Comienzo por la encíclica Magnifica Humanitas del Papa León XIV que, entre otros aspectos habla mucho de inteligencia artificial (IA).

Tuve la oportunidad de leerla, en particular lo referido a la nueva tecnología (entre los números 92 a 108), y me parece interesante que se haya puesto el énfasis en la mirada que esa autoridad le genera al tema. En particular al hecho de que estemos frente a una nueva brecha digital generada por la tecnología:

…en muchos casos, en el contexto digital, el control de las plataformas, las infraestructuras, los datos y la capacidad de cálculo no es prerrogativa de los estados, sino de grandes actores económicos y tecnológicos que, de hecho, determinan las condiciones de acceso, las reglas de visibilidad y las mismas posibilidades de participación

Hay varios otros temas en el texto que me parece adecuado darles una reflexión más larga, así que seguiré leyendo con tiempo y calma. Si quieres una mirada inmediata, es un aporte revisar lo que escribe Alejandro Barros del tema.

¿Se escribió con IA?

Quiero detenerme sin embargo en una mirada que está haciendo mucho ruido y se refiere a que hay evidencia de que el texto fue escrito con IA. Es interesante que se destaque el punto respecto de un documento que se presenta crítico a esa tecnología, ya que es una contradicción evidente.

Una de las razones para decirlo es que en el texto se usa un signo tipográfico específico, conocido como raya (em-dash, en inglés) que es característico de los modelos grandes de lenguaje. Aunque no es una pista suficiente, ya se da por hecho de que su aparición es un signo de culpabilidad concreto.

En defensa de la raya

Creo necesario detenerme en ese punto no para defender la encíclica sino que el signo usado. Me parece correcto dejar evidencia de algo que no es bien sabido pero que representa un dato de la causa: hay cuatro signos diferentes —incluso cinco, si me apuran (no hay que olvidar el signo igual)— basados en líneas horizontales. La raya, la raya simple, el guión y el signo menos.

Todos ellos se escriben diferentes e incluso se generan con un código distinto a la hora de representarlos en lenguajes como el HTML. La mejor explicación que he visto al respecto es la de Luis Monge Malo (ver el número 4 de su lista), seguida por la del sitio Typewolf, del que viene la imagen que se ve a continuación:

Pero esto no termina allí porque hay sitios como el del Manual de Estilo del Gobierno de Australia que explica qué signo usar en cada ocasión, o la propia RAE con la explicación completa acerca de los casos de uso de la raya.

Cierro este texto coincidiendo con Enrique Dans —gran autor en temas de tecnología en español— acerca de que no voy a poner faltas de ortografía para demostrar que aquí escribe un humano y anuncio que seguiré usando signos específicos (como la raya) cuando haya esa necesidad. Porque para eso están.

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Entre ellos nos llamó la atención que pese a que son muy digitales, ya que todo lo pueden hacer con el celular, no tenían manejo del computador. De hecho, ignoraban las actividades más típicas de organización de información como crear carpetas y ordenar los archivos dentro de ellas. Lo mismo pasaba con su uso de herramientas basadas en la nube, no entendían los conceptos de subir información o compartirla para que otros pudieran accederla. El método habitual para trabajar con los archivos consistía en buscarlos cada vez que los necesitaban, por lo que había que generar una camino largo para que adoptaran las prácticas requeridas para organizar la información que iban consiguiendo.

Prácticas antiguas

Es claro que el buscador deja obsoletas algunas prácticas antiguas, porque ya no es necesario tener copias locales de documentos y otros similares si es posible llegar a ellos sólo con el sistema de un prompt que encuentra lo que uno escribe.

¿Deberíamos entonces dejar de enseñar ciertas acciones como la de ordenar? Mi punto es que si no logras estructurar un espacio de información y sus relaciones —porque no puedes organizarla físicamente—, lo más probable es que tampoco podrás presentar ni explicar el proceso que lleva de un estado a otro. Ordenar, finalmente genera un camino que permite entender las partes y el todo.

Cuando cambia el buscador

Lo anterior vale la pena tenerlo en cuenta ante el hecho clave de nuestra forma de entender el mundo está ligado a la forma en que funciona el buscador que usamos para acceder a la información. Hasta hace poco, Google ofrecía un listado de enlaces y, por lo mismo, era el mecanismo que llevaba a que muchos generadores de contenidos se preocuparan de seguir sus reglas de posicionamiento para lograr que las personas llegaran a sus espacios a partir de los resultados que ofrecía.

