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10 de septiembre de 2018

PR en la era de los newsbots: una batalla campal

Por Charles Epstein

En el (incómodo) futuro cercano, una porción mucho mayor de las noticias – el resumen del juego de ayer, el informe de ganancias, un desastre natural, la reunión de la junta de la noche anterior – serán, perdón por la expresión, noticias falsas. No serán inexactas, pero serán falsas, en la medida en que serán editadas y escritas por newsbots.

Las salas de redacción se están preparando para que los robots sean parte del periodismo. Desde 2013, AP ha experimentado con inteligencia artificial (IA). Más recientemente, el Washington Post hizo que un robot se uniera al equipo para cubrir los Juegos Olímpicos de 2016 en Río. En su mayoría, los newsbots hacen un trabajo profesional y jugarán un papel cada vez más importante en la organización de noticias, ya que el ahorro de personal puede ser la diferencia entre mantenerse a flote y quedarse afuera del negocio. Pero obviamente no es un gran avance para los reporteros que se ven obligados a ceder sus ritmos desgastados ante la competencia de algoritmos que son precisos, siempre llegan a tiempo, no se les paga por horas extras, nunca se encuentran deprimidos o enfermos y son imperturbables, incluso bajo la presión más intensa de la hora límite de entrega.

El surgimiento de los newsbots planteará desafíos directos para las personas RR. PP. también. Al desplazar a los periodistas, tendremos menos contactos para elegir, hasta que quede claro cómo se elige un robot (más información sobre esto abajo). Si los robots pueden manejar una historia de noticias estándar del estilo de AP, seguramente se pueden diseñar para manejar un comunicado de prensa, ¿verdad? Entonces surge la pregunta: “¿Se puede programar a un algoritmo para argumentar?”

Lo que se puede automatizar, se automatizará

Primero, la mala noticia. Como regla general, lo que se puede automatizar, con el tiempo se automatizará. Ahora, la verdadera mala noticia. La tecnología ya está aquí, la extracción de datos y las tecnologías de procesamiento de IA que se utilizan actualmente para crear noticias también deberían poder revertir los argumentos de la ingeniería. Pero, la verdadera pregunta es: “¿Puede generar argumentos que atraigan la atención de un periodista?”

Presentar una historia tipo servicio de cable estándar sobre un juego de pelota o incendio forestal requiere que esta se encuentre estructurada, bien fundamentada y que sea precisa. No tiene que proporcionar un contexto o una perspectiva particular, no tiene por qué ser contra intuitiva, provocativa o incluso ingeniosa y encantadora, como a menudo lo es un argumento exitoso. Aquí es donde todavía tenemos una ventaja decisiva, ya que es difícil imaginar que un robot tenga el nivel requerido de, digamos, arte para lograr un argumento sólido.

Pero tal vez nos engañemos. ¿Ha tenido una conversación con un robot recientemente? Yo lo he hecho, y la encontré (creo que era ella) sorprendentemente encantadora y servicial. También vale la pena recordar que cuando Watson venció fácilmente al campeón Jeopardy!, Ken Jennings, representó un gran avance en la IA, ya que Jeopardy! requiere una comprensión matizada del lenguaje, incluyendo chistes y juegos de palabras. Aun así, estoy razonablemente seguro de que tenemos por delante una carrera de 4-5 años antes de competir con este tipo de tecnología.

Probablemente, el desafío más inmediato sean los robots que sirvan como guardianes editoriales. Es fácil imaginar que cada vez más reporteros confíen en los robots para investigar nuevos campos, ya que examinar una pila diaria de trabajo es tedioso y parte del mismo podría automatizarse fácilmente. Debería ser relativamente trivial para un algoritmo filtrar los temas que sean de asuntos diferentes, aquellos que un reportero ya ha cubierto hace dos meses, los que pertenezcan a una lista de fuentes no confiables o contengan frases que se consideran demasiado promocionales, o cruzar un umbral predeterminado de errores de sintaxis. En otras palabras, se filtraría con más inteligencia, incluso intuición. Este desarrollo es realmente bienvenido, ya que elimina lo malo de lo bueno, y les da a los periodistas más tiempo para enfocarse en lo verdaderamente importante.

