[Dentro de la redacción] Enfrentando el momento Oppenheimer del periodismo

Durante el fin de semana, Nieman Labs —conocido por informar sobre la intersección de tecnología y periodismo— publicó una serie de predicciones provocativas para el periodismo en 2026. 

Varias de ellas causaron revuelo entre los periodistas filipinos. Entre ellas, una que declaraba: "Lo siento, el artículo explicativo ha muerto", y otra que predecía el surgimiento de un nuevo tipo de periodismo —"uno no dirigido a personas, sino adaptado explícitamente para compiladores de lenguaje e información". 

El autor del primer artículo de opinión básicamente dijo que, debido a que las personas recurren a la IA para cosas como explicaciones y contenido perenne, estos ya no importan. ¿Qué funciona? El autor dijo que son los fundamentos: noticias hiperlocales, noticias de última hora, exclusivas, narrativas destacadas en primera persona y periodismo de investigación. "La IA", dijo el experto, "no puede o no quiere resumir esta información porque es demasiado reciente o demasiado única".

El autor que habló sobre el periodismo agéntico mientras tanto señaló que "los sistemas de IA no necesitan entradillas, párrafos de contexto o flujos narrativos; necesitan contenido relevante para el usuario, novedoso y legible por máquinas". 

El papel del periodismo agéntico, señaló además, era escribir las cinco W, citas, contexto y enlaces a contenido multimedia. Todo esto, señaló el autor, luego se ensambla y personaliza en el punto de entrega, según lo que se adapte al usuario final. 

Ambos artículos me preocuparon. Pensándolo más ahora, me doy cuenta de que es porque estas observaciones, aunque sombrías, son ciertas hasta cierto punto. 

De hecho, lo que más me preocupó fue que estos artículos realmente no fueron lo suficientemente lejos. Y no profundizaron en soluciones reales a los desafíos existenciales que enfrentan hoy las redacciones de todo el mundo. 

¡Hola! Soy Gemma Mendoza, jefa de servicios digitales e investigadora principal de desinformación y plataformas en Rappler. 

Desde que se lanzó Rappler, he estado trabajando estrechamente con nuestros equipos técnicos y de datos en el diseño y desarrollo de sistemas y plataformas que producen contenido a escala utilizando datos. Estos proyectos van desde las páginas de resultados electorales altamente interactivas que hemos lanzado cada año electoral desde 2013 hasta nuestro chatbot impulsado por GraphRAG, Rai.

También dirijo nuestra investigación sobre desinformación y odio en plataformas, que comenzó cuando observamos cambios en los algoritmos de Facebook hacia las elecciones de 2016. 

Como mencioné anteriormente, estoy de acuerdo con muchas cosas que plantearon los autores de los artículos de NiemanLab. Por ejemplo, efectivamente, una mejor arquitectura semántica ayudará a estos modelos de lenguaje grandes a mostrar mejor la información. En Rappler, trabajamos en nuestro propio gráfico de conocimiento antes de desarrollar nuestro chatbot Rai.

Pero quiero hablar sobre las cosas preocupantes que hemos observado mientras trabajamos con sistemas de IA y su impacto en nuestra propia plataforma. 

La autora del primer artículo que mencioné se equivoca cuando dice que la IA no puede resumir información única. Esto no es cierto. 

Si se lo permites, los sistemas de IA pueden resumir fácilmente contenido único. De hecho, incluso si les dices explícitamente que no lo hagan, encontrarán la manera de hacerlo.  

Sabemos esto como un hecho porque hemos estado observando los bots de IA que han estado rastreando y recopilando contenido del sitio web de Rappler. Sabemos que a pesar de las restricciones que nuestras reglas del sitio web imponen al raspado de IA, estos chatbots continúan produciendo alegremente datos y contenido que el equipo de Rappler ha recopilado meticulosamente. 

En un caso, ChatGPT proporcionó instantáneamente información detallada sobre los hallazgos en un informe escrito por nuestro compañero periodista universitario sobre una dinastía arraigada en la región de Bicol que gastó alrededor de un millón de pesos en anuncios de redes sociales para atacar a sus rivales. La información utilizada para esta historia fue meticulosamente recopilada durante varios meses por un periodista estudiante que participó en nuestro programa de becas. (Ver la captura de pantalla a continuación.)

Cualquiera familiarizado con sistemas escalables te dirá que si un motor de búsqueda está consultando una base de datos por primera vez, habrá un retraso en la entrega. Incluso el motor de búsqueda de Google necesita tiempo para procesar e indexar información. Basado en su respuesta instantánea, ChatGPT claramente tenía el artículo completo dentro de su propia base de datos, incluso antes de que lo consultáramos. 

Este no es el único contenido único publicado por Rappler que el bot ha masticado. 

Cuando agregamos restricciones de raspado de IA a nuestro archivo robots.txt, ChatGPT reconoció que estaba al tanto de estas restricciones. Sin embargo, aún encontró una manera de usar nuestro contenido, inicialmente afirmando que utilizó fuentes disponibles públicamente o haciendo referencia a otros sitios que también rasparon y sintetizaron nuestro contenido, también sin permiso. (Ver abajo.)

Mi punto es que ya estamos hablando con las máquinas. Lo hemos estado haciendo durante un tiempo. Esto no es nada nuevo.

Esto es lo que hacemos cada vez que cambiamos la forma en que escribimos nuestras historias y leyendas de redes sociales para ajustarnos a las actualizaciones de los algoritmos de Facebook y Google. Estamos facilitando que estas máquinas entiendan nuestro contenido, así como usen y moneticen lo que hemos recopilado, escrito y producido. 

A lo largo de los años, nos dijeron que agregar microetiquetas a las historias ayudaría a que nuestro contenido apareciera mejor. Y así lo hicimos. La pregunta realmente es si las redacciones y los periodistas deberían continuar en esta dirección.

Esto solía ser una relación simbiótica. La optimización para estas plataformas solía recompensar a Rappler con un tráfico sustancial, permitiéndonos escalar. 

Ahora, con la IA, nos están empujando nuevamente a "optimizar", esta vez, para los motores de respuestas. 

Pero aquí está el dilema: estos sistemas ahora "agénticos" son bestias totalmente diferentes. Son máquinas hambrientas de información que quieren saberlo todo. 

A diferencia de los bibliotecarios útiles, parasitariamente —sin pedir permiso— extraen y succionan el jugo del contenido del que se alimentan.

Y no quieren pagar por ese contenido. Créeme, lo preguntamos.

OpenAI pagó a un puñado de editores. Ninguno de ellos (todavía) es del Sur Global.

Y el problema es que estos chatbots están atendiendo a una audiencia que está siendo cada vez más condicionada conductualmente hacia la gratificación instantánea. Estas audiencias no hacen clic en esos enlaces que están tan sutilmente colocados dentro de las respuestas generadas por IA. Muchas veces, ni siquiera comprueban si los enlaces son reales. 

Y los números lo demuestran. El tráfico que incluso los mayores editores de noticias están obteniendo de estos sistemas parasitarios es francamente lamentable.

Lo peor es que los periodistas, y la industria de las noticias en sí, no se están tomando esto lo suficientemente en serio. Algunas redes de medios importantes están tomando lo que pueden firmando acuerdos con las plataformas de IA. Otros que tienen menos influencia están desvaneciéndose impotentemente en los márgenes. 

Como señaló otro artículo de la serie NiemanLab: "No estamos aprendiendo del pasado. En cambio, estamos abordando esta nueva era de IA generativa de manera muy similar a como lo hicimos con las plataformas".

Si esto continúa, dijo el autor, "garantizamos la muerte de la mayoría de las redacciones restantes".

Estoy de acuerdo. 

Este es el momento Oppenheimer del periodismo. 

La pregunta es esta: ¿Deberían los periodistas y las redacciones sucumbir a esta directiva una vez más, en cuerpo y alma como lo hicimos con las redes sociales? 

La pregunta aquí es: ¿El público al que servimos se beneficia en última instancia si continuamos por este camino de rendirnos a las plataformas? O —por su bien y el nuestro— ¿deberíamos resistir y trazar un camino alternativo, uno que no sea parasitario sino que se centre en lograr la simbiosis? 

Si el periodismo no es más que un nuevo ejercicio de recolección de información para sistemas que transforman esa cosecha en este producto llamado "contenido personalizado", ¿qué sucede con su alma y su misión?

Estas preguntas deben ser enfrentadas no solo por nosotros los periodistas, sino también por los ciudadanos que creen que el periodismo independiente debe sobrevivir como un control sobre el poder, el abuso y la corrupción. 

Necesitamos comunidades de apoyo para colaborar con nosotros en este viaje. 

Durante los últimos años, Rappler ha estado construyendo una plataforma móvil que te permitirá conversar directamente con nosotros y con el resto de nuestra comunidad de una manera segura y libre de manipulación.  

También hemos comenzado a trabajar con otras redacciones en Filipinas y en la región de la ASEAN para construir un enfoque de abajo hacia arriba para la circulación de noticias, un camino más sostenible para hacer crecer la audiencia y los ingresos más allá de los caprichosos algoritmos de las grandes tecnológicas.

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