazgos sugieren que la IA puede ser una aliada valiosa para los periodistas, liberándolos de tareas rutinarias y permitiéndoles enfocarse en la creación de contenido de alta calidad, a partir del uso responsable de la comunicación digital y la multimedialidad. Sin embargo, también plantea desafíos, como el riesgo de homogeneización de la narrativa y la necesidad de garantizar la precisión y la transparencia de la información generada por IA. El ensayo concluye que el futuro del periodismo dependerá de cómo los profesionales adopten y se adapten a la IA, encontrando un equilibrio entre la eficiencia tecnológica y la esencia humana de la profesión. Finalmente, se destaca la necesidad de investigaciones continuas para comprender el impacto a largo plazo de la IA, la convergencia multimedial, desde una perspectiva sistémica y ética en el periodismo.

Palabras clave: Periodismo; Inteligencia Artificial; Creatividad; Multimedial

 

Abstract

The present study examines the complex relationship between Artificial Intelligence (AI) and creativity in journalism, from the perspective of current journalistic scenarios. Through a bibliographic review of scientific databases and specialized reports, a qualitative methodology was employed to analyze the impact of AI on journalistic creativity, particularly in relation to task automation. The study reveals that AI, particularly Generative AI (GAI), is transforming the production and consumption of news. While GAI offers tools to enhance efficiency and reach, its influence on journalistic creativity remains a topic of debate. The findings suggest that AI can be a valuable ally for journalists, freeing them from routine tasks and allowing them to focus on creating high-quality content through the responsible use of digital communication and multimedia. However, it also raises challenges, such as the risk of narrative homogenization and the need to ensure accuracy and transparency in AI-generated information. The essay concludes that the future of journalism will depend on how professionals adopt and adapt to AI, striking a balance between technological efficiency and the human essence of the profession. Finally, it highlights the need for ongoing research to understand the long-term impact of AI and multimedia convergence from a systemic and ethical perspective in journalism.

Keywords: Journalism; Artificial Intelligence; Creativity; Multimedia

 

Resumo

O presente estudo examina a complexa relação entre a Inteligência Artificial (IA) e a criatividade no jornalismo, a partir da perspectiva dos cenários jornalísticos atuais. Por meio de uma revisão bibliográfica em bases de dados científicas e relatórios especializados, utilizou-se uma metodologia qualitativa para analisar o impacto da IA na criatividade jornalística, particularmente em relação à automação de tarefas. O estudo revela que a IA, especialmente a IA Generativa (IAG), está transformando a produção e o consumo de notícias. Embora a IAG ofereça ferramentas para melhorar a eficiência e o alcance, sua influência na criatividade jornalística ainda é tema de debate.

Os resultados sugerem que a IA pode ser uma aliada valiosa para os jornalistas, liberando-os de tarefas rotineiras e permitindo-lhes focar na criação de conteúdo de alta qualidade por meio do uso responsável da comunicação digital e da multimídia. No entanto, também levanta desafios, como o risco de homogeneização da narrativa e a necessidade de garantir a precisão e a transparência das informações geradas pela IA. O ensaio conclui que o futuro do jornalismo dependerá de como os profissionais adotarem e se adaptarem à IA, encontrando um equilíbrio entre a eficiência tecnológica e a essência humana da profissão. Por fim, destaca a necessidade de pesquisas contínuas para compreender o impacto de longo prazo da IA e a convergência multimídia a partir de uma perspectiva sistêmica e ética no jornalismo.

Palavras-chave: Jornalismo; Inteligência Artificial; Criatividade; Multimídia

 

Introducción

En la era digital, la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una herramienta cada vez más común en las salas de redacción, cambiando sutilmente la forma en que las noticias se crean y se comparten. Aunque esta revolución tecnológica promete mayor eficiencia y alcance, también ha desatado un debate crucial sobre la creatividad en el periodismo en el marco de las tendencias y escenarios contemporáneas de la comunicación y su relación con comunicación digital, el hipertexto, las plataformas colaborativas y redes sociales.

Las interrogantes que surgen se centran en si la IA, con su capacidad para procesar datos y generar contenido a una velocidad asombrosa, es una herramienta que impulsa la creatividad o, por el contrario, la afectará con una narrativa periodística uniforme y mecanizada. El objetivo de este trabajo es analizar la compleja relación entre la IA y la creatividad en el periodismo, mediante un método analítico sintético, que engloba tanto las oportunidades que ofrece, así como los desafíos que presenta en el ámbito moderno y futuro de la comunicación, el quehacer periodístico, su correlación con los escenarios y tendencias fundamentales que marcan el desarrollo de la comunicación digital y la propensión multimedial.