Pero a medida que los newsbots se vuelvan más inteligentes y pasen de editar noticias a redactar noticias de último momento, nos encontraremos en la posición humillante de tener que convencer a un robot altamente exigente de que nuestro argumento merece consideración. ¿Cómo se persuade a una máquina? Por lo general, antes de pelear por algo, nos gusta saber contra quién estamos peleando, su ritmo, áreas de enfoque particular, temas que han cubierto durante los últimos 3-6 meses, de qué manera prefieren ser enfrentados, intereses, etc. Cuando te enfrentas a un robot, ¿a quién – o qué – te estás enfrentando? ¿Cuánta información sobre un robot en particular estará disponible? Los robots ¿serán asignados a rondas con “registros” que muestren su trabajo en los últimos meses? ¿Las agencias de noticias le darán a un newsbot un nombre en particular, como los asistentes digitales on line que se conocen con el nombre de Harry o Molly? ¿Contarán con una historia pasada que podamos usar como punto de referencia?

Robots con rostro humano

No es tan descabellado pensar en robots con rostro humano; de hecho puede tener sentido al nivel de RR. HH. De hecho, algunas personas están empezando a pensar profundamente sobre las consecuencias que tendrá en recursos humanos una fuerza de trabajo compuesta por robots y colegas humanos. Un artículo reciente de Forbes, Beneficios para los robots y otros misterios de RR. HH., argumentó que “al igual que sus contrapartes humanas, los robots necesitan incorporación, capacitación, mejorar sus habilidades profesionales, gestión, revisiones de desempeño e incluso estrategias de jubilación si quieren ser miembros productivos de la lista de empleados”. El artículo además recomendó que los robots tuvieran roles claramente definidos, que se les asignara un gerente para que los entrene y monitoree su desempeño, y que se les proporcione una estrategia de salida (“Podría descubrir que, al igual que cualquier empleado humano, un robot no es la mejor opción para la tarea en cuestión, particularmente a medida que la transacción o proceso se desarrolla y se transforma con el tempo.”) Resulta que los robots también son personas, al menos de alguna clase.

“Helen3000 (sin relación con Andre3000) se encarga de los negocios y la tecnología. Fan de los Mets, nerd de la gramática, coleccionista de estampillas, insiste en que la conozca mejor antes de contactarla (por correo electrónico). Y no, no podrá reunirse con usted en HRTech, Interop o Consumer Electronics Show para hablar sobre su cliente.”

Entonces, aunque Helen es un robot, es un robot con el que puede relacionarse, lo que hace que, al menos, parezca un poco más argumentable. El inconveniente es que un newsbot con este nivel de sofisticación puede ser capaz de deshacerse del intermediario (nosotros) y generar sus propios argumentos para sus propias historias.

Si he pintado una imagen demasiado desalentadora, anímese con las observaciones de Joshua Benton, Director del Laboratorio de Periodismo Nieman de la Universidad de Harvard: “El buen periodismo no es sólo una cuestión de entradas y salidas, se trata un oficio artesanal que, aunque imperfecto, ha evolucionado a lo largo de décadas... No estoy diciendo que las máquinas nunca llegarán, sin embargo, creo que todavía tienen un largo camino por delante”.

Siempre que haya necesidad de contar historias, será necesario tener múltiples perspectivas para mantener el equilibrio. Los newsbots pueden manejar el quién, qué, cuándo, dónde, pero no lo que todo eso significa. Ese es nuestro trabajo... por ahora.

Sobre Charles Epstein

Charles Epstein es fundador y presidente de BackBone, Inc., una empresa de relaciones públicas y comunicaciones de marketing especializada en tecnología de fuerza de trabajo y salud. Escribe, regularmente, una columna de humor para WorldatWork y actualmente lidera el desarrollo de una aplicación / plataforma móvil impulsada por IA para aquellos que viajan por negocios llamada mBARC, que cuenta con un equipo interdisciplinario de científicos de datos y psicólogos del comportamiento.

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