IA en Periodismo: Transformación, Ética y el Futuro de la Noticia

Jorge y María conversan sobre el tema

1. Resumen

La IA es una fuerza transformadora que ya ha penetrado en las redacciones y está redefiniendo los modelos de negocio, las prácticas éticas y el papel de los periodistas. A pesar de los temores sobre la pérdida de empleos y la desinformación, la IA ofrece oportunidades significativas para mejorar la eficiencia, la capacidad investigativa y la conexión con la audiencia, siempre y cuando se implemente con una gobernanza sólida y una supervisión humana rigurosa. La velocidad sin precedentes del desarrollo de la IA exige una adaptación constante y una alfabetización mediática y digital sin precedentes.

2. Temas Principales y Puntos Clave

También te puede interesar

Metaverso: Conceptos, Tecnologías y Aplicaciones Inmersivas

2.1. La IA: Una Revolución Tecnológica Inevitable y Acelerada

Velocidad de Desarrollo sin Precedentes: La IA se describe como «el nuevo internet», pero su ritmo de desarrollo supera con creces cualquier otra tecnología, incluyendo la imprenta, la radio, la televisión y el propio internet. Lo que antes tardaba décadas o siglos, la IA lo ha logrado en menos de dos años en su fase de uso masivo.
Cita: «La única falla en esta profecía es que no tomó diez años, sino sustancialmente menos tiempo; de hecho, hasta la fecha, el tiempo más rápido en el desarrollo de cualquier medio.»
Cita: «No otra tecnología, ni el propio internet, ni la imprenta ni la electricidad, ha llegado tan lejos, tan rápido.»
Omnipresencia Actual: La IA ya está integrada en nuestra vida diaria, desde hogares y vehículos hasta hospitales y, crucialmente, redacciones, a menudo sin que el público lo perciba.
Origen y Funcionalidad: La IA simula la inteligencia humana mediante software, utilizando algoritmos para aprender, razonar y percibir. Se distinguen cuatro tipos: reactiva, de memoria limitada, de teoría de la mente y autoconsciente (esta última aún en la ciencia ficción). ChatGPT es un ejemplo prominente de «IA generativa» que produce contenido textual, visual y de audio.
Cita: «AI se refiere a la simulación o aproximación de la inteligencia humana en máquinas. Los objetivos de la inteligencia artificial incluyen el aprendizaje, el razonamiento y la percepción mejorados por computadora.»

2.2. La Transformación de la Redacción: Miedo vs. Oportunidad

Redacciones del Futuro: Tony Silvia vislumbra un futuro (2030) donde las redacciones tradicionales están en silencio, con la IA asumiendo muchas funciones.
Cita: «Imagínense. Escuchen atentamente. ¿Qué no escuchan al entrar en ese espacio una vez conocido como una sala de redacción? Quizás sea el New York Times o el Washington Post. Quizás sea CNN o NBC. ¿Qué falta? Personas. Reporteros. Editores. Investigadores. Contadores de historias.»
Cita: «Pero es 2030 y el espacio de noticias, lo que una vez llamamos una sala de redacción, está en silencio, quieto, inquietante, excepto por un tronco cerebral, no realmente un cerebro, sino un tipo de espacio completamente diferente poblado por el trabajo de humanos, pero no, en sí mismo, humano en absoluto.»
Automatización de Tareas Repetitivas: La IA ya libera a los periodistas de tareas rutinarias (informes de ganancias corporativas, resultados deportivos, monitoreo de departamentos de policía y bomberos), permitiéndoles enfocarse en «periodismo de mayor impacto».
Cita: «Nuestro incursión en la inteligencia artificial comenzó en 2014, cuando nuestra mesa de noticias de Negocios comenzó a automatizar historias sobre ganancias corporativas. Antes de usar la IA, nuestros editores y reporteros dedicaban innumerables recursos a una cobertura que era importante pero repetitiva y, lo que es más importante, los distraía del periodismo de mayor impacto.» (Associated Press)
Críticas y Errores Iniciales: Ejemplos como CNET, BuzzFeed y el Arizona Republic demuestran que la implementación de la IA sin una supervisión humana adecuada puede llevar a errores fácticos, plagio y contenido confuso o dañino. Estos fallos iniciales subraya la necesidad de la intervención humana.
Cita: «El Post, entre otros medios de comunicación, identificó el problema esencial: las 70 historias escritas completamente con IA contenían numerosos errores, casos de plagio y algunos errores que solo pueden calificarse de tontos.»
Cita: «El ChatGPT original inventó un escándalo de acoso sexual que involucraba a Jonathan Turley, un profesor de derecho en la Universidad George Washington, después de que un abogado en California le pidiera al programa que generara una lista de académicos con acusaciones pendientes de acoso sexual en su contra.»
Nostalgia vs. Adaptación: La resistencia al cambio en el periodismo es histórica, pero la IA representa una disrupción fundamental que exige adaptación. La pandemia aceleró la «muerte» de la redacción tradicional y la necesidad de nuevas formas de trabajo.
Cita: «La nostalgia de los periodistas mayores por la redacción tradicional es comprensible, pero raya en lo equivocado. Como Bruce Springsteen escribió famosamente en ‘My Hometown’ sobre los trabajos en la acería, ‘Estos trabajos se van, muchachos, y no volverán’.»