En ese orden, de acuerdo con Lopezosa et al. (2024), la llegada de la IA evidencia la importancia de examinar los nuevos productos periodísticos que utilizan esta tecnología, pues es crucial entender no solo qué tipo de productos existen, sino también evaluar su potencial, sus limitaciones y su impacto en el periodismo. A ello se suman desafíos importantes, como el hecho de la confiabilidad de las máquinas que realizan tareas periodísticas, dada la sensibilidad de esta profesión y las graves consecuencias de posibles errores. Sin embargo, el debate sobre el papel de la IA en el periodismo sigue abierto, especialmente tras el auge de herramientas nuevas con el paso del tiempo (Páez et al., 2024).

Actualmente, la integración de la IA en las salas de redacción ha evolucionado significativamente, desde simples correctores gramaticales automatizados que han simplificado (e incluso en ocasiones sustituido) el trabajo de los correctores, hasta el uso sofisticado de big data para analizar el impacto de los contenidos en la audiencia y descubrir nuevas posibilidades en el periodismo de investigación (Zuazo, 2023).

En tal sentido, es innegable que la IA ha irrumpido en el mundo del periodismo, transformando la forma en que se producen y consumen las noticias. Desde la automatización de tareas rutinarias hasta la generación de contenido y dentro de esta redefinición en el ámbito de la comunicación social en general, con lo cual se plantea la interrogante: ¿La IA se convertirá en una aliada indispensable para los periodistas, potenciando su creatividad y eficiencia, o representará una amenaza que ponga en riesgo su labor y la calidad de la información?

Otra mirada de este trabajo se constituye desde un escenario de análisis sobre la tendencia de la comunicación desde un vistazo crítico, reflexivo, custodiado de una fundamentación teórica que fortalece la perspectiva posmasiva de comunicación, detallado en este escrito, donde convergen tecnología, discurso y el nuevo rol de los elementos en la hibridación de los medios.

Para lograr el objetivo de este trabajo, se llevó a cabo una revisión bibliográfica cualitativa en bases de datos científicas de renombre como Scopus, Web of Science, Scielo y Latindex catálogo 2.0, entre otras, así como informes especializados. Se analizaron publicaciones recientes para examinar la tendencia de la IA en el periodismo y su impacto en la creatividad de los profesionales, especialmente en relación con la automatización de tareas que antes eran realizadas manualmente, además de la bibliografía básica y complementaria de la asignatura: Escenarios Actuales del Periodismo, del programa doctoral en Ciencias de la Comunicación y Periodismo.

 

 

 

Desarrollo

La IA mantiene en revolución constante el mundo y, en ese sentido, el periodismo no ha quedado al margen. Los comunicadores la emplean en muchas formas, desde analizar el impacto de los artículos en redes sociales, hasta predecir la recepción de un tema por parte de la audiencia. Otros usos prácticos que ahorran tiempo son la transformación de audios extensos en texto, redactar noticias, traducir en tiempo real e incluso crea presentadores virtuales para programas de televisión (Zúñiga, 2024)

En la actualidad, el mundo vive la tercera etapa de la IA, la generación o IA generativa (IAG). Según Zuazo (2023), esta fase se caracteriza por grandes modelos de lenguaje que producen texto de manera rápida y coherente, además de modelos conversacionales capaces de responder preguntas a través de instrucciones específicas llamadas "prompts" lo que le otorga un potencial ilimitado.

En la visión de Túñez-López et al. (2021), la manera en que la IA afecte al periodismo dependerá de cómo el campo adopte los avances globales en algoritmos que cada vez se asemejan más al funcionamiento del cerebro humano. Aunque los cambios más evidentes son en la automatización de noticias y la presentación mediante bots, la IA influye en todo el proceso informativo.

Un estudio reciente de la Asociación Mundial de Editores de Noticias, WAN-IFRA por sus siglas en inglés, reveló que por lo menos el 70% de las redacciones de más de un centenar de medios de comunicación en el mundo, consideran, a la IAG como una herramienta valiosa. La utilizan principalmente para crear y editar texto, facilitar la investigación y mejorar la eficiencia en general (WAN - IFRA, 2022).

RTVE realizó una prueba piloto durante un proceso electoral autonómico donde un sistema de IA generó noticias sobre los resultados electorales en poblaciones de menos de 1.000 habitantes. El resultado fue la producción de noticias organizadas, creadas de forma automática e instantánea con la supervisión de periodistas y otros expertos, tanto antes como durante el proceso electoral (García Vega, 2023).

Con esta tendencia, más allá del soporte y ayuda que otorga la tecnología mediante la IAG, el debate se origina en el rol que cumple la creatividad del periodista a la hora de producir los textos noticiosos. Para Jaimes (2021), el periodismo necesita aprovechar la tecnología, la imaginación y la creatividad para desarrollar nuevas formas de crear contenido. Esto no solo atraerá y mantendrá la atención del público, sino que también permitirá que el periodismo tenga un mayor impacto positivo en la sociedad. Sin embargo, un remplazo en mayor proporción de lo que genera la IAG desplaza el plano humano del periodista.

