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Pero ha sido tras la recuperación económica a nivel mundial acaecida en los últimos años cuando se ha impulsado la inver-sión en este campo (Salazar, 2018). Como resultado, cada vez existen más medios de comunicación que apuestan por esta tecnología emergente que maneja los big data y extrae conclusiones con extrema rapidez y precisión en los resultados (Kim et al., 2007). Se trata, en cualquier caso, de una tendencia que continuará en los próximos años, como ya ha señalado el úl-timo informe del Instituto Reuters Journalism, Media, and Technology Trends and Predictions (Newman, 2018). Eudes (2014) escribe que este es el comienzo de una gran aventura, ya que la escritura automatizada pronto mostrará lo que realmente puede hacer, sobre todo cuando se fusione con otros avances tecnológicos en la redacción y producción periodística.

El sector periodístico es consciente de que debe adaptarse a los nuevos tiempos y aplicar estas técnicas a los métodos tradi-cionales de generación de noticias (Hansen et al., 2017). La IA brinda un panorama alentador para un periodismo innovador de calidad (Fernández Barrero, 2018), que permitirá a los periodistas alejarse de las tareas más repetitivas y rutinarias y desa-rrollar otras más creativas y que aporten valor al trabajo periodístico (Bunz, 2010; Ford, 2013; Graefe, 2016). En este contexto, existen investigaciones que analizan la redacción automatizada y su impacto en la elaboración de noticias (Túñez, Parada, Toural, 2019), y la calidad de las noticias automatizadas (Sandoval Martín, et al., 2019). Otras demuestran que la audiencia no es capaz de diferenciar entre los textos realizados por periodistas y los elabrados a través de IA (Napoli, 2012; Van Dalen, 2012). Para Silverman (2013), la IA mejora la calidad y la precisión del periodismo, debido a que su uso favorece la verifica-ción en tiempo real, permite identificar rápidamente errores, generar instantáneamente líneas de tiempo con datos factua-les, detectar plagio o manipulación en los textos, así como reunir de forma eficiente una cantidad importante de fuentes.

Sin embargo, no hay que olvidar que existen diversos riesgos sobre su utilización, sobre todo desde el punto de vista la-boral, empresarial y de la calidad de la información (Murcia; Ufarte, 2019). Otro de los desafíos apunta hacia la evolución de propuestas de IA que no solo sustituyan la parte mecánica u operativa del proceso de control del dato y de su valor objetivo, sino que también consigan trasladar a la máquina la parte cognitiva del trabajo periodístico (Túñez; Toural, 2018). Pero que su uso sea más o menos ético no depende de la disciplina científica que se ha desarrollado a lo largo de estos años, sino del uso que se haga de ella. Para Sancho Caparrini (2018), lo que sí es seguro es que su uso va a cambiar radicalmente, ya ha empezado, la forma en que enfrentamos y resolvemos algunos problemas.

En este contexto de cambio, Cid (2017) y Oremus (2014) afirman que si bien esta tecnología puede ser una excusa para suplir a redactores y originar una crisis de desempleo, en un momento en el que la profesión comienza a respirar después de una profunda crisis económica (APM, 2018), la causa no habría que buscarla en los sistemas de escritura automática, sino en un modelo de negocio sacudido por el trasvase de lectores y anunciantes de lo impreso a lo digital. Whittaker (2018) critica que el creciente peso de la tecnología en los negocios informativos ha incrementado el valor de las decisio-nes comerciales en detrimento de las cuestiones periodísticas.

Estos sistemas necesitan la ayuda de los humanos para aprender, por lo que es necesario un análisis sobre su propio funcionamiento y sobre el valor de la información. No existe, por tanto, un peligro real de extinción de la profesión, sino un proceso de cambios y ajustes al que se incorporan las máquinas como actores proactivos y en los que los periodistas deben enfatizar su aporte personal, la parte cognitiva de la elaboración de noticias (Cerezo, 2018; Renó, 2018; Salaverría, 2016; Túñez; Toural, 2018).