2.3. Implicaciones Económicas y Modelos de Negocio

Crisis del Modelo Publicitario: El periodismo tradicional siempre dependió de la publicidad, pero la llegada de Internet y la pandemia diezmaron este modelo. La IA, al igual que Internet, está forzando a la industria a buscar nuevas fuentes de ingresos.
Cita: «Irónicamente, la inteligencia artificial ha puesto a los medios de comunicación y a la industria publicitaria de la que depende en una posición casi idéntica en 2024.»
Eficiencia y Ahorro de Costos: Desde una perspectiva corporativa, la IA ofrece historias más rápidas a menor costo, lo que es atractivo para las empresas de medios. Sin embargo, esto plantea la pregunta de qué se pierde en el proceso.
Personalización y Compromiso con la Audiencia: Empresas como Netflix han demostrado el poder de la IA para personalizar el contenido y entender las preferencias de la audiencia. El periodismo puede aprender de esto para crear modelos de negocio basados en suscripciones y paywalls, adaptando el contenido a los intereses individuales.
Cita: «Los periódicos solían ser el lugar principal donde la gente iba a buscar información. Ahora, para las personas de 18 a 24 años en el Reino Unido, las aplicaciones de redes sociales son el lugar más común para encontrar noticias…»
Cita: «La IA podría ayudar a igualar el campo de juego entre gigantes del periodismo como el New York Times y el Wall Street Journal y organizaciones de noticias más pequeñas que tienen menos recursos.»
Diversificación de Ingresos: La IA puede ayudar a las organizaciones de noticias a diversificar sus ingresos al optimizar la distribución de contenido, identificar nuevas audiencias y personalizar las ofertas de suscripción.

2.4. IA, Desinformación y Credibilidad

«Deepfakes» y Manipulación Política: La IA facilita la creación de «deepfakes» (videos, imágenes y audios falsificados) que pueden propagar desinformación masiva, especialmente en el ámbito político. Esto representa una amenaza significativa para la integridad electoral y la credibilidad periodística.
Cita: «El común denominador entre estas escenas? Todas son falsas. La inteligencia artificial en rápida evolución está facilitando la generación de videos e imágenes sofisticados que pueden engañar a los espectadores y propagar desinformación, lo que representa una gran amenaza para las campañas políticas a medida que se inician los concursos de 2024.» (Wall Street Journal)
Cita: «Los deepfakes y la nueva guerra de la información.» (Foreign Affairs)
Dificultad de Detección: Incluso periodistas experimentados pueden tener dificultades para distinguir el contenido generado por IA de la realidad, y el público en general es aún más vulnerable.
Cita: «Un estudio realizado por el diario científico Science Advances y reportado por Fox News en 2023 sugiere que, como dice el titular, ‘la IA parece más humana en las redes sociales que los humanos reales’.»
El Papel del Periodismo: Los periodistas tienen la responsabilidad crítica de informar sobre la IA de manera objetiva, a pesar de sus propios temores sobre la posible extinción de sus puestos de trabajo. La colaboración entre organizaciones de noticias para verificar información y la promoción de la alfabetización mediática son soluciones clave.
Cita: «¿Es el papel de los periodistas informar al público sin miedo ni favoritismos, una frase sobre el periodismo acuñada por Adolph Ochs, fundador del moderno New York Times? Si es así, ¿cómo se aplica eso a la IA? Aquí, podríamos estar hablando de un tipo de miedo muy diferente al significado de Ochs: el miedo que los propios periodistas tienen a su propia extinción.»
Regulación de la IA: Existe un consenso creciente, incluso entre los desarrolladores de IA, sobre la necesidad de regulación para mitigar los riesgos. Empresas como Meta, Microsoft y Google están implementando políticas para exigir la divulgación del uso de IA en anuncios políticos y contenido. Sin embargo, la regulación gubernamental, especialmente en EE. UU., es más lenta que el avance tecnológico.

