Hace ahora poco más de cinco años, un grupo de colegas y amigos periodistas amantes de la Tecnología -José Manuel Nieves, Javier López Tazón, Pilar Bernat y quien escribe este post, Juan Carlos F. Galindo-, junto a un spin off de la UPM de Madrid -Dail Software- arrancamos una aventura que jamás pensamos que fuera a terminar como lo hizo, opacado ya hoy por el esplendor y furor que luego resultaría de otra aplicación que hoy arrasa todo lo que encuentra por delante. Sí, han acertado, es ChatGPT.
LeoRobotIA: robot con inteligencia artificial
LeoRobotIA, esa gran experiencia e iniciativa que hace un lustro dimos a luz era capaz de redactar, al estilo que quería el medio y en milésimas de segundo, una crónica de un partido de fútbol. La precisión del texto resultante era tal, después de haber entrenado el modelo durante varias semanas, que los grupos editoriales a los que se les enseñaba quedaban poco más que estupefactos. También quedaban con la boca abierta cuando se les decía lo que costaba, también es cierto.
Hoy, cinco años después y tras la aparición hace poco más de un año de ChatGPT, experiencias como LeoRobotIA, u otras de otros medios como Telegraph de Washington Post o el robot periodista Syllab del diario francés LeMonde han quedado en el más absoluto anonimato, aunque ya quisiera ChatGPT trabajar como lo hacía Leo para personalizar el estilo con el que quería escribir un periódico o medio on line.
Pero a pesar de todo el ruido que se hace hoy en día con la Inteligencia Artificial y con las aplicaciones de IA Generativa que han surgido a las faldas de ChatGPT como Dall-E, Midjourney, StableDifusion,…. -sólo las 50 principales herramientas de inteligencia artificial generativa sumaron más de 24.000 millones de visitas entre septiembre de 2022 y agosto de 2023, con un crecimiento mensual promedio de 236,3 millones de visitas-, el uso que hacen de esta tecnología los medios informativos (vamos a hablar de España) y las empresas de Comunicación es todavía escaso.
Así lo señala un sesudo estudio realizado en 2023 por la Universidad de Valladolid, en concreto por las profesoras Pilar Sánchez García, Noemí Merayo Álvarez, Carla Calvo Barbero y Alba Díez Gracia. En “Spanish technological development of artificial intelligence applied to journalism: companies and tools for documentation, production and distribution of information” Las protagonistas del informe relatan en su conclusión que la evaluación realizada por expertos confirma la reticencia de los medios de comunicación para enfrentar y aceptar el crecimiento inevitable de la inteligencia artificial (IA), dejando que las compañías de tecnología lideren el cambio disruptivo. Según las empresas de tecnología consultadas, en comparación con otros ámbitos más avanzados en el uso de IA, la industria mediática muestra una actitud de lentitud, desconfianza y falta de conocimiento, atribuyendo esta situación a problemas financieros, miedo a cambios en la estructura laboral y una visión limitada sobre la rentabilidad. Sin embargo, este panorama parece cambiar entre los grandes conglomerados mediáticos que han empezado a implementar IA, particularmente en el análisis de datos propios y de audiencias.
En el ámbito de la Comunicación, la Inteligencia Artificial se menta por doquier, aunque realmente poco se conoce si su aplicación es del todo la acertada. Hace tan sólo unos días una de las grandes consultoras de este país señalaba a bombo y platillo, que la Universidad Complutense de Madrid ha confirmado que el modelo de inteligencia artificial creado por LLYC, destinado a evaluar la polaridad de la reputación en las conversaciones en redes sociales, exhibe una precisión superior en hasta 20 puntos comparado con las principales tecnologías del sector (Amazon, Azure, Google e IBM). Específicamente, alcanza una exactitud de 0,66, mientras que las soluciones competidoras analizadas se encuentran en un espectro que va de 0,42 a 0,53.
Lógicamente ni Universidad Complutense, ni la consultora citada, conocen la existencia de una aplicación española, creada por la misma empresa que ayudó a nacer a LeRobotIA, que es capaz de analizar la conversación reputacional en medios on line y en redes sociales y llegar a una eficiencia del 0,85, 20 puntos más de la que se anuncia en el comunicado mencionado.
Y sí, me reitero en mi titular. Mucho ruido y pocas nueces. Lo que interesa a todo el mundo es autoproclamarse como el más grande, el que más hace, el que tiene la mejor IA, la mejor aplicación de IA Generativa, la que hace lo más de lo más, pero en definitiva los medios siguen pagando miserias a sus periodistas por hacer un trabajo rutinario que en realidad puede hacer una IA, o las consultoras se enorgullecen de contar con desarrollos que en realidad lo hacen peor de como se hacía hace un lustro.
Seamos congruentes, responsables, transparentes, y como dicen los autores del paper ‘La paradoja de la IA Generativa’ ‘las impresionantes capacidades de generación en los modelos generativos, a diferencia de los humanos, pueden no depender de capacidades de comprensión proporcionales’. Es decir, la máquina no sabe lo que hace. Así que si la utilizamos, que sea con rigor, con responsabilidad, seguridad y con transparencia para hacer mejor y más interesante nuestro trabajo. Y, menos ruidos y más nueces.
