ANÁLISIS COMPARATIVO ENTRE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LA HUMANA EN LA DOCENCIA DE ESTUDIOS SUPERIORES DE PERIODISMO

Análise comparativa entre a inteligência artificial e a humana no ensino de estudos superiores de jornalismo

Comparative analysis between artificial and human intelligence in the teaching of higher education journalism studies

RESUMEN

Objetivos:  Para llevar a cabo esta investigación, se han planteado dos

objetivos:  O1) Comparar las habilidades de los estudiantes de periodismo frente a la IA para redactar entradillas de un reportaje. O2) Reconocer las capacidades de la IA como productora de contenidos de carácter periodístico.

Método:  Esta investigación compara la redacción periodística de estudiantes de Periodismo y la IAG. Se pidió a estudiantes de cuarto curso elaborar dos entradillas para un reportaje: una escrita por ellos y otra usando la IAG a través de Editmaker, un software desarrollado por Cibeles Group con tecnología GPT-3.5 TURBO de OpenAI. El análisis incluyó 72 entradillas, la mitad de estudiantes y la otra mitad de la IAG. Se evaluaron variables como número de palabras, uso de las 5W del periodismo, coherencia, tipos de oraciones, complejidad sintáctica y voz.

Resultados:  El análisis muestra diferencias en las entradillas entre estudiantes e Inteligencia Artificial Generativa (IAG). La IAG utiliza, en promedio, 7,25 palabras más que los estudiantes, con medias de 91,94 y 84,69 palabras, respectivamente. La dispersión es mayor entre los estudiantes, con entradillas que varían entre 27 y 171 palabras, mientras que en la IAG oscilan entre 44 y 159. Respecto al uso de las 5W del periodismo, la IAG supera a los estudiantes, con una media de 3,67 frente a 3,08. La mayor diferencia se encuentra en la pregunta "¿dónde?", con un 22,22% a favor de la IAG. También destacan "¿quién?" y "¿cuándo?", con una diferencia de 11,11%. La IAG responde a todas las 5W en al menos el 50% de los casos, salvo "¿cuándo?". En contraste, los estudiantes solo superan el 50% en "¿qué?" (97,22%) y "¿cómo?" (55,56%).

Conclusiones:  El estudio muestra que, aunque las diferencias entre estudiantes e Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en la redacción de entradillas periodísticas no son grandes, la IAG obtiene mejores resultados en todas las variables analizadas. La IAG usa al menos un 50% de las 5W en la mayoría de sus entradillas, mientras que los estudiantes solo alcanzan esa frecuencia en dos de las 5W. Además, la IAG demuestra mayor eficacia en responder más preguntas y generar textos más amenos, con mayor variedad en el tono.

PALABRAS CLAVE:
Inteligencia artificial generativa; Periodismo; Experiencia docente; Estudiantes de periodismo; ChatGPT.

RESUMO

Objetivo:  Para realizar esta pesquisa, foram estabelecidos dois

objetivos:  O1) Comparar as habilidades dos estudantes de jornalismo frente à IA na redação de leads para uma reportagem. O2) Reconhecer as capacidades da IA como produtora de conteúdos de caráter jornalístico.

Método:  Esta pesquisa compara a redação jornalística de estudantes de Jornalismo e a IAG. Solicitou-se aos estudantes do quarto ano que elaborassem dois leads para uma reportagem: um escrito por eles e outro usando a IAG por meio do Editmaker, um software desenvolvido pelo Cibeles Group com tecnologia GPT-3.5 TURBO da OpenAI. A análise incluiu 72 leads, metade dos estudantes e a outra metade da IAG. Foram avaliadas variáveis como número de palavras, uso das 5W do jornalismo, coerência, tipos de orações, complexidade sintática e voz.

Resultado:  A análise mostra diferenças nos leads entre os estudantes e a Inteligência Artificial Generativa (IAG). A IAG utiliza, em média, 7,25 palavras a mais que os estudantes, com médias de 91,94 e 84,69 palavras, respectivamente. A dispersão é maior entre os estudantes, com leads que variam entre 27 e 171 palavras, enquanto na IAG oscilam entre 44 e 159. Em relação ao uso das 5W do jornalismo, a IAG supera os estudantes, com uma média de 3,67 em comparação a 3,08. A maior diferença está na pergunta "onde?", com 22,22% a favor da IAG. Também se destacam "quem?" e "quando?", com uma diferença de 11,11%. A IAG responde a todas as 5W em pelo menos 50% dos casos, exceto "quando?". Em contraste, os estudantes superam 50% em "o quê?" (97,22%) e "como?" (55,56%).