2.5. Ética y Transparencia: El Corazón de la Cuestión

Principios Éticos Fundamentales: La ética es central en la discusión sobre la IA en el periodismo. Se enfatiza la necesidad de mantener valores como la precisión, la rendición de cuentas y la transparencia.
Cita: «La precisión, la responsabilidad y la confianza, no hay nada artificial en ninguno de esos conceptos. Todos, entre otros, son componentes de lo que históricamente aceptamos como los principales principios del periodismo.»
Cita: «En realidad, todo se trata de ética.» (Columbia Journalism Review)
Códigos de Ética para la IA: Organizaciones como la Sociedad de Periodistas Profesionales (SPJ), Reporteros Sin Fronteras (RSF) y el Poynter Institute están desarrollando o actualizando códigos de ética específicos para el uso de la IA en el periodismo. El «Paris Charter on Journalism and AI» de RSF establece diez principios clave.
Cita: «El riesgo asociado con la propagación de sesgos, desinformación, información errónea e inexactitudes por parte de las publicaciones generadas por IA no se resuelve fácilmente y no se puede descartar a la ligera. Esta advertencia no puede repetirse con demasiada frecuencia: la supervisión humana es esencial, tanto al crear como al difundir contenido generado por IA…»
Supervisión Humana Imperativa: A pesar de los avances de la IA, la supervisión y el juicio humanos siguen siendo esenciales para garantizar la precisión, el contexto, la empatía y la creatividad en las noticias. La IA debe ser una herramienta para aumentar, no reemplazar, la inteligencia humana.
Cita: «La IA no es capaz de originalidad, de creatividad? ¿Deberíamos preocuparnos quienes escribimos libros o artículos, obras de teatro o poemas de que podamos ser fácilmente reemplazados por un programa de IA que pueda escribir guiones, guiones de televisión, novelas o cualquier otra forma de trabajo imaginativo y creativo tan convincentes?»
Transparencia con la Audiencia: Es fundamental que las organizaciones de noticias sean transparentes sobre cuándo y cómo utilizan la IA en su producción de contenido, incluyendo el uso de etiquetas y avisos claros.
Cita: «Una vez que los escritores han realizado esos ajustes, podría pasarse al editor de la vida real para la revisión final.» (Maggie Doheny, Reynolds Journalism Institute)
El Problema del Sesgo: Los algoritmos de IA son entrenados por humanos y pueden reflejar sus sesgos, lo que podría llevar a historias sesgadas o discriminatorias y erosionar la confianza pública.

2.6. IA y el Futuro de la Creatividad y la Conexión Humana

El Argumento de la Creatividad: Aunque la IA puede generar contenido a gran escala, la pregunta clave es si puede replicar la originalidad, la empatía y la creatividad humana. Las huelgas de SAG y WGA en 2023 resaltaron este temor.
Cita: «La esencia del argumento sigue siendo que, por muy rápida, eficiente o incluso precisa que sea la IA en la creación de narrativas, incluso la inteligencia artificial generalizada, el nivel más alto de la IA, nunca podrá aproximar, duplicar o reemplazar cómo los humanos sienten, crean e inspiran.»
Aumento de la Creatividad Humana: Algunos argumentan que la IA no reemplazará la creatividad, sino que la aumentará, liberando a los humanos para tareas más complejas y democratizando la innovación.
Cita: «Existe una tremenda aprensión sobre el potencial de la IA generativa—tecnologías que pueden crear nuevo contenido como texto, imágenes y video—para reemplazar a las personas en muchos trabajos. Pero una de las mayores oportunidades que ofrece la IA generativa es aumentar la creatividad humana y superar los desafíos de democratizar la innovación.» (Harvard Business Review)
La Necesidad de la Conexión Humana: Jacob Ward (NBC News) y David Pogue (CBS News) enfatizan que la conexión personal con la audiencia sigue siendo un dominio exclusivo de los periodistas humanos. En un mundo saturado de interacciones con IA, la conexión humana en el periodismo podría convertirse en un «premium» valorado por el público.
Cita: «La gente desarrolla un apego muy personal a las personas que entregan las noticias hoy en día. Si eso será cierto en una generación, no lo sé, pero ahora mismo es algo que es definitivamente muy poderoso.» (Jacob Ward)
Cita: «La conexión humana no solo es valorada, sino también necesaria.» (Stephen Song, profesor de periodismo)
Nuevos Tipos de Empleos: Al igual que el Internet generó nuevos roles (diseñadores web, editores digitales), la IA también creará nuevos empleos altamente cualificados en periodismo para aquellos que aprendan a utilizarla de manera efectiva.