Si bien puede sonar trivial, la automatización de tareas rutinarias libera a los periodistas para concentrarse en su función primordial: la generación de contenido de alta calidad. No obstante, como revela el estudio de WAN-IFRA (2022), la IA gana terreno en la industria periodística no solo por su capacidad de optimizar los tiempos, sino también por su potencial para impulsar estrategias de monetización basadas en el lector. Sin embargo, según Gómez y Ceballos (2024), aunque las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) son herramientas clave para facilitar el acceso a la información y permiten realizar múltiples tareas, su uso creciente podría estar contribuyendo a una mayor deshumanización en la sociedad.

En ese orden de cosas, la automatización permite a los medios de comunicación generar grandes volúmenes de contenido de forma rápida. Sin embargo, esta eficiencia puede tener un costo, pues la información generada por algoritmos, aunque precisa y objetiva, puede carecer del matiz, la perspectiva y la sensibilidad humana que son esenciales para contar historias que resuenen con el público.

Por otro lado, se prevé un crecimiento explosivo del mercado global de la IA en los sectores de medios y entretenimiento, pasando de un valor de 14.810 millones de dólares en 2022 a 99.480 millones de dólares para el año 2030, lo que se traduce en una tasa de crecimiento anual compuesta del 26,9%. Asimismo, el impacto se refleja en la generación de ingresos y la interacción con el público, indicando que las empresas que sobresalen en la personalización logran un aumento del 40% en sus ingresos, y que el 76% de los consumidores se sienten más inclinados a comprar cuando reciben contenido personalizado (Rodrigo Alsina, 2011).

En medio de este contexto, en la automatización de las actividades periodísticas, la incidencia en el factor competitivo para aumentar los ingresos económicos de la industria de los medios de comunicación, la rapidez y la precisión son esenciales. Esto facilita la generación de contenido y la personalización de la información para audiencias específicas, lo que se traduce en un enfoque más dinámico y creativo en el reportaje y la comunicación mediática (Ferrer y Tandoc, 2018).

De ahí que, según Lopezosa et al. (2024), la IA permite la automatización en la redacción de noticias, especialmente para informes sobre eventos deportivos, resultados financieros y otros datos que siguen patrones predecibles. Herramientas como GPT-4 pueden generar artículos completos a partir de datos estructurados, lo que libera a los periodistas para que se concentren en investigaciones más profundas y narrativas complejas. Las herramientas de IA son capaces de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificando tendencias y patrones que pueden ser relevantes para las noticias. Esto ayuda a los periodistas a descubrir historias emergentes y a proporcionar un contexto más rico en sus reportajes.

Otro elemento fundamental es la personalización del contenido y las noticias, según los intereses y comportamientos de los usuarios. Algoritmos avanzados pueden recomendar artículos específicos a los lectores, mejorando así la experiencia del usuario y aumentando el compromiso con el contenido. Un informe de Reuters para el estudio del periodismo profundiza en el impacto de la personalización de noticias. Destaca cómo los algoritmos de IA pueden rastrear el comportamiento de los usuarios para recomendar contenido relevante, lo que mejora la experiencia del usuario y fomenta un mayor engagement (Shoemaker y Reese, 2022).

Pero si hablamos del impacto de la IAG en la creatividad del periodista, hay que abordar el hecho de que se facilita la creación de experiencias interactivas para los lectores, como chatbots que responden preguntas sobre artículos o aplicaciones que ofrecen análisis visuales interactivos, en los cuales la respuesta humana es imposible en tiempo real. Esto no solo mejora la comprensión del contenido, sino que también fomenta una mayor interacción con el público, pues las innovaciones no solo aumentan la eficiencia en las redacciones, sino que también ofrecen nuevas oportunidades para enriquecer el periodismo contemporáneo (Aramburú-Moncada et al., 2024). Estos autores sostienen que

el binomio periodismo-tecnología, teniendo al periodista en el centro y orientado hacia un público innovador en cuanto a preferencias, se encuentra en un momento importante que determinará su evolución futura. La relación de estos elementos, aún con puntos de conflicto, se revela como muy productiva y se necesitarán áreas de confluencia donde se unan todos los elementos para un mejor y más eficiente desarrollo de la profesión. (Aramburú-Moncada et al., 2024, p.69)

Lo cierto es que la IA puede funcionar como una herramienta que complementa la creatividad humana en el periodismo, ya que puede generar contenido automatizado, la narrativa y el contexto emocional que los periodistas aportan son insustituibles. Para Franganillo (2023), la IA puede ayudar a los periodistas a identificar tendencias y recopilar datos, permitiendo que estos se concentren en aspectos más creativos y analíticos de su trabajo.

Asimismo, la IA también está cambiando la forma en que los periodistas interactúan con su audiencia. Herramientas impulsadas por IA pueden personalizar las noticias para los lectores, pero esto requiere un equilibrio cuidadoso para no alienar a los usuarios ni crear "burbujas de filtros" que limiten su exposición a diversas perspectivas. La interacción humano-máquina debe ser diseñada para enriquecer la experiencia del usuario sin sacrificar la diversidad informativa (Bastos et al., 2024).