Con la aparición de los resultados basados en inteligencia artificial llegamos a lo que se conoce como Google Zero: ya no se hace click en ningún enlace porque el buscador genera una respuesta y ofrece algunos enlaces. La caída en el tráfico afectó a todos en la industria de los contenidos.

Google lo cambia todo

Y lo que anunció Google en la última conferencia I/O realizada en mayo pasado lo complica todo aún más. Liz Reid, la ingeniera que dirige el área de búsqueda, anunció que se adaptará la caja para que escribas la cantidad que necesites de texto, lo que llevará a resultados que se adapten a lo que narres en ese espacio. Las respuestas serán generadas por Gemini. Vale decir, ya no habrá contenidos de otros sitios que ayuden como respuesta, sino que lo que surja como respuesta será lo que esa empresa prepare para ti.

Más allá de las ventajas efectivas que pueda tener ese tipo de resultados, no dejo de pensar en sus efectos en las habilidades de las personas en los próximos años. Ya no habrá una versión de los hechos a la que uno llegue y a partir de la cual deba sacar conclusiones, sino que tendremos tantas versiones de la realidad como el tipo de preguntas que hayamos hecho. ¿Se imaginan el impacto que esto tendrá en todos nosotros?

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Llego a este concepto luego de leer un interesante artículo (de autor anónimo, pero que reconoce tener más de dos décadas trabajando en temas de ingeniería) que se refiere a la manera en que está cambiando la actividad en las empresas por el uso de la IA, pero para peor.

Las personas son un problema

Partamos por la idea de que hay una gran presión por construir agentes. En la versión de Gemini se trata de:

Entidades que los usuarios pueden utilizar para que perciban su ambiente, tomen decisiones y realicen acciones para conseguir determinados objetivos.

Mientras que OpenAI los explica con esta frase:

Un sistema de inteligencia artificial que tiene instrucciones (lo que debería hacer), límites (lo que no debe hacer) y a tener acceso a herramientas (lo que puede hacer) para realizar actividades en nombre de la persona usuaria.

Frente a esto, el texto que comentamos plantea que los sistemas basados en agentes que se están desarrollando desde hace algunos meses gracias a la última oleada de versiones de modelos de lenguaje (por ejemplo, Claude, Gemini y OpenAI), se construyen porque se considera que las personas retrasan las tareas y hay que evitar su participación. Lo describe de esta manera:

La generación actual de sistemas basados en agentes se basa en la premisa de que el ser humano es el cuello de botella: que el proceso funciona más rápido y con mayor fluidez sin el incómodo retraso que supone que alguien lea lo que está a punto de suceder y decida si debe ocurrir.

Por lo mismo, desde su punto de vista, esto es un error ya que prescindir de las personas “es el abandono del único mecanismo con el que cuenta el sistema para autocorregirse“.

Construir agentes

Todo lo anterior llega justo a tiempo del trabajo que he estado realizando en estos meses para aprender a crear agentes. Mi duda siempre era la de cuánta autonomía tenía que ofrecer y actuar con respeto ante la idea de que uno de ellos pudiera reemplazar a una persona real.

Hasta ahora lo veía como un error pero del tipo moral, es decir, ¿cómo voy a construir algo que le quite el trabajo a alguien? Sin embargo, tras leer ese artículo y mirar lo que se está haciendo en torno a los contenidos, por ejemplo en lo referido a la revalorización de los archivos escrito por Alvaro Liuzzi, me doy cuenta de que el límite tiene que mirarse de otra manera.

Tal como planteé hace unas semanas, un algoritmo será siempre más rápido en las tareas no humanas, tales como trabajar sobre cientos o miles de objetos de información para revisar, ordenar, clasificar y resumir en pocos minutos, es decir, lo que a una persona le tomaría días o semanas.

Por lo tanto, creo que tengo claro que la tarea es crear estas entidades para ofrecer herramientas que faciliten la acción de las personas, en el sentido de apoyar y aumentar su capacidad de toma de decisiones, nunca para tomar su lugar. Por allí está la tarea que corresponde hacer.

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No hay quien no muestre preocupación debido a que hay noticias alarmantes acerca de las decisiones que toman grandes compañías para usar la IA en lugar de personas para hacer ciertas tareas. Si los que están a la vanguardia toman esas resoluciones, ¿qué queda para los demás?

