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La presente investigación se articula a partir de los siguientes objetivos: analizar la estructura y composición de la startup Narrativa Inteligencia Artificial, así como estudiar sus procesos productivos y la calidad de los textos periodísticos que produce. El trabajo recurre tanto a la metodología cuantitativa como cualitativa y parte de las siguientes hipótesis:

H1. La compañía no solo persigue el beneficio individual de sus creadores, sino que, por medio de la búsqueda de un modelo que les ayude a generar y capturar valor, presta atención a las demandas de diferentes sectores, como los medios de comunicación, que ven ciertas necesidades cubiertas.

H2. La IA incrementa la productividad periodística, ya que el redactor delega labores de documentación y análisis al software, que indexa datos a partir de plantillas prefijadas y genera mensajes informativos de forma sistematizada, precisa y rápida.

H3. La IA no permite todavía generar textos de naturaleza compleja o no predecible, una cualidad humana de entre las muchas de las que adolecen aún los robots. Esta tecnología emergente se utiliza en informaciones sencillas que no necesitan mucho análisis y se nutren principalmente de datos estadísticos, como los temas deportivos y de finanzas.

Una aproximación exploratoria, obtenida a través de la revisión bibliográfica, permitía sostener que esta nueva iniciativa se encuentra en proceso de conformación. Este primer trabajo aspira a asentar el examen con un primer estudio de caso en profundidad. En las siguientes líneas se recoge la literatura científica para entender el contexto, se presenta la metodo-logía y se explican los resultados obtenidos en la presente investigación.

1.1. Mapa mundial de medios y empresas

Las limitaciones de la escritura automática no han disuadido a los medios que apuestan por la experimentación. Un informe del Nieman Lab de la Universidad de Harvard (Lecompte, 2015) ya advertía de la progresiva aplicación de tareas automatizadas con robots y algoritmos en un número cada vez mayor de redacciones periodísticas con el fin de expandir coberturas, enganchar a audiencias y responder con agilidad a noticias de última hora.

El pionero en utilizar la IA fue Los Angeles Times, que en marzo de 2014 publicó una noticia sobre un terremoto elabora-da por el software Quakebot, un algoritmo creado por el programador Ken Schwencke y que usa datos del United States Geological Survey para escribir textos sobre movimientos sísmicos redactados a partir de una plantilla previa. La inicia-tiva tuvo una gran repercusión a nivel mundial y sirvió de estímulo para que otros medios se enfrascaran en propuestas similares. De esta manera, en Estados Unidos, la agencia Associated Press usa desde 2014 la herramienta Wordsmith, de Automate Insights, para generar piezas sobre los informes de ganancias trimestrales de aproximadamente 3.700 empre-sas (Dörr, 2016; Lichterman, 2017). Y The Washington Post cuenta desde 2016 con la aplicación Heliograf, que automatiza el contenido a gran escala en temas deportivos y de finanzas. De igual modo, The New York Times produce información deportiva creada por algoritmos matemáticos que valoran las decisiones de los entrenadores, y la revista Forbes trabaja desde 2016 con la compañía Narrative Science, una especie de periodista virtual que escribe sobre asuntos económicos y deportivos. Por su parte, el diario digital Quartz desarrolla robots conversacionales e IA en su Quartz Bot Studio para ayudar a periodistas, y la agencia ProPublica divulga análisis de la calidad de la educación estadounidense (Opportunity gap). La cadena de televisión Big Ten Network también utiliza la IA para publicar información de deportes y finanzas, al