En ese orden, la integración de la IA en el periodismo requiere una adaptación en la formación de los futuros periodistas. En el análisis de Ufarte Ruiz et al. (2020), las instituciones educativas deben actualizar sus currículos para incluir competencias relacionadas con el uso de tecnologías emergentes, asegurando que los estudiantes comprendan tanto las oportunidades como los riesgos asociados con la IA. Esa es la única forma en que se puede garantizar que los futuros comunicadores estén a la altura del desafío que implica el avance tecnológico, lo que incluye destrezas, dominio y creatividad para saberla utilizar.

Bajo este contexto, Scolari (2013) afirma que las narrativas transmedia es “un tipo de relato en el que la historia se despliega a través de múltiples medios y plataformas de comunicación y en el cual una parte de los consumidores asume un rol activo en ese proceso de expansión”. El aporte que brinda el autor evidencia la extensión o diversificación del relato en numerosos medios y plataformas, en el que cada espacio hace lo que mejor sabe hacer y a la vez da lugar a las audiencias digitales, que son las grandes protagonistas en estas nuevas formas de narrar, el prosumidor, y a la vez un gran reto de los comunicadores el de elaborar productos comunicaciones direccionados a captar grupos objetivos, anhelantes de información objetiva sin sesgos ni manipulación.

El reto, entonces, consiste en desarrollar una experiencia transmedia, producción periodística, rica, creativa que entusiasme a los consumidores, audiencia, públicos objetivos o stakeholders y los lleva a interactuar en la expansión del relato. Por ello, es fundamental delinear escrupulosamente las ramificaciones mediáticas y potenciar las características específicas de cada medio: la televisión, como potente entorno para presentar personajes y tramas, los teléfonos inteligentes, las diferentes plataformas sociales, dado su dinamismo, se acoplan a las nuevas narrativas.

Otro de los grandes tratadistas dentro del contexto del estudio planteado es Costa (2009), con su paradigma de la comunicación transdisciplinar, con la que contribuye en el esclarecimiento del nuevo rol del comunicador frente al prosumidor. A pesar de ser un estudioso de la comunicación organizacional, de su legado  se  puede  extraer  su visión  sobre cómo el intercambio de símbolos, imágenes, datos, informaciones, servicios y la irrupción de la informática en los multimedia interactivos como la realidad virtual son la  clave  de  una  fenomenológica  compleja,  donde  no  solo  es  transformado  el esquema tradicional  de  la comunicación  empresarial,  sino  el  mismo  contexto  social  y  cultural  en  un  mundo de  constantes  y profundas transformaciones.

En esta misma línea, el autor plantea que es necesario examinar los tres resultantes determinantes: comunicación (aplicada a la institución, como su especialidad), servicios y tecnología (innovación).   Es transcendental comprender visiblemente cada uno de estos tres universos por separado, sobre todo en lo que suponen de innovación. Pero lo más significativo es entrar en la dinámica de las interacciones, en los múltiples mecanismos que atan estos tres y los hacen interdependientes, generando nuevos fenómenos en niveles de mayor complejidad.

La comunicación tiene su vinculación directa con el contexto, con los notorios quiebre y rupturas que se vincula con el tejido social, a entender, el recorrido de la cultura de producción a la cultura de comunicación, de la cultura material a la cultura de lo intangible, de la cultura del producto a la cultura del servicio y de la cultura de las masas a la cultura de la información.

Costa sostiene en su paradigma que existe una comunicación integrada, y es esta dimensión un eje trasversal que se vincula a la temática planteada en el presente trabajo, donde la dinámica entre la inteligencia artificial y la creatividad periodística encuentra su fundamentación teórica, al entender la importancia cultural que entra en juego y su incidencia en el tejido social como un factor de relevancia al momento de ejercer la comunicación desde otros campos.

 

Aproximaciones teóricas

La IA y su relación con la creatividad periodística obliga un análisis epistémico profundo para repensar conceptos fundamentales como la objetividad, la noticiabilidad, el rol del periodista y la construcción de la realidad, abriendo un debate sobre las implicaciones de su uso en el objeto central de este estudio.

Para comprender esta compleja interacción, es crucial analizar las diferentes teorías que explican la naturaleza de la comunicación y el rol de los medios en la sociedad desde la clásica teoría de la información, que aborda a la comunicación como un proceso lineal, hasta las teorías críticas que analizan el poder de los medios para reforzar ideologías dominantes, sin dejar de lado las teorías de la recepción, que son aquellas que destacan la interpretación activa de las audiencias. Todos estos referentes teóricos muestran perspectivas valiosas para comprender el impacto de la IA en el periodismo y en el componente de la creatividad. A continuación, se presentan algunas de estas teorías y su relevancia en el nuevo paradigma tecnológico, con el fin de poner en la palestra nuevos horizontes de debate sobre las oportunidades y los desafíos que esta nueva era presenta para la creatividad periodística en los diferentes enfoques epistemológicos.