Conclusões:  O estudo mostra que, embora as diferenças entre os estudantes e a Inteligência Artificial Generativa (IAG) na redação de leads jornalísticos não sejam grandes, a IAG obtém melhores resultados em todas as variáveis analisadas. A IAG usa pelo menos 50% das 5W na maioria dos seus leads, enquanto os estudantes alcançam essa frequência em apenas duas das 5W. Além disso, a IAG demonstra maior eficácia em responder a mais perguntas e gerar textos mais atrativos, com maior variedade de tom.

PALAVRAS-CHAVE:
Inteligência artificial generativa; Jornalismo; Experiência docente; Estudantes de jornalismo; ChatGPT.

ABSTRACT

Objectives:  In order to carry out this research, two objectives have been set: O1) To compare the skills of journalism students with AI in writing report headlines. O2) To recognise the capabilities of AI as a producer of journalistic content.

Methods:  This research compares the journalistic writing of journalism students and the IAG. Fourth-year students were asked to produce two entries for a news report: one written by them and one using the IAG through Editmaker, a software developed by Cibeles Group with OpenAI's GPT-3.5 TURBO technology. The analysis included 72 entries, half from students and half from the IAG. Variables such as number of words, use of the 5Ws of journalism, coherence, sentence types, syntactic complexity and voice were evaluated.

Results:  The analysis shows differences in the entries between students and Generative Artificial Intelligence (GAI). GAI uses, on average, 7.25 words more than students, with averages of 91.94 and 84.69 words, respectively. The dispersion is greater among the students, with the entries varying between 27 and 171 words, while the GIIs range between 44 and 159. Regarding the use of the 5Ws of journalism, the GIIs outperform the students, with an average of 3.67 vs. 3.08. The biggest difference is found in the question "where?", with 22.22% in favour of the IAG. Who?" and "When?" also stand out, with a difference of 11.11%. The IAG answers all 5Ws in at least 50% of the cases, except "when". In contrast, students only exceed 50% for "what?" (97.22%) and "how?" (55.56%).

Conclusions:  The study shows that, although the differences between students and Generative Artificial Intelligence (GAI) in journalistic headline writing are not large, GAI performs better in all the variables analysed. GAI uses at least 50% of the 5Ws in most of its headlines, while students only reach that frequency in two of the 5Ws. In addition, the IAG is more effective in answering more questions and generating more entertaining texts, with greater variety in tone.

KEYWORDS:
Generative artificial intelligence; Journalism; Teaching experience; Journalism students; ChatGPT.

1 INTRODUCCIÓN

La inteligencia artificial - IA a partir de ahora- es una tecnología innovadora que cada vez tiene más usos como herramienta de trabajo en los medios de comunicación. Entender su funcionamiento y desarrollar las habilidades necesarias para aplicar esta nueva tecnología al periodismo y a las editoriales, es una base académica de estudio con derivadas en el ámbito profesional.

El papel de numerosos profesionales ha sido revolucionado por la IA en el contexto actual, sin importar sus campos de trabajo. Es razonable que, dado que se trata de un ámbito donde las tecnologías digitales son ampliamente utilizadas, se estén implementando diversas transformaciones en los medios de comunicación. Estas modificaciones tienen como objetivo satisfacer la creciente demanda de información actualizada por parte de los públicos receptores, al mismo tiempo que fomentan una mayor competencia digital entre sus talentos y refuerzan los mecanismos activados en el proceso de automatización de la producción comunicacional.

El objetivo de esta investigación es dar a conocer, por medio de estudio del Estado del Arte y un caso práctico, el uso que hacen los futuros profesionales de la comunicación de las herramientas IA, y su eficacia y fiabilidad. Su aplicación en el campo del periodismo permitirá al periodista dedicar tiempo a cuestiones reflexivas y de investigación, dejando tareas repetitivas o poco productivas pero necesarias -como la reedición- encargadas a sistemas de inteligencia artificial de alto rendimiento.

La IA aplicada al periodismo consigue optimizar trabajos de documentación, producción, posicionamiento natural del mensaje, creación de titulares llamativos, reedición de textos y elaboración de imágenes sin derechos de autor acordes con el contenido, de forma eficiente gracias a algoritmos complejos y al “machine learning” de programas basados en inteligencia neuronal. En definitiva, la IA está jugando un papel cada vez más importante en el campo del periodismo. Los avances tecnológicos han permitido la automatización de tareas relacionadas con la producción de noticias, lo que plantea importantes desafíos éticos y profesionales.

Se ha observado que el incremento en la velocidad de producción de noticias de los medios de comunicación actuales está relacionado con la utilización de sistemas de IA. Una de estas herramientas editoriales de contenidos es el gestor de contenidos Editmaker, perteneciente a Cibeles Group L.L.C (Editmaker, 2024), una empresa española dedicada al software digital editorial. Este software evidencia que la generación de titulares, entradillas e incluso la reedición de textos se realiza más rápidamente gracias a estas tecnologías entrenadas.

