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EL FUTURO DE LOS PERIODISTAS
Miami.- El periodismo dista mucho de ser una de las profesiones con más trabajadores, pero voy a comenzar mi recorrido con ésta porque es una de las más afectadas por la automatización y la que conozco más de cerca. Lo que ha ocurrido con el periodismo desde que nació internet y la gente comenzó a leer noticias gratuitamente ha sido un tsunami que barrió decenas de miles de empleos. Tan sólo en Estados Unidos, el número de periodistas —incluidos reporteros, corresponsales y editores de periódicos, radio y televisión— cayó 38% durante la última década, de 66 000 a 41 000 personas, según datos del Departamento de Trabajo.1 O sea, unos 25 000 periodistas perdieron su trabajo en apenas 10 años.
Pero lo más preocupante es que, durante ese mismo periodo, el aumento de periodistas de medios exclusivamente digitales estuvo muy lejos de compensar las pérdidas de empleos en los periódicos impresos. “Desde 2005, los periódicos han despedido aproximadamente a 25 000 periodistas y los medios exclusivamente digitales han contratado a unos 7 000 periodistas. Aunque el crecimiento de medios exclusivamente digitales ha creado trabajos para miles de periodistas, no ha logrado compensar las enormes pérdidas de empleos en los periódicos”, dice un estudio publicado por el Columbia Journalism Review basado en datos de la Oficina de Estadísticas Ocupacionales de Estados Unidos.
Los diarios exclusivamente digitales tuvieron su momento de auge a principios de la década del 2000, cuando muchos inversionistas de riesgo le apostaron grandes sumas a las noticias en internet. Sin embargo, los periódicos digitales no lograron encontrar la fórmula para monetizar sus grandes audiencias. Además de la creciente competencia de plataformas como Twitter, Facebook y otras redes sociales que acaparaban cada vez más los avisos publicitarios y el tiempo de los lectores, los diarios digitales se encontraron con el problema de que una buena parte de sus lectores estaba repartida en todo el país o en todo el mundo. Muchos de los anunciantes tradicionales —como las tiendas comerciales, supermercados y concesionarias de automóviles— sólo estaban interesados en llegar al público local. De poco le sirve a un supermercado en Brooklyn que un diario digital tenga lectores en Corea del Sur. Pasada la novedad de internet, muchos diarios exclusivamente electrónicos se fueron a la quiebra.
Y en 2018, cuando los periódicos y las revistas comenzaban a nivelar sus finanzas gracias a la difusión de sus noticias a través de Facebook a 2 000 millones de personas que siguen esa red social en el mundo, les llegó —de la noche a la mañana— un nuevo mazazo en la cabeza: Mark Zuckerberg, el fundador de Facebook, anunció que el algoritmo de la red social le daría mayor prioridad a los mensajes entre parientes y amigos sobre nacimientos, casamientos y otros acontecimientos familiares y que relegaría a un segundo plano las noticias y los videos de las empresas periodísticas. O sea, Facebook volvería a sus orígenes: una red social para intercambiar mensajes entre amigos. Probablemente, la empresa había notado que los jóvenes estaban migrando a otras redes sociales donde no recibían noticias que consideraban aburridas, o que las noticias periodísticas no los retenían tanto tiempo dentro de Facebook como las conversaciones con sus amigos sobre asuntos más triviales.
También puede ser que Zuckerberg haya decidido relegar a un segundo plano las noticias en Facebook por las críticas que se le hicieron después de que hackers rusos inundaron la red social con noticias falsas que ayudaron a Trump a ganar las elecciones de 2017, o que la nueva estrategia de Facebook fuera un intento por entrar en China, un mercado clave que la empresa no había podido penetrar por la férrea censura del régimen chino. Cualquiera que fuere el motivo, lo cierto es que la decisión de Facebook estremeció al mundo periodístico, porque muchos medios ya dependían de la red social para casi 40% de sus lectores. The New York Times señaló que “es casi seguro que los cambios en el algoritmo afectarán a compañías de medios como BuzzFeed y Bustle, que dependen en parte de Facebook para llegar a sus lectores” y que The Washington Post y The New York Times “también tendrán que confrontar posibles caídas en su tráfico en línea”.2 Los medios sufrieron un duro golpe por un cambio de algoritmo externo y todas las proyecciones indicaban que los empleos periodísticos seguirían cayendo.
Ya desde hace mucho tiempo soy testigo de la desaparición de trabajos de colegas míos en las redacciones en las que he trabajado. El buscador de Google eliminó a los archivistas que antes nos ayudaban a los periodistas a buscar datos. La paginación electrónica ha dejado sin trabajo a la mayoría de los diagramadores de los periódicos, que antes eran visibles en cualquier redacción con sus grandes mesas de dibujo y las reglas con las que diseñaban cada página. Los programas de corrección de gramática y de estilo que todos tenemos en nuestras computadoras acabaron con los puestos de muchos correctores de estilo, reduciendo el número de editores. Los traductores, que antes ocupaban varios escritorios en las secciones de noticias internacionales de las redacciones, son cada vez más cosa del pasado: Google Translate y varios otros programas de traducción han mejorado enormemente y traducen artículos de forma automática en un segundo.
En The Miami Herald, por ejemplo, yo solía usar varios traductores externos. Desde hace muchos años escribía mi columna en inglés, la mandábamos a traducir al español a un colaborador externo y yo editaba la versión que me llegaba traducida. Pero a fines de 2016 ocurrió algo inesperado: algunos de los traductores externos no estaban disponibles, por estar de vacaciones o por algún otro motivo, y a alguien en el periódico se le ocurrió poner el artículo a traducir en Google Translate y mandármelo para que yo realizara la edición final. Cuando me llamaron y me pidieron que editara la traducción automatizada, mi primera reacción fue reírme. Yo había probado el programa de traducción de Google en el pasado y era un desastre. Pero cuando me llegó el texto, me encontré con una gran sorpresa: la traducción —aunque tenía errores— estaba bastante bien hecha. Lo que es más: editarla me tomó el mismo tiempo que tradicionalmente me llevaba editar a un traductor humano.
Cuando empecé a averiguar qué había pasado, una ingeniera que trabaja en Google me dijo que, efectivamente, Google había empezado recientemente a usar inteligencia artificial en su programa de traducciones automáticas entre inglés y español, francés, alemán, chino, japonés, coreano y turco, con resultados espectaculares. Según me dijo, el programa había mejorado más en las últimas semanas de lo que lo había avanzado desde su creación en 2006. Y gracias a la inteligencia artificial, que le permite aprender de cada error, las traducciones se van a perfeccionar muy rápidamente cada vez más, me aseguró.
A las pocas semanas, The New York Times publicó un extenso artículo sobre la notable mejoría de las traducciones automáticas gracias a la inteligencia artificial. “El sistema de inteligencia artificial [de Google] produjo de la noche a la mañana resultados prácticamente comparables con el total de los avances hechos por el antiguo programa en toda su existencia”, decía el artículo.3 Poco después, mi editor en The Miami Herald me pidió si por favor podía utilizar Google Translate en lugar de un traductor externo de ahí en adelante. Y así fue. Me quedé con un sabor agridulce. Por un lado, me maravilló el avance de la tecnología y el ahorro de tiempo que me significaba poder traducir una columna automáticamente en un segundo, sin tener que esperar varias horas para que me volviera el texto de un traductor humano. Por otro lado, ¿cuál será el costo humano de este nuevo avance tecnológico? ¿Qué habrá sido de las personas, que solían traducir mis columnas?
Varias otras partes de mi trabajo se están automatizando. Cuando empecé a hacer reportajes para este libro hace cinco años, los realizaba igual que los venía haciendo desde hace décadas: grababa las entrevistas y las transcribía yo mismo. El proceso de transcribir a veces duraba horas y era sumamente tedioso, pero era más rápido y efectivo que contratar a un colaborador externo o pedirle a un pasante que lo hiciera, y tener que corregir el texto posteriormente. Sin embargo, en 2016 descubrí los servicios de transcripción en línea como Rev.com —que en su mayoría utilizan traductores independientes en todo el mundo— y comencé a usarlos. En un principio cobraban entre 80 centavos y un dólar por minuto de audio, y lo cierto es que me simplificaron mucho la vida.
Desde entonces no he vuelto a transcribir una entrevista grabada. En 2017 apareció Trint.com, un servicio de transcripciones automatizadas que es más rápido aún: me devuelve la transcripción —aunque no tan perfecta como las editadas por un humano— en menos de una hora, a un costo de 20 centavos de dólar el minuto de audio. En 2018, otro servicio de transcripciones automatizadas, Temi.com, ya ofrecía transcripciones “en cinco minutos” a un precio de 10 centavos de dólar el minuto. Estos últimos servicios son más baratos porque requieren que uno mismo edite el texto que recibe, eliminando al editor humano. Sin embargo, muchos de estos programas permiten marcar las palabras o frases que parecen erróneas y escucharlas al instante, en lugar de tener que escuchar todo el audio, lo que hace que el proceso de corrección sea relativamente sencillo.