Impacto de la IA en la producción y distribución de noticias

Teoría de la información

La Teoría de la Información, planteada por Shannon (1948) en su artículo "A Mathematical Theory of Communication", es fundamental en la era digital. Esta teoría fundamentada en la matemática aplicada se dedica a la cuantificación, almacenamiento y comunicación eficiente de la información. En esencia, busca proveer un soporte teórico para comprender y optimizar el proceso de transmisión de la información, a través de canales susceptibles al ruido.

Uno de los pilares de la Teoría de la Información es la cuantificación de la información misma. Mediante este concepto se mide la incertidumbre promedio asociada a una fuente de información. En dicho análisis se concluye que, a mayor impredecibilidad en los mensajes emitidos por la fuente, mayor será su desorden o confusión.  Esta medida, usualmente expresada en bits, permite comparar y analizar la eficiencia de diferentes sistemas de comunicación (Cover y Thomas, 2006). La teoría también se centra en la optimización de la transmisión de información. Mediante el desarrollo de códigos eficientes, se busca minimizar la redundancia y maximizar la capacidad del canal, permitiendo la transmisión confiable de la mayor cantidad de información posible a pesar de la presencia de ruido.

Cabe indicar que la Teoría de la Información no se limita a la optimización práctica de sistemas de comunicación, sino que también establece límites fundamentales sobre la cantidad de información que puede ser transmitida de forma confiable. 

Por ejemplo, el teorema de codificación de canal define la capacidad de un canal como la máxima tasa de información que puede ser transmitida con una probabilidad de error arbitrariamente pequeña (Shannon, 1948).  Este teorema proporciona un marco teórico para el diseño y análisis de sistemas de comunicación, permitiendo a los ingenieros comprender las limitaciones inherentes a cualquier canal de transmisión. En dicho contexto, la IA puede automatizar la creación y distribución de contenido, actuando como un emisor eficiente que transmite información a través de canales digitales.

Sin embargo, MacKay (2003) no solo se limita a la cuantificación de la información, tal como lo propone Shannon, sino que también se adentra en las aplicaciones de inferencia y aprendizaje automático.  Este enfoque es crucial para comprender el impacto de la IA en el periodismo, ya que los algoritmos que impulsan la generación de contenido y la automatización de tareas se basan en principios de inferencia y aprendizaje.

La IA, al igual que un periodista, debe ser capaz de inferir información, a partir de datos incompletos o ambiguos, y aprender de la experiencia para mejorar su desempeño. Por consiguiente, la Teoría de la Información proporciona el marco teórico para entender cómo la IA puede realizar estas funciones, y cómo su capacidad de aprendizaje puede influir en la calidad y la originalidad del contenido periodístico.

En cambio, Gleick (2011) propone una perspectiva histórica sobre la Teoría de la Información y su impacto en la sociedad. Este enfoque permite contextualizar la actual revolución de la IA en el periodismo.  Así como la invención de la imprenta transformó la producción y difusión de información en el pasado, la IA genera un cambio de paradigma en la forma en que se crea, distribuye y consume la información periodística.

La convergencia de la Teoría de la Información con la IA en el periodismo plantea nuevas interrogantes sobre la creatividad y la innovación.  Si bien la IA puede automatizar tareas y optimizar la transmisión de información, la creatividad humana se mantiene como un elemento esencial para dotar al contenido periodístico de valor, contexto y significado. 

Teoría estructural funcionalista

La teoría funcionalista de la comunicación, desarrollada por Harold Lasswell y complementada por sociólogos como Paul Lazarsfeld y Robert Merton, propone un modelo para entender la comunicación como un sistema orgánico donde cada elemento cumple una función específica para mantener el equilibrio social. Esta perspectiva, inspirada en las ciencias biológicas, considera a los medios de comunicación como un organismo vivo que interactúa con su entorno y contribuye al funcionamiento de la sociedad en su conjunto (Rodrigo Alsina, 2011).

Lasswell, pionero en el estudio de la comunicación, formuló su famoso modelo de las "5 W": ¿Quién dice qué, por qué canal, a quién y con qué efectos?  Esta fórmula, aparentemente simple, plantea un esquema analítico para comprender el proceso comunicativo en su totalidad. Cada una de estas preguntas abre un campo de investigación específico: el análisis del control (quién), el análisis del contenido (qué), el análisis de los medios (canal), el análisis de la audiencia (a quién) y el análisis de los efectos (con qué efectos) (McQuail, 2011).

Entretanto, Lazarsfeld y Merton (1948, como se cita en Moragas, 2008), profundizaron en el estudio de las funciones de los medios de comunicación en la sociedad. Identificaron funciones claves, tales como la vigilancia del entorno, la correlación de las partes de la sociedad y la transmisión de la herencia social.  Además, introdujeron el concepto de "disfunción narcotizante”, argumentando que la sobreexposición a la información puede llevar a la apatía y la pasividad política.