Gracias a la IA, el tiempo ‘ahorrado’ en tareas como la creación de titulares, la redacción y edición de entradillas o sumarios, así como la elaboración de tablas y cronologías, puede ser redirigido hacia el periodismo de investigación, el desarrollo de nuevos modelos de negocio, la creación de categorías innovadoras de contenido o el fomento de la interacción humana con los lectores. Este hecho podría dar lugar a nuevos canales, plataformas y sistemas para conectar con los usuarios (Mateos Abarca; Gamonal Arroyo, 2024).

La IA emerge como una tecnología que puede cambiar la manera en que se enseña en las escuelas y universidades, convirtiéndose en una gran aliada tanto para profesores como para estudiantes. Es de prever que su uso se extienda rápidamente, convirtiéndose en una compañera inseparable para la docencia y el desarrollo de trabajos académicos (Miranda Galbe; De Arancha Román; Esteban Ramos, 2024).

El aprendizaje activo a través de la IA ha cambiado la forma en que se enseña y se aprende en las universidades. Esta combinación de pedagogía y tecnología permite a los estudiantes participar de manera más activa en su proceso de aprendizaje, lo que da como resultado una adquisición de conocimientos más efectiva.

La IA aporta grandes ventajas al ámbito de la docencia, facilitando la obtención de resultados eficaces mediante la documentación, el análisis y la síntesis del conocimiento. En los entornos educativos, el uso de la IA permite no solo mejorar el rendimiento en la enseñanza, sino también personalizar el aprendizaje y recopilar datos que favorecen un acceso ubicuo al conocimiento (Mateos Abarca, 2024).

Como consecuencia de estas mejoras, se fortalece las competencias docentes, lo que a su vez redunda en un beneficio para los estudiantes. Existen varios factores relacionados con esta tecnología, tales como la funcionalidad del sistema, su utilidad para el usuario, así como su interpretabilidad y fiabilidad. Además, la interfaz de interacción que proporciona juega un papel crucial en su efectividad.

De hecho, es considerado de interés que los docentes adopten de forma proactiva los chatbots de IA, como ChatGPT, considerándolos una herramienta valiosa para la enseñanza, la investigación y el servicio. A través de la capacitación y el aprendizaje sobre la inteligencia artificial, tendrán la oportunidad de entender tanto sus capacidades como sus limitaciones. En un entorno cada vez más dominado por la IA, el aprendizaje tradicional se encuentra al borde de la obsolescencia. En lugar de seguir métodos convencionales, los estudiantes pueden, gracias a prácticas específicas, mejorar el conocimiento y las capacidades de la Inteligencia Artificial Generativa (Dempere et al., 2023).

Aún más interesante, estas herramientas no solo servirán para encontrar respuestas, sino que también permitirán a los estudiantes perfeccionar soluciones ya existentes y estimular su creatividad para idear nuevas respuestas ante los desafíos futuros, abriendo así un mundo de posibilidades infinitas.

Como afirma el profesor José Luis Orihuela, el futuro tendrá que ver más con la información que con las noticias, más con los formatos que con los medios, más con la inteligencia de la información que con los datos (Orihuela, 2023). Así mismo, los profesionales se enfrentan al desafío de profundizar en el conocimiento y la aplicación de esta tecnología. Comprenderla será fundamental para adaptar las oportunidades que ofrece la IA a las necesidades de una práctica periodística de calidad. En este contexto, la formación, especialmente la labor de las facultades relacionadas con los estudios de Periodismo enfrenta un reto significativo, tanto en lo que respecta a las técnicas de producción de contenidos (Ufarte Ruiz; Calvo Rubio; Murcia Verdú, 2021).

Partiendo de esta premisa, en este trabajo se analizan los contenidos generados por medio del Gestor de Contenidos Editmaker y su sistema de Inteligencia Artificial, haciendo una comparativa entre la creación humana de entradillas de noticia. Estas se basan en el cuerpo de las noticias obtenidas por un grupo de estudiantes de cuarto de periodismo de la Universidad Complutense de Madrid, y la generación de dichas entradillas por parte de la Inteligencia Artificial del gestor de contenidos Editmaker.

El desafío radica en que la comunicación humana no se limita únicamente a la lógica; en su esencia, incluye aspectos psicológicos y orgánicos que, hasta el momento, ninguna máquina ha logrado replicar. Frente a la incertidumbre, los seres humanos tienen la capacidad de responder y utilizar su creatividad, adaptándose a las demandas o situaciones planteadas por sus interlocutores durante una interacción específica (Herrera-Ortiz et al., 2024).

