La inteligencia artificial se va extendiendo poco a poco en las redacciones y su uso va desde la publicación de datos de manera automatizada, con unas líneas de contexto, como es el caso de resultados deportivos, clima, terremotos, acciones de bolsa, etc., hasta su utilización en la búsqueda inteligente de anomalías en grandes volúmenes de datos para obtener noticias.
Wall Street Journal está yendo un poco más allá y ha diseñado un software que, en lo que atañe a periodismo financiero, crea incluso un borrador de artículo para que el redactor tenga un punto de partida y pueda dedicarse a lo más relevante.
El periódico económico se preguntaba, dado que los traders financieros han utilizado durante mucho tiempo algoritmos y modelos estadísticos sofisticados en los mercados, si había posibilidades similares para que los reporteros aprovecharan la inteligencia artificial para mejorar el periodismo financiero
Con esa pregunta en mente, el equipo de Herramientas de I + D aplicado a la sala de redacción se asoció con el equipo de Estrategia y los editores de Mercados para diseñar un prototipo que profundizara en esa posibilidad.
Draft Assistant, un generador de artículos en tiempo real
El resultado ha sido Draft Assistant, un generador de artículos en tiempo real que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para crear borradores basados en los artículos del propio WSJ y de conexiones API con datos existentes, así como de un amplio corpus.
“En primer lugar -explican Alyssa Zeisler, Jefa de Investigación y Desarrollo de Herramientas para la redacción, y Krista K. Schmidt, Strategy Editor, Money & Investing- se trata de ayudar a nuestros reporteros a darles más tiempo para concentrarse en los conocimientos analíticos que aportan a nuestro periodismo y, por lo tanto, servir mejor a nuestra audiencia”.
La herramienta crea un borrador para reporteros y editores, capturando el tono y la dirección de los mercados en ese momento, y extrayendo datos esenciales que son “tediosos de escribir para un reportero”.
Tomando ese borrador como punto de partida, “el periodista puede combinar estos datos u enfoque con su capacidad de análisis y sus conocimientos, produciendo una historia más interesante y de manera más veloz”, subrayan.
“Con la computadora enfocada en el “qué”, -explican Zeisler y Schmidt-, nuestros reporteros pueden enfocarse en el “por qué”. Tomamos la decisión de seguir este tipo de automatización porque sabemos que nuestros usuarios valoran la información que nuestros reporteros aportan a nuestro periodismo y queríamos ayudar a nuestros redactores a llegar más rápido”.
Para reflejar ambas contribuciones y ser transparentes, los artículos llevan los nombres de los reporteros que han participado, así como un eslogan en la parte inferior del artículo, que reza: “Se utilizó una herramienta de inteligencia artificial para crear este artículo”.
Los desarrolladores de la iniciativa trabajaron con la sección de Narrativa del WSJ para integrar su tecnología de lenguaje natural y corpus con las API de datos de mercado de Dow Jones y crear tres versiones regionales diferentes de Draft Assistant, con diferentes índices, activos y reglas sobre qué características aparecen y cuándo.
Por ahora, explican Zeisler y Schmidt, el objetivo de Draft Assistant es “trabajar bien para ayudar a nuestra sala de redacción a entregar noticias de mercados a los lectores de manera más eficiente”.
Flexículos, la otra aportación de la inteligencia artificial pero esta vez para ayuda directa al lector
La segunda iniciativa que se ha llevado a cabo por parte del WSJ es la inserción de “flexículos” en algunos artículos, una pestaña que aparece en algunos párrafos, generada por inteligencia artificial en función de patrones de comportamiento del usuario, y que proporciona un contexto adicional y explica los términos y conceptos del mercado en un menú desplegable activado por el usuario.
“Nuestro objetivo no era convertirnos en una biblioteca de referencia educativa -aseveran Zeisler y Schmidt-, sino reducir las barreras para que los lectores se involucren con nuestras historias. Queríamos que nuestras historias se sintieran menos intimidantes para los nuevos lectores, dándonos la oportunidad de llegar a un público más amplio”.
“Si bien estos proyectos son pruebas iniciales de concepto, concluyen Zeisler y Schmidt- hemos recibido excelentes comentarios iniciales de nuestra audiencia y equipos de informes, lo que proporciona una base sólida para el trabajo futuro”.