También por el hecho de que hay noticias que dicen que efectivamente se han logrado rendimientos impresionantes, como los que muestra un estudio anual de la U. de Stanford (ver imagen). Aunque el mismo estudio explica que los modelos más relevantes aún fallan la mitad de las veces en decir la hora al ver un reloj con manecillas.

Las respuestas que he dado ante la preocupación de quienes van a mis clases han variado con el tiempo pero creo que siempre las he enfocado en dos líneas. Por un lado, hay que aprender a usar las nuevas herramientas. Entender sus capacidades y límites, para incorporarlas en el flujo de trabajo habitual, de manera de ahorrar tiempo y mejorar el desempeño en ciertas tareas. ¿Cuáles? Las que son repetitivas y se pueden resumir en una instrucción (es decir, un prompt).

Por otro lado, quienes se sientan amenazados deben enfatizar en sus propias capacidades y en aquello que hacen mejor, es decir, en lo que una máquina siempre fallará porque no tiene toda la información. Y que, en el caso de que llegue a tenerla, tampoco llegará lejos porque nosotros ofrecemos una mezcla de análisis de contexto, experiencia y creatividad que nos permite crear a partir de lo que vemos. No replicamos como lo hace una máquina basada en IA, sino que imaginamos los nuevos escenarios y ofrecemos respuestas a lo que aún no aparece pero que alcanzamos a vislumbrar porque esa es nuestra gran habilidad.

La lección de la librería

Esta idea la vi reforzada hace unos días al leer un texto muy interesante escrito por Ryan Holiday, un escritor que tiene una librería desde hace 5 años en Bastrop, Texas, una ciudad de 7 mil personas.

Dado que tiene un newsletter muy exitoso en el que recomienda qué leer, hace unos días publicó un texto de lo que ha aprendido en ese tiempo. Muy interesante, por cierto, para considerar algunas lecciones valiosas para cualquier negocio.

Pero, volviendo al tema de este texto, lo que me gustó apareció cuando vi en esa lista un tema referido a cómo enfrentar el embate de quienes copian su receta e intentan hacer algo similar, dado que su negocio funciona muy bien. El consejo es: haz cosas que sólo tú puedes hacer.

Al referirse a la IA, indica esto:

With AI tools making it easier and easier to copy and replicate and reproduce, it’s more important than ever to find and focus on the things only you can do.

Es decir, en mi traducción: Con las herramientas de inteligencia artificial haciendo cada vez más fácil copiar y replicar y reproducir, es más importante que nunca encontrar y enfocarse en las cosas que sólo tú puedes hacer.

Simple y directo este consejo no habla de esperar y ver sino que de justo lo contrario, avanzar en la actividad de revisar y entender nuestras habilidades, ordenarlas, sistematizarlas y hacerlas trabajar de un modo superior cada vez. Queda en nuestras manos lograr esa meta.

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En una frase: una basura, o más directamente, una mierda. O shit, si lo dices en inglés. Y al proceso que va llenando todos los espacios con ese tipo de contenidos se le llama como el título de este texto, enshittification. En español se traduce como “mierdificación” o “enmierdamiento”.

Origen del concepto enshittification

Se trata de un neologismo acuñado por el periodista canadiense Cory Doctorow y lo presentó a través de su blog a comienzos de 2023. El texto lo republicó Wired y desde entonces se ha hecho popular, incluyendo una entrada en Wikipedia, debido a que el fenómeno que describió se ha ido haciendo cada vez más palpable.

En sus palabras, Doctorow explica:

Así es como mueren las plataformas: primero, tratan bien a sus usuarios; después, se aprovechan de ellos para mejorar las condiciones de sus clientes empresariales; y, por último, se aprovechan de esos clientes empresariales para quedarse con todo el valor para sí mismas. Y entonces, mueren.

Es decir, lo que comienza como un servicio se va transformando en un espacio cerrado en el que todo lo bueno del inicio queda relegado al arbitrio del dueño del negocio. Y, en el camino, el contenido va demostrando cómo se produce el deterioro porque cada vez es peor o es el remedo pobre de lo que alguna vez fue. ¿Quién facilita esa tarea? La facilidad de reproducir contenidos que ofrece la inteligencia artificial.

Las nuevas palabras

Es aquí donde aparecen los elementos que estamos viendo justo ahora en espacios que muestran contenidos, cuando notamos que buenos textos y contenidos audiovisuales han sido alargados para poner más palabras sin ofrecer mayor información. Sólo se busca generar espacio para poner avisos o para crear elementos que lleven a incluir enlaces que dejen espacio para vender cosas que nunca vamos a necesitar.