2.7. Recomendaciones y el Camino a Seguir

Alfabetización Mediática y Digital: La educación del público y de los propios periodistas en alfabetización mediática y digital es crucial para navegar el panorama de la IA y la desinformación.
Cita: «Este proceso depende de preparar a la próxima generación de tomadores de decisiones, tanto periodistas como sus audiencias, para un nivel de alfabetización mediática sin precedentes.»
Experimentación y Políticas Internas: Las redacciones deben experimentar activamente con la IA, creando equipos de innovación y desarrollando políticas internas claras y evolutivas sobre su uso.
Cita: «Creo que toda redacción debería estar experimentando con la IA en este momento», dice [Tony Elkins]. «Deberían tener algún tipo de equipo de innovación, incluso en una organización pequeña, [para] liberar el tiempo de alguien para experimentar internamente porque no quieres quedarte atrás.»
Colaboración Interdisciplinaria: La colaboración entre periodistas, científicos, tecnólogos y educadores es fundamental para desarrollar la IA de manera responsable y ética.
IA como «Defensor del Pueblo»: La IA podría automatizar la gestión de comentarios y quejas de los lectores, actuando como un «defensor del pueblo» para la audiencia, liberando a los periodistas para otras tareas.
Memoria Institucional: La IA puede capturar y organizar la memoria institucional de una redacción (historias cubiertas, metodologías, decisiones), sirviendo como una valiosa herramienta de capacitación para nuevos periodistas y para la auto-auditoría.
Precisión en Noticias de Última Hora: Aunque la IA actual no puede cubrir noticias de última hora en tiempo real, se espera que pronto pueda predecir eventos y asistir en la cobertura a gran escala, siempre con el requisito de transparencia y verificación humana.

3. Conclusiones (Hasta Ahora)

La IA no es simplemente otra herramienta; es un cambio fundamental que exige una reevaluación profunda del propósito y la práctica del periodismo. Los temores son válidos, pero la resistencia al cambio no es una opción viable. El futuro del periodismo en la era de la IA dependerá de la capacidad de los periodistas y las organizaciones de noticias para adoptar esta tecnología como un aliado, aprovechando sus capacidades para la eficiencia y la investigación, mientras se adhieren firmemente a los valores fundamentales de precisión, ética, transparencia y, crucialmente, la conexión humana que la IA no puede replicar. La inversión en alfabetización digital, tanto para los profesionales como para la audiencia, y la creación de marcos éticos robustos son pasos esenciales para asegurar que la IA fortalezca, en lugar de socavar, el papel vital del periodismo en la sociedad democrática.

Mapa del libro

Cuestionario

¿Cuál es la preocupación principal de Tony Silvia, el autor de «Inteligencia Artificial en el Periodismo», respecto al futuro de las salas de prensa en 2030?

La principal preocupación de Tony Silvia es la desaparición de los periodistas y editores humanos de las salas de prensa para el año 2030, lo que llevaría a un «silencio ensordecedor». Temen que la IA reemplace las voces y perspectivas únicas que los humanos aportan a la narración de noticias, perdiendo así la esencia de la sabiduría y la experiencia.

¿Cómo describe el prefacio de «Inteligencia Artificial en el Periodismo» el proceso de «raspar» información por parte de la IA en comparación con la investigación tradicional de los periodistas?

El prefacio describe que, mientras los periodistas tradicionalmente investigaban antecedentes usando historias previas y archivos, la IA «raspa» información de millones o billones de artículos y bases de datos. Esto le permite formular historias basadas en un cuerpo de conocimiento de manera mucho más rápida y eficiente que cualquier humano.

Mencione dos razones principales por las que la IA se ha extendido tan rápidamente en la sociedad, según el Capítulo 1

Según el Capítulo 1, dos razones principales para la rápida expansión de la IA son su conveniencia y la comercialización. Las empresas tecnológicas están dispuestas a ofrecer soluciones basadas en IA por un precio, aprovechando la disposición de las personas a pagar por la comodidad que estas tecnologías brindan en su vida diaria.

