‘It’s a shift for the culture of how newsrooms are working and evolving’: ISOJ panelists discuss the impact of AI in journalism

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At the “quintessential” panel of “every journalism conference,” as described by Nikita Roy, founder of Newsrooms Robots Lab, experts discussed artificial intelligence (AI) and its impact on newsrooms during the first day of the 26th International Symposium on Online Journalism (ISOJ).

“It’s not just about AI tools, but about focusing on the transformation happening because of this technology,” said Roy, who moderated a panel on the impact of AI in newsrooms. “And then, also thinking about how we design future news experiences with AI.”

Roy posed several questions that journalists and news organizations should consider when implementing AI: What should collaboration between the newsroom and product development look like? How should they address threats to audience relationships? How can they deal with misinformation and disinformation? And what new opportunities might emerge?

“This isn’t just another tool. It’s a shift in news infrastructure. It’s a shift in how newsrooms operate and evolve,” Roy said. “This conversation will help us understand how to prepare for the changes ahead, since these decisions within the system will shape and prepare us for the future of our industry.”

As vice president of editorial innovation and AI strategy at Hearst Newspapers, Tim O’Rourke leads a team working with newspapers across the United States, from small hyperlocal outlets to major metropolitan publications like the San Francisco Chronicle and the Houston Chronicle. Part of his job is figuring out how to help journalists do more meaningful local journalism using AI.

O’Rourke noted how journalism was impacted by the arrival of ChatGPT in 2022. His team then began exploring how to use the tool, evaluating its role in local journalism, and even securing funding to develop AI-driven tools.

“We kind of navigated that and and figured out what’s our path to the best way we can take advantage of this technology while respecting our standards, our ethics and understanding to innovate cautiously so we don’t lose trust with our audiences,” O’Rourke said. “That’s led us to this current period where we’re enhancing and accelerating the best ideas that come out of our local news rooms.”

The network employs between 650 and 700 journalists, and last year, it was able to directly train about 350 of them on both proprietary and industry AI tools, O’Rourke said. The goal this year is to extend training to the entire editorial team. According to their records, AI tools have been used 65,000 times, with usage increasing each month.

“We follow the principle that a human should be in the loop,” O’Rourke said. “It’s time that we reinvest right into our local journalism to allow our folks to do higher-minded work, to allow them to get deeper into their communities, to allow them to do things that maybe they didn’t have the time to do previously.”

Despite the progress, O’Rourke acknowledged room for improvement. He explained how they used an AI tool to help translate articles into Spanish, but they struggled to reach Spanish-speaking audiences.

Another lesson, he said, is that some tools work better for hyperlocal media, while others are more suited for large-city newsrooms with specialized teams. “We’ve learned we really have to cater our tools to particular internal users to make sure it works for the ways they do their jobs,” he said.

For Uli Köppen, head of AI at Germany’s public broadcaster Bayerischer Rundfunk, discussing AI’s “real impact” on media must start with examining how AI is changing the way journalists report on AI.

Köppen said the broadcaster specializes in algorithmic accountability reporting, an effort that began at least eight years ago with an investigation into how Germany’s credit scoring algorithm operated with little transparency.

In a recent story with Wired, the team revealed how user data from various apps was being sold in ways that could track people’s movements—including employees of the German and U.S. secret services.

“For doing such stories, we need interdisciplinary teams. We have to invite programmers into our newsrooms, and we have to invite product people being able to do such stories,” Köppen said. “I’m always advocating for more teams to cover algorithmic accountability journalism because I believe it’s essential to promote AI literacy through our reporting.”

One advantage at the German public broadcaster is that AI isn’t used as clickbait but as a way to get audiences to engage with journalism. They’ve learned that tools can be personalized. For example, one feature allows users to enter their location or postal code to receive important news relevant to their area.

Another use of AI involves generating multiple versions of the same story for different platforms. For example, they can request a radio version for a specific region.

“We want our journalists to focus on investigations, analysis, and field reporting, but we don’t want to waste energy creating different versions of a story—sometimes we produce far too many,” Köppen said.

For Yahoo News, everything revolves around “how we are leveraging AI to bring more quality to our readers,” said Brooke Siegel, the company’s vice president of content. According to Siegel, Yahoo News is the No. 1 news and information website in the United States, reaching 190 million users per month. AI, then, helps them “handle that scale.”

“The strategy is staying with the humans and the AI, the way we’re incorporating it is to leverage it to bring more quality premium content to our audience,” Siegel said. “And also integrating it into our news room so editors can focus on the creative high-impact work that they’re doing and pass off some work to AI.”

To achieve this higher-quality offering, Yahoo News uses AI to personalize content for its users. “We have tens of thousands of articles that are coming into our pipeline every single day. How do I find the right story to serve to our audience? AI is helping us tackle that,” Siegel said.

With their new algorithm, they have increased the amount of time users spend on the site by 65%. The algorithm also helps editors determine which writers are best suited for certain types of stories.

However, Siegel said it’s not just about offering audiences what they want but also what they need to know. To that end, they have another AI tool that scans thousands of stories to identify the most important ones.

“Editors are reviewing that cluster of stories and choosing the right articles, the right publishers, the right angles. So that when our audience is going into that top story cluster, they’re really getting an array of perspectives on a single topic that was curated for them by an editor,” Siegel said. “But we wouldn’t have been able to get to that place. We couldn’t have the editor sifting through those thousands of stories.”

The final word came from Juliana Castro Varón, senior design editor for AI initiatives at The New York Times, who spoke about designing AI experiences. “Not a chatbot,” she said with a laugh.

Her background is in design, and said she has always been concerned with how words and language are presented, she said. That’s why she feels both “appalled” and intrigued when an organization decides to present its information through a chatbot.

A chatbot isn’t always a bad option, she said, but organizations must consider whether it truly serves their audience. Her team, for example, designs AI experiences for two groups: New York Times readers and the newspaper’s journalists.

“They both want context, a way of making sense of the facts,” Castro Varón said. “So we’ve established that one of the things that makes AI so powerful and so dangerous is that it can’t understand meaning. But most often, the value of AI happens when we are able to not generate anything new, but rather create structure out of massive data sets.

One example of AI’s use came during election coverage, when journalists received information about groups dedicated to spreading disinformation. The documents contained more than 500 hours of Zoom call recordings, videos, and other materials. The AI team developed a way to analyze the data and extract key insights, which were then reviewed by reporters.

“Our team believes that AI alone is pretty much worthless – at least in our profession,” Castro Varón said. But “we’ve learned that expertise paired with AI is a very powerful combination.”

With a touch of humor, she ended her presentation by revealing that The New York Times does, in fact, have a bot—one that analyzes the most common incorrect answers in the daily puzzle. The paper’s games team reviews the data before publishing insights.

“I like bots, but only sometimes,” she said.

For just over 20 minutes, panelists and the moderator dove deeper into topics such as the relationship between product managers and editorial teams, the responsibility news organizations bear when AI generates misinformation or disinformation, and the need for transparency about how AI is used.

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“Es un cambio en la cultura de funcionamiento y evolución de las redacciones”: panelistas de ISOJ discuten impacto de la IA en el periodismo

En el panel “por excelencia” de “toda conferencia de periodismo”, como lo definió Nikita Roy, fundadora de Newsrooms Robots Lab, se debatió sobre la Inteligencia Artificial (IA) y su impacto en las redacciones durante la primera jornada del 26º Simposio Internacional de Periodismo Online (ISOJ).

“No se trata solo de herramientas de IA, sino de centrarse en la transformación que está ocurriendo gracias a esta tecnología” explicó Roy, quien moderó el panel “Más allá del hype: el impacto real de la IA en las redacciones”. “Y luego, también pensar en cómo diseñamos futuras experiencias informativas con IA”.

Roy planteó algunas preguntas que periodistas y medios de comunicación deberían plantearse al implementar la IA: cómo debería ser la colaboración entre la redacción y el desarrollo de producto, cómo abordar las amenazas a las relaciones con la audiencia, cómo lidiar con la desinformación y la información errónea, y cuáles podrían ser las nuevas oportunidades.

“No se trata de una herramienta más. Se trata de un cambio en la interfaz de las noticias. Se trata de un cambio en la infraestructura de las noticias. Se trata de un cambio en la cultura de funcionamiento y evolución de las salas de redacción”, dijo Roy. “Esta es la conversación que nos ayudará a comprender cómo nos preparamos para ese cambio que se avecina, ya que estas decisiones en el sistema son las que nos diseñarán y prepararán para el futuro de nuestra industria”.

