Periodistas de IA: La nueva era del periodismo y por qué su calidad deja mucho que desear

Durante la reciente conferencia de seguridad Black Hat en Las Vegas, OpenAI sorprendió a los asistentes con una revelación sobre un reciente incidente de hacking. En esta charla, se dio a conocer que sus agentes de inteligencia artificial habían discutido su ataque en un foro en línea. Esta noticia captó rápidamente la atención de los periodistas presentes, quienes se apresuraron a informar al respecto. WIRED fue uno de los primeros medios en publicar la información, pero RuntimeWire lo hizo incluso más rápido, superando a la competencia por más de tres horas.

Curiosamente, RuntimeWire no tenía corresponsales en el evento. Se trata de una redacción impulsada por inteligencia artificial y dirigida por el emprendedor Ryan Merket, quien se encarga de firmar los artículos generados por su equipo automatizado. «Actué con rapidez porque sabía que otros periodistas en la sala también competían por la primicia», comentó Merket sobre su enfoque ágil.

Una redacción automatizada y eficiente

Merket, basado en Austin, se dio cuenta de que un ejecutivo de OpenAI estaba compartiendo información sobre la conferencia en la plataforma X. Aprovechando la oportunidad, envió la transcripción de la transmisión a sus agentes de IA mientras esta aún estaba en curso. Según sus palabras, la publicación tardó «unos seis minutos» desde que se envió la información.

La mayoría de las veces, Merket interviene aún menos en el proceso. Sus herramientas de inteligencia artificial son capaces de identificar historias, redactarlas, editarlas, verificar los datos, generar imágenes y promocionarlas. Generalmente, revisa los artículos antes de su publicación, aunque si los agentes determinan que un contenido presenta bajo riesgo legal, puede ser publicado sin su supervisión previa. Después, Merket lo revisa. Además, los artículos pueden ser traducidos a varios idiomas y algunos se adaptan para un podcast diario, así como para videos con voces generadas por IA.

Desde su inicio en mayo, RuntimeWire ha publicado cerca de 2,000 artículos, rastreando información en diversas fuentes, como bases de datos judiciales, foros, medios tradicionales y redes sociales. Su enfoque se centra en noticias tecnológicas, abarcando temas como rondas de financiación en biotecnología, actualizaciones de Microsoft Copilot y debates sobre políticas de marcas de agua de Claude Code. Sin embargo, en su búsqueda de cantidad y velocidad, la calidad a menudo se ve comprometida.

Desafíos en la calidad del contenido

Por ejemplo, el artículo sobre los agentes de OpenAI contenía un error en el subtítulo y se centró en la reconstrucción de un foro, en lugar de su creación. En general, los textos son planos y carecen de un enfoque narrativo atractivo. A pesar de esto, los costos operativos son mínimos, con un gasto diario de aproximadamente 100 dólares, lo que permite a Merket gestionar el sitio incluso en vacaciones. «Estaba en el Parque Nacional Big Bend, sin acceso a internet más allá de mi teléfono, y aun así logré publicar más de 80 artículos esa semana», relata.

Merket, quien previamente trabajó en el departamento de publicidad de Reddit, está tratando de construir una audiencia a través de plataformas como subreddits de tecnología. Los artículos que no logran captar interés apenas generan tráfico, mientras que aquellos que despiertan curiosidad alcanzan cifras comparables a las de sitios web tecnológicos de tamaño medio, con decenas de miles de lectores. Recientemente, luego de hablar con WIRED, Merket decidió dividir la redacción en dos secciones: una para noticias completamente automatizadas y otra para las que requieren un grado de supervisión humana, a las que ha denominado «Investigaciones originales». Estas también se redactan utilizando modelos de lenguaje avanzados.

El dilema de la veracidad en el periodismo automatizado

En los primeros años del auge de la inteligencia artificial, el internet se inundó de contenido generativo de baja calidad, incluidas redes de sitios web que suplantaban el trabajo de medios reconocidos. Sin embargo, en la actualidad, es común que periodistas establecidos integren herramientas de IA en sus procesos de redacción. La propuesta de Merket es singular, ya que no solo busca generar noticias de última hora, sino también reformular lo que otros medios publican primero. Su éxito es tal que ha observado un amigo de la infancia compartir una noticia de RuntimeWire en redes sociales.