Desde la perspectiva funcionalista, la IA puede potenciar las funciones tradicionales de los medios. En el ámbito de la función de vigilancia del entorno, se ve reforzada por la capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de datos y detectar patrones informativos relevantes (Joseph, 2024). 

Herramientas como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) permiten analizar noticias, redes sociales y otras fuentes de información para identificar tendencias, alertar sobre eventos importantes y facilitar la verificación de datos. Por ello, es preciso tener presente que la IA puede ayudar a los medios a cumplir sus funciones sociales de manera más efectiva, por ejemplo, mediante la vigilancia del entorno a través del análisis del big data.

Teoría del gatekeeper

La teoría del gatekeeper, propuesta inicialmente por Kurt Lewin en el contexto de la dinámica de grupos (Lewin, 1947), ha sido ampliamente aplicada al campo de la comunicación para describir el proceso de selección de la información que llega al público. Tradicionalmente, el gatekeeper, como un editor de periódico o un productor de televisión, actuaba como un filtro, decidiendo qué información se difundía y cuál se descartaba (White, 1950). Sin embargo, la proliferación de Internet y las redes sociales ha transformado el panorama mediático, desafiando el rol tradicional del gatekeeper y dando lugar a nuevas dinámicas en la difusión de la información.

Si bien los gatekeepers tradicionales, como los editores y periodistas, aún desempeñan un papel importante en la selección y clasificación de las noticias, su influencia se ha visto disminuida por la aparición de nuevos actores.  Los blogueros, YouTubers, e influencers en redes sociales se han convertido en poderosos gatekeepers, con la capacidad de llegar a audiencias masivas y moldear la opinión pública (Hermida, 2010).  Además, los algoritmos de las plataformas digitales, como Facebook y Google, actúan como gatekeepers automatizados, filtrando y personalizando la información que los usuarios reciben en sus feeds (Pariser, 2011).

Esta diversificación de los gatekeepers ha llevado a una mayor pluralidad de voces y perspectivas en el espacio público. Los ciudadanos ahora tienen acceso a una amplia gama de fuentes de información y pueden participar activamente en la producción y difusión de contenido. Sin embargo, esta aparente democratización de la información también presenta desafíos.

De ahí que las métricas de audiencia se han vuelto tan importantes en el mundo editorial, las cuales han dado lugar a nuevos roles en las redacciones, dedicados a analizar y gestionar los datos de cómo el público consume la información. En otras palabras, ahora hay personas en las redacciones que se dedican exclusivamente a entender cómo la gente interactúa con el contenido, qué les interesa y cómo se comportan como audiencia.  Esto se debe a que las métricas de audiencia son cada vez más importantes para tomar decisiones editoriales (Ferrer-Conill y Tandoc, 2018).

Además, la personalización algorítmica puede crear "burbujas de filtro" que limitan la exposición de los usuarios a puntos de vista diversos, reforzando sesgos y polarización (Sunstein, 2007). En este contexto, el rol del gatekeeper se vuelve más complejo y multifacético.  Más allá de simplemente filtrar información, los gatekeepers en la era digital deben asumir nuevas responsabilidades, como la verificación de datos, la promoción de la alfabetización mediática y la lucha contra la desinformación.

  Las plataformas digitales, en particular, tienen la responsabilidad de desarrollar algoritmos más transparentes y éticos que promuevan la diversidad de opiniones y el acceso a información confiable (Zuiderveen Borgesius et al., 2016).

Es necesario recalcar que la teoría del gatekeeper sigue siendo relevante en la era digital dentro del contexto de la IA, pero requiere una actualización para reflejar las nuevas dinámicas de poder en el ecosistema mediático. El gatekeeper ya no es un simple filtro, sino un actor clave en la construcción de un espacio público informado y plural.  Su rol se ha expandido para incluir la facilitación del acceso a la información, la promoción de la alfabetización mediática y la lucha contra la desinformación, contribuyendo así a una sociedad más democrática y participativa. La IA puede asumir el rol de gatekeeper, filtrando y seleccionando información para convertirla en noticia, sin embargo, esto origina preguntas sobre la objetividad y el sesgo algorítmico.

La Teoría Organizacional

La teoría organizacional es una herramienta poderosa para comprender el funcionamiento de las organizaciones. Su aplicación en el periodismo permite analizar las redacciones como sistemas complejos que se adaptan a los cambios tecnológicos y sociales (McQuail, 2010).

En el contexto periodístico, la teoría organizacional ayuda a comprender cómo las redacciones funcionan como sistemas complejos, cómo se coordinan los flujos de trabajo y cómo se gestionan los recursos para producir noticias.