De hecho han aparecido términos como AI Slop y WorkSlop, para describir estas nuevas creaciones que a simple vista se ven adecuadas, pero que cuando empiezas a leer o ver, son sólo espuma sin sustancia.

¿Por qué me importa?

Mi trabajo habitual es desarrollar contenidos y enseñar a (futuros) profesionales a realizar esta tarea. Por lo que tengo que mostrarles cómo usar inteligencia artificial y evitar la tentación de dejarla trabajar sola. Lo que sigue es puro auto cuidado: debemos evitar que esa tentación de lograrlo rápido usando las máquinas, nos lleve a ofrecer información llena de exageraciones que sea camino de ida pero que nunca traiga a las personas usuarias de vuelta. Si no tenemos cuidado, la enshittification se tomará el espacio en el que trabajamos.

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…necesitamos encontrar el papel adecuado a la inteligencia artificial (IA) en los procesos de trabajo actuales

En los últimos días seguía dándole vueltas al tema, por lo que me asigné la tarea de encontrar ejemplos de esto mismo, con el fin de entender qué actividades deberían ser normales para esta tecnología. Es decir, en cuáles no es posible que le disputen un espacio a las personas, ya que no hay forma de que alguien las lleve a cabo con ese nivel de eficiencia y desempeño. Encontré dos y las quiero compartir a continuación.

¿Cómo es que se dice?

Un primer ejemplo está integrado a un diccionario de idiomas. Es la capacidad para ofrecer el sonido con el que se debe pronunciar una palabra. Algo así como un ayudante fonético, que permite escuchar la pronunciación de cada palabra para la que se entrega una definición. Hay que tener en cuenta que los diccionarios de traducción normalmente traen escrita la indicación respectiva; pero una cosa diferente es escuchar cómo se dice. Y agregar esa capacidad a cada definición, es una tarea que excede lo humano y que parece adecuado que lo haga una máquina con algo de inteligencia.

Otra tarea interesante es la de usar la tecnología de los deep-fakes para ofrecer contenido desarrollado en tu idioma, aunque el original se produzca en uno que no dominas. Como ejemplo, me parece interesante lo que se hace en este video del Profesor Jiang Xueqin, quien se presenta como chino-canadiense y hace unos extensos análisis en español acerca de temas internacionales.

¿Dónde está la IA? En el movimiento de sus labios, porque claramente no habla español sino que es una traducción usando la tecnología para que parezca que domina el idioma. También en el sonido, porque cambia de tono de voz dos o tres veces en el transcurso de su exposición. Pero no es un engaño, porque declara su uso en la información que acompaña a la descripción del video. Allí se explica lo siguiente:

Cómo se hizo

Contenido sintético o alterado

El sonido o las imágenes están considerablemente editados o se generaron de forma digital

(Nota al margen: el texto de esta aclaración pudo ser mejor ya que deja la duda si se refiere a la forma en que se presenta el video o al fondo, es decir a lo que dice).

Sin embargo, es posible decir que gracias al uso de la IA se despliega información de manera más asequible para llegar a un público que, de otra manera, no tendría acceso a lo que allí se comenta.

Otros usos y posibilidades

Como conclusión y a partir de ambos ejemplos vemos que deberemos acostumbrarnos a que la IA tenga espacios como los que reseñamos, dado que ofrece posibilidades que no se podrían concretar si no fuera por la incorporación de tecnología.

Más IA es mejor, pero siempre que se use en el lugar correcto.

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Como resultado, se puede automatizar el proceso que implica diseñar y hacer el código y, de pasada, ahorrar tiempo, esfuerzo y creatividad para llegar a mejores resultados en la tarea de hacer productos digitales.

¿Sobran diseñadores y programadores? Al contrario, faltan profesionales que sepan trabajar en el nuevo entorno. Porque implica conocer nuevas herramientas como los servidores MCP y flujos de tareas avanzados que permiten tener más tiempo para probar y mejorar lo que se está produciendo.

Nuevo flujo, viejas herramientas

Todo este conjunto de novedades, que me tiene estudiando cada vez más para seguir al día, me lleva a una pregunta central. ¿Qué ganamos al ahorrar tiempo en estos procesos? La respuesta más obvia sería que los proyectos pueden ser más rápidos (y más baratos). Sin embargo, creo que lo que tenemos que ofrecer son procesos más complejos.