Como vicepresidente de innovación editorial y estrategia de IA para Hearst Newspapers, Tim O’Rouke lidera el equipo desde el cual trabajan con periódicos de Estados Unidos que van desde pequeños hiperlocales hasta grandes que cubren zonas metropolitanas como el San Francisco Chronicle o el Houston Chronicle. Parte de su trabajo es ver cómo implementar la IA en estos medios para “ayudar a nuestros periodistas a hacer más periodismo local importante en sus comunidades”.

O’Rourke señaló cómo el periodismo se vio impactado por la llegada de ChatGPT en 2022. De allí vino para su equipo un proceso de entender cómo usar esta herramienta, ver su uso en el periodismo local e incluso consiguieron fondos para desarrollar herramientas de IA.

“De alguna manera determinamos cuál es nuestro camino para aprovechar al máximo esta tecnología, respetando nuestros estándares, nuestra ética y entendiendo que queremos innovar, pero con cautela para no perjudicar a las marcas ni perder la confianza de nuestro público”, dijo O’Rourke. “Esto nos ha llevado a este momento, donde estamos potenciando e impulsando las mejores ideas que surgen de nuestras salas de prensa locales”.

Según dijo, la red emplea entre 650 y 700 periodistas, y el año pasado pudieron capacitar a cerca de 350 de manera directa en herramientas de IA propias y de la industria. El plan es llevar la capacitación a todo el equipo editorial este año. Según sus registros, tienen 65.000 usos de herramientas de IA y cada mes este uso aumenta.

“Seguimos el principio de que un humano debe estar involucrado”, dijo O’Rouke. “Es hora de que volvamos a invertir en nuestro periodismo local para permitir que nuestra gente haga un trabajo más inteligente, para permitirles adentrarse más en sus comunidades, para permitirles hacer cosas que tal vez antes no tenían tiempo de hacer”.

Aunque ha sido significativo el avance, O’Rouke habló de algunos aspectos que pudieron mejorarse en su implementación. Explicó como una herramienta de IA ayudó a traducir el contenido periodístico a español, pero no supieron cómo acceder a audiencias en español.

Otra lección, según O’Rouke, es que muchas herramientas funcionan mejor para medios hiperlocales y otras para medios de grandes ciudades que tienen equipos con diferentes especialidades. “Hemos aprendido que debemos adaptar nuestras herramientas y experiencias a los usuarios internos para que se ajusten a su forma de trabajar”, dijo O’Rouke.

Para Uli Köppen, directora de IA de la radiodifusora pública de Alemania, hablar del “verdadero impacto” de la inteligencia artificial en los medios lo primero que se debe preguntar es cómo la IA cambia la manera en que se reporta sobre IA.

Köppen dijo que desde la radiodifusora pública alemana se especializaron en los reportajes de rendiciones de cuentas de algoritmos. Esto comenzó hace al menos ocho años cuando hicieron un reportaje sobre cómo el algoritmo que da el puntaje crediticio en Alemania no era muy transparente sobre cómo funcionaba.

En una reciente historia, junto a Wired, mostraron cómo se vendían datos de usuarios de diferentes apps que podían rastrear los movimientos de cada persona, incluidos trabajadores del servicio secreto alemán y estadounidenses.

“Para realizar este tipo de reportajes, necesitamos equipos interdisciplinarios. Tenemos que invitar a programadores a nuestras redacciones y a los responsables de producto para que puedan realizar este tipo de reportajes”, dijo Köppen. “Siempre estoy abogando porque haya más equipos que cubran reportajes de rendición de cuentas algorítmica porque creo que es fundamental fomentar la alfabetización en IA con los reportajes que estamos haciendo”.

Una de las ventajas en la radiodifusora alemana es que no usan la IA como clickbait sino para lograr que sus audiencias vean su periodismo. Han entendido que se puede personalizar las herramientas. Una de ellas por ejemplo permite que con su localización o poniendo el código postal, la persona reciba noticias importantes de acuerdo al área en la que se encuentra.

Otro uso de la IA tiene que ver con permitirle a los periodistas tener varias versiones de una misma historia para diferentes medios. Por ejemplo, le piden hacer una versión radial para determinada zona del país.

“Queremos que nuestros periodistas se centren en investigaciones, análisis y reportería de campo, pero no queremos desperdiciar energía creando diferentes versiones de una historia, y a veces creamos muchísimas”, dijo Köppen.