Este estudio, desarrollado por medio de una metodología explicativa, descriptiva y práctica, tiene como objetivo comprobar la fiabilidad de un sistema OPEN AI integrado en un gestor de contenidos, en función de diferentes tareas y preguntas asignadas al sistema, para comprobar su validez y utilidad como asistente de apoyo al periodista en un caso práctico.

Los resultados muestran cómo la diferencia entre estudiantes y máquina es apenas perceptible, obteniendo entradillas muy similares en cuanto a contenido e intención.

1.1 Objetivos y preguntas de investigación

Para llevar a cabo esta investigación, se han planteado los siguientes objetivos:

O1) Comparar las habilidades de los estudiantes de periodismo frente a la IA para redactar entradillas de un reportaje.

O2) Reconocer las capacidades de la IA como productora de contenidos de carácter periodístico.

De estos objetivos, se desprenden las siguientes preguntas de investigación:

P1) ¿Qué diferencia existe entre la IA y los estudiantes del Grado en Periodismo a la hora de elaborar textos de carácter periodístico?

P2) ¿Es capaz la IA de redactar textos de carácter periodístico de una forma adecuada?

2 MARCO TEÓRICO

La IA, en su conjunto, incluye una diversidad de técnicas y aplicaciones que se extienden a lo largo de múltiples campos. A medida que avanza la tecnología, se observa un crecimiento significativo en su uso en distintas áreas. Esta evolución ha permitido que diversas industrias aprovechen sus capacidades para mejorar procesos y tomar decisiones más informadas.

En el presente, un cambio de paradigma está ocurriendo rápidamente en la intersección entre IA y periodismo, incluso a un ritmo más acelerado que el que se observó con la llegada de Internet. Aunque resulta complicado determinar con exactitud los ventajas y desventajas, es indiscutible que esta intersección ya forma parte de nuestra realidad y traerá consigo consecuencias aún por descubrir. Kamala Harris -candidata a la presidencia de EEUU en 2024- hizo un llamado a las empresas tecnológicas para que no ignoren su responsabilidad ética en la protección de la población frente a los posibles riesgos asociados con la inteligencia artificial (O’Brian; Boak, 2023).

Existen diversas perspectivas entre los comunicadores respecto a la IA. Mientras algunos sostienen que esta tecnología puede ser un complemento valioso para la práctica del periodismo, otros se encuentran analizando qué funciones podrían verse amenazadas. Los partidarios de la IA argumentan que tiene el potencial de optimizar los procesos de clasificación y búsqueda de contenidos, superando las capacidades de los softwares tradicionales.

No obstante, hay quienes afirman que, aunque la IA sea capaz de resumir eventos específicos, como un partido de fútbol o un conflicto bélico, solo un periodista es capaz de aportar el valor narrativo necesario para captar la carga emocional de los protagonistas y las situaciones vividas. Aunque se solicite a esta tecnología realizar una tarea similar, el resultado siempre carecería de profundidad y realismo.

2.1 Evolución de la IA en la industria periodística

La producción automática de noticias ha sido objeto de experimentos desde hace más de una década. En 2010, se inauguró un servicio automatizado de noticias deportivas por parte de The Big Ten Network, una colaboración entre Fox Networks y Big Ten Conference, que utilizó software creado por Narrative Science (Lohr, 2011). Aunque no fue la primera iniciativa en este ámbito, sí destacó como una de las pioneras en implementar Inteligencia Artificial, lo que resultó en una notable mejora del producto final.

Sin embargo, el uso sistemático de la Inteligencia Artificial en el periodismo comenzó a tomar fuerza en 2014, cuando el Los Angeles Times presentó su primer bot (Flores Vivar, 2018). Poco tiempo después, la Associated Press también se unió a esta tendencia al automatizar la generación de noticias económicas, lo que contribuyó a aumentar la visibilidad de esta modalidad de producción informativa (Canavilhas, 2022).

No es casualidad que la sección económica fuera una de las primeras en someterse a pruebas: se trata de un área con abundante información disponible online y donde los datos son esenciales, facilitando así el uso del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para transformarlos en textos. Esta situación se repite en el ámbito deportivo; por ende, estas dos áreas del periodismo son las que mejor logran convertir datos en narrativas escritas con escasa o nula intervención humana (Carlson, 2015).

Ejemplos de estas aplicaciones incluyen desde sistemas de recomendación hasta el análisis predictivo, cada uno contribuyendo a optimizar el rendimiento y la eficiencia. Por otro lado, las técnicas utilizadas varían desde algoritmos simples hasta redes neuronales complejas (Mena Muñoz; Mateos Abarca, 2024).

