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Los periodistas ya no están solos al ejercer su oficio: la Inteligencia Artificial (AI) y el machine learning han permitido crear softwares capaces de generar textos informativos en español. Leo, desarrollado por LeoRobotIA y Dail Software —empresa especializada en IA y Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)— es un buen ejemplo. Otro ejemplo es Narrativa, una startup española que ha despertado el interés de inversores de Emiratos Árabes Unidos, reportó el sitio Xataka. 

A pesar de existir hace menos de 5 años, ambas herramientas han logrado una implantación notable en los medios en castellano. A mediados de julio Narrativa y EFE firmaron un acuerdo por el que la agencia distribuirá y comercializará productos de Narrativa. El convenio le permite a EFE incorporar a su oferta “contenidos generados por inteligencia artificial” relacionados con la información deportiva, financiera, meteorológica, los datos estadísticos o sondeos y resultados electorales.

Narrativa también trabaja con varios medios especializados en español, tanto en papel como digitales: Sport, 20 Minutos, El Periódico, El Confidencial, El Español, Heraldo, El Independiente o La Información. También aporta contenidos para webs especializadas y de empresas, como Noon, Intigral, Property Finder, The Social Audience o la app deportiva Matchapp.

El CEO de Narrativa, David Llorente, afirma que la startup colabora a día de hoy “con más de 25 medios”. “Para cada uno generamos una versión distinta. Producimos noticias en tiempo real y únicas por cliente”, señala. Tanto Narrativa como Leo obtienen contenidos recurriendo a tablas de datos mesurables: estadísticas con resultados deportivos, financieros, loterías, meteorología, balances económicos,etc que convierten en textos informativos. Por el momento, esto deja fuera géneros como el reportaje literario, la crónica política, judicial y de viajes, la cobertura de sucesos o las entrevistas. “La idea es transformar datos estructurados, por ejemplo una hoja de Excel, con columnas y datos identificados, en noticias”, comenta Llorente.

La mecánica es similar en Narrativa, si bien sus responsables inciden en el uso del PLN. “Partiendo de datos estructurados que nos proporciona un proveedor enseñamos a la máquina a escribir de fútbol, smartphones, coches, resultados financieros… y le enseñamos a escribir además como quiere el cliente”, apunta Juan Carlos F. Galindo, CEO y cofundador de la firma LeoRobotIA: “Le meto el libro de estilo de ese cliente o medio de comunicación y la máquina es capaz de escribir como quiere y además con una variabilidad infinita; es decir, cada vez, con los mismos datos, yo puedo elaborar un texto distinto infinitas veces”.

“Una vez que he entrenado a la máquina, que le he definido cómo son los datos, que la he entrenado como quiere el cliente, es automático. La máquina bebe de la fuente de datos directamente, automáticamente el medio de comunicación decide cuándo y cómo publica y en milésimas de segundo el robot es capaz de publicar informaciones de mil, dos mil, tres mil… caracteres, lo que quiera el cliente”, señala Galindo antes de incidir en que, a diferencia de otros sistemas parecidos, Leo no recurre a plantillas estándar que el programa se encarga de rellenar.

Los softwares generadores de noticias no son exclusivos del español. Tampoco nuevos. Agencias internacionales como Press Association, Associated Press (AP), Reuters o Bloomberg recurren desde hace tiempo a la IA para producir contenidos basados en datos estructurados y plantean reforzar su apuesta durante los dos próximos años. 

Reuters y Bloomberg, de hecho, ya generan más de un 30% de sus piezas informativas con este tipo de sistemas. Como recuerda EFE en la nota en la que anunciaba su acuerdo con Narrativa, en Gran Bretaña se ha lanzado incluso Reporters and Data and Robots (RADAR), un proyecto pionero impulsado por Press Association (PA) en colaboración con Urbs Media que permite a medios locales disponer de piezas generadas de forma automática. Desde mediados de 2018 suma más de 180.000 artículos.

En los últimos años se han subido al carro medios como el New York Times, Forbes o Los Angeles Times. El diario de LA protagonizó de hecho una sonada polémica en 2017, cuando notificó por error de un sísmo que en realidad se había registrado en 1925. El autor de la noticia fue Quakebot, un sistema conectado a la base de datos del US Geological Survey (USGS). 

Resbalones como el de Quakebot o Tay, el chatbot que Microsoft tuvo que retirar en 2016 porque publicaba comentarios xenófobos y sexistas en Twitter, no ha impedido que el uso de robots vaya en aumento en las redacciones. El Washington Post, por ejemplo, recurre a Heliograf para escribir noticias sobre deportes o ciertas piezas políticas. A principios de año trascendía también que Forbes estaba probando una herramienta llamada Bertie. El propio Google ha invertido alrededor de 700.000 euros a través de su división Digital News Iniciative en el impulso de RADAR.

Galindo recuerda cómo los robots de hace cuatro o cinco años tardaban un minuto en escribir una página. Hoy su sistema es capaz de generar informaciones de miles de caracteres a una velocidad inimaginable hace un lustro escaso. “¿Cómo será la convivencia con los periodistas? Va a ayudar a que hagan un trabajo de mayor calidad, más humano y de más interés”, coincide Llorente. Gracias a los robots los redactores —reflexiona el CEO de Narrativa— se verán aligerados de labores rutinarias, como escribir piezas con los resultados de la lotería o el parte meteorológico. “Cubrimos noticias que el medio no puede cubrir o para las que necesita una pequeña versión que su periodista pueda editar”, remarca.

Su otra gran ventaja, es que deja margen a los periodistas para elaborar piezas más personales: “Todos estos textos son editables. Pueden publicarse tal cual o añadirle valor para que el texto sea diferencial”. Associated Press asegura de hecho que gracias al uso de robots aproximadamente el 20% de su plantilla ha dejado de elaborar artículos simples para asumir investigaciones de mayor envergadura.

A pesar de las virtudes y las múltiples ventajas que tendrán los robots, sobre la mesa sigue el debate de si terminarán eliminando empleo. En febrero Magnet recogía que en juego podrían estar el 7% de los analistas políticos y un 89% de los escritores técnicos. La Universidad de Oxford y la Sociedad Americana de Editores de Noticias rebajan el porcentaje de trabajadores en riesgo por la automatización al 10%.

Hoy por hoy el principal aliado de los reporteros humanos son las limitaciones de los robots. Al trabajar con estadísticas y datos numéricos, los nuevos sistemas aún no acceden a los géneros más elaborados y con mayor presencia de la subjetividad. Galindo incide en otro punto clave: la credibilidad de las fuentes, en especial a la hora de manejar herramientas que, empleadas con una intención dudosa, pueden convertirse en grandes propagadoras de fake news.

Fuente: 

IProfesional. (2019, 24 septiembre). Inteligencia Artificial: cómo se usan robots para escribir noticias. Recuperado 25 septiembre, 2019, de https://www.iproup.com/economia-digital/7662-lenguaje-natural-narrativa-google-Inteligencia-artificial-como-se-usan-robots-para-escribir-noticias

Categorías: Robótica

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