Ahora, cuando hago una entrevista presencial o telefónica, la grabo en mi teléfono inteligente y de inmediato la mando por email a transcribir a un servicio de transcripción. Luego puedo ir al gimnasio o al supermercado y cuando regreso, dos horas después, la transcripción ya está en mi buzón de correos electrónicos, lista para usarla. Esto me deja mucho más tiempo libre —y concentración— para la investigación, hacer otras entrevistas o simplemente hacer ejercicio. Por otro lado, este avance tecnológico tiene un indudable costo humano. A diferencia de lo que hacía yo cuando transcribía mis propias entrevistas, muchas empresas periodísticas tienen secretarias o colaboradores que hacen esta tarea. ¿Qué será de los transcriptores? Probablemente les pase lo mismo que a muchos traductores: deberán buscar una nueva ocupación.
Todos aquellos que nos dedicamos a escribir usaremos cada vez más programas automatizados. Hasta el propio acto de escribir se automatizará, porque usaremos programas de conversión de voz a texto, en lugar de escribir en un teclado en una pantalla de una computadora como lo hacemos ahora. Confieso que no me veo a mí mismo dictándole mis artículos o libros a una máquina, pero basta mirar a cualquier niño menor de 13 años en Estados Unidos para darse cuenta de por dónde van las cosas: prefieren toda la vida hacerle una pregunta oralmente a un asistente virtual como Siri o Alexa, antes que escribir la pregunta en el buscador de Google.
Las empresas tecnológicas ya están anticipando que la escritura, tal como la practicamos hoy, pronto será una cosa de viejos. Claudio Muruzabal, presidente para América Latina de la empresa tecnológica SAP, me dijo que “entre los próximos cinco y 10 años van a desaparecer los teclados de las computadoras”. Agregó que “de la misma manera en que ahora le pides a un asistente virtual como Alexa que te ponga una canción, te vas a acostumbrar a dictarle tus artículos o tus correos electrónicos”.
Cuando le conté que —aunque no creo que deje de escribir con un teclado— ya estoy utilizando servicios de transcripción automatizados para transcribir mis entrevistas, me explicó que muy pronto todo ese proceso será mucho más simple. “Los diferentes sistemas se van a integrar cada vez más: ahora tú entrevistas a alguien, grabas la entrevista, la tienes que mandar por email de tu teléfono a tu computadora, de ahí la tienes que mandar por email a un servicio de transcripciones, luego de recibir el texto lo mandas a otro sitio web para que lo traduzca, y luego a otro para que lo edite. La verdadera revolución va a ser cuando hagas todo esto en un mismo lugar y comunicándote en lenguaje natural con una sola herramienta de software integrado.” En otras palabras, voy a poder hacer mi entrevista, apretar un botón de mi celular y decirle: transcribe, traduce y edita mi entrevista. “Todo ese proceso va a ser mucho más amigable. Ya no hará falta pasar de un sistema al otro: el teléfono hará todo eso por sí mismo”, me dijo Muruzabal.
Según los fanáticos de la tecnología, este proceso de automatización va a mejorar sustancialmente la calidad del periodismo, porque de la misma manera en que ahora el software de los programas de escritura nos sugiere un sinónimo, nos va a proponer distintas ideas para enriquecer nuestros artículos. Por ejemplo, los programas de software nos van a sugerir referencias históricas, comparaciones con otras personas y países, e incluso fuentes. Si estoy escribiendo un artículo sobre el futuro de los teclados de las computadoras, el programa de software tomará nota y de inmediato me pondrá en la pantalla una lista de expertos a los que quizá quiera entrevistar, con sus respectivos nombres y direcciones electrónicas. Varias empresas de tecnología ya están trabajando en el “periodismo de aumentación”, o sea, usar la realidad aumentada para facilitarnos estas tareas. Al igual que los programas de transcripción, traducción, edición y búsqueda de sinónimos, esto sin duda nos dará mucho más tiempo a los periodistas para dedicarnos al análisis y la investigación. Sin embargo, ¿qué pasará cuando las computadoras inteligentes también hagan análisis e investigación?
Aunque los voceros de las empresas tecnológicas dicen que las máquinas inteligentes nunca podrán reemplazar a los periodistas que escriben análisis políticos o hacen investigación, porque estas tareas requieren cierto “olfato” que no tienen las computadoras, ya están surgiendo voces relevantes que dicen lo contrario. Andrew McAfee y Erik Brynjolfsson, los profesores de MIT que escribieron La segunda era de las máquinas, concluyeron tras una investigación que los “expertos” —ya sean reconocidos periodistas, economistas o políticos— se equivocan mucho más que las computadoras. “Tenemos que depender menos del juicio y las predicciones de los expertos”, afirman los autores. Y agregan que los programas de computación bien pensados y probados “tienden a funcionar tan bien o mejor que los expertos humanos tomando decisiones similares. Muchas veces seguimos dependiendo de las opiniones de los humanos, mientras que las máquinas pueden hacer las cosas mejor”.4 Los autores dan varios ejemplos de algoritmos que están resultando ser más precisos —y juiciosos— que los seres humanos, incluido el de los jueces de multas de tráfico israelíes que señalábamos en páginas anteriores. A diferencia de los jueces de tránsito, los algoritmos no se ponen de mal humor porque tienen hambre ni se vuelven más punitivos con los infractores de tránsito a medida avanza el día, señalan. Otro estudio parecido en Estados Unidos mostró que los jueces que se han graduado en una conocida universidad estatal emiten veredictos mucho más severos a la mañana siguiente de que su equipo de futbol americano ha sufrido una derrota inesperada.5
Y en materia de pronósticos económicos, los autores citan un estudio del sociólogo Chris Snijders, quien usó 5 200 casos de compras de computadoras por parte de empresas holandesas para construir un modelo matemático que pronostica el cumplimiento de las metas presupuestarias de los compradores, la velocidad de entrega y la satisfacción de cada comprador. Luego aplicó el mismo modelo matemático a otro tipo de compras de otras industrias, comparó sus resultados con la opinión experta de los gerentes de compras de cada una de esas industrias y descubrió que su modelo matemático había hecho pronósticos mucho más acertados que los de los gerentes que eran expertos en sus respectivas industrias.6
Incluso los políticos podrían ser superados por los algoritmos. El diario digital estadounidense Politico.com publicó recientemente un artículo con el provocativo título “¿Podrá un robot ser presidente?” El artículo señalaba que, tras los disparates cometidos por el presidente Trump, “un pequeño grupo de científicos y pensadores cree que ésa podría ser una alternativa, una forma de salvar al presidente, y al resto de nosotros, de sí mismo”. Y agregaba que, “a diferencia de un humano, un robot podría tomar en cuenta una gran cantidad de datos sobre las posibles consecuencias de una decisión política en particular. Podría anticipar problemas que se le escaparían a una mente humana y considerar opciones con más ecuanimidad de lo que lo haría cualquier ser humano, sin ser susceptible a impulsos individuales o prejuicios”. Y además, los robots no pueden recibir sobornos ni ser influenciados por cabilderos. El artículo agregaba que, dado que los robots son programados por humanos, las elecciones deberían ser para elegir quiénes programarían al robot-presidente.7
Todo esto puede parecer ciencia ficción y soy bastante escéptico sobre la conveniencia de darle tanto poder a las computadoras, que al fin y al cabo son programadas por humanos, y pueden tomar decisiones muy peligrosas si quienes las alimentan cometen una equivocación. Sin embargo, es válido notar que hay cada vez más científicos que aseguran —y gente que les cree— que con la inteligencia artificial los robots podrán tomar decisiones más juiciosas y hacer predicciones mucho más acertadas que los humanos. Si la nueva religión de los datos sigue ganando terreno, ¿cuánto tiempo pasará antes de que los algoritmos irrumpan en el campo del análisis periodístico, los pronósticos económicos y las decisiones políticas?
