¿Cómo la BBC, el Financial Times y el NYT utilizan la IA?
En un acto organizado por el Instituto Reuters como parte de su serie La IA y el futuro de las noticias 2025, tres destacadas organizaciones de noticias compartieron cómo están integrando la inteligencia artificial en sus flujos de trabajo de información y redacción. La sesión, titulada «Cómo utilizan la IA tres redacciones destacadas », contó con ponentes del New York Times, el Financial Times y la BBC. Hubo un hilo común claro en las tres: la IA se utiliza para mejorar el periodismo, no para sustituirlo, y los equipos humanos mantienen el control de las decisiones editoriales.
Dylan Freedman, del New York Times, se centró en cómo la IA ayuda al periodismo de investigación. Compartió ejemplos de cómo se utilizaron grandes modelos lingüísticos para buscar en vastos archivos de secuencias de televisión y transcripciones, como la localización de todos los comentarios públicos anteriores realizados por figuras políticas antes de las audiencias de confirmación del Senado. En un caso, la IA ayudó a identificar referencias indirectas al alcohol en apariciones televisivas de Pete Hegseth, incluso cuando no se mencionaba la palabra en sí. Otro proyecto rastreó la desaparición de términos políticos clave de las comunicaciones gubernamentales, en múltiples idiomas. Freedman hizo hincapié en la utilidad de la IA para transformar formatos -como convertir vídeos en texto- y sacar a la luz señales de cantidades ingentes de datos no estructurados. Pero, sobre todo, señaló que todos los resultados son revisados manualmente por humanos.
Liz Lohn, del Financial Times, habló de cómo el FT ha potenciado su redacción para experimentar con la IA a través de una herramienta llamada AI Playground. Este sistema interno permite a los periodistas probar de forma segura indicaciones y flujos de trabajo en artículos publicados o borradores. Permite realizar tareas de investigación, como construir líneas de tiempo o encontrar incoherencias en borradores, así como adaptar contenidos, como acortar o simplificar un artículo. Otro experimento reciente añade preguntas de debate directamente en los artículos para fomentar la participación de los lectores en los comentarios. La IA sugiere tres preguntas, y son los editores humanos quienes eligen cuál publicar. Lohn también habló de la herramienta de resumen del FT, que permite a los lectores generar resúmenes de tres puntos de los artículos por sí mismos, reconociendo que muchos ya utilizaban herramientas externas de IA para hacerlo. En los casos en que los resúmenes se muestran públicamente, los editores siguen revisando el resultado antes de publicarlo.
Nathalie Malinarich, de la BBC, destacó las herramientas que se utilizan para verificar el contenido y ampliar el alcance de la información. Una de ellas es un detector de deepfakes para imágenes fijas, desarrollado por BBC R&D en colaboración con la Universidad de Oxford y BBC Verify. Utiliza mapas de calor para resaltar las zonas sospechosas de una imagen y proporciona una puntuación de confianza. A continuación, los periodistas llevan a cabo sus pasos normales de verificación, utilizando la herramienta como apoyo. Malinarich también destacó una herramienta deportiva que genera comentarios de texto a partir de emisiones de radio locales de partidos de fútbol que no se televisan, claramente etiquetados para que los lectores sepan que están generados por IA. Señaló que la BBC también está explorando formas de mejorar cómo se explican las herramientas de IA y de crear potencialmente agentes para automatizar otras partes del flujo de trabajo de verificación. En todos los casos, la supervisión humana sigue siendo fundamental.
En las tres organizaciones, la IA se está adoptando de forma que ayude a los periodistas a trabajar más rápido, profundizar y conectar con el público de forma más eficaz, preservando al mismo tiempo la integridad editorial que sustenta su periodismo.