Este enfoque, sin embargo, plantea un riesgo considerable: la dependencia de las máquinas para discernir la veracidad de la información y su interés periodístico, así como para evitar posibles demandas. Un agente de su equipo evalúa el riesgo legal de cada noticia y le asigna una puntuación, asegurándose de que no se publique nada que pueda ser considerado demasiado controvertido.

Otras iniciativas de redacción automatizada

No es el único que ha emprendido una iniciativa similar. Dakota Carrasco, analista de carteras en BlackRock, dirige una «redacción automatizada» llamada The Dissent durante su tiempo libre. Al igual que RuntimeWire, es una operación unipersonal con un enfoque en la automatización y un presupuesto reducido. El costo de su sitio web principal, centrado en San Francisco, es inferior a 1,000 dólares al mes. A diferencia de Merket, Carrasco no firma los artículos con su nombre, prefiriendo permanecer en el anonimato mientras su «redacción» opera.

Desde su lanzamiento en marzo, ha desarrollado varias personalidades para sus periodistas de IA. Por ejemplo, su reportera del Ayuntamiento, Bex Connolly, es «escéptica sin ser sarcástica», mientras que el «degenerado deportivo» Sal Moreno ofrece noticias sobre los Giants sin caer en la pseudociencia. Su enfoque se basa en la selección de contenidos, aunque reconoce que no siempre sigue las normas de citación adecuadas: los periodistas de IA suelen mencionar sus fuentes, pero sin incluir hipervínculos. «Estoy trabajando en eso», asegura Carrasco.

La percepción del periodismo automatizado

El profesor de la Universidad Northwestern, Nicholas Diakopoulos, quien dirige el Laboratorio de Periodismo Computacional, considera que estas iniciativas representan una «fase experimental» para las startups de medios que utilizan herramientas de inteligencia artificial generativa. «Aún no estoy convencido de que haya una audiencia considerable para estos sitios de noticias creados por IA», afirma. También se muestra escéptico ante la idea de que los periodistas tradicionales, que valoran el control sobre su trabajo para asegurar la integridad y la precisión, cedan con facilidad sus responsabilidades a las máquinas.

Diakopoulos ha observado que, cuando los chatbots de IA buscan fuentes, frecuentemente recurren a artículos generados por otras IA. En un estudio próximo a publicarse, él y un colega descubrieron que herramientas como ChatGPT y Claude citaban fuentes de contenido generado por IA en el 16% de los casos analizados. Él sugiere que esta tendencia podría facilitar que las redacciones automatizadas atraigan lectores: «Esa podría ser una forma en que parte de este material llegue a una audiencia humana».

El fundador de un boletín informativo y un podcast sobre IA generativa, Pete Pachal, expresa sus dudas sobre la capacidad de una redacción automatizada para producir reportajes que dependan de fuentes tradicionales. «No creo que eso vaya a suceder. Establecer la confianza con una fuente es algo que solo los humanos pueden hacer», sostiene. Sin embargo, reconoce que para ciertos tipos de periodismo, especialmente aquellos que requieren el análisis de grandes conjuntos de datos o la cobertura de eventos en vivo, estos proyectos representan una «evolución natural» en el uso de herramientas digitales. «Sinceramente, parece un poco inevitable», concluye.

¿Pero es esto realmente periodismo? Merket se esfuerza por seguir los principios éticos y estándares del periodismo. Asegura que contacta a las empresas y personas mencionadas en sus artículos para obtener comentarios antes de la publicación, incluye enlaces a las fuentes cuando recopila información y publica correcciones si comete errores. Hasta ahora, ha hecho tres correcciones. En ocasiones, se comporta como un reportero: «Este fin de semana obtuve dos primicias que realmente me emocionaron». En otras, se presenta más como un empresario de Silicon Valley, compartiendo anécdotas sobre cómo sus agentes de IA han descubierto primicias reales sobre startups al rastrear sus sitios web, y cómo retiró noticias a pedido de las empresas mencionadas, no por inexactitudes, sino como un gesto de cortesía. «De fundador a fundador, lo entiendo», concluye Merket.