Pero los algoritmos que más despiertan la imaginación (y los temores) de la sociedad contemporánea no son los que si-guen órdenes bastante objetivas y predecibles, conocidas como “algoritmos tontos” (dumb algorithms), sino un nuevo tipo de algoritmo llamado “aprendizaje”, “inteligencia artificial” o simplemente “inteligente”. Los algoritmos inteligentes, que han crecido exponencialmente en los últimos años, están programados para aprender a resolver una tarea. Por ejemplo, en lugar de crear un Page Rank a partir de los criterios que clasifican los resultados de búsqueda, crea un Page Rank cuyo propósito es descubrir la mejor manera de clasificar los resultados de búsqueda en la web. Estos algoritmos de aprendizaje están detrás de las noticias más impresionantes sobre el estado actual del desarrollo de la IA, como los sistemas de auto-móviles autónomos de Tesla, el IBM Watson, que ha ganado juegos de preguntas contra humanos, asistentes personales, como Siri, Apple y Google Assistant y sistemas de reconocimiento facial, ampliamente utilizados en China como medio de pago e incluso castigo por infracciones legales, etc.

Mientras que los primeros algoritmos pueden considerarse “automatizados”, solo el segundo, más autónomo, capaz de reaccionar a los cambios en la entrada de datos y modificar la programación en sí, puede considerarse verdaderamente “inteligente”.

3. Aplicaciones de automatización y de IA en el periodismo

Las discusiones sobre la innovación en el periodismo se han vuelto centrales en las últimas décadas, con el auge de Internet y las transformaciones sociales que han desafiado los modelos de negocio tradicionales de las empresas periodísticas en todo el mundo. Ante este nuevo escenario, la innovación en periodismo se ha vuelto fundamental (Küng, 2013), o incluso “the key to the viability of news media in the digital age” (Pavlik, 2013, p.190).

El periodismo en el siglo XXI se caracteriza por vivir en un estado de cambio perpetuo (Nielsen, 2012) y confiar en las nuevas tecnologías digitales, especialmente las relacionadas con dispositivos móviles (Küng, 2015). Si bien la inversión en tecnologías digitales ha crecido dentro de las organizaciones de noticias en los últimos años, la mayoría de las corporacio-nes, seducidas por expresiones como Inteligencia Artificial, Realidad Virtual y Blockchain, no presentaron una estrategia de innovación consistente, y con ello se distanciaron de sus públicos (Posetti, 2018). En la era del cambio perpetuo, el “Síndrome de las cosas brillantes” (Shiny Things Syndrome) llevó a las compañías de medios de comunicación a invertir en las más recientes tecnologías y generó, además de pérdidas financieras, una especie de cansancio debido a la innovación (innovation fatigue) (Posetti, 2018).

Si bien es necesario analizar las inversiones en innovación tecnológica en el periodismo desde una perspectiva crítica, también es innegable que las nuevas tecnologías, cuando se aplican adecuadamente, y no simplemente para crear efectos pirotécnicos para el público, han abierto nuevas posibilidades y perspectivas al periodismo, ya sea haciéndolas más ba-ratas, permitiendo obtener conocimientos previos que antes eran impensables, o liberando a los profesionales de tareas exhaustivas, como analizar decenas de miles de documentos.

En muchos casos, las tecnologías innovadoras más exitosas incorporadas por las empresas de medios son invisibles para el público en general. Una de las primeras grandes empresas en agregar métodos de automatización en su rutina periodís-tica fue Associated Press, que automatizó la producción de noticias financieras corporativas en 2015 (Graefe, 2016). En el