Mi punto en este aspecto es que si hay posibilidad de hacer las tareas de diseño y programación en marcos de tiempo más acotados, abre la puerta a un par de acciones a las que no siempre se le daba la importancia necesaria. Me refiero a las viejas tareas de refinar la toma de requerimientos y mejorar las pruebas en las diferentes etapas, ya no sólo de calidad del desempeño de lo que se construye, sino de la usabilidad mediante actividades de cara a la audiencia con la que se va a trabajar. A más pruebas con personas usuarias, mejores desempeños de lo que se construye y ahorros efectivos en tiempo y actividad de soporte.

Por lo anterior, cuando toque comenzar a trabajar en estas nuevas plataformas hay que ponerle atención para que no sólo se gane tiempo, sino que sea la oportunidad para ofrecer un resultado mejor.

Como hemos dicho antes, que la inteligencia artificial no destruya trabajos sino que aumente la capacidad de quienes llevan a cabo las tareas. Que el lema sea: a más IA, mayor capacidad de las personas a cargo de crear.

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Las amparaba la Sección 230 de la “Ley de Decencia en las Comunicaciones de 1996” que establece que:

No provider or user of an interactive computer service shall be treated as the publisher or speaker of any information provided by another information content provider.

Es decir, algo así como que ningún proveedor o usuario de un servicio informático interactivo será considerado como el editor o portavoz de cualquier información proporcionada por otro proveedor de información.

¿Qué cambió?

La diferencia en los juicios de esta semana fue que se logró demostrar que hay elementos en las interfaces de las redes sociales que causan adicción en quienes los utilizan.

Entre los nombrados dentro de esta categoría se cuentan los siguientes:

• Scroll infinito, es decir que siempre haya algo adicional para mirar
• Algoritmo de recomendación, o que haya una oferta interminable de aquello en lo que muestras interés
• Que las plataformas no cuentan con herramientas para prevenir el mal uso por parte de quienes publican

Lo más importante es que durante los juicios se consiguió evidencia provista por empleados de las propias compañías (Meta y YouTube) que revelan que saben de los problemas pero no hacen nada para prevenirlos.

Esto no es novedad, en todo caso, ya que en otro juicio parecido se llegó a una conclusión similar.

Lo relevante de la actividad judicial que reseñamos es que se ve como el punto de partida de muchos juicios similares, ya que son los primeros en fallarse, pero hay otros miles en espera (varios de ellos representando a familias y distritos escolares).

Incluso en un análisis del diario inglés The Guardian, se hace un paralelo con lo que ocurrió con la industria del tabaco. Que sólo a través de la actividad judicial tomó acciones en torno a la adicción que generaban sus productos, poniendo advertencias y entregando un pago enorme para intentar aminorar el grave daño causado.

Seguiremos atentos, que esto recién comienza.

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Me interesa la relación que ofrece el término inhumano con la idea de falta de humanidad, o que está fuera de ella. Y de la segunda palabra, el hecho de que sea sinónimo de sobrenatural, es decir que excede lo que la naturaleza ofrece.

Todo lo anterior tiene que ver con la idea de que necesitamos encontrar el papel adecuado a la inteligencia artificial (IA) en los procesos de trabajo actuales. Hasta ahora el rol que se le ha otorgado es el de reemplazo de puestos de trabajo y, de hecho, la pregunta es cuánto demorará en conseguirlo.

Aumentar el esfuerzo

Pese a que todo lo anterior es cierto, creo que lo que va a ocurrir en poco tiempo es que las tareas que hacen las personas creativas deben recibir apoyo y ser aumentadas gracias al uso de la IA.

En este sentido me parece muy adecuado lo que plantea Jorge Nova en su newsletter enviado este lunes:

…saber pensar bien asistido por una máquina será clave

Coincido con su mirada de tener a la máquina al lado, en lugar de que ocupe mi espacio. Lo digo no sólo por intentar defender mi zona de trabajo, sino que por el hecho de que hay un aporte creativo que yo puedo ofrecer y que un software difícilmente entregará.

Un algoritmo será siempre más rápido en las tareas no humanas, tales como trabajar sobre cientos o miles de objetos de información para revisar, ordenar, clasificar y resumir en pocos minutos, es decir, lo que a una persona le tomaría días o semanas. Pero, el software tendrá problemas en crear lo que no está. En eso, las personas tenemos ventajas porque logramos unir ideas y sacar elementos del aire, al estilo de lo que hace un mago a partir de un sombrero. Uso además esta imagen de manera deliberada: conocemos la forma de hacer el truco y, cuando no funciona, sabemos cómo conseguir el resultado de otra manera. Lo hacemos porque podemos crear, lo que significa que no repetimos sino que buscamos algo nuevo a partir de la nada.