Muy pocos se enteraron en ese momento, pero The Washington Post quebró un hito tecnológico en las elecciones de noviembre de 2016 en Estados Unidos, cuando reportó que el congresista republicano Steve King había ganado la muy disputada contienda en el distrito cuatro de Iowa. A primera vista, la noticia parecía una más de las muchas que habían escrito los periodistas del diario ese día. El artículo decía que “los republicanos retuvieron el control del Congreso” y puso la noticia en contexto, señalando que la votación “significó un asombroso giro político, ya que muchos líderes del Partido Republicano habían expresado temores de que podrían perder más de 10% de sus bancas”. Acto seguido, el artículo decía que ya se había contabilizado la votación en 433 distritos y que los republicanos habían ganado en 239 de ellos y los demócratas en 194. La revista tecnológica Wired señalaría tiempo después que el artículo de The Washington Post tenía “toda la claridad y el brío” a los que nos tienen acostumbrados los periodistas de The Washington Post, pero con una diferencia: había sido escrito por un robot.8
Efectivamente, el artículo del periódico no estaba firmado por ningún periodista. Al final del texto decía: “Staff y agencias de noticias, activadas por Heliograf, el sistema de inteligencia artificial de The Washington Post”.9 Esa línea al final del artículo pasó totalmente desapercibida. En medio de la conmoción por el terremoto político que significó el inesperado triunfo del presidente Donald Trump, contra las predicciones de casi todas las encuestas, muy pocos repararon en el hecho de que uno de los principales diarios del mundo había empezado a publicar noticias políticas escritas por robots.
Hasta ese momento, no era un secreto que algunas noticias deportivas y financieras que consistían en una recitación de datos —como los resultados de partidos de futbol de divisiones inferiores o las ganancias trimestrales de las empresas— eran generadas por robots. El propio The Washington Post había empezado a experimentar con la automatización periodística en los Juegos Olímpicos de Río unos meses antes. Y la agencia de noticias Associated Press venía utilizando desde hacía años el programa de redacción automatizada Automated Insight para noticias deportivas y financieras. Pero cuando Jeff Bezos —el fundador de Amazon— compró The Washington Post en 2013, el periódico comenzó a experimentar con programas de computación para generar artículos más analíticos. Y en las elecciones de 2016, sin esconderlo, pero tampoco sin hacer ninguna alharaca, The Washington Post empezó a publicar sus primeros artículos políticos redactados por una máquina inteligente.
Gracias a la nueva tecnología, The Washington Post pudo cubrir en detalle los resultados de unas 500 elecciones locales en la contienda de 2016, algo que de otra manera hubiera requerido un ejército de periodistas y una fortuna en gastos de viajes. Generando artículos escritos por Heliograf, el diario apostó a aumentar su público llegando a nuevas audiencias en todo el país. En vez de limitarse a tratar de ganar una gran audiencia con pocos artículos escritos por personas que requerían mucho tiempo para generarlos, Heliograf le permitió a The Washington Post apuntar a muchas audiencias geográficamente diversas con una enorme cantidad de noticias automatizadas sobre temas locales o específicos. A pocos neoyorquinos les interesaba el resultado de la elección para un congresista del distrito cuatro de Iowa, pero a millones de ciudadanos en todo el país les interesaba el resultado de la elección legislativa en su propio distrito. Y Heliograf podía ofrecerle esa información a cada uno de ellos de manera separada en cuestión de segundos. Y, lo que es más, podía actualizarla automáticamente todo el tiempo.
Jeremy Gilbert, el director de iniciativas tecnológicas de The Washington Post y supervisor de la utilización de Heliograf en el diario, me dijo en una entrevista que los principales objetivos de la robotización de las noticias son permitir que los periodistas puedan dedicarse a artículos más profundos y aumentar la circulación escribiendo noticias locales o superespecíficas que no pueden cubrir humanos por falta de personal. Por ejemplo, sería imposible para cualquier periódico hoy en día cubrir en detalle las 500 elecciones para legisladores en Estados Unidos. Mientras que antes de usar Heliograf The Washington Post podía cubrir sólo las elecciones en los distritos más cercanos e importantes, en la actualidad puede ofrecer a los lectores artículos sobre todas y cada una de las contiendas en cualquier parte del país, llegando a nuevos lectores que antes no recibían noticias detalladas de su respectivo circuito. Y además, cada artículo se actualiza a medida que llegan los datos del conteo de los votos, me dijo. O sea, la noticia se reescribe a sí misma.
“El propósito de Heliograf es muy simple: queremos quitarle de encima las tareas tediosas y mundanas a nuestros reporteros y permitirles que se enfoquen en historias mucho más interesantes y sofisticadas”, me dijo Gilbert, a quien contrataron en The Washington Post poco después de la compra del diario por parte de Jeff Bezos. “Por ejemplo, en las elecciones de 2012 teníamos reporteros y editores humanos que escribieron sobre apenas 15% de todas las elecciones para congresistas a escala nacional, y en la mayoría de los casos no teníamos más información que la que nos llegaba por los conteos totales de Associated Press. Entonces, en ese caso, no era un buen uso del tiempo humano leer todos esos datos y de hecho escribir artículos muy parecidos todo el tiempo. En las elecciones de 2016, en lugar de hacer eso creamos un sistema que podía escribir esos artículos a partir de templates o prototipos escritos con anterioridad, y permitir a nuestros humanos que se ocuparan de escribir artículos mucho más interesantes para nuestras audiencias.”10
¿Cómo lo hicieron? Muy sencillo: antes de las elecciones, los periodistas escribieron varios templates describiendo varios posibles resultados, así como también varios párrafos analíticos sobre cómo influiría cada resultado particular en la elección general y cuál era la historia de las votaciones de ese distrito específico. La noche de la elección, un editor alimentó a Heliograf con los resultados de cada contienda enviados por Associated Press y los insertó en los templates escogiendo automáticamente el contexto analítico e histórico según quién iba ganando, y actualizando —o si era necesario, cambiando— la noticia a medida que llegaba nueva información. Si ganaba el candidato demócrata, la computadora en automático agregaba su biografía, sus posturas en la campaña electoral y el impacto de esa elección a nivel de la balanza de fuerzas en el Congreso. Si ganaba el republicano, hacía lo mismo, con la información correspondiente.
¿El artículo era escrito por el editor o por la computadora?, le pregunté. “Por la computadora”, respondió Gilbert. “Al final del día, eran los editores de The Washington Post los que habían creado los diferentes tipos de narrativas y estructuras que luego combinaba la computadora para generar un artículo. De manera que en un principio todo es producido por humanos, pero la computadora determina cómo ensamblar la historia basada en diferentes opciones de variantes según los datos que recibe. O sea que en la noche de la elección, cuando publicamos la noticia del resultado del distrito cuatro de Iowa, eso lo hizo la computadora, pero las opciones que la máquina tenía a su disposición vinieron originalmente de los periodistas que la alimentaron.”
Para las elecciones legislativas de 2018, The Washington Post estaba planeando usar Heliograf no sólo para escribir los artículos sobre los resultados de unas 500 contiendas locales, como lo había hecho en 2016, sino también para escribir artículos sobre las contribuciones de campaña de los diferentes candidatos. Por ejemplo, Heliograf se encargará de escribir artículos sobre las donaciones que reciben los candidatos a legisladores. Asimismo, escribirá más noticias sobre qué candidatos obtuvieron fondos de grupos de cabildeo como la poderosa Asociación Nacional del Rifle, que aboga por el derecho a portar armas. Y también producirá más artículos a partir de encuestas sobre preferencias de los votantes en temas específicos, que podrían afectar la elección o la suerte de futuros proyectos de ley en el Congreso.
“Para darte una idea, tenemos unos 60 reporteros políticos y en la noche de las elecciones teníamos unos 80 o 90, contando los videógrafos y la gente que escribía blogs en vivo. Pero la noche de la elección [de 2016], en casi todos los casos tratamos de que estuvieran libres para analizar tendencias de fondo, de escribir perfiles sobre individuos, de hacer reportajes más profundos, en lugar de tener que escribir historias que dijeran “he aquí quién ganó en este distrito”, me explicó Gilbert. “Para las elecciones de 2020 vamos a tener artículos automatizados mucho más sofisticados y estoy absolutamente convencido de que eso hará que nuestra cobertura total sea mucho mejor, porque permitirá a los reporteros dedicarse a contar historias únicas, verdaderamente humanas.”
Gilbert no era un tecnócrata que enfatizaba los supuestos beneficios de Heliograf porque estaba leyendo una cartilla escrita por el departamento de relaciones públicas de su empresa. Parecía hablar con sinceridad. Era un hombre que venía del periodismo más que de la tecnología: comenzó su carrera como reportero y director de arte en el diario News-Press en Fort Myers, Florida, y luego se volvió profesor de periodismo en la Universidad de Northwestern, donde trabajó con los departamentos de inteligencia artificial y procesamiento de palabras y como consultor de periódicos que se estaban adaptando al periodismo digital. Tras unos años como profesor universitario, lo contrataron como vicedirector digital de la revista National Geographic y luego se fue a The Washington Post en 2014. Claramente se veía a sí mismo como un periodista, o por lo menos como un defensor del periodismo. “Mi meta, en la medida de lo posible, es poner la mayor cantidad posible de periodistas en el terreno para que puedan entrevistar gente, escribir artículos analíticos y que ayuden a los lectores a entender no sólo lo que pasó, sino también por qué pasó algo. Eso es lo que tendríamos que hacer con los humanos. La máquina es muy buena para decir lo que pasó, pero no es tan buena para entender por qué pasó algo.”