¿Cuál es la diferencia fundamental entre un motor de búsqueda tradicional como Google y una inteligencia artificial como ChatGPT, en términos de su objetivo principal?

La diferencia fundamental es que, si bien los motores de búsqueda comparan búsquedas con temas similares, el objetivo de la IA es el razonamiento: aprender y pensar como un cerebro humano. Busca imitar la actividad cognitiva humana, absorbiendo y analizando grandes cantidades de datos para crear contenido con un nivel de comprensión más profundo.

Según el Capítulo 2, ¿cuál fue el enfoque inicial de Associated Press (AP) al integrar la IA en sus salas de prensa a partir de 2014, y con qué propósito?

La Associated Press comenzó a usar la IA en 2014 para automatizar historias sobre ganancias corporativas. Su propósito era ahorrar tiempo en tareas rutinarias y repetitivas, permitiendo que sus editores y reporteros dedicaran más recursos a «periodismo de mayor impacto», es decir, a historias más investigativas y de mayor calidad.

Describa brevemente el «desastre periodístico» que experimentó CNET al intentar usar IA para escribir noticias.

CNET experimentó un «desastre periodístico» en 2022-2023 al usar IA para escribir historias de negocios y finanzas que contenían numerosos errores, plagio y fallos «tontos». Esto generó una fuerte crítica y los llevó a retractarse y a comprometerse con una supervisión humana más rigurosa para evitar futuras inexactitudes.

¿Qué dilema ético se plantea para los periodistas que informan sobre la IA, especialmente considerando su propio interés personal y profesional?

Los periodistas enfrentan el dilema de mantener la objetividad al informar sobre la IA, a pesar de que muchas organizaciones de noticias ya la emplean y que su avance podría amenazar miles de puestos de trabajo en el medio. Deben reportar sin miedo ni favoritismo, incluso cuando el tema impacta directamente su propia subsistencia.

Según el Capítulo 3, ¿cómo se diferencia la «sesgo de la experiencia» en el periodismo tradicional de la capacidad de la IA para generar ideas divergentes?

El sesgo de la experiencia en el periodismo tradicional se refiere a la tendencia de los reporteros a depender de su propia experiencia y de un grupo limitado de «expertos», lo que restringe la generación de ideas. La IA, al carecer de ego y preconcepciones, puede hacer asociaciones entre conceptos remotos, promoviendo un pensamiento divergente y descubriendo tendencias que los humanos podrían pasar por alto.

¿Qué lecciones clave sobre modelos de negocio puede aprender el periodismo de la industria publicitaria y de plataformas como Netflix en relación con la IA?

El periodismo puede aprender de la industria publicitaria y de Netflix la importancia de abrazar la IA para diversificar los flujos de ingresos y optimizar el contenido para audiencias individuales. Netflix utiliza algoritmos para personalizar las recomendaciones, y la publicidad emplea la IA para campañas dirigidas, lo que sugiere que las noticias podrían usarla para personalizar la difusión de contenido y aumentar la participación de la audiencia.

¿Por qué la IA se considera un «sueño hecho realidad para los propagandistas» en el contexto de los reportajes políticos?

La IA es un «sueño hecho realidad para los propagandistas» debido a su capacidad para generar contenido político creíble y convincente con poca intervención humana. Esto facilita la creación y difusión de desinformación, como videos deepfake, que pueden influir en la opinión pública y desafiar la capacidad de los periodistas para distinguir la verdad de la ficción.