Las tareas que siguen

Ahora, para que todo lo anterior sea cierto se requiere que las personas que participan en procesos creativos no se duerman en los laureles. La realidad pasará por encima de los que esperan a ver cómo se dan las cosas para tomar una decisión.

Creo que debemos estar conscientes de que hay que aprender, estar al día y entender cómo modificar la forma en que trabajamos a partir de las nuevas tecnologías que aparecen. El problema es que lo que vimos hace un año ya no está, porque fue reemplazado por una nueva versión que lo hace diferente y mejor (esto es literal). Por lo mismo, no sólo hay que estar atentos sino que, también, activos.

En el espacio que te toque trabajar hay que conocer las herramientas, examinar los procesos en los que estamos involucrados y ver la manera de aplicar lo que vamos aprendiendo. No basta la inquietud de querer saber, hay que actuar para activar las nuevas potencialidades que se muestran. Eso sí es tarea para la casa, porque donde trabajamos nos pedirán ver resultados.

Wikipedia combate la IA

Para la segunda parte de esta semana me interesa destacar el trabajo que está haciendo Wikipedia para evitar la aparición de lo que en inglés que se conoce como AI Slop. Con ese término se denomina al contenido de baja calidad generado por la inteligencia artificial que rellena espacios pero ofrece nula información.

Uno de los métodos es detectar frases y giros idiomáticos que identifican a la forma en que escribe la IA, con el fin de reconocer esos textos y poner mayor atención a su contenido. Como para seguir ese hilo y poner atención a lo que se produce mediante esos métodos.

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Al respecto en septiembre pasado escribí:

La inteligencia artificial está tomando casi todo los espacios posibles en diversas áreas de contenidos digitales, por lo que se hace necesario adoptar un hábito saludable ante su aparición. Mi consejo al respecto es: duda de la respuesta.

Entonces, como comentaba, había llegado a conseguir buenos ejemplos para usarlos en esta columna. Un ejemplo es este artículo de The New York Times que habla de cómo los videos creados con inteligencia artificial están inundando la narrativa de la guerra que hace Estados Unidos en Irán. O el esfuerzo que hace el primer ministro israelí para demostrar que está vivo, luego que un video oficial mostrara que en una de sus manos se veían seis dedos (un error típico de las creaciones con IA).

Evidencia en Chile

Pero todo cambió ayer, cuando una publicación local se tomó las redes: la zanja en el norte que el gobierno actual está planeando construir para cumplir con su plan en torno a la inmigración ilegal, se hizo dueña de las noticias. En particular, de quienes están enfocados a mostrar las falsedades de algunas publicaciones a través de ese noble oficio que es el chequeo de los hechos o fact-checking.

Aprovecho de destacar en este sentido el buen trabajo de Mala Espina, sitio al que sigo regularmente, que verificó la información de la zanja, seguido por el comentario en el sitio de Turno, proyecto noticioso con el sello de Nicolás Copano.

Es muy claro que se hace necesario cumplir con ciertas directrices acerca del uso de la IA en la generación de contenidos noticiosos, anunciando en todo momento que se emplea esta tecnología para simular la realidad, cuando ese sea el caso. Si no se hace, lo único que va a ocurrir es que se va a perder la confianza de la audiencia. Y eso, es lo opuesto a lo que cualquier medio quiere producir.

La tarea entonces —como dije, para cualquier medio— es mejorar la gobernanza de la producción de contenidos para que este tipo de casos no llegue a producirse. De lo contrario, será como Pedrito anunciando la noticia que viene el lobo: muy pronto nadie te va a creer.

BBC: dos ideas

Para cerrar esta entrega me gustaría poner como ejemplo lo que está haciendo la BBC. Por un lado está su política oficial acerca del uso de la IA en la producción de contenidos. Allí se explica, por ejemplo, que el uso para la creación de imágenes no es adecuado:

El uso de herramientas de IA para crear imágenes puede ser considerado cuando no desafía el significado editorial del contenido, distorsiona el significado de los eventos, altera el impacto del material original o lleva a la confusión en la audiencia.

Por otro lado, toma cartas en el asunto a través de su sitio BBC Verify en el que hace el trabajo de verificación de publicaciones que están circulando, entregando una versión real e informada de lo que ocurre. A mi juicio, allí es donde está la real potencia de los medios en este tiempo.

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