Los chatbots de IA no salvarán a los medios, pero la tecnología que los impulsa podría hacerlo

Si hay una aplicación de IA en los medios que ha tenido un camino difícil, son los chatbots. Con el éxito arrollador de ChatGPT, la idea de que los chatbots podría ser la próxima gran revolución en la experiencia del usuario cobró nueva relevancia, y varias publicaciones se lanzaron a ello, ofreciendo portales o widgets que permiten a los lectores explorar su contenido de una forma novedosa.

Creo que es justo decir que ninguna de estas iniciativas ha sido un éxito rotundo, pero algunas son más prometedoras que otras. Los chatbots de Skift, USA Today y The Texas Tribune han logrado cierto éxito discreto en la interacción con los usuarios, y si bien es probable que el “chat” no salve a la industria de los medios, bien podría desempeñar un papel importante. Más allá de las ventajas de mejorar la búsqueda en el sitio y proporcionar datos únicos sobre la audiencia, las experiencias de chatbots con IA propias de las editoriales podrían allanar el camino hacia la más mítica de todas las quimeras de la era de la IA: el nuevo modelo de negocio.

Aquí es donde entra en juego el nuevo agente del IA de Time. Time presentó recientemente una nueva experiencia de IA: sí, un chatbot, pero entrenado con todo el archivo de Time, unos 750,000 artículos que se remontan a 1923. Cuenta con funciones comunes de IA, como resumen, traducción y la capacidad de reproducir la versión en audio del artículo, pero lo más importante es que su base de conocimiento se fundamenta en un amplio corpus de periodismo verificado por humanos. Por ahora, solo se utiliza para noticias de política y entretenimiento, según Axios.

El agente de Time vs. Perplexity

He estado probando el agente para ver si ofrece una mejor experiencia que un portal de IA más genérico como Perplexity o ChatGPT, evaluando los resultados según su precisión, actualidad, estructura y fuentes. Al explorar el tema del reciente cierre del gobierno y compararlo con otros cierres anteriores, consulté al agente con la siguiente pregunta:

Proporcióname un resumen de la historia de los cierres del gobierno estadounidense, explicando brevemente por qué ocurrieron, cuándo ocurrieron, cuánto duraron y qué partido se consideró ganador.

Respondió con seis extensos puntos, cada uno resumiendo el cierre en los aspectos que solicité, junto con una aclaración periodística al final que decía: “La cobertura de Time enfatiza que los ‘ganadores’ suelen ser una cuestión de enfoque político más que una métrica objetiva”. Cuando pedí el desglose en forma de tabla, indicó que no podía crearla, aunque generó una lista numerada más estructurada como alternativa. Cada punto incluía un enlace a artículos específicos de Time.

El agente pareció tener algunas dificultades para proporcionar información actualizada para la consulta. En su resumen no se mencionaba que el cierre estaba a punto de terminar (realicé estas búsquedas el 12 de noviembre), y era impreciso respecto a su duración, indicando en dos ocasiones que había durado más de 35 días. Siendo justos, esa cifra es probablemente la más relevante para la consulta, ya que el día 35 fue lo que convirtió al cierre en el más largo de la historia, y la consulta en sí se centra claramente en datos históricos en lugar de en la situación actual.

En Perplexity, el chatbot respondió con una tabla como resultado principal, además de ser más preciso sobre la duración actual del cierre (43 días) y mencionar que se había alcanzado un acuerdo preliminar. La respuesta tenía menos texto en general y recopiló la información de diversas fuentes (la principal característica de Perplexity), incluyendo Wikipedia, CBS News, ABC News, CNN, NPR y otras.

El negocio de la información (con IA)

Según mi experiencia, diría que es un empate, así que un punto para Time y sus socios de Scale AI por crear una experiencia de usuario comparable a la de una empresa multimillonaria. Pero la experiencia de usuario es solo una de las razones por las que uno recurriría al Agente de IA de Time. El verdadero valor reside en:

1. La fiabilidad de la información. Como mencioné al principio, dado que el Agente se basa en el contenido del medio, que se rige por estándares periodísticos, tiene la ventaja de no verse afectado por fuentes poco fiables. Esto no significa que nunca pueda cometer errores u omisiones, pero parte de material verificado.
2. La concesión de licencias de esa información. Si bien a los consumidores comunes no les suele preocupar si el chatbot de IA que utilizan respeta los derechos de autor, a las empresas que desean desarrollar productos basados ​​en IA sí. Al dirigir el Agente exclusivamente a su archivo, Time aborda un temor clave de cualquier socio: ¿Serán responsables por mostrar contenido que no les pertenece? Esa procedencia es especialmente importante para los equipos de cumplimiento normativo en sectores regulados que desean integrar un agente de este tipo en herramientas de investigación internas o productos de cara al cliente.

Todo esto apunta a la estrategia subyacente al lanzamiento de una nueva experiencia de lectura con la etiqueta de “agente”. Si el archivo de Time puede ofrecer una experiencia de IA a los visitantes de su sitio web, también puede adaptarse a cualquiera que esté dispuesto a pagar por ella. Y no requeriría ceder ninguna propiedad intelectual: una vez firmado el acuerdo, solo sería necesario establecer una sencilla conexión técnica, presumiblemente mediante MCP (protocolo de contexto de modelo), entre la interfaz del cliente y el Agente de Time. Un banco, por ejemplo, podría integrar el Agente en su portal interno de políticas para que el personal pueda consultar contenido de noticias verificado sin salir de los sistemas de la empresa.

Esto es conceptualmente similar a los acuerdos de licencia que Time y otras empresas ya han firmado con compañías de IA como OpenAI, pero técnicamente difiere en un aspecto importante. Un acuerdo de licencia típico implica el permiso (a menudo retroactivo) para usar el contenido del sitio para entrenamiento, además del acceso al sitio para rastreadores de búsqueda de IA, de modo que puedan resumir noticias en respuesta a las consultas de los usuarios. Estas búsquedas dependen en gran medida de los metadatos, el proceso dista mucho de ser exhaustivo y la visibilidad sobre el uso del contenido es limitada.

Un sistema mejor implicaría que el editor controlara la capa de agente y la interfaz, como ha hecho Time. Una vez realizado el arduo trabajo de formatear, incorporar y procesar el archivo para la IA, la información se vuelve mucho más fiable y fácil de analizar para los sistemas, y se puede optar por licenciarla bajo las propias condiciones. Esto influye en la dinámica de poder general de cualquier acuerdo; el editor se convierte ahora tanto en proveedor de herramientas como de contenido.

El dilema

Así pues, son posibles nuevos tipos de acuerdos, pero la pregunta es: ¿Alguien los concretará? Time cuenta con un gran archivo, pero aún es pequeño en comparación con la producción informativa total del sector de los medios de comunicación; algo que ProRata está más cerca de lograr con su motor de búsqueda Gist (que también incluye Time). Por otro lado, si los compradores pueden obtener lo que necesitan de solo unas pocas fuentes específicas, ¿por qué no pagar simplemente por el acceso a esas y dar por terminado el asunto? Esto refleja el antiguo debate sobre los canales de cable: ¿Preferirán los clientes de este tipo de información recibirla en paquete o a la carta?

En cualquier caso, la transformación de grandes archivos en corpus preparados para la IA, fácilmente integrables en portales de información (públicos o privados), podría convertirse en una parte fundamental de cómo las empresas de medios monetizan su contenido en el futuro.

La creación de nuevos modelos de negocio es una frase que se repite constantemente en los medios, pero que rara vez se ve, como Pie Grande. Quizás acabemos de tener un avistamiento.