Glosario de Términos Clave

Inteligencia Artificial (IA): Simulación o aproximación de la inteligencia humana en máquinas, con el objetivo de lograr aprendizaje, razonamiento y percepción mejorados por computadora.
Algoritmos: Conjunto de reglas o instrucciones computacionales que la IA utiliza para buscar similitudes, hacer comparaciones y crear contenido basándose en grandes cantidades de datos.
Scraping (Raspado): Proceso de extracción automática de grandes volúmenes de datos de sitios web o bases de datos, una función clave de la IA para la recopilación de información.
Bots de IA: Programas de software que utilizan inteligencia artificial para realizar tareas automatizadas, como generar texto o interactuar en redes sociales.
ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer): Un chatbot de IA que utiliza procesamiento de lenguaje natural para crear diálogos conversacionales de tipo humano y generar diversos contenidos escritos.
IA Generativa: Un tipo de tecnología de inteligencia artificial capaz de producir varios tipos de contenido (texto, imágenes, audio, datos sintéticos) a partir de las entradas del usuario.
Deepfakes: Contenido multimedia (videos, imágenes, audio) altamente realista generado por IA que imita la apariencia o voz de personas reales, a menudo con fines engañosos.
Modelos de Lenguaje Grande (LLM – Large Language Models): Algoritmos de IA entrenados en enormes cantidades de texto existente, capaces de generar texto narrativo a escala y con fluidez.
Periodismo Robótico: Término que se refiere al uso de la IA y los robots para crear contenido periodístico, especialmente para tareas rutinarias y basadas en datos.
Sesgo de la Experiencia: La tendencia de los periodistas a depender de sus propias áreas de experiencia y un círculo limitado de expertos, limitando la diversidad de perspectivas en sus historias.
Pensamiento Divergente: La capacidad de la IA para hacer asociaciones entre conceptos remotos y producir ideas novedosas que podrían escapar al cerebro humano, promoviendo la creatividad.
Comercialización: La aplicación de la IA en productos y servicios que se venden a los consumidores, impulsando su rápida adopción debido a la conveniencia ofrecida.
Confianza en los Medios: La credibilidad que la audiencia otorga a las organizaciones de noticias, un valor fundamental que la IA puede erosionar o fortalecer dependiendo de su uso ético.
Regulación de la IA: El debate sobre la necesidad de establecer normas y leyes para controlar el desarrollo y uso de la IA, especialmente en áreas como la desinformación y el impacto laboral.
Alfabetización Mediática: La capacidad de las personas para acceder, analizar, evaluar y crear mensajes en una variedad de contextos, crucial para navegar el contenido generado por IA.
Transparencia: El principio ético de divulgar cuándo y cómo se utiliza la IA en el proceso periodístico, vital para mantener la confianza de la audiencia.
Rendición de Cuentas: La responsabilidad de las organizaciones de noticias y los periodistas por el contenido producido, incluyendo aquel generado o asistido por IA, asegurando su precisión y ética.
Gatekeeping (Control de Acceso): El proceso mediante el cual los periodistas y editores deciden qué historias se publican y cómo se presentan, un rol que se ve afectado por la capacidad de la IA para generar y filtrar contenido.
Vigilancia del Consumidor: La práctica de recopilar y analizar datos sobre el comportamiento y las preferencias de los usuarios para personalizar el contenido y las ofertas, común en plataformas como Netflix y en publicidad.
Ansiedad por la Automatización: El miedo histórico de los trabajadores a que las máquinas reemplacen sus empleos, una preocupación que resurge con el avance de la IA.

Cronología

Antes de 1949:

Las computadoras carecían de la capacidad de almacenar comandos, solo podían seguirlos, un componente clave que limitaba su «inteligencia».

1951 (Inglaterra):

Se rastrean los orígenes más tempranos de la Inteligencia Artificial (IA) moderna. Christopher Strachey de la Universidad de Oxford (ejecutándose en un sistema de la Universidad de Manchester) crea el programa de IA exitoso más temprano.

1952 (Inglaterra/Estados Unidos):

Christopher Strachey: Su programa de IA ya era capaz de jugar una partida completa de damas a una velocidad asombrosa.
Arthur Samuel: Siguiendo la investigación de Strachey, crea un programa en los Estados Unidos capaz de jugar a las damas.

1953 (Estados Unidos):

Arthur Samuel: Su programa de damas se expande y refina para permitir que la computadora «aprenda» de su propia experiencia en el juego, marcando un primer paso en la «computación evolutiva».

1958:

Edward R. Murrow: Pronuncia su famoso discurso «Cables y luces en una caja» en la convención de la Asociación de Directores de Noticias de Radio y Televisión (RTNDA), expresando sus recelos sobre el uso y posible mal uso de la tecnología televisiva.

1962 (Estados Unidos):

Arthur Samuel: Su iteración de IA era capaz de ganar una partida de damas contra un oponente humano (y campeón reconocido).

Década de 1970:

Tony Silvia: Comienza su carrera en la radio, utilizando tecnologías como discos de vinilo y cintas de carrete a carrete.

1971:

Se produce la famosa filtración de los Pentagon Papers por Daniel Ellsberg, involucrando al Washington Post.

Finales de la década de 1980:

Tony Silvia: Comienza su carrera docente, con el videotape aún prevalente en la enseñanza del periodismo.