La teoría organizacional, al analizar las estructuras y dinámicas de las redacciones, provee un marco para comprender cómo la IA está reconfigurando el trabajo periodístico y cómo esto impacta la creatividad.  Si bien es cierto, la visión tradicional se enfocaba en la noticia como un "objeto de consumo de masas” (Shoemaker y Reese, 1996), la IA permite personalizar la experiencia informativa, adaptando el contenido a las preferencias individuales y creando nuevas formas de interacción con el público.

Sin embargo, la incorporación de la IA en las redacciones plantea desafíos organizacionales.  La necesidad de adaptar los flujos de trabajo, capacitar a los periodistas en el uso de nuevas herramientas y gestionar las implicaciones éticas de la IA requiere una transformación organizacional (Anderson et al., 2015).  La cultura de la redacción debe fomentar la experimentación, la colaboración y el aprendizaje continuo para aprovechar al máximo el potencial de la IA y estimular la creatividad.

 

Teorías del impacto de la IA

Las tres teorías (sustitución, mejora y absorción) presentadas a continuación se relacionan directamente con la dinámica entre IA y creatividad periodística. La IA puede ser una herramienta que complemente la labor periodística, o bien, que la transforme radicalmente.

Teoría 1: la IA sustituye al periodismo

Esta teoría se fundamenta en la capacidad de la IA para generar contenido, lo que ha llevado a algunos medios digitales a experimentar con modelos de lenguaje para automatizar la producción de noticias, reemplazando así a los periodistas humanos.

Un ejemplo notable es CNET, un sitio web de noticias tecnológicas que utilizó IA para generar artículos. Sin embargo, la iniciativa se suspendió debido a la presencia de errores factuales y a la falta de matices en el contenido generado (Diakopoulos, 2019). A pesar de este revés, otros medios como G/O Media, la editorial digital propietaria de sitios web como Gizmodo, The Onion y Jezebel, continúan explorando el uso de la IA en la creación de contenido, lo que ha generado preocupación y resistencia entre sus periodistas (Wired, 2023).

La posibilidad de que la IA reemplace a los periodistas plantea interrogantes sobre el futuro del periodismo y el rol de los profesionales de la información. Si bien la IA puede ser una herramienta útil para automatizar tareas repetitivas y generar contenido simple, como informes deportivos o resúmenes de noticias, aún carece de la capacidad de análisis crítico, la creatividad y la sensibilidad humana necesarias para producir periodismo de calidad. La capacidad de la IA para comprender el contexto, verificar la información y transmitir emociones sigue siendo limitada en comparación con las habilidades de un periodista experimentado, no obstante, puede ayudar al fomento de la creatividad (Bieser, 2023).

Es crucial considerar que la implementación de la IA en el periodismo no se trata simplemente de reemplazar a los periodistas, sino de encontrar formas de integrarla en el flujo de trabajo para mejorar la eficiencia y la calidad del contenido. El rol del periodista está evolucionando. En lugar de centrarse en tareas rutinarias, el periodista del futuro se enfocará en aportar su capacidad de análisis, interpretación y pensamiento crítico al proceso de creación de noticias. Esto implica alejarse de las tareas mecánicas y repetitivas que pueden ser fácilmente automatizadas por la IA, para concentrarse en las habilidades exclusivamente humanas que las máquinas aún no pueden replicar (Túñez-López et al., 2021).

Teoría 2: la IA mejora el periodismo

Esta teoría apunta a que la IA se está posicionando como una herramienta con el potencial de transformar y mejorar el periodismo, más que como un sustituto de los periodistas. El uso de la IA libera a los periodistas de trabajos tediosos, permitiéndoles concentrarse en aspectos más importantes como la investigación a fondo y la elaboración de narrativas de mayor calidad. En lugar de simplemente facilitar el trabajo, esta tecnología permite a los periodistas profundizar en historias complejas, utilizando su capacidad humana para la empatía, el análisis y la investigación de maneras que antes eran imposibles de hacerlas (Amponsah y Atianashie, 2024).

Nicholas Carlson, editor de Insider, incentiva a su equipo a utilizar herramientas como ChatGPT para optimizar su trabajo, reconociendo su capacidad para aumentar la eficiencia y la productividad (Hurler, 2023). La IA puede automatizar tareas repetitivas, como la transcripción de entrevistas o la generación de resúmenes, liberando tiempo para que los periodistas se concentren en la investigación, el análisis y la creación de narrativas más profundas.

Las herramientas de IA pueden ayudar a los periodistas a analizar grandes conjuntos de datos, identificar tendencias y patrones que serían difíciles de detectar manualmente. Esto facilita la investigación de temas complejos y la elaboración de reportajes de investigación completos y precisos.

Según López-Forniés y Asión-Suñer (2024), al facilitar la colaboración y la generación de ideas innovadoras, la IA permite trabajar de manera eficiente y explorar nuevas posibilidades creativas. Su accesibilidad y versatilidad la convierten en un recurso poderoso para potenciar el proceso creativo en diversas áreas, y su continuo desarrollo promete aún mayores beneficios.