Para Yahoo News todo se basa en “cómo aprovechamos la IA para ofrecer mayor calidad a nuestros lectores”, dijo Brooke Siegel, su vicepresidenta de contenido. Según Siegel, Yahoo News es el sitio web de noticias e información número uno de Estados Unidos que llega a 190 millones de usuarios al mes. El uso de IA entonces para “abordar esa escala”.

“La estrategia es mantenernos fieles a los humanos y la IA, la forma en que la incorporamos, es para ofrecer más contenido premium de calidad a nuestra audiencia”, dijo Siegel. “Y también para integrarla en nuestra redacción […] para que los editores puedan centrarse en el trabajo creativo de alto impacto que están haciendo y delegar en la IA parte del trabajo que no debería necesariamente ocupar tanto de su tiempo”.

Para lograr esta oferta de mayor calidad, Yahoo News usa la IA personalizando el contenido para sus usuarios. “Tenemos decenas de miles de artículos que llegan a nuestro canal de producción cada día. ¿Cómo encuentro la historia adecuada para nuestra audiencia? La IA nos ayuda a abordar eso”, dijo Siegel.

Con el nuevo algoritmo, han podido incrementar en 65% el tiempo que un usuario en el sitio. Un algoritmo que también incluye a los editores para determinar qué editores son más acordes para escribir cierto tipo de historias.

Sin embargo, dijo Siegel, no se trata solamente de ofrecer lo que quiere la audiencia, sino lo que necesita saber. Para eso, tienen otra herramienta de IA que navega a través de miles de historias para determinar cuáles son las más importantes, información que pasa a los editores y así determinar cuáles serán las historias principales de su sitio.

“Los editores revisan ese conjunto de historias y eligen los artículos, los medios y los enfoques adecuados. De esta manera, cuando nuestra audiencia accede a ese conjunto de historias principales, obtiene una variedad de perspectivas sobre un solo tema, seleccionado por un editor”, dijo Siegel. “Pero no habríamos podido llegar a ese punto [sin IA]. No podríamos haber tenido al editor revisando esas miles de historias”.

La palabra final la tomó Juliana Castro Varón, editora sénior de diseño de iniciativas de IA del The New York Times, para hablar sobre cómo diseñar experiencias de IA. “No un chatbot”, dijo Castro Varón de manera contundente y entre risas al inicio de su presentación.

Debido a su formación como diseñadora, siempre le ha preocupado la manera como se presentan las palabras y el lenguaje. Por eso se siente “horrorizada” y le da curiosidad cuando alguna organización decide presentar su conocimiento a través de un chatbot.

No es que un chatbot sea siempre una mala opción, pero Castro Varón considera que hay que considerar si realmente es lo mejor para su audiencia. Su equipo por ejemplo diseña experiencias IA para dos públicos: la audiencia del New York Times y los periodistas del medio.

“Ambos buscan contexto, una forma de comprender los hechos”, dijo Castro Varón. “Así que hemos establecido que una de las cosas que hace a la IA tan poderosa y peligrosa es que no puede comprender significados. Pero, con mayor frecuencia, el valor de la IA reside no en que pueda generar algo nuevo, sino en crear una estructura a partir de conjuntos de datos masivos”.

Un ejemplo del uso de IA fue cuando en la cobertura de elecciones periodistas del medio recibieron información sobre grupos dedicados a difundir información falsa. Los documentos recibidos constaban de más de 500 horas de grabaciones de llamadas en zoom y videos, entre otros. El equipo de IA encontró la manera de analizarlo y obtener datos que después fueron revisados por el equipo periodístico.

“Nuestro equipo cree que la IA por sí sola es prácticamente inútil, al menos en nuestra profesión. Hemos aprendido una y otra vez que la experiencia combinada con la IA es una combinación muy poderosa”, dijo Castro Varón.

Con un poco de humor, finalizó su presentación dando a conocer que el New York Times sí tiene un bot: uno que analiza las respuestas erróneas más populares en el rompecabezas diario. Información que analiza el equipo de juegos del diario antes de publicarse.

“Me gustan los bots, pero sólo a veces”, dijo.

Durante un poco más de 20 minutos panelistas y moderadora debatieron sobre temas en mayor profundidad como la relación entre los gerentes de producto y el equipo editorial, la responsabilidad cuando la IA produce información falsa o desinformación, y la transparencia de los medios respecto al uso de IA en productos periodísticos.