Cuando lo entrevisté en 2017, Gilbert estaba a punto de lanzar su nuevo proyecto de automatización del diario: artículos generados por Heliograf sobre partidos de futbol americano y beisbol de cientos de bachilleratos de Washington D. C. y sus estados vecinos. “Actualmente, nuestros reporteros escriben sobre cinco o seis partidos de futbol de bachilleratos todos los viernes en la noche. Ésos son los partidos más interesantes. Eso es fantástico, pero no cubre a todos los equipos de escuelas de nuestra área que quisieran que escribiéramos sobre ellos. Podríamos haber contratado o reasignado a varios periodistas para cubrir esos partidos, pero en cambio estamos creando artículos con Heliograf que nos permiten cubrir cientos de partidos la misma noche y de manera casi instantánea. De esa manera, si tu hijo va a esa escuela y no estamos cubriendo los partidos de esa escuela con un reportero humano, te podemos dar algún tipo de artículo. En este caso particular, es una cuestión de escala”, me explicó.
La mecánica de los artículos automatizados sobre partidos de futbol de bachilleratos sería parecida a la de las elecciones locales, dijo Gilbert. Los resultados y las estadísticas de cada partido las enviarán a Heliograf los entrenadores de los dos equipos en cada partido de futbol, y un editor del periódico cotejará los datos para evitar que alguien haga trampa. Posteriormente, Heliograf escribirá una historia sobre cada partido en cuestión de segundos.
Al mismo tiempo que estaba trabajando en la automatización de artículos sobre partidos de futbol, beisbol y volibol, Gilbert preparaba el lanzamiento de artículos de Heliograf para la sección de libros de The Washington Post. Se trataba de pequeñas reseñas basadas en datos que acompañarían a cada uno de los títulos de superventas. “Estas narrativas, muy cortas, te dirán qué libros se incorporan a la lista de los más vendidos, qué autores nuevos se sumaron y te podrán contar cómo comparan estos libros con el historial de otros que tenemos en nuestra base de datos”, señaló Gilbert.
Una de las cosas más interesantes —o inquietantes, según como se mire— que me contó Gilbert fue que los artículos automatizados de The Washington Post, y probablemente de los demás periódicos, serán cada vez más escritos a la medida de cada lector y según sus necesidades. Al tener los datos y las preferencias de los suscriptores a la edición digital del periódico, Heliograf escribirá cada artículo teniendo en cuenta no sólo la ciudad o vecindario de cada consumidor de noticias, sino también su conocimiento del tema. Si una persona ya leyó cientos de artículos sobre el presidente ruso Vladimir Putin en el último año, Heliograf asumirá que ese lector ya es un experto en Rusia y, por lo tanto, no lo aburrirá con muchos antecedentes sobre el pasado del jefe del Kremlin. Si, en cambio, un lector de la edición digital está leyendo por primera vez en un artículo sobre Putin, la noticia automatizada de The Washington Post le contará que el mandatario fue el jefe de la policía secreta rusa y le dará varios otros detalles sobre su vida y obra.
“Jeff Bezos nos ha insistido mucho en pensar siempre en primer lugar en el consumidor”, me dijo Gilbert. “Bajo esa perspectiva, hay mucho que se puede hacer con la personalización de las noticias con base en la localización o los hábitos de lectura. Esto significa que si una persona ha leído todo lo que hay que saber sobre la guerra civil en Siria, o por lo menos todo lo que ha publicado The Washington Post, y se produce un nuevo acontecimiento hoy, entonces nosotros tendríamos que contarle qué hay de nuevo, en lugar de contarle quiénes son las partes en juego y qué países están involucrados. Ese lector ya sabe todo eso.” Por otro lado, si el lector no ha leído nada sobre Siria, el diario le dará todos los antecedentes de la guerra ahí, agregó.
¿Eso significa que ustedes van a saber exactamente las preferencias y necesidades de cada lector?, le pregunté. “Bueno, vamos a poder hacer algunas estimaciones muy bien fundamentadas. Por supuesto, vamos a saber cuánto han leído de nuestra cobertura. No vamos a rastrear todo lo que lees en internet, pero si eres un suscriptor de The Washington Post, si eres un lector regular del contenido del diario, vamos a saber si la semana pasada estuviste leyendo algunos de nuestros artículos sobre Siria o si alguna vez leíste nuestros artículos sobre Siria”.
¿Y cuán lejos estamos de que nos den noticias personalizadas?”, le pregunté. “Estamos hablando de uno o dos años”, respondió Gilbert. “Ya estamos empezando a mirar, por ejemplo, qué tipo de consumidor de medios es cada suscriptor, para ver si te gusta ver videos o si nunca ves videos. Y según sea el caso, ponemos más videos, o menos, en las noticias que recibe ese consumidor en particular. Se trata de ahorrarle tiempo al lector. Si tú no vas a ver nuestro video, queremos que puedas ir directamente al artículo, en lugar de forzarte a ver un video antes. Si tú nunca vas a interactuar con nuestros gráficos informativos, entonces no tiene sentido que te demoremos poniendo esos gráficos arriba de cada artículo.”
Estuve tentado de preguntarle a Gilbert si cuando se expanda la tecnología de personalización de las noticias —como sin duda ocurrirá— no se convertirá en un arma muy peligrosa que podrían usar organizaciones perjudiciales para manipular la información. ¿Cuánto tiempo va a pasar antes de que un gobierno o cualquier grupo inescrupuloso rastreen toda la red, mucho más que ahora, y recopile los datos sobre qué estamos leyendo o viendo, para enviarnos información que conduzca a reforzar las creencias que ellos quieran fomentar? No se lo pregunté porque la respuesta era muy obvia: toda nueva tecnología trae aparejados peligros potenciales. Pensé para mis adentros que Gilbert me contestaría que si el hombre hubiera frenado la energía nuclear por miedo a las bombas atómicas, muchos estaríamos a oscuras. Sin embargo, la personalización de las noticias tendrá un enorme impacto político, cuyas consecuencias aún no están claras para nadie. Es algo que —como lo vimos con la campaña de desinformación a favor de Trump por parte de Rusia que denunciaron las agencias de inteligencia de Estados Unidos— ya está ocurriendo y ocurrirá cada vez más.
Dentro de cinco o 10 años, las redacciones periodísticas estarán mucho más automatizadas, pero será un proceso gradual, me dijo Gilbert. Quizá lo más sorprendente para quien entre en una redacción después de muchos años será el mayor uso de visores de realidad aumentada y el menor uso de teclados de computadora, ya que una buena parte del trabajo se hará oralmente, gracias a las nuevas tecnologías de reconocimiento de voz. Quizás en lugar de tener teclados, tengamos simplemente aparatos de reconocimiento de voz en las pantallas de la computadora y editemos los artículos oralmente, dijo Gilbert. “A juzgar por la cantidad de gente que veo usar sus celulares para dictar mensajes de texto o emails, y la cantidad de gente que se siente cómoda usando asistentes virtuales como Alexa, creo que esta tecnología está avanzando mucho más rápidamente que, por ejemplo, la realidad virtual. No me sorprendería que la mayoría de los automóviles hablen contigo, o que la mayoría de las casas tengan algún tipo de aparato activado verbalmente en dos o tres años”, me dijo. Y lo mismo ocurrirá con los aparatos que usamos los periodistas, agregó.
En cuanto a la forma en que se redactan las noticias, Gilbert me confirmó que así como los periodistas ya trabajamos desde hace varios años con herramientas de corrección de gramática y búsqueda de sinónimos en nuestras computadoras, en los próximos años se agregarán varias otras herramientas para facilitar nuestra labor. “Cada vez más artículos serán híbridos, producidos por humanos y máquinas”, me dijo Gilbert. “Los programas de computación van a poder sugerirte diferentes fuentes, podrán escribir y reescribir párrafos con antecedentes o contexto sobre lo que estás escribiendo, y también podrán darte ideas de nuevos artículos para explorar. Y también creo que los reporteros van a expandir los temas sobre los que trabajan gracias al uso de la tecnología, y que serán los reporteros —más que sus jefes— quienes van a decidir qué artículos serán escritos por las computadoras. Yo ya lo estoy viendo ahora. Mucha gente en la redacción se me acerca y me dice: ¿no se puede automatizar esta parte de mi trabajo para que pueda tener más tiempo para hacer esto o aquello que quiero hacer?”