En este contexto, es fundamental reconocer cómo estas innovaciones están transformando nuestra forma de interactuar con la tecnología y el mundo que nos rodea. Por lo tanto, es evidente que la IA tiene un impacto profundo y duradero en nuestra sociedad actual. La IA Generativa - IAG a partir de ahora- se dedica a desarrollar sistemas que emulan funciones cognitivas humanas. Su especialización radica en la creación de tecnologías avanzadas que imitan el pensamiento y el comportamiento humano.

Gracias a la IAG, el contenido que se crea es completamente nuevo y original, utilizando técnicas específicas para transformar los datos de entrada. Para ello, se emplean diversas estrategias para asegurar que el resultado final sea único y adaptado a las necesidades del usuario.

Por ejemplo, para conseguir estos resultados, se realizan las siguientes acciones:

• - Reestructuración de frases para mejorar la fluidez.

• - Cambio en el orden de sujeto y predicado para ofrecer una perspectiva diferente.

• - Mantener las citas o testimonios tal como están, garantizando la fidelidad del mensaje original.

La IA en su conjunto engloba una amplia gama de aplicaciones y técnicas diseñadas para replicar funciones cognitivas propias de los seres humanos. En contraste, la IAG se centra específicamente en la generación de contenido nuevo y original a partir de datos de entrada, empleando métodos especializados para alcanzar este objetivo.

Según Boden (2017), una de las aplicaciones de la inteligencia artificial que más controversia está generando es la relacionada con la producción de contenido, destacando que la seguridad que puede brindar una herramienta depende, como es sabido, del uso que se le dé.

En este contexto, uno de los usos más polémicos del aprendizaje automático consiste en la producción de textos que simulan la redacción humana. La calidad alcanzada por estos textos es tal que resulta complicado diferenciarlos de aquellos elaborados por escritores humanos reales (Walsh, 2018).

No obstante, todavía presenta dificultades con construcciones más largas y complejas, en las que parece no ser capaz de mantener un hilo narrativo coherente. (Du Sautoy, 2020).

La IA, mediante el uso de ChatGPT, ha generado un gran impacto en diversos sectores productivos a nivel mundial. Este avance, creado por OpenAI, se destaca por su capacidad para optimizar procesos de manera automática. El ámbito del periodismo genera numerosas discusiones y existen diversas perspectivas al respecto. Por un lado, hay quienes sostienen que la tecnología tiene el potencial de mejorar la eficiencia en las redacciones.

Por otra parte, también hay preocupaciones sobre las desigualdades y la posible pérdida de empleo en los medios de comunicación. La IA, desde el asombro inicial por su potente capacidad hasta el miedo que provoca su potencial para reemplazar el trabajo humano, es objeto de un análisis cuidadoso. Genera controversias y cuenta con tanto detractores como defensores. Así mismo, hay quienes sugieren esperar y observar si se podrá lograr un uso democrático de esta tecnología o si, por el contrario, las corporaciones la monopolizarán, lo cual representaría un grave peligro para la humanidad.

Según la página web Will Robots Take My Job? (2024), la probabilidad de que un reportero o corresponsal sea reemplazado por un robot o una aplicación de IA es únicamente del 11%. Sin embargo, se prevé que en las próximas dos décadas, la automatización de esta profesión podría alcanzar un 33%. El futuro se presenta, en consecuencia, prometedor; sin embargo, es esencial que el periodista se adapte a las nuevas herramientas que surgirán y que automatizarán su labor. Es fundamental aprovechar las ventajas que ofrecen estas innovaciones, al mismo tiempo que se reconoce la importancia de mitigar los riesgos y amenazas asociados.

Recientemente, el autor y crítico español Jorge Carrión lanzó la obra titulada "Los campos electromagnéticos", la cual marca el inicio de una colaboración en español entre humanos y máquinas para la creación de un libro. Según este autor, en el futuro, las redes neuronales de lenguaje natural se emplearán con mayor frecuencia en la elaboración de textos cotidianos, como correos electrónicos e informes. Asimismo, su aplicación se extenderá al periodismo, donde se utilizarán para redactar sobre resultados deportivos y premios en cine, series o música. En estas situaciones, el papel del periodista será el de un corrector, editor y verificador (Carrión, 2023).

Respecto a la tarea periodística particular, nuestra capacidad para redactar textos extensos y poseer una visión global es lo que nos diferencia de otras especies. Además, también contamos con habilidades para comparar y abstraer información (Carrión, 2023).

Algunos expertos sostienen que la inteligencia artificial es capaz de producir un comunicado de prensa o gacetilla de calidad, pero no logrará crear una nota periodística realmente buena. A pesar de esto, puede ser útil en la recopilación de datos, lo que permitiría al periodista disponer de más tiempo para investigar y ofrecer su opinión sobre un determinado tema.