Década de 1990:

El internet gana prominencia, y muchos periódicos lo etiquetan erróneamente como una moda pasajera.
Las agencias de publicidad y marketing comienzan a adoptar la IA.

2000s:

El videotape evoluciona hacia el almacenamiento digital de imágenes. Las videocasetes y DVDs comienzan a desaparecer.
La IA entra en los hogares, automóviles, aulas, redacciones y hospitales.

2011:

Tony Silvia y Terry Anzur: Publican el libro Power Performance: Multimedia Storytelling for Journalism and Public Relations.

2014:

Associated Press (AP): Comienza a automatizar historias sobre resultados corporativos utilizando IA en su sección de Noticias de Negocios, lo que marca su incursión en la tecnología.
Tony Silvia: Publica Robert Pierpoint: A Life at CBS News.

2015:

International Consortium of Investigative Journalists (ICIJ): Junto con un periódico alemán y otras cien organizaciones periodísticas, comienza la investigación de los «Papeles de Panamá», utilizando la IA para analizar casi 12 millones de documentos financieros y legales.
Associated Press (AP): Se asocia con Automated Insights para producir miles de historias sobre resultados corporativos.

2016:

La Nación (Argentina): Tiene su primera experiencia con la IA al investigar la energía renovable privada en Argentina bajo la presidencia de Mauricio Macri, utilizando el aprendizaje automático para rastrear el progreso de las granjas solares.

2017:

BuzzFeed: Descubre evidencia de actividades de vigilancia gubernamental que involucran aeronaves volando misiones secretas sobre ciudades estadounidenses, asistido por un algoritmo de IA.
International Consortium of Investigative Journalists (ICIJ): Publica la investigación de los «Papeles del Paraíso», utilizando la IA para ayudar a analizar 13 millones de documentos relacionados con esquemas masivos de evasión fiscal.

2018:

Google y RADAR (Reporters and Data and Robots): RADAR se asocia con Google para proporcionar artículos impulsados por datos y generados por IA a medios de noticias en Inglaterra e Irlanda.
Pew Research Center: Reporta que el 36% de los jóvenes de 18 a 29 años obtienen sus noticias de las redes sociales.
CNBC Television Channel: El «primer presentador de noticias de IA del mundo» debuta en la agencia de noticias estatal china Xinhua, volviéndose una sensación en YouTube.

2019:

The New York Times: Publica «El ascenso del reportero robot», señalando que aproximadamente un tercio del contenido de Bloomberg News utiliza alguna forma de tecnología automatizada.
Jim Goodnight: Conocido como el «Padrino de la IA», expresa su asombro por el ritmo del desarrollo de la tecnología en un informe de CNBC.

2020:

S. Saad y T. Issa: Publican un artículo académico, «Integración o Reemplazo: Periodismo en la Era de la Inteligencia Artificial y el Periodismo Robot», prediciendo que nueve de cada diez noticias serían escritas por robots para 2030.
The Guardian (Inglaterra): Publica un editorial generado completamente por una IA avanzada (GPT-3) sobre el miedo de los humanos a los robots.

2021:

Columbia Journalism Review (CJR): Lanza un estudio para determinar cómo las organizaciones de noticias estaban utilizando la IA para informar específicamente sobre la pandemia de COVID-19.
Tony Silvia y Suzanne Arena: Publican Dyslexia and the Journalist: Battling a Silent Disability.
La Nación (Argentina): Utiliza la IA para buscar errores en los telegramas de resultados de votación durante las elecciones parlamentarias, descubriendo un proceso viciado.

2022:

Tony Silvia (editor): Publica Journalism and the Pandemic: Essays on Adaptation and Innovation.
ChatGPT: Lanzado en noviembre, se convierte en el programa de IA más reconocible para el público en general.
CNET: Experimenta con el uso de IA para escribir noticias, comenzando con historias de negocios y finanzas, lo que resulta en un «desastre periodístico» debido a errores y plagio.
Pew Research Study: Demuestra que la mayoría de los periodistas utilizan las redes sociales, pero son ambivalentes sobre su valor general para el campo.

Enero 2023:

CNET: Reconoce los errores de su IA y se compromete a mejorar, prometiendo mayor supervisión humana y transparencia.
Vídeo «deepfake»: Circula en Twitter, mostrando falsamente al Presidente Biden anunciando la reintroducción del servicio militar obligatorio.
Steering Committee de AI y Noticias Locales de PAI: Lanza un grupo de nueve expertos en los sectores de IA y noticias.