El futuro del periodismo reside en la colaboración entre humanos y máquinas. La IA puede liberar a los periodistas de tareas rutinarias, permitiéndoles concentrarse en lo que mejor saben hacer: investigar, analizar, contextualizar y comunicar información relevante para la sociedad. La clave está en aprovechar el potencial de la IA de forma ética y responsable, garantizando que la tecnología esté al servicio del periodismo de calidad y del interés público (Graefe, 2016).

Teoría 3: la IA absorbe el periodismo

Esta teoría propone que la automatización de tareas y la posibilidad de generar contenido con IA destacan la necesidad de redefinir roles profesionales y modelos de negocio en la industria. Esta transformación tecnológica puede intensificar los conflictos entre empleados y directivos, especialmente en lo que respecta a la distribución de tareas, la remuneración y la seguridad laboral (Deuze, 2008).

La IA no solo impacta en las funciones de los periodistas, sino que también redefine el valor del periodismo en sí mismo. La capacidad de la IA para generar contenido de forma rápida y económica puede llevar a una devaluación del trabajo periodístico humano, especialmente en áreas donde prima la información factual y la inmediatez. La proliferación de contenido generado por IA puede dificultar la diferenciación del periodismo de calidad, basado en la investigación, el análisis crítico y la ética profesional (Anderson et al., 2015).

En este contexto de absorción del periodismo por la IA, surgen debates cruciales sobre la compensación justa por el trabajo periodístico y la sostenibilidad de la industria. La IA está cambiando el panorama de los medios de comunicación, por lo que es necesario que los gobiernos establezcan regulaciones que aborden este impacto (Gómez y Ceballos, 2024).

 

Conclusiones

Si bien la IAG ofrece herramientas poderosas para mejorar la eficiencia y el alcance del periodismo, es crucial seguir investigando cómo influye en la creatividad y la calidad del contenido periodístico. La automatización de tareas puede permitir a los periodistas centrarse en la investigación y la narración de historias, pero es esencial garantizar que la IAG no conduzca a una narrativa periodística uniforme y desprovista de la perspectiva humana.

La capacidad de la IAG para generar contenido de forma rápida y coherente es impresionante, pero se necesitan investigaciones para garantizar la precisión, la imparcialidad y la transparencia de la información generada a partir del algoritmo.

La IAG tiene el potencial de transformar el periodismo de manera positiva, pero es crucial que los periodistas mantengan su papel central en la búsqueda de la verdad, la narración de historias y la defensa del interés público evitando los sesgos que se puedan producir desde el uso de la tecnología.

La IA está transformando el periodismo al automatizar tareas y generar contenido, lo que puede liberar a los periodistas para que se centren en aspectos creativos de su trabajo, debido a que, al automatizar tareas rutinarias, la tecnología permite a los periodistas dedicar tiempo a la investigación, el análisis y la elaboración de narrativas originales, fomentando así la creatividad.

La IA impulsa nuevas estrategias de monetización basadas en la personalización del contenido, lo que puede permitir a los periodistas dedicar tiempo a la creación de contenido de calidad en lugar de preocuparse por la generación de ingresos, pues al ofrecer contenido personalizado y relevante, los medios pueden atraer a más lectores y generar ingresos, lo que a su vez puede brindar a los periodistas libertad para explorar temas y enfoques creativos.

La creatividad humana sigue siendo esencial para contar historias impactantes y contextualizar la información, aportando la perspectiva y la sensibilidad que la IA no puede replicar, pues la IA puede generar contenido, pero la creatividad humana es fundamental para dar vida a las historias, establecer conexiones emocionales con la audiencia y ofrecer un análisis crítico de los acontecimientos.

La personalización de noticias mediante IA debe equilibrarse con la necesidad de exponer a la audiencia a diversas perspectivas, evitando así la homogeneización del contenido y fomentando la creatividad en la búsqueda de nuevas historias y ángulos. Obviamente, la IA puede ayudar a personalizar el contenido, pero es crucial que los periodistas mantengan su compromiso con la diversidad de opiniones y fuentes, lo que a su vez puede inspirar nuevas ideas y enfoques creativos.

El futuro del periodismo reside en la combinación efectiva de la creatividad humana y las capacidades de la IA, lo que permitirá crear un periodismo innovador, impactante y relevante para la sociedad.   La colaboración entre humanos y máquinas puede llevar a la creación de nuevos formatos, narrativas y experiencias periodísticas que aprovechen al máximo las fortalezas de ambos.

La integración de la IA en el periodismo exige un fuerte enfoque en la ética y la responsabilidad, garantizando que la creatividad no se vea comprometida por la desinformación o la manipulación. Es fundamental que los periodistas utilicen la IA de manera ética y responsable, verificando la información generada por estas herramientas y manteniendo su compromiso con la verdad y la objetividad, elementos clave de la creatividad periodística.

 

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