Por otro lado, Zizek (2023) también expresó sus preocupaciones respecto a la dependencia de la inteligencia artificial. En sus declaraciones, Zizek (2023) subrayó que el verdadero riesgo no radica en que los Chatbots den respuestas simples o en que las personas los confundan con seres humanos. Más bien, el peligro real es que comunicarse con los Chatbots haga que las personas reales hablen como Chatbots.

El progreso de la inteligencia artificial está causando un impacto tangible que se vuelve cada vez más claro en capacidades como el razonamiento y la coordinación, las cuales podrían ser susceptibles de automatización en un futuro cercano. Algunas compañías han comenzado a prescindir de contrataciones para puestos que consideran que podrán ser desempeñados por la IA.

3 METODOLOGÍA

Este trabajo de investigación se centra en la comparativa entre las capacidades de redacción periodística de estudiantes del Grado en Periodismo y la IAG. Para ello, en el desarrollo de una práctica de reportaje escrito, se pidió a 36 estudiantes de cuarto de Periodismo elaborar dos entradillas para su texto. La primera de ellas debía ser escrita por ellos mismos y, tras esto, se les pidió que elaborasen otra una segunda opción pero, esta vez, haciendo uso de la IAG a través de Editmaker. Este software es un gestor de contenidos para medios de comunicación, desarrollado por Cibeles Group, y que incorpora tecnologías de IA para facilitar la creación y gestión de contenidos de carácter periodístico.

La IA que se encuentra detrás de este producto informático es ChatGPT, siempre actualizado en su última versión. En este caso, los estudiantes trabajaron con la versión GPT-3.5 TURBO de la famosa tecnología desarrollada por OpenAI.

Para poder cumplir los objetivos marcados y dar respuesta a las preguntas de investigación, se han establecido una serie de variables que permitan comparar la labor de los estudiantes contra la de la IA en la redacción de entradillas de carácter periodístico. Estas variables son:

• - Número de palabras: se pretende conocer si los estudiantes tienden a realizar entradillas más largas o más cortas que la IAG.

• - 5W del periodismo: se analiza si las entradillas responden a las preguntas básicas del periodismo: qué, quién, cuándo, dónde, por qué y cómo. Esta variable permite medir la capacidad de escritura periodística tanto de los estudiantes como de la IAG.

• - Coherencia del texto escrito.

• - Tipos de oraciones empleadas: en este punto se busca distinguir entre diferentes tipos de oraciones según la intención del periodista -o IAG-. Se han tenido en cuenta frases enunciativas, exhortativas, exclamativas, dubitativas y desiderativas.

• - Complejidad sintáctica: se pretende descubrir si las oraciones son, en su mayoría, simples o complejas.

• - Voz: se pretende observar si las entradillas están escritas, en su mayor parte, de forma activa o pasiva.

Para obtener los resultados se han analizado 72 entradillas, que surgen de 36 reportajes diferentes. De estas 72, la mitad han sido elaboradas por estudiantes y, la otra mitad, han sido escritas por la IAG. Por tanto, por cada entradilla realizada por un estudiante, se cuenta con otra sobre el mismo texto que ha sido elaborada a través de la IAG del software Editmaker. De esta forma se han podido obtener datos referentes a las variables anteriormente descritas, así como una comparativa directa entre cada estudiante y la IA. No obstante, este trabajo se centra únicamente en los resultados globales, no se detiene en el detalle de cada alumno en comparación con la IAG.

Para ello, el análisis se basó en la inicial reflexión humana de una noticia por parte de los estudiantes a modo de mensaje informativo. A partir de este mensaje se midió la eficacia de la IAG para desarrollar la tarea mencionada, enfrentándola posteriormente a la realizada por un periodista humano en formación. La comparación de ambos resultados pone de manifiesto el contraste entre el trabajo realizado por un software de inteligencia artificial y el de un periodista profesional, quienes han llevado a cabo las mismas tareas.

La creación de las entradillas se ha planteado solamente como pruebas de escritura periodística basadas en un texto matriz generado por un ser humano -reflexión inicial-, no la creación de la noticia desde cero.

4 RESULTADOS

En este apartado se destacan cuatro figuras con los resultados obtenidos. Estos son: el número de palabras empleadas, el uso de las 5W del periodismo, comparativa de uso de las 5W entre IA y estudiantes y, por último, los tipos de oraciones empleadas.

Se han obtenido más resultados, como coherencia del texto, complejidad sintáctica y el tipo de voz empleadas, pero los resultados son, tal y como se explicará más adelante, exactamente iguales tanto para estudiantes como para la IAG.

4.1 Número de palabras empleadas

Como se aprecia en la Figura 1, la IAG empleada en esta práctica usa, de media, 7,25 palabras más que los estudiantes para elaborar sus entradillas. Concretamente, los estudiantes utilizan una media de 84,69 palabras, mientras que la IAG hace uso de 91,94.

