Sin embargo, muchas personas deben ser conscientes del uso de la IA en el periodismo y considerarlo un trabajo específico para humanos.
Si bien existen múltiples usos básicos de la IA, incluidos algunos que también presenciamos en otros campos, también existen algunas aplicaciones específicas de la Inteligencia Artificial en el campo del periodismo. El ámbito del periodismo ha experimentado muchos avances gracias a la inducción de la IA. Organizaciones periodísticas de renombre mundial y alcance mundial ya están experimentando con la IA en varios proyectos.
Este artículo analizará algunas aplicaciones destacadas de la IA en el periodismo para ayudarlo a comprender claramente su participación. Se dan más detalles a continuación.
Comprobación de hechos
Una gran aplicación de la IA en el periodismo es la verificación de hechos. Los periodistas son responsables de brindar información precisa e imparcial a su público objetivo. No pueden simplemente elegir algo, escribir sobre ello y presentarlo a la audiencia. Deben asegurarse de que los hechos de un artículo periodístico sean exactos y de que las noticias que presentan no beneficien a una comunidad, persona o país. Publicar un artículo periodístico inexacto o sesgado puede dañar gravemente su reputación.
Sólo es posible cuando verifican todo lo que llegan a saber. La IA puede ser muy útil en la verificación de hechos, ya que puede ayudar a los periodistas a evitar el fenómeno de “cree lo que ves”. Con la ayuda de la IA, pueden comprobar la imagen que ven antes de generar una noticia basada en esa imagen en particular. Realizar una busqueda por imagenes usando un buscador de imagenes podría ser el enfoque correcto para este propósito.
Encontrará todas las imágenes similares compartidas en Internet. Entonces, con un análisis profundo, cualquiera puede saber si la imagen es auténtica o falsa.
Presentación de noticias personalizada
gente La dependencia de los periódicos para consumir información se ha vuelto bastante limitada. La mayoría de la gente prefiere acceder a sitios web de redes de noticias locales o internacionales para leer noticias. Las investigaciones muestran que las personas prefieren ver o leer noticias que les interesan. Las redes de noticias pueden utilizar la IA para ayudar a presentar el tipo de noticias a usuarios específicos según sus patrones de lectura en lugar de utilizar un enfoque universal.
El aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, puede resultar realmente útil para este propósito. El aprendizaje automático identificará los patrones de varios lectores y presentará artículos de noticias según sus intereses. Este enfoque ayuda a las redes de noticias a mantener a los lectores durante más tiempo. Además, este enfoque también puede ayudarles a generar más ingresos a través de anuncios y obtener los primeros lugares en las SERP (páginas de resultados del motor de búsqueda), ya que los motores de búsqueda consideran la duración de la sesión como un factor de clasificación.
Detectar tendencias y sesgos
Puede resultar muy laborioso y llevar mucho tiempo detectar tendencias y sesgos a gran escala para los periodistas. Antiguamente, esta tarea requería mucho tiempo y esfuerzo.
Los periodistas solían pasar días e incluso semanas calculando tendencias económicas a escala para predecir un evento próximo.
Sin embargo, las cosas han cambiado significativamente después de la introducción de la IA y sus subconjuntos, incluido el aprendizaje automático. Ahora, los periodistas pueden aprovechar la eficiencia de la IA para detectar tendencias económicas y hacer predicciones basadas en los datos obtenidos.
De manera similar, detectar sesgos es otra ventaja de la IA que vale la pena mencionar. Los lectores a menudo se quejan de informes sesgados. Si bien los sesgos son generalmente intencionales, a veces los sesgos en los informes ocurren accidentalmente. Las organizaciones y los periodistas individuales están experimentando con la IA para analizar datos publicados previamente sobre un tema en particular y comprender la proporción de sesgos. Una vez que estos experimentos tengan éxito, finalmente podremos deshacernos de las noticias sesgadas y diseñadas del panorama periodístico.
Transcripción de entrevistas
En los viejos tiempos, a los periodistas les costaba mucho hacer entrevistas. El motivo fue que debían hacer entrevistas y anotar sus preguntas y las respuestas dadas por los propios entrevistados. Incluso si no escribieron toda la discusión momentáneamente, tuvieron que grabar la entrevista en un dispositivo y luego escucharla para asegurarse de que la conversación exacta se presentara a la audiencia. Todo este proceso requirió mucho esfuerzo y tiempo.
Sin embargo, desde la introducción de la IA y el aprendizaje automático, realizar entrevistas y redactar el debate se ha vuelto considerablemente más manejable. Las transcripciones en tiempo real se han convertido en un punto de inflexión en el panorama del periodismo.
Las herramientas de transcripción basadas en inteligencia artificial pueden escuchar los debates de las entrevistas y transcribirlas en tiempo real, lo que ayuda a los periodistas a evitar el esfuerzo posterior. Este fenómeno facilita la tarea y garantiza precisión y eficiencia en el proceso de entrevista.
Al final
Como muchas industrias y paisajes, la IA ha encontrado con éxito diversas aplicaciones en el periodismo. Es posible que solo comprendas la participación de la IA en el periodismo una vez que hayas leído sobre él.
Por lo tanto, hemos articulado este artículo y leerlo lo ayudará a comprender algunas aplicaciones destacadas de la IA en el periodismo. Además de estas aplicaciones, también existen algunos usos principales.
Por ejemplo, los periodistas utilizan la IA para garantizar un contenido claro y significativo, garantizando que el texto esté libre de plagio y errores gramaticales. ¡Tendrás mucho que aprender de este artículo!