La inteligencia artificial es fundamentalmente perezosa. Pero eso cambiará.
Un evento reciente puso de relieve que un tercio de las respuestas generadas por inteligencia artificial procede de fuentes desactualizadas, lo que demuestra la complacencia de la inteligencia artificial y su dependencia de materiales antiguos. Pero, a medida que los LLM mejoren, esto no seguirá igual.
La inteligencia artificial está transformando la forma en que las personas encuentran y evalúan la información. El uso creciente de respuestas generadas por inteligencia artificial, que ofrecen información directamente sin necesidad de consultar múltiples fuentes, está redefiniendo la experiencia de “cero clics”. En consecuencia, los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude y Google AI desempeñan un papel cada vez más destacado en la manera en que el público accede al conocimiento y lo interpreta.
Pero en el centro de este cambio se encuentra una debilidad crítica: la inteligencia artificial es fundamentalmente perezosa.
La inteligencia artificial actual tiene varias limitaciones y un sesgo a favor de lo convencional
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) actuales no interrogan el mundo de manera significativa, sino que agregan y reciclan la información que perciben como disponible. En lugar de aprovechar toda la diversidad del conocimiento mundial, los sistemas de inteligencia artificial vuelven una y otra vez a un reducido conjunto de fuentes “seguras”.
En un evento reciente sobre GEO/SEO, los expertos destacaron que los medios ganados desempeñan un papel fundamental en lo que aprende la inteligencia artificial. Sin embargo, la investigación reveló que la inteligencia artificial es fundamentalmente perezosa y recurre una y otra vez a las mismas fuentes conocidas. A pesar de haberse analizado más de un millón de citas en solo tres meses, un tercio de todas las referencias procedía de los mismos materiales desactualizados.
Esta pereza se manifiesta de varias formas. Por ejemplo, la inteligencia artificial otorga más peso a los medios tradicionales y a plataformas colaborativas como Reddit y Wikipedia, donde, como saben los usuarios, la información es muy fácil de editar.
Sin embargo, los medios tradicionales no son preferidos por su originalidad ni por su exactitud, sino por su credibilidad consolidada y por la ventaja que se les atribuye en SEO. El gran inconveniente es que, si estos medios enmarcan o informan algo de manera errónea, la inteligencia artificial amplifica esos errores a gran escala. Resulta preocupante que ni siquiera las correcciones editoriales, que se realizan con regularidad en estos sitios, se tengan siempre en cuenta. La inteligencia artificial tiene una mentalidad de vía única en lo que respecta a la información, y la corrección más reciente no siempre sustituye a la información original desactualizada o fundamentalmente errónea.
Se entiende en general que la exactitud factual de los LLM, incluso en su mejor versión, se estanca en torno al 85% o 90%, y que ChatGPT, una de las plataformas más populares, tiende más a citar dominios de baja calidad que parecen valorarse por su antigüedad y no por su exactitud.
La inteligencia artificial no favorece la diversidad de pensamiento, y eso es un problema
Esto significa que la visibilidad determinada por la inteligencia artificial se inclina de forma desproporcionada hacia los actores establecidos y dominantes de la economía del conocimiento a escala mundial. Aunque ello implica que las plataformas con más autoridad se perciben como mejor acreditadas, también puede suponer un sesgo contra la diversidad de pensamiento.
Las voces independientes, regionales y especializadas corren el riesgo de volverse invisibles o, peor aún, de quedar informativamente excluidas del acceso público, a menos que se incorporen en los sistemas de LLM instrucciones específicas para combatir este sesgo.
El modelo tradicional de monetización de los medios no tenía sentido.
El regreso de la inteligencia artificial a las fuentes tradicionales no es casual. Refleja ciertas decisiones estructurales que las plataformas toman para pecar de prudentes, desde su propio punto de vista.