Figura 1
Número de palabras empleadas

La entradilla con más palabras escrita por los estudiantes es de 171, mientras la que menos ha empleado cuenta con 27. Esto supone una diferencia de 144 palabras. Por su lado, la IAG ha empleado como máximo 159 palabras y, como mínimo, 44, creando una diferencia de 115 palabras. Estos números nos indican que las diferencias de longitud de los textos entre periodistas humanos son mayores que en el caso de los textos periodísticos generados por una IA.

La IAG, por lo tanto, genera menos dispersión en cuanto al número de palabras que emplea. No obstante, parce que tanto estudiantes como IAG generan un rango alto de diferencia de palabras usadas para la realización de las entradillas.

4.2 Uso de las 5W del periodismo

Cuando se observa el uso de las 5W del periodismo -Figura 2-, de nuevo, los resultados son muy similares. No obstante, la IAG parece trabajar algo mejor este aspecto, obteniendo mejores datos en todos los casos.

Figura 2
Porcentaje de uso de las 5W del periodismo

Figura 3
IAG vs Estudiantes en uso de 5W

Figura 4
Tipos de oración empleadas

La media de 5W usadas de los estudiantes es de 3,08, y la de la IAG es de 3,67. Destaca el caso de la pregunta ‘¿donde?’, pues hay una diferencia de 22,22 puntos porcentuales de diferencia de uso. Otro caso similar sucede con las preguntas ‘¿quién?’ y ‘¿cuándo?’, en las que se aprecia una diferencia de 11,11 puntos en cada una, a favor de la IAG.

En el resto de las 5W los números siguen favoreciendo a la IAG, siendo la menor diferencia la existente en la pregunta ‘¿qué?’, de 2,78%. Las preguntas ‘¿por qué?’ y ‘¿cómo?’ desprenden una diferencia de un 5,56% y un 5,55% respectivamente.

De estos datos cabe destacar que la IAG responde a todas las preguntas en, al menos, un 50% de los casos, exceptuando a la pregunta ‘¿cuándo?’, que es empleada en un 41,67% de las entradillas. La más empleada es la pregunta ‘¿qué?’, usada en todas las entradillas analizadas.

En el caso de los estudiantes cabe destacar cómo sólo hay dos preguntas que se responden en más de la mitad de las ocasiones. Estas son la pregunta ‘¿qué?’, la cual es respondida en un 97,22% de las entradillas, y la pregunta ‘¿cómo?’, que aparece en el 55,56% de los casos. El resto de 5W no llegan a alcanzar el 50% de uso.

En cuanto a la veces que la IAG o los estudiantes han empleado más 5W en su entradilla, en competencia directa -entradilla realizada sobre el mismo texto-, la IAG vence en el 41,67% de las ocasiones -15 entradillas-. En el 50% de las ocasiones -18 entradillas-, tanto la IAG como los estudiantes hacen uso del mismo número de 5W. En 3 de las entradillas -8,33%- son los estudiantes quienes emplean más 5W que la IA.

4.3 Tipos de oración empleadas

En lo referente al tipo de frases más empleadas, se observa cómo en el 100% de los casos, tanto los estudiantes como la IAG, emplean frases enunciativas, expresando hechos de forma objetiva.

En el caso de las frases exhortativas, se aprecia como la IAG las emplea en un 13,89% de los casos, por un 11,11% de uso por parte de los estudiantes. Igualmente, la IAG ha usado frases desiderativas en un 8,33% de sus entradillas, mientras que los estudiantes lo hacen en un 2,78%.

Por otro lado, no se han encontrado frases interrogativas, exclamativas o dubitativas en ninguna de las entradillas.

4.4 Otros resultados

Además de los resultados expuestos en los puntos anteriores, también se han medido las variables de coherencia del texto, complejidad sintáctica y voz empleada. En cuanto a la coherencia, se ha dado en el 100% de las entradillas, así como las frases complejas y el uso de la voz activa. No se aprecia, por lo tanto, ninguna diferencia entre IAG y estudiantes en estos casos.

Igualmente, tras una análisis más cualitativo de los textos, no se aprecian grandes diferencias en cuanto al tono o al estilo de las entradillas. En estas cuestiones, por lo tanto, la IAG y los estudiantes trabajan al mismo nivel.

5 CONCLUSIONES

Los resultados que se desprenden de las variables analizadas en este estudio indican que la diferencia existente entre los estudiantes y la IAG a la hora de escribir entradillas de carácter periodístico es muy pequeña. No obstante, y a la luz de los resultados, puede decirse que la IAG supera a los estudiantes de periodismo en esta labor, ya que obtiene mejores puntuaciones en todos los casos analizados, aunque sea mínimamente.

