Un estudio titulado «Uses of Generative AI in the Newsroom: Mapping Journalists’ Perceptions of Perils and Possibilities«, publicado en Journalism Practice en agosto de 2024 por Hannes Cools y Nicholas Diakopoulos, explora las aplicaciones y desafíos de la inteligencia artificial generativa en las redacciones de noticias. Los autores entrevistan a periodistas de los Países Bajos y Dinamarca, quienes describen cómo estas herramientas, como ChatGPT y DALL-E, impactan en diferentes fases del proceso periodístico. A continuación, se detalla una lista de casos de uso, tomando en cuenta las oportunidades y limitaciones que plantea la adopción de estas tecnologías disruptivas​:

1. Fase de Recolección de Noticias

• Agregación Automática de Contenidos: La IA genera automáticamente una recopilación de artículos, comunicados de prensa y otros materiales relevantes de fuentes en línea, facilitando y acelerando el proceso de recopilación de información.
• Análisis de Tendencias de Temas: Con un análisis rápido de tendencias, la IA permite identificar los temas más relevantes y noticiosos, ayudando a los periodistas a focalizar su atención en los tópicos de mayor interés para sus audiencias.
• Anticipación de Eventos Noticiosos: La IA puede proyectar posibles escenarios futuros, basados en datos históricos, lo que resulta invaluable para anticipar eventos como el comportamiento económico, por ejemplo, la evolución de la inflación en el próximo año.

2. Fase de Producción de Noticias

• Redacción Automática de Artículos: Las herramientas de IA agilizan la redacción de contenido, generando borradores de artículos, titulares e incluso preguntas para entrevistas, lo que permite a los periodistas concentrarse en el análisis profundo.
• Traducción Multilingüe: Facilita la traducción inmediata de contenidos en varios idiomas, ampliando el alcance global de las publicaciones y adaptándose a diferentes mercados.
• Transcripción Automática: La IA permite transcribir de manera precisa entrevistas y videos, reduciendo significativamente el tiempo invertido en estas tareas manuales.
• Análisis y Visualización de Datos: A través de algoritmos avanzados, la IA resume datos complejos y genera visualizaciones informativas que enriquecen las historias periodísticas, presentando los hechos de manera más accesible.
• Síntesis de Voz y Discurso: Genera contenido en formato de audio con voces artificiales, facilitando la creación de podcasts y otros formatos sonoros de forma automática.
• Resúmenes Automáticos: La IA condensa documentos extensos o informes complejos en resúmenes concisos y claros, optimizando la comprensión y el tiempo de lectura.

3. Fase de Verificación de Noticias

• Verificación de Hechos en Tiempo Real: Permite verificar rápidamente afirmaciones y declaraciones, utilizando IA para contrastar información en tiempo real y reducir la propagación de información errónea.

4. Fase de Distribución y Moderación de Noticias

• Personalización de Contenidos: La IA ofrece una experiencia de noticias personalizada, generando y distribuyendo formatos específicos para cada tipo de audiencia, como textos, podcasts o videos.
• Análisis de Engagement del Usuario: Las herramientas de IA analizan las preferencias y el comportamiento de los usuarios para mejorar la oferta de contenido, maximizando el impacto y la relevancia.
• Programación y Publicación en Redes Sociales: Automatiza la generación de publicaciones atractivas y su programación en redes sociales, manteniendo una presencia activa sin la intervención manual constante.
• Distribución Automatizada de Contenidos: La IA facilita la distribución automática de noticias en diferentes plataformas, incluyendo la creación y envío de newsletters.
• Optimización para Motores de Búsqueda (SEO): Mejora la visibilidad en los motores de búsqueda a través de la optimización automática del contenido, lo que garantiza una mayor audiencia para las publicaciones.

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