La mayoría de las noticias deportivas y económicas basadas en datos que llegan a la redacción van a ser automatizadas, continuó Gilbert. “Si todo lo que haces es recibir un reporte anual de una empresa y escribir al respecto, eso no es un trabajo demasiado interesante para nadie. Eso lo puede hacer una máquina mucho más rápido y mejor. Por otro lado, si crees que has visto algo inusual en un reporte anual y quieres investigar qué pasó, eso es algo que un humano puede hacer mucho mejor que una máquina”, dijo. Y hay tipos de noticias, como los obituarios, que siempre van a necesitar el factor humano. Una computadora puede rastrear un currículum de una persona que ha fallecido, escribir la noticia de su muerte y enumerar los cargos que ha ocupado, pero nunca va a poder escribir un obituario interesante si no hay un periodista que entreviste a sus familiares y cuente anécdotas que no figuran en ningún registro, explicó.
¿Cómo lo ven los periodistas en la redacción de The Washington Post?, le pregunté a Gilbert. ¿Lo ven como el enemigo que tarde o temprano automatizará la totalidad de sus trabajos y los dejará en la calle? “No creo”, me dijo Gilbert. “Yo me he sorprendido muy positivamente por la reacción [de los periodistas] ante las herramientas de automatización. Hay más gente interesada en cómo la automatización puede ayudarlos que la que podemos acomodar en proyectos de automatización en este momento en el periódico. Eso me sugiere que la redacción tiene mucho menos miedo y ganas de ahorrar tiempo para hacer otras cosas. Por ejemplo, nosotros les estamos pidiendo a los reporteros que sean más activos en las redes sociales, que salgan en televisión, que sean citados por otros medios de prensa. Y si la tecnología les ayuda a ahorrar un poco de tiempo para hacer esas cosas, eso definitivamente los beneficia.”
Quizá gracias a la compra del diario por parte del fundador de Amazon, The Washington Post ha sido uno de los pocos periódicos en que la automatización no resultó en pérdidas de empleos de periodistas en los últimos años. Por el contrario, el diario —que en 2013 estaba perdiendo circulación y anuncios a pasos acelerados, como casi todos los periódicos de Estados Unidos, y acababa de despedir a 54 empleados administrativos— renació a partir de la compra del magnate tecnológico de Silicon Valley. El periódico duplicó su plantel de tecnólogos, le apostó a su versión digital y pronto comenzó a ver grandes aumentos en números de lectores. En 2017, anunció planes de contratar a unos 60 periodistas, algo insólito en una industria que estaba en plena decadencia. La tecnología no estaba destruyendo empleos, sino ayudando a crear nuevos, decían los funcionarios del diario.
“Estamos incorporando docenas de periodistas”, dijo Fred Ryan, presidente de The Washington Post a fines de 2016. En buena parte gracias a sus avances tecnológicos, el diario aumentó 75% su número de suscriptores digitales en 2016 y duplicó sus ganancias en el sector digital. Ahora se disponía a fortalecer sus áreas de video, envío de noticias por email e investigaciones periodísticas. “El periodismo investigativo es una parte central de nuestro ADN. Los lectores esperan eso de nosotros”, agregó.11
Bezos, el nuevo dueño de The Washington Post, invirtió unos 50 millones de dólares en el periódico, principalmente para tecnificarlo, según Politico.com. Ahora había unos 80 tecnólogos en la redacción, junto a los casi 700 periodistas del diario. “Así es la cara de una redacción moderna, en la que los ingenieros desarrolladores de software, los diseñadores digitales, los administradores de productos, los desarrolladores de programas para teléfonos móviles y los ingenieros de video producen contenido en tiempo real”, decía el portal de noticias políticas.12 Y la inversión estaba dando resultados.
Sin embargo, ¿hasta qué punto fue la tecnología y no el fenómeno político de la elección de Donald Trump lo que hizo revivir a The Washington Post en 2016 y 2017? ¿Y podía seguir el crecimiento del diario tras los cambios en el algoritmo de Facebook? Sin duda, la inversión de Bezos había permitido introducir nuevas tecnologías y aumentar el número de lectores brindándoles noticias sobre los resultados de elecciones locales y resultados de partidos de futbol americano de bachilleratos. Pero también era cierto que el fenómeno del ascenso de Trump en las encuestas y su posterior —y controvertido— triunfo electoral produjeron un hambre de noticias pocas veces visto en la historia reciente. Y The Washington Post, al igual que The New York Times, estaba idealmente posicionado para aprovechar esa demanda de noticias y de periodismo investigativo.
De lo que no me queda duda, a juzgar por mis entrevistas con algunos de los máximos gurúes tecnológicos de la industria periodística, es que las noticias van a ser cada vez más personalizadas y microdireccionadas. Así como los algoritmos de Amazon.com y Google.com ya tienen registrados nuestros gustos y nos bombardean con publicidades específicas para cada uno de nosotros, lo mismo está ocurriendo con las noticias. Facebook y Google, que en años recientes han sido las principales fuentes —o mejor dicho, canales— de noticias en el mundo, ya nos están mandando artículos cada vez más individualizados. Muchos temen, con razón, que el uso generalizado de programas de microdireccionamiento de las noticias según el nivel económico del barrio donde vivimos y nuestro historial de lectura en línea nos va a convertir en sociedades cada vez más fragmentadas. Vamos a vivir, aún más que ahora, en burbujas informativas.
Uno de los investigadores que más me insistió en los peligros de la individualización de las noticias es John Bracken, el director de innovación de medios de la Fundación James L. Knight, una de las instituciones más conocidas dedicadas al estudio y financiamiento de nuevos medios para la industria periodística. “En el siglo XX, la noción del periodismo y de los periódicos era servir de foro para la comunidad. Pero lo que hemos visto en los últimos 20 o 25 años es la desintegración de los medios masivos y una tendencia cada vez mayor al microdireccionamiento de las noticias”, me dijo Bracken. Lo que estamos observando ahora es “la pérdida de una cultura pública común” y la formación de “un universo de 5 000 canales”, agregó.
La individualización de las noticias puede llevar a manipularnos políticamente, porque los algoritmos de las plataformas como Google y Facebook están diseñados para satisfacer al consumidor, más que para cumplir una función cívica. Por lo tanto, lo que hacen —como se vio en las elecciones de 2016 en Estados Unidos— es reforzar las preferencias políticas de sus audiencias en lugar de darles noticias desde diferentes ángulos para que puedan formar sus propias opiniones. En otras palabras, existe el peligro de que estas tecnologías fomenten los fanatismos, me dijo Bracken.
“Si yo soy Facebook, mi misión no es la defensa de la democracia, mi misión es que entres en mi plataforma y mantenerte ahí la mayor cantidad de tiempo posible”, me dijo Bracken. Entonces, el algoritmo de Facebook conoce nuestras preferencias por haber estudiado nuestros hábitos de lectura, y a partir de eso va a tratar de complacernos dándonos información que nos mantenga contentos y conectados a su plataforma. “Si el algoritmo de Facebook sabía que leías noticias favorables a Trump o a Hillary Clinton en la elección de 2016, te iba a dar noticias que estaban en la misma línea que las que habías seleccionado antes, sin hacer un gran esfuerzo por darte visiones opuestas que podrían ponerte de mal humor o hacerte salir de la plataforma”, explicó.
“Ha habido varios intentos de crear plataformas alternativas, pero la gente no está yendo a ellas. La razón por la cual Mark Zuckerberg es uno de los hombres más ricos del mundo es porque a la gente le gusta su plataforma, y la forma en que funciona su algoritmo”, me dijo Bracken. Recordando que Facebook alimenta las neuronas de la gente con información que la gente quiere recibir, concluyó: “La gente, especialmente cuando está en línea, raramente dice: ‘Ok, voy a actuar cívicamente y voy a buscar información realmente buena y fidedigna’. Cuando hay tantos caramelos disponibles en internet, la gente quiere caramelos”.
Tras el triunfo de Trump en Estados Unidos y las revelaciones de las principales agencias de inteligencia de Estados Unidos —incluidas la CIA y el FBI— de que Rusia había influido en la contienda a favor de Trump plantando noticias falsas en Facebook en sitios clave del país, la primera reacción del creador de Facebook fue rechazar las críticas y decir que su empresa no generaba contenidos noticiosos, sino que era una simple plataforma que canalizaba todo tipo de noticias. Sin embargo, ante la tormenta de críticas de que los algoritmos de Facebook estaban permitiendo —si no alimentando— la difusión de noticias falsas, Zuckerberg tuvo que admitir que algo estaba mal.
