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En la conversaci\u00f3n global sobre inteligencia artificial (IA) aplicada al periodismo, la tentaci\u00f3n de correr detr\u00e1s de la \u00faltima novedad t\u00e9cnica suele ser tan grande como el riesgo de perder el eje. En The New York Times,<\/em> sin embargo, el enfoque es otro: menos promesas grandilocuentes, m\u00e1s preguntas inc\u00f3modas. <\/strong>Precisi\u00f3n, control humano y responsabilidad editorial son los principios que ordenan cada experimento.<\/p>\n Desde su rol como senior design editor of <\/em>AI Initiatives<\/em><\/a>,<\/em> la colombiana Juliana Castro Var\u00f3n<\/a> trabaja en un punto sensible de la redacci\u00f3n: el cruce entre tecnolog\u00eda, dise\u00f1o y criterio period\u00edstico. Su equipo desarrolla herramientas internas que no buscan reemplazar periodistas, sino ampliar su capacidad para investigar,<\/strong> explorar grandes vol\u00famenes de datos y encontrar historias que, de otro modo, quedar\u00edan sepultadas.<\/p>\n Lejos del imaginario del chatbot <\/em>omnipotente, la IA que se usa en el Times <\/em>funciona -en sus palabras- como \u201cuna linterna en la oscuridad\u201d:<\/strong> ayuda a ver m\u00e1s con menos, a buscar agujas en pajares de documentos, audios o videos, y a organizar informaci\u00f3n compleja. Pero siempre bajo una premisa innegociable: la verificaci\u00f3n y el juicio editorial siguen siendo humanos.<\/strong><\/p>\n En di\u00e1logo con LA NACION<\/strong>, Castro Var\u00f3n detalla c\u00f3mo se decide qu\u00e9 herramientas escalan y cu\u00e1les quedan en el laboratorio, qu\u00e9 tareas se benefician realmente de la IA, por qu\u00e9 la s\u00edntesis autom\u00e1tica es un terreno peligroso y c\u00f3mo imagina el futuro del dise\u00f1o editorial: menos texto generado, m\u00e1s interfaces de exploraci\u00f3n, m\u00e1s trazabilidad y una relaci\u00f3n m\u00e1s honesta entre tecnolog\u00eda y lector.<\/p>\n -\u00bfCu\u00e1l es hoy el principal desaf\u00edo de dise\u00f1ar narrativas period\u00edsticas potenciadas por IA dentro de una redacci\u00f3n tan grande y diversa como la del <\/strong>Times<\/strong><\/em>?<\/strong><\/p>\n -La precisi\u00f3n. Esta es la principal raz\u00f3n por la cual hemos sido relativamente conservadores en lo que escalamos a los lectores: esta es una tecnolog\u00eda imprecisa y no queremos trasladar la carga de la verificaci\u00f3n al lector. Por ejemplo, las herramientas para verificar si los audios o las im\u00e1genes son creadas con IA no son enteramente confiables. Eso no significa que la tecnolog\u00eda no sea \u00fatil, pero la hemos usado hasta ahora sobre todo internamente: es una linterna en la oscuridad, nos ayuda a ver m\u00e1s con menos, a encontrar agujas en un pajar, a hacer que los lectores encuentren lo que buscan, y a entender mejor los datos a gran escala.<\/mark> El otro gran desaf\u00edo es mantener la confianza y la credibilidad con el lector. Todo el periodismo potenciado por IA que llega al p\u00fablico de The New York Times<\/em> es rigurosamente verificado y supervisado por periodistas humanos. La IA es una herramienta de asistencia, no un sustituto del juicio editorial. Nuestro compromiso con los lectores es innegociable: la tecnolog\u00eda facilita la investigaci\u00f3n y la producci\u00f3n, pero la responsabilidad final de la veracidad siempre recae en nuestros reporteros y editores. <\/mark><\/p>\n -\u00bfQu\u00e9 criterios usan para decidir si una herramienta de IA se convierte en un producto interno estable o queda como un simple experimento en el laboratorio?<\/strong><\/p>\n -Aunque hay excepciones, por lo general el orden es: encontramos una necesidad o un proceso que est\u00e1 tomando mucho tiempo, y desarrollamos una versi\u00f3n sencilla de un producto que reduzca esta fricci\u00f3n. Cuando tenemos un prototipo, testeamos con un grupo peque\u00f1o de usuarios para ver si lo encuentran \u00fatil y, si es as\u00ed, lo mejoramos basados en la retroalimentaci\u00f3n del testeo. Escogemos cosas para enfocarnos cuando tiene una utilidad recurrente en el flujo de trabajo real.<\/mark> Preferimos resolver un problema frecuente a escala (por ejemplo, b\u00fasqueda sem\u00e1ntica y organizaci\u00f3n de documentos). Cuando descubrimos que alg\u00fan experimento es solo novedad t\u00e9cnica pero no mejora nuestro trabajo, se queda en el laboratorio. <\/p>\n -\u00bfC\u00f3mo se aseguran de que las nuevas interfaces narrativas creadas con IA mantengan el est\u00e1ndar editorial y \u00e9tico del <\/strong>Times<\/strong><\/em>?<\/strong><\/p>\n