16 Outubro 2017
"Quizá el discurso promocional, que buscaba vender a la inteligencia artificial como respuesta a buena parte de los problemas de la humanidad, no logró aún imponerse en todos los ámbitos, pero comenzó a causar inquietud y alarma entre las empresas de información y comunicación del Norte", escribe Aram Aharonian, periodista, comunicólogo, magister en Integración, codirector del Observatorio en Comunicación y Democracia y del Centro Latinoamericano de Análisis Estratégico (CLAE), presidente de la Fundación para la Integración Latinoamericana (FILA), en artículo publicado por ALAI, 12-10-2017.
Un reporte presentado en la reunión anual de la Asociación de Noticias On Line, indica que las empresas periodísticas - que en las últimas décadas tuvieron que luchar por lectores que se desplazaron a los dispositivos móviles y en línea - pronto tendrán que adaptarse a la inteligencia artificial, la realidad aumentada y encontrar formas de conectarse más allá de los teléfonos inteligentes o pantallas móviles.
"Desde ciertos sectores del periodismo a las herramientas del Big Data o inteligencia artificial se las suele ver como amenazas. Pero creo que tiene que existir una integración y crear alternativas para que nadie se quede afuera y exista una convivencia de profesionales", resaltó Marisa Beltrán, investigadora argentina.
Los medios comerciales tradicionales, hoy en crisis, están incorporando la inteligencia artificial a las rutinas de diversos departamentos: mercadeo, publicidad, redacción, infografía, con lo que la industria de la comunicación. Sus directivos han pensado que si los gigantes tecnológicos han apostado por esta tendencia con convicción y fuertes inversiones, también ellos deberían intentarlo.
Sin lugar a dudas, la expansión de la llamada “inteligencia artificial” (IA) significará transformaciones significativas en la economía, el trabajo, la convivencia social. ¿Hablamos de futuro? Porque ya se lo usa para optimizar inversiones particulares en la bolsa o para ordenar el – casi siempre - caótico tráfico, en tiempo real.
La IA implica básicamente la capacidad informática de absorber una enorme cantidad de datos para procesarlos – mediante algoritmos – con el fin de tomar decisiones en función de una meta específica, con una rapidez y en volúmenes que superan ampliamente la capacidad humana. Hoy las únicas entidades con capacidad de realizar la inversión y manejar las cantidades de datos requeridas para optimizar los sistemas, son grandes corporaciones transnacionales, principalmente estadounidenses, aunque también chinas y, en menor medida, de otros países.
La interfaz de voz será uno de los mayores desafíos para los medios, dice el estudio realizado por Amy Webb, de la facultad de Administración de Empresas de la Universidad de Nueva York y fundadora del Instituto Future Today, que considera que la mitad de las interacciones de los usuarios con sus computadoras en 2023 será a través de sus voces.
“Una vez que estemos hablando de noticias con nuestras máquinas, ¿A qué se parecerá el modelo de negocios del periodismo?”, se pregunta el informe. Webb denunció, asimismo, que las empresas periodísticas ni el periodismo en sí mismo, están participando activamente en la construcción del ecosistema de inteligencia artificial, y ésta supone hoy una amenaza existencial al futuro de las empresas periodísticas.
Uno de los grandes problemas que afrontan las empresas periodísticas es que las nuevas tecnologías que tendrán un impacto sobre el futuro de las noticias escapan a su control, y están en manos de muy pocas compañías tecnológicas como Google, Amazon, Tencent, Baidu, IBM, Facebook, Apple y Microsoft, según Webb.
Las empresas de noticias están cediendo este futuro ecosistema a corporaciones externas: por ende, perderán la capacidad de proveer cualquier cosa que no sea contenidos. Las empresas noticiosas – cada una por su lado - son consumidores, no desarrolladores significativos.
Los riesgos de este modelo concentrador de las tecnologías digitales van mucho más allá de lo que ahora conocemos como Internet. En diversos sectores de la economía y la gestión político-social, se están produciendo cambios internos facilitados por la agregación y el análisis de datos (lo que se conoce como big data). Son solo las grandes entidades (empresas transnacionales, gobiernos poderosos) que tienen la capacidad de almacenar y procesar tal cantidad de datos y de transformarlos en algoritmos, que son la base de la inteligencia artificial.
Nuestros datos se han convertido en el principal insumo de la nueva economía digital, dado que Internet se ha convertido en el sistema nervioso central de la economía global, así como del conocimiento, la información, la política y la vida sociocultural de la humanidad, lo que significará, de no producirse cambios en la gobernanza de la red de redes, en nuevas dependencias de nuestros países, señala la experta Sally Burch.
Hoy el control emerge de la conjunción de medio, transporte y contenido. Los que controlan los sistemas de difusión, cada vez más inalámbricos, satelitales, eligen, producen y disponen cuáles serán los contenidos. El Big Data permite a la información interpretarse a sí misma y adelantarse a nuestras intenciones, y preocupa lo fácil que está siendo convertir la democracia en una dictadura de la información, haciendo de cada ciudadano una burbuja distinta.
Los expertos esperan que una cantidad crítica de tecnologías emergentes aparezca el año próximo, encontrando usos avanzados más allá de los ensayos iniciales. El estudio identifica 75 tendencias tecnológicas que podrán tener un impacto sobre el periodismo en los próximos años, incluidos los drones, los dispositivos para llevar puestos sobre nuestro cuerpo, el video de 360 grados, la realidad virtual o el chequeo de datos en tiempo real.
Los desarrolladores señalan que algunas de estas nuevas tecnologías – la capacidad de interpretar datos visuales, desarrollar algoritmos para escribir o interpretar noticias, así como recolectar y analizar crecientes volúmenes de datos – permitirán a los periodistas hacer informes más ricos y profundos, checar los hechos y editar más fácilmente. Pero el control lo tendrán las grandes corporaciones desarrolladoras de la inteligencia artificial, claro.