Mayo 2023:

Sam Altman (CEO de OpenAI): Testifica ante el Congreso de EE. UU., pidiendo regulación gubernamental para mitigar los riesgos de los sistemas de IA.
Washington Post: Reporta las advertencias de líderes de IA en una audiencia del Senado sobre posibles daños como el uso de IA por estados o terroristas para crear armas biológicas.
WIRED: Actualiza sus pautas éticas para el uso de herramientas de IA.

Verano 2023:

The Wall Street Journal: Destaca varios casos en los que el contenido generado por IA se ha filtrado en la cobertura de noticias.

Julio 2023:

Group M (agencia de medios): Predice que la IA probablemente se convertirá pronto en el principal influyente en al menos la mitad de todos los ingresos publicitarios.
London School of Economics: Lanza un estudio sobre IA en el periodismo desde la perspectiva del aumento de la generación de ingresos.
NPR: Publica un artículo advirtiendo que el texto generado por IA es difícil de detectar y podría desempeñar un papel importante en las campañas políticas.

Agosto 2023:

OpenAI: Anuncia una financiación de $395,000 para una nueva iniciativa de ética en el periodismo en el Instituto Arthur L. Carter de Periodismo de la Universidad de Nueva York, dirigida por Stephen Adler.
Associated Press: Sus pautas de IA especifican que la IA «no puede usarse para crear contenido e imágenes publicables para el servicio de noticias».

Septiembre 2023:

SocArXiv: Publica una investigación que examina las políticas de IA en las salas de redacción de 52 organizaciones de noticias.
Reporters Without Borders (RSF): Crea la «Carta de París sobre Periodismo e IA», un conjunto de principios éticos para la integridad de las noticias en la era de la IA.
Lost Coast Outpost: El editor en jefe Hank Sims utiliza el programa de IA DALL-E para producir imágenes para su sitio a bajo costo y rápidamente.

Octubre 2023:

Presidente Biden: Firma una orden ejecutiva abordando las preocupaciones de seguridad y protección en torno a la IA.
Ron DeSantis (campaña presidencial): Utiliza herramientas de IA en anuncios de campaña sin la debida divulgación, lo que genera preocupaciones sobre la desinformación.

Noviembre 2023:

Meta (Facebook e Instagram) y Microsoft: Anuncian políticas para obligar a los estrategas de campañas políticas a revelar si sus anuncios se hicieron con IA.
Google: Anuncia que los anuncios políticos con contenido sintético que «represente inauténticamente a personas o eventos reales o de apariencia real» deben incluir una divulgación «clara y conspicua».
Arena Group (editor de Sports Illustrated): Niega haber publicado artículos generados por IA después de las acusaciones de Futurism. El CEO y otros ejecutivos de alto nivel son despedidos poco después.

Diciembre 2023:

Readwrite: Compila una lista de 19 imágenes «deepfake» prominentes generadas por IA que impulsaron narrativas falsas.

Enero 2024:

New York Times: Su cobertura del bombardeo de Gaza se basa en gran medida en la IA para rastrear imágenes satelitales que muestran más de 200 cráteres.
Tony Silvia: Realiza un experimento con ChatGPT para que escriba una historia sobre su libro Journalism and the Pandemic, lo que resulta en una narrativa «ficticia» pero convincente.

Febrero 2024:

Jacob Ward (NBC News): Entrevista en la que comparte sus perspectivas sobre el impacto de la IA en el periodismo.
David Pogue (CBS News Sunday Morning): Entrevista en la que comparte sus perspectivas sobre el futuro de la IA y el periodismo.

Marzo 2024:

Kelly McBride, Alex Mahadevan y Tony Elkins (Poynter Institute): Publican una plantilla de política de IA para redacciones.
Stephen Song (educador): Entrevista en la que compara la IA con el piloto automático y enfatiza la necesidad de la conexión humana.
Tony Elkins (Poynter Institute): Entrevista sobre la capacitación de periodistas en IA y los riesgos de los «deepfakes».

2025 (proyectado):

Tony Silvia: Publica Artificial Intelligence in Journalism: Changing the News.
David Pogue: Predice que la tecnología de «credenciales de contenido» para autenticar videos podría estar en uso generalizado.

2030 (proyectado):

Predicción de que las redacciones estarán «silenciosas» y dominadas por la IA.
Predicción de Saad e Issa de que nueve de cada diez noticias serán escritas por robots.