En una carta pública que dio a conocer en su página de Facebook el 19 de noviembre de 2016, Zuckerberg admitió que “hemos estado trabajando en este problema desde hace mucho tiempo y consideramos esta responsabilidad seriamente. Hemos logrado un progreso significativo, pero queda mucho trabajo por hacer”. Zuckerberg prometió tomar nuevas medidas para eliminar noticias falsas, incluyendo nuevos algoritmos para detectarlas y herramientas para que los mismos lectores puedan dar alertas tempranas cuando vean informaciones falsas. También anunció que pediría ayuda de grupos no gubernamentales externos para verificar las noticias y nuevos programas para evitar que los algoritmos direccionen avisos publicitarios a noticias falsas.
Pero en 2018, Zuckerberg se encontraba nuevamente a la defensiva, después de las revelaciones de que Cambridge Analytica —la empresa de datos vinculada con la campaña de Trump— había logrado sacar de Facebook los datos privados de unos 50 millones de estadounidenses y los había utilizado en las elecciones de 2016. Zuckerberg ofreció una nueva disculpa pública, pero no convenció a muchos. Ya sea por las violaciones a la privacidad, la distribución de noticias falsas o las denuncias de que están creando intencionalmente “adictos a las redes sociales”, Facebook y otras empresas tecnológicas están siendo objeto de un creciente escrutinio público. No sería raro que, así como estamos viendo el comienzo de un movimiento antirrobotización, veamos un movimiento más generalizado para regular las grandes empresas de tecnología y las redes sociales.
Poco tiempo después de hablar con Gilbert, el director de innovación de The Washington Post, tuve la oportunidad de entrevistar a Kinsey Wilson, el jefe de innovación y estrategia de The New York Times. Wilson, cuyo nombre aparece en el recuadro de los máximos directivos de la empresa que sale publicado diariamente en el periódico, había sido ascendido en 2015 a vicepresidente ejecutivo de productos y tecnología de The New York Times. Bajo su tutela, el periódico estaba volcando todos sus esfuerzos a su edición digital, poniendo énfasis en la publicación inmediata de artículos, la difusión en redes sociales y el aumento de contenidos periodísticos visuales.
En los últimos años, The New York Times había reducido su plantilla por la caída generalizada de la publicidad en los medios impresos: en 2014 el diario eliminó 100 posiciones en su redacción y en 2017 anunció una nueva ronda de retiros anticipados, principalmente en cargos de editores y supervisores. “Nuestro propósito será cambiar significativamente el balance de editores a reporteros en el Times para tener más reporteros en el terreno creando más artículos exclusivos que antes”, dijo el director del periódico en un memorándum interno.13 Pero al mismo tiempo, la edición digital del periódico estaba creciendo a pasos agigantados, llegando a 2.2 millones de suscriptores digitales, lo cual hacía renacer las esperanzas de la empresa. El diario se estaba reinventando.
Wilson me dijo que The New York Times, al igual que The Washington Post, estaba experimentando con enviar noticias individualizadas a los lectores según la ciudad o el barrio donde viven, y también estaba utilizando exitosamente la inteligencia artificial para administrar la selección de los comentarios de lectores en su edición digital. Debido a la gran cantidad de comentarios insultantes, racistas, mal redactados y a las cadenas de mensajes automatizados enviados por agencias de relaciones públicas o partidos políticos, la selección de comentarios de lectores solía ser una tarea muy intensiva para los “moderadores” o editores humanos de las páginas de internet, quienes tenían que seleccionar los comentarios, y luego debían asegurarse de que eran auténticos. El trabajo era tanto que muchos periódicos habían cerrado sus espacios de comentarios de lectores en sus páginas digitales en los últimos años. De manera que The New York Times hizo un acuerdo con Google y le entregó todo su archivo de comentarios de lectores que habían sido aprobados por editores humanos, para crear un algoritmo que aprendiera de las decisiones de los editores de carne y hueso y automatizara el proceso de ahí en adelante.
El sistema automatizado de selección de cartas de lectores está funcionando muy bien, me dijo Wilson. Gracias al archivo de comentarios aprobados por moderadores humanos, “los algoritmos han hecho un muy buen trabajo en predecir cuáles comentarios de lectores hubieran sido aprobados y cuáles rechazados. Como resultado, hemos logrado aumentar el número de artículos con comentarios de lectores de 10 a 80 por ciento. En suma, el uso de inteligencia artificial nos ha permitido aumentar significativamente nuestro contacto con la comunidad”, señaló.14
Cuando le pregunté a Wilson cómo se imagina el periodismo del futuro, me dijo que será el resultado de la integración del texto, las gráficas interactivas, el audio y el video en la forma de relatar las noticias. Hasta hace poco, cada medio se expresaba de una manera diferente: la prensa escrita lo hacía a través del texto, la radio a través del audio y la televisión a través del video. Pero lo que vamos a ver ahora es una nueva forma de relatar y analizar las noticias, haciendo uso de todos estos medios al mismo tiempo.
“Vamos a combinar todos esos diferentes elementos para relatar las historias de una manera mucho más contundente”, me dijo Wilson. Estamos pasando de una era en la que la televisión, los periódicos y la radio eran entidades muy diferentes, a una nueva era “en la que estamos viendo una integración mucho más profunda de esas diferentes formas de contar una historia. Ésa es una tendencia que definitivamente va a continuar en el futuro”.15 Como ejemplo, Wilson citó la aplicación Snapchat Discover, donde uno puede ver combinaciones de video con textos, fotos e incluso animaciones, que dan lugar a una nueva forma muy creativa de presentar una noticia.
Asimismo, Wilson vaticinó que los asistentes virtuales como Alexa, Cortana o Google Home “probablemente serán uno de los acontecimientos más importantes en materia de productos de consumo masivo desde la aparición del iPhone”. Vamos a tener en nuestros hogares estos artefactos activados verbalmente y los vamos a usar para abrir las puertas, prender las luces, controlar nuestras pantallas y también para recibir noticias. Estos aparatos inteligentes van a administrar nuestro consumo de noticias, evitándonos tener que leer o escuchar la misma noticia varias veces.
“Cada vez más, vamos a exigir que estos aparatos sean lo suficientemente inteligentes para saber si ya hemos leído, visto o escuchado una noticia y para que se aseguren de que vamos a recibir la continuación de algo y que tenga sentido”, continuó Wilson. “Al final del día, estos aparatos van a saber cuál es tu nivel de consumo de noticias, cuál es tu ritmo preferido para recibirlas, y te presentarán lo que sea más relevante para ti.”
Para mi sorpresa, el director de innovación de The New York Times respondió con un rotundo sí cuando le pregunté si la radio tiene futuro como un medio autónomo. Uno de los principales motivos por los que la radio ha sobrevivido a la televisión y ha tardado tanto tiempo en ser afectada por internet “es el hecho de que es el único medio que es por lo menos parcialmente pasivo”, me dijo Wilson. “En otras palabras, uno puede hacer otras cosas mientras escucha radio. La prensa escrita y la televisión requieren 100% de mi atención o cerca de eso, mientras que con la radio puedo usar fácilmente 100 o 50% de mi atención, según las otras actividades que esté haciendo al mismo tiempo. Por eso la radio es tan popular en el automóvil. Puedo dedicar mi atención a manejar y al mismo tiempo escuchar la radio.”
Pero ¿eso no va a dejar de ser así en unos años, cuando se popularicen los autos que se manejan solos?, le pregunté. “Sí, pero no del todo. Creo que el auto que se maneja solo va a ser un desafío para la radio, pero no creo que desaparezca. Porque también se trata del placer que uno obtiene de las varias formas de contar una historia y de la transmisión de noticias. En muchos sentidos, no hay nada más poderoso que la palabra hablada para entrar en la cabeza de la gente y crear una especie de conexión y resonancia emocional. Creo que, de una forma u otra, la radio seguirá siendo muy importante y muy duradera”.
“Especialmente con la introducción de los asistentes virtuales [como Alexa, Cortana o Google Home], veremos algo parecido a lo que ha pasado en el espacio musical durante los últimos 15 años: las noticias radiales y la palabra hablada pasarán rápidamente a estos aparatos inteligentes e irán directo al consumidor, y cada vez menos, con el correr del tiempo, van a distribuirse por canales tradicionales”, agregó. En otras palabras, así como internet permitió la creación de Pandora, Spotify y otras plataformas donde podemos escuchar todo tipo de música, surgirán cada vez más plataformas donde podremos recibir la información hablada que hoy escuchamos en la radio. Técnicamente, no será radio, pero en la práctica será lo mismo.