Elegir los medios tradicionales para ofrecer respuestas inmediatas a lo que la gente busca responde, ante todo, a la seguridad. Citar a The Guardian o a la BBC es menos arriesgado para los proveedores de inteligencia artificial que recurrir a un blog no verificado, por ejemplo, aunque esta práctica relegue a los medios de periodismo local, que suelen ser las fuentes originales de una información que luego difunden ampliamente (y no siempre con exactitud ni en su contexto) los medios de mayor tamaño. Esto fomenta un periodismo perezoso, también conocido como “churnalism”.
Además, los editores dominan desde hace tiempo los datos estructurados, lo que facilita que sean absorbidos y clasificados, y presentan así una supuesta “aura de confianza” ante unos LLM desprevenidos. Esta serie de errores produce lo que podríamos llamar un bucle del legado: un ciclo en el que la autoridad se refuerza una y otra vez en lugar de examinarse de forma crítica.
Pero atención a la próxima fase, en la que la inteligencia artificial transformará su languidez en una forma más activa y crítica que irá mucho más allá
La próxima generación de inteligencia artificial será más activa, analítica y propietaria. Ya se observan indicios de que los nuevos modelos analizarán vídeo, audio e imágenes con la misma facilidad que el contenido escrito. La inteligencia artificial no se limitará a citar un discurso de YouTube: medirá el tono, pondrá de manifiesto incoherencias y lo comparará con registros anteriores.
La inteligencia artificial mejorada tenderá a recurrir a conjuntos de datos propietarios. Los archivos con licencia, el contenido propio y las fuentes por suscripción complementarán la web abierta,
lo que reducirá la dependencia de los medios tradicionales. En lugar de limitarse a agregar datos, la inteligencia artificial irá más allá y contrastará las afirmaciones con datos, con la historia y con análisis geoespaciales.
Al diversificar sus fuentes, incluidos medios regionales y en idiomas distintos del inglés, los modelos de nueva generación pasarán de preguntarse “¿quién ha publicado esto?” a “¿es esto demostrable y está contextualizado?”. El bucle del legado del que hablábamos antes podría romperse gracias a esta precaución.
Las implicaciones para los nuevos medios invitan a la esperanza
A medida que la inteligencia artificial evolucione, las reglas de la influencia cambiarán, y la profundidad y la originalidad importarán más que el legado. La confianza se pondrá a prueba, no se dará por supuesta.
Los medios tradicionales dejarán de gozar de una preferencia automática; la credibilidad deberá demostrarse en tiempo real. Un pódcast, un fragmento de un seminario web o un conjunto de datos interactivo podrán tener tanto peso como una columna de periódico. La presencia multimedia será innegociable. La inteligencia artificial está explotando el contenido de vídeo y audio en busca de información, no solo el texto.
Por ejemplo, Azure AI Video Indexer de Microsoft analiza contenidos multimedia para extraer información como palabras habladas, emociones y elementos visuales, lo que permite a los usuarios indexar y buscar contenidos de manera eficiente. Del mismo modo, Google Cloud Video Intelligence puede reconocer objetos, lugares y acciones en vídeos y generar metadatos detallados que facilitan el descubrimiento y la gestión de contenidos, lo que demuestra que la inteligencia artificial está yendo más allá del texto para extraer significado de los contenidos multimedia.
Para los profesionales de la comunicación, esto supone a la vez un riesgo y una oportunidad. El riesgo consiste en seguir optimizando para un ecosistema de inteligencia artificial perezoso que ya está estrechando el flujo de información. La oportunidad consiste en prepararse desde ahora para la era de la inteligencia artificial activa, invirtiendo en contenidos ricos, en múltiples formatos y respaldados por pruebas, que los modelos futuros buscarán activamente.
La revolución de la inteligencia artificial no se refiere solo a la tecnología: se refiere a quién es escuchado, a quién se otorga confianza y a quién se amplifica. La inteligencia artificial actual puede ser perezosa, pero no seguirá siéndolo. Quienes se adapten pronto, creando relatos con múltiples capas, creíbles y ricos en contenido multimedia, definirán sin duda el panorama informativo del mañana.