Mientras tanto, estas transnacionales se apresuran a derrumbar cualquier barrera que pueda aún existir para asegurar su dominio global sobre los mercados y los datos. Deberán convencer primero al presidente estadounidense Donald Trump, que desechó el Tratado Transpacífico y congeló el TISA (Acuerdo sobre el Comercio de Servicios), donde se imponían sus criterios monopolistas.
Ahora intentan abrir negociaciones sobre “comercio electrónico” en la Organización Mundial del Comercio (OMC). Y seguir imponiendo sus condiciones en tratados bilaterales o multilaterales, como el entre la Unión Europea y el Mercosur.
En lo que nos toca, por el tamaño de las inversiones que requiere, es poco pensable que cualquier país latinoamericano por sí solo pueda encontrar una salida adecuada, que solo sería posible a través de la Unión de Naciones Suramericanas, por ejemplo. Y por eso trabajan también para desarticularla y anular cualquier capacidad de desarrollar niveles de respuesta, o de poder para negociación frente a las potencias y las grandes corporaciones en materia de Inteligencia Artificial.
Una mayor productividad y eficiencia en la producción de contenidos fue la premisa que impulsó la integración entre las empresas periodísticas del primer mundo y los sistemas de inteligencia artificial. Posiblemente, los próximos modelos de periodismo provengan del mundo de la informática, con un cruce entre los medios tradicionales y empresas ligadas al Machine Learning y Big Data, en alianzas estratégicas para sobrevivir primero y generar rentabilidad, lucro, que es, en definitiva, la meta de las corporaciones mediáticas.
Productividad y eficiencia fue la condición que generó, con cierto recelo, los primeros pasos en el tratamiento de noticias generadas por máquinas con aprendizaje automatizado, el uso de la Big Data para simplificar la elaboración de textos sobre temas o coberturas específicas, además de trabajos de investigación promovidos por editores digitales de medios estadounidenses de comunicación de referencia internacional como The Washington Post, The Wall Street Journal, Forbes y CNN, que han apostado a esta tecnología.
Luego, se sumarían prácticas relacionadas con la utilización de enormes bases de datos para identificar vínculos que no son tan evidentes para los periodistas, la recomendación de noticias a la carta a través del uso de algoritmos, la implementación de chatbots que hacen hincapié en la personalización de la información y la fluidez de la conversación entre los programas de software (robots) y los usuarios (humanos).
Las plataformas existen, y casi todas están en poder de grandes megacorporaciones privadas. Pero se necesitan profesionales capaces de procesar esa gran data y crear algoritmos para resolver y dar solución a la necesidad que está en la creatividad de la mente humana. Estas serán las herramientas – ya no del futuro, sino del presente - para poder participar en la batalla comunicacional e informativa. La caja de herramientas que usábamos, ya no sirve.
Hay quienes son optimistas sobre las aplicaciones posibles: Sobre el periodismo de investigación y verificación de información creo que van juntas, en ese sentido el Big Data aplicado a la detección de anomalías financieras será una gran protagonista para quienes se dediquen a investigar sobre los circuitos financieros y económicos del dinero, que es la sangre del sistema, señala Eduardo Riveros, columnista de The Huffington Post.
Veamos los movimientos en las empresas tecnológicas: Por ejemplo, Alphabet, el conglomerado de negocios en el que está integrado Google, ha comprado una docena de compañías dedicadas a la inteligencia artificial en sólo cinco años. Lo mismo hizo Apple, mientras Facebook, Intel y Twitter continúan con la absorción de startups. Google controla desde Kaggle, una referencia en el análisis predictivo, hasta Moodstock, especializada en la búsqueda visual, pasando por Api.ai, instrumento de procesamiento de lenguaje natural para robots.
Con Zurich Eye y Masquerade Technologies, dos servicios de realidad aumentada, la Facebook aspira a mejorar la comprensión sobre la situación de los objetos a través de las cámaras de los teléfonos móviles y superpone imágenes u otros activos virtuales sobre las caras de las personas enfocadas con los celulares (copiando o inspirándose en algunas de las características de Snapchat).
En Estados Unidos y Europa, empresas como Salesforce, Boomtrain o Keywee ayudan a los ciberdiarios y portales informativos a gestionar la denominada “publicidad programática”, basada en subastas continuas en las que las marcas pujan sobre la marcha por el espacio disponible para anuncios en las webs, y a calcular los beneficios que obtienen de sus acciones de mercadeo y promoción, resalta un informe del diario español La Vanguardia.
A pocos les preocupa los contenidos – la información, por ejemplo -, están mucho más interesados por la publicidad y la rentabilidad por la utilización de la base de datos del medio, inmersos en la lógica mercantilista de la empresa periodística como negocio.
The New York Times se vale del aprendizaje automático (machine learning) para buscar patrones en los datos de financiación de sus campañas. La aplicación de la inteligencia artificial ya ha llegado hasta la producción y la gestión de contenidos. Los Ángeles Times construyó el llamado “Bot Quake” para enviar, sin intervención humana, actualizaciones en el momento en el que se detecta un terremoto en la ciudad y sus alrededores.
Y en América Latina no hemos comprendido aún que hay que apoderarse de estas herramientas, de su tecnología y manejo, saber utilizarlas, para poder participar en las batallas culturales actuales y las que se vienen. Es preciso comprender la naturaleza de los cambios producidos y los que vendrán con las aplicaciones de los algoritmos de la inteligencia artificial, para poder seguir en combate.
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La inteligencia artificial, ¿amenaza para la vida de los medios? - Instituto Humanitas Unisinos - IHU