Intelligenza artificiale generativa: previsioni per chi fa informazione

Se il mondo del giornalismo e della comunicazione si evolve a un ritmo sempre più veloce, quello dell’intