La aparición de avanzados modelos de inteligencia artificial generativa en los últimos años ha suscitado numerosos debates sobre su potencial para sustituir empleos humanos. Sin embargo, The New York Times ha demostrado recientemente el otro lado de la moneda: cómo la IA puede convertirse en una poderosa aliada que potencia el trabajo periodístico sin reemplazar la habilidad única del ser humano.
En un artículo detallado titulado «Inside the Movement Behind Trump’s Election Lies», el prestigioso diario estadounidense investigaba cómo la supuestamente imparcial Election Integrity Network se había coordinado estrechamente con el Comité Nacional Republicano controlado por Trump. El reportaje incluye grabaciones donde miembros del grupo expresan preocupaciones sobre supuestas manipulaciones electorales por parte de «la izquierda», discuten estrategias para «poner a los demócratas a la defensiva» y animan a los seguidores a colaborar en las operaciones de movilización republicana.
Para llevar a cabo esta investigación, The New York Times analizó más de 400 horas de conversaciones de reuniones semanales de la Election Integrity Network durante los últimos tres años, además de revisar documentos y materiales de formación adicionales. Esta ingente cantidad de información representaba un desafío abrumador incluso para un equipo de periodistas experimentados, por lo que decidieron emplear inteligencia artificial para identificar los momentos más relevantes de las grabaciones, según relata Ars Technica.
El primer paso fue utilizar herramientas automatizadas para transcribir los vídeos, generando un conjunto de transcripciones que sumaban casi cinco millones de palabras. Aunque la transcripción automática no es una novedad, los avances recientes en esta tecnología han mejorado significativamente su precisión y fiabilidad. Servicios como OpenAI’s Whisper han demostrado ser incluso más exactos que las transcripciones humanas en algunos casos.
Con las transcripciones en mano, el equipo se enfrentó al reto de analizar y extraer información de este vasto océano de datos. Para ello, emplearon varios modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés), que les permitieron buscar temas de interés, identificar participantes clave y detectar patrones recurrentes en las conversaciones.
No obstante, a pesar de las capacidades avanzadas de estos modelos, existen limitaciones importantes. Estudios recientes señalan que los LLM pueden tener dificultades para resumir contenido complejo que requiere una comprensión profunda del contexto y, en ocasiones, pueden generar información inexacta. Por ello, la intervención humana sigue siendo esencial para garantizar la precisión y la integridad del análisis.
El equipo de periodistas de The New York Times adoptó un enfoque híbrido: utilizaron la IA para filtrar y señalar posibles áreas de interés, y luego revisaron manualmente cada pasaje, aplicando su criterio y experiencia para determinar el significado y la relevancia de cada fragmento. Además, verificaron cada cita y clip de vídeo con la grabación original para asegurar su exactitud y contexto apropiado.
Este método combinó lo mejor de ambos mundos. La IA proporcionó una primera pasada eficiente sobre una cantidad masiva de datos, mientras que los periodistas aportaron el análisis crítico y la comprensión profunda necesarios para una investigación rigurosa. De esta manera, la tecnología potenció el trabajo periodístico sin reemplazar el elemento humano fundamental.
Aunque el uso de la inteligencia artificial en el periodismo puede generar inquietudes sobre la posible reducción de empleos, esta experiencia demuestra que, cuando se utiliza de manera estratégica, la IA puede ser una herramienta valiosa que amplía las capacidades de los profesionales. Permite a los periodistas centrarse en tareas que requieren análisis profundo y juicio crítico, mientras que la tecnología se encarga de procesar y organizar grandes volúmenes de información.