Ni la IA ni los estudiantes usan todas las 5W en sus entradillas -excepto en 3 casos la IA-. Resulta llamativo que los datos desprendidos de las entradillas de los estudiantes muestren cómo estos sólo usan, en al menos un 50% de las ocasiones, únicamente dos de las 5W. La IA, por su parte, sí hace uso de estas preguntas en al menos un 50% de los casos. No es suficiente, pero es un dato que mejora al de los estudiantes.

En este aspecto, el uso de las 5W, cabe destacar que la IAG se muestra más eficaz que los futuros periodistas, respondiendo siempre más preguntas que los humanos. Esto hace pensar que, probablemente, la IAG genere mejores textos cortos que los estudiantes.

No obstante, sería interesante comprobar esto mismo con periodistas que ya ejercen la profesión desde hace unos años. Esto abre una nueva línea de investigación a futuro.

Otro hecho a destacar es que, contrariamente a lo que se pensaba antes de realizar este estudio, la IAG muestra un poco más de capacidad que los estudiantes en el momento de variar el tono del texto. Aunque las diferencias son muy pequeñas, la IAG presenta mayor variedad de frases, escribiendo textos más amenos.

Respondiendo a la segunda pregunta de la investigación, y tras analizar los datos, puede decirse que la IA es capaz de generar textos cortos de una forma muy eficiente. Además, teniendo en cuenta la evolución de esta tecnología, no sería de extrañar que pudiesen dedicarse a tareas de escritura, tales como las entradillas, en un futuro cercano.

Esto hace pensar que el sector de la comunicación experimentará transformaciones significativas debido a la IA. Estos cambios serán profundos y tendrán un impacto en todo el organigrama del proceso productivo. Respecto a los cibermedios, estos actuarán como un complemento en la elaboración de diversos elementos informativos. Entre ellos se incluyen noticias, titulares, entradillas, tablas de datos, y cronologías textuales. Además, facilitarán la traducción a otros idiomas, la creación de ladillos de resumen, y el posicionamiento SEO.

A su vez, la inteligencia artificial brindará a los periodistas una mayor disponibilidad de tiempo, permitiéndoles dedicarlo a la conciliación familiar o a su desarrollo personal y profesional.

El futuro presenta desafíos significativos en ámbitos como el social, profesional, empresarial, institucional y gubernamental. La IA generativa representa una categoría dentro de la inteligencia artificial donde la ‘creatividad’ de las máquinas, tanto en hardware como en software, se combina para crear contenido en forma de texto, audio y/o video.

La IA ya está teniendo un impacto significativo y seguirá influyendo en todos los sectores de producción de las empresas informativas de manera transversal y completa. Se anticipa que muchos desarrollos darán origen a trabajos tanto audiovisuales como escritos, los cuales serán modificados, transformados e incluso generados por completo por máquinas.

No obstante, la IA no tiene el poder de crear la realidad. Mientras que el periodista se encarga de interpretar lo real, la IA puede modificar, reeditar o incluso generar una realidad alternativa. Por ello, es crucial que haya una supervisión humana durante este proceso; sin embargo, es claro que el número de profesionales implicados en estos desarrollos se verá reducido.

La inteligencia artificial (IA) tiene la capacidad de incrementar de manera exponencial la productividad tanto de los periodistas como de los profesionales en el ámbito de la información. El tiempo que queda ‘libre’ puede ser utilizado para llevar a cabo tareas que requieren un enfoque humano, tales como la investigación, el manejo de procesos complejos y el desarrollo de actividades que demandan un alto nivel de racionalidad. Entre estas áreas cabe destacar los reportajes de investigación, informes de alta complejidad, entrevistas delicadas y cobertura de evento y actos arriesgados.

Se prevé que la inteligencia artificial represente la más significativa revolución digital desde el surgimiento de Internet, impactando diversos sectores y constituyendo una de las transformaciones más importantes en la historia de la humanidad. El periodismo, como no puede ser de otra forma, se verá afectado por ella.

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  Universidade Federal de Santa Catarina. Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação. Publicação no Portal de Periódicos UFSC. As ideias expressadas neste artigo são de responsabilidade de seus autores, não representando, necessariamente, a opinião dos editores ou da universidade.

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  Edgar Bisset Alvarez, Genilson Geraldo, Jônatas Edison da Silva, Mayara Madeira Trevisol, Edna Karina da Silva Lira e Luan Soares Silva.

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Fechas de Publicación

• Publicación en esta colección
  07 Abr 2025
• Fecha del número
  2025

Histórico

• Recibido
  15 Oct 2024
• Acepto
  13 Feb 2025
• Publicado
  14 Mar 2025