Desde hace varios años, la televisión está perdiendo parte de su audiencia debido a la migración masiva de los jóvenes a internet. Según la revista especializada MarketingCharts.com, los jóvenes estadounidenses entre 18 y 24 años miraban un promedio de 24 horas semanales de televisión en 2011, ya sea por televisión abierta o por cable, y el promedio cayó a 15 horas semanales en 2016. La tendencia es clara: cada vez más jóvenes están migrando de la televisión tradicional a programas de video en YouTube, Netflix, Ruku, Hulu, HBO y otras plataformas. Los consumidores de televisión de cable están optando por los servicios de streaming, que son más baratos, y quieren ver los programas que ellos quieren a la hora que más les guste.
Joi Ito, el director del Laboratorio de Medios del MIT, probablemente el centro de estudios del futuro de los medios más conocido del mundo, me dijo en una entrevista que “la televisión, como un canal de entrega, como un método de distribución, está en vías de salida”. Pero eso no significa que los productores de contenidos de televisión vayan a desaparecer, ni mucho menos. Hay cada vez más series y películas que se están produciendo para Netflix y otras plataformas de internet, al mismo tiempo canales como HBO están migrando ellos mismos a internet, y las grandes cadenas de televisión abierta y de cable se están volcando rápidamente a las redes sociales y a internet, agregó.
Al igual que Wilson, Joi Ito cree que los medios van a integrarse y que sobrevivirán las marcas que sean más aceptadas. “CNN se está fortaleciendo cada vez más con su portal de internet, las empresas de periódicos están haciendo video y The New York Times tiene el podcast más escuchado, que es audio. Hay una convergencia cada vez mayor. Creo que la radio, la televisión y la prensa escrita van a converger cada vez más en la forma de hacer periodismo. No creo que la televisión pueda sobrevivir por sí sola”, me dijo.16
Cuando empecé mi programa de televisión Oppenheimer Presenta hace unos 15 años, mucho antes de que pasara a ser transmitido en CNN en Español, recuerdo que grabábamos el show con cuatro camarógrafos, cuatro asistentes de cámara, varios iluminadores, un sonidista, un operador de teleprompter —el aparato donde los conductores de televisión leemos lo que decimos— y varios otros técnicos. El piso del estudio era un mar de gente. La voz que ordenaba “silencio” en el momento de comenzar la grabación marcaba un antes y un después. Hoy día, cuando grabo mi programa estoy prácticamente solo en el estudio. Las cámaras son robóticas, manejadas remotamente por un director en otro lugar, que me dice por un auricular al oído a cuál de las tres cámaras debo mirar. Las cámaras se mueven de izquierda a derecha o de arriba hacia abajo por sí solas. Cuando el director me dice que inicie el programa mirando a la cámara uno, me dirijo a la cámara uno. Cuando me dice que vaya a un corte mirando a la cámara dos, giro a la cámara dos, y así sucesivamente.
En la mayoría de los estudios de televisión de Estados Unidos ya no hay camarógrafos, ni iluminadores, ni sonidistas ni jefes de piso. En muchos casos, ni siquiera hay operadores de teleprompter. Desde hace varios años, muchos conductores de programas de televisión manejamos nosotros mismos el teleprompter con un pedal en el piso —que los televidentes no ven— que apretamos con la punta del pie, haciendo avanzar el texto a la velocidad que queremos. Casi todas las labores técnicas se han automatizado. Y con la creciente audiencia de las grabaciones caseras de los llamados youtubers, es probable que esta tendencia se acelere y las producciones televisivas sean realizadas por cada vez menos gente.
Me hubiera costado mucho creer la popularidad de las estrellas de YouTube si no la hubiera visto con mis propios ojos. En 2014, cuando hice una gira por América Latina para promocionar ¡Crear o morir!, que acababa de publicarse, nunca había visto un programa de un youtuber famoso, ni tenía la más remota idea de que existían. Lo más que había visto en YouTube era una entrevista, o videos de algún gatito tocando el piano. Por eso, cuando recibí el itinerario de entrevistas con varios medios que había organizado mi editorial con los principales canales de televisión y periódicos del país, me sorprendió ver una con “Chumel Torres, youtuber”.
Lo más diplomáticamente que pude, le pedí al equipo de prensa de Penguin Random House que por favor cancelara esa entrevista: la agenda era verdaderamente demoledora —un desayuno de presentación del libro y ocho entrevistas seguidas ese día— y yo ya llegaba cansado del país anterior. Estaba exhausto. Además, me parecía una pérdida de tiempo. ¿Para qué perder tiempo y hacerle perder el tiempo a un joven que probablemente tenía sólo unos pocos cientos de seguidores, muchos de los cuales jamás comprarían un libro?, pregunté. Mi publicista, Angelina Peralta, me miró desconcertada. “¿Estás loco? Ese chavo tiene más seguidores que nadie. Lo ve todo el mundo. Y además es buenísimo”, me aseguró. Tras preguntarles a algunos amigos mexicanos y constatar que, en efecto, Chumel Torres era muy conocido, especialmente entre los jóvenes, asentí de mala gana, convencido de que ni el youtuber ni su audiencia se interesarían en el desafío mundial de la innovación del que hablaba en el libro.
¡Cómo me equivoqué! Chumel Torres no sólo leyó el libro de punta a punta —lo cual muchos periodistas profesionales que me habían entrevistado para la televisión y los diarios no habían hecho—, sino que detrás de su irreverencia y espontaneidad había una persona sumamente preparada. Chumel era un joven ingeniero que había trabajado para una multinacional y al poco tiempo se había juntado con dos amigos —también profesionales— para divertirse haciendo un programa político satírico en YouTube. Y el programa era, merecidamente, como lo comprobé cuando lo vi: un éxito total.
En la entrevista, Chumel me hizo varias preguntas divertidas, pero nada superficiales sobre el libro. Y al poco tiempo, cuando miré el número de visitas a la entrevista en YouTube, comprobé que mi publicista no había estado errada. Mientras que las entrevistas sobre el libro que me hicieron algunos de los más conocidos periodistas televisivos de México tenían cuatro o cinco mil visitas en YouTube, la que me hizo Chumel Torres llegaba a casi 400 000.
La calidad de las preguntas y la repercusión de la entrevista fue tal, que la editorial me propuso que invitáramos a Chumel Torres a presentar ¡Crear o morir! en la Feria del Libro de Guadalajara, lo cual acepté gustoso. Cuando fuimos a presentar el libro ahí, la sala estaba repleta de veinteañeros, sacando fotos de la estrella de YouTube, aplaudiéndolo y gritando “¡Chumel!, ¡Chumel!” Obviamente habían venido por él. Caray, pensé para mis adentros, el mundo de los medios está cambiando más rápido de lo que pensaba.
Poco después, en 2016, la presidenta de YouTube, Susan Wojcicki, se ufanaba en una fiesta de gala para potenciales anunciantes que “hoy, estoy feliz de dar a conocer que tan sólo en teléfonos celulares YouTube llega a más personas de 18 a 49 años que ninguna otra cadena, ya sea de aire o de cable. De hecho, nosotros llegamos a más personas de 18 a 49 años que los 10 primeros shows de televisión juntos en hora pico”. Y agregó: “En momentos en que las cadenas de televisión están perdiendo audiencias, YouTube está creciendo en todas las regiones y en todas las pantallas”.17
Las cifras de Wojcicki eran cuestionables, pues no especificaban si algún programa de YouTube lograba alcanzar la audiencia de un programa de televisión, o si estaba comparando el conjunto de millones de videos de perritos, gatitos y otras mascotas que circulan en YouTube con los 10 principales programas de televisión. Además, la televisión por cable había tenido un repunte de audiencias ese año en Estados Unidos, en gran parte gracias a la campaña electoral. Sin embargo, los youtubers están atrayendo audiencias asombrosas. El youtuber más exitoso del mundo, el sueco PewDiePie, tiene más de 54.1 millones de suscriptores y gana unos 15 millones de dólares por año, según el periódico Business Insider. Le siguen en la lista el chileno Germán Garmendia, con 31.2 millones de suscriptores e ingresos anuales de 5.5 millones y el español Rubén Doblas Gundersen, más conocido como ElRubiusOMG, con 23.5 millones de suscriptores.18
¿Cómo ven el futuro de los periodistas? les pregunté a los directores de innovación de The Washington Post y The New York Times hacia el final de nuestras respectivas entrevistas. ¿Y qué les aconsejarían a los jóvenes que están pensando entrar en la profesión?, agregué. Ambos coincidieron en que siempre serán necesarios los periodistas que —independientemente del medio que usen para llegar a su audiencia— investigarán, interpretarán y opinarán sobre las noticias. Y también siempre harán falta los especialistas que conozcan sus temas a fondo y puedan explicar asuntos complejos con palabras fáciles. Lo que cambiará es la forma en que transmitiremos esa información.
“Paulatinamente, la práctica del periodismo se está convirtiendo en un arte muy colaborativo”, me dijo Wilson, de The New York Times. “Porque la tecnología está cambiando, porque las herramientas que están a nuestra disposición están cambiando. El periodismo ya no es el acto solitario que solía ser. Ahora requiere que uno tenga la flexibilidad y la comprensión para utilizar nuevas técnicas y herramientas para contar las historias y que uno se sumerja en ellas. Eso va a requerir un aprendizaje constante en el curso de tu carrera.” En otras palabras, los periodistas de medios escritos, de radio y televisión deberán trabajar cada vez más en conjunto para ver cuál es la manera más eficiente de presentar cada artículo. Algunas historias requerirán más texto, otras más contenido auditivo y otras más efectos visuales, pero la mayoría será el resultado de un trabajo en equipo, agregó.
Cuando le pregunté a Gilbert, de The Washington Post, cuál sería su consejo para los periodistas que están iniciando sus carreras, me dijo que —además de ser flexibles y aprender a trabajar con varios medios— muchos periodistas van a requerir conocimientos básicos de análisis de datos, estadística y matemáticas. “Muchas de las habilidades requeridas seguirán siendo las mismas: seguirás teniendo que ser un reportero incisivo. Nuestros mejores periodistas son los que mejor pueden interpretar una situación y hacer la pregunta que sea al mismo tiempo crucial e inesperada. Ese tipo de habilidades seguirá siendo esencial”, me dijo Gilbert.
Pero por otro lado, “el análisis de datos es algo que definitivamente necesitará enseñarse en las escuelas de periodismo. No creo que deba enseñarse en lugar de aprender a escribir, pero será una tontería entrenar a un reportero que no tenga algún conocimiento de análisis de datos. Prácticamente todas las áreas noticiosas que me puedo imaginar, ya estés hablando de cubrir moda, o arquitectura, o hagas periodismo investigativo, político, económico, financiero o cubras tecnología, todas esas cosas probablemente deberían incluir una parte de análisis de datos. Ya no podrás decir “yo soy un reportero porque no me gustan las matemáticas” o “estudié periodismo porque no me gustan las matemáticas. Todos vamos a necesitar algún conocimiento de matemáticas”.
El periodismo basado en el análisis de datos ya es una realidad en todos los rincones de la profesión y está cambiando la cara de las redacciones. En The Miami Herald hay una enorme pantalla de televisión en el medio de la redacción con los resultados de Chartbeat, el programa que muestra en tiempo real un ranking de los artículos del periódico que están recibiendo más visitas en internet. Asimismo, cada periodista del diario recibe un reporte semanal con los números de clics que recibió cada uno de sus artículos en línea, y se espera que los reporteros aumenten sus cifras totales de visitas 10% anual. Los periodistas recibimos sesiones de entrenamiento sobre cómo escribir titulares, basados en la preferencia de los lectores, y sobre cómo optimizar los motores de búsqueda para atraer más lectores con palabras que los enganchen. Se nos exige que le prestemos más atención a nuestra audiencia. “Escuchar a tus lectores no significa perder tus valores periodísticos”, dice la directora de The Miami Herald, Aminda Marques.19
Puede que la investigación de los Panama Papers pase a la historia como la precursora del periodismo asistido por la inteligencia artificial y dirigido por periodistas especializados en análisis de datos. La investigación, por la que The Miami Herald y otros medios ganaron un Pulitzer, comenzó a fines de 2014 cuando una fuente anónima entregó al periódico alemán Süddeutsche Zeitung lo que con el tiempo terminaron siendo casi 13 millones de documentos internos de la firma de abogados panameña Mossack Fonseca. El periódico alemán contactó al Consorcio Internacional de Periodismo Investigativo (ICIJ) para pedir ayuda en la investigación y el ICIJ terminó dirigiendo un esfuerzo de casi 600 periodistas de unos 100 medios de prensa de todo el mundo para revisar los nombres y las compañías que aparecían en los documentos y ver si estaban involucradas en lavar dinero sucio.
Matthew Caruana Galizia, el periodista-ingeniero oriundo de Malta que montó la base de datos que permitió hacer la investigación de los Panama Papers, me dijo que aunque durante la investigación no se usó inteligencia artificial —porque no existían algoritmos para hacerlo— su equipo creó una base de datos con un sistema de búsquedas que permitió a cientos de periodistas de todo el mundo buscar los nombres que querían entre los casi 13 millones de archivos. Sin ese sistema de búsquedas dentro de la plataforma cerrada, hubiera sido imposible hacer la investigación, porque era imposible leer 13 millones de documentos, explicó.
Ahora que ICIJ creó esta plataforma, la próxima vez que haya una filtración gigantesca de datos se podrá usar la inteligencia artificial para buscar no sólo nombres, sino también la conexión de todos esos nombres con figuras conocidas o con cualquier otra persona. El ICIJ esperaba tener su nueva plataforma de búsquedas con inteligencia artificial funcionando en 2019, agregó.
“Esto va a revolucionar completamente el trabajo del periodista”, me dijo Caruana Galizia, quien estudió periodismo en la City University de Londres y trabajó desde joven como ingeniero en computación. “Esas aplicaciones van a liberar a los periodistas de la tarea más aburrida y costosa de la investigación, que es buscar entre los archivos todo el día tratando de encontrar patrones manualmente y sin rumbo. No reemplazará el trabajo del periodista, pero sí lo hará más eficiente”.
Un informe exhaustivo titulado El futuro del periodismo aumentado: una guía para las redacciones en la era de las máquinas inteligentes, realizado por la agencia de noticias Associated Press, concluyó que el impacto de la inteligencia artificial en el periodismo será enorme, pero que “la tecnología cambia, el periodismo no”. Según el estudio, “la inteligencia artificial no será una panacea. La inteligencia artificial no puede resolver todos los problemas. A medida que la tecnología avanza, seguramente permitirá hacer análisis más precisos, pero siempre habrá desafíos que la inteligencia artificial no podrá superar”.
Por ejemplo, “la inteligencia artificial es susceptible a los mismos prejuicios y errores que los humanos. La inteligencia artificial está diseñada por humanos y los humanos cometen errores. Por eso, la inteligencia artificial puede equivocarse. Un sistema de inteligencia artificial es tan bueno como los datos que le proporcionan”. Por ejemplo, el estudio citaba un ejemplo hipotético en que los periodistas podrían crear un algoritmo para encontrar en qué lugares del mundo la perforación petrolera ha causado deforestación y aniquilado los bosques. Los periodistas podrían suministrarle a ese algoritmo datos de cuatro sitios donde la perforación petrolera ha causado la deforestación y datos de otras cuatro áreas en que la deforestación no ha sido causada por la perforación petrolera, sino por otros factores, como incendios o compañías madereras. Sin embargo, el algoritmo podría dar resultados errados si los periodistas que alimentaron al algoritmo no se hubieran percatado de que sus cuatro primeros ejemplos estaban cerca de lugares montañosos. En ese caso, el programa de inteligencia artificial podría concluir erróneamente que todos los lugares del mundo donde la deforestación ha sido causada por compañías petroleras están en zonas montañosas.
O sea, la inteligencia artificial será crucial para procesar los datos y analizar millones de documentos en cuestión de segundos, pero siempre será necesario que los periodistas vayan a los lugares y certifiquen que los algoritmos no se hayan equivocado por algún error de quienes les dieron los datos. Hará falta el sentido común de los humanos. La conclusión final del estudio es que “la inteligencia artificial puede aumentar las capacidades del periodismo, pero nunca reemplazará al periodismo. La inteligencia artificial podrá ayudar en el proceso de reportar las noticias, pero los periodistas siempre van a ser necesarios para atar los cabos sueltos y construir una narrativa fácil de digerir y creativa”.
Estoy de acuerdo, aunque en el camino se perderán muchos trabajos de periodistas. El periodismo será cada vez menos un refugio para los negados a las matemáticas y cada vez más una profesión que requerirá analistas de datos, ingenieros y reporteros todoterreno capaces de trabajar en conjunto con sus colegas del mundo escrito, visual y auditivo para integrar estos medios en la narración de las noticias. La esencia del periodismo no cambiará, aunque la forma de presentar las noticias y los análisis noticiosos será muy distinta. Ojalá continúe siendo, para muchos de nosotros, la profesión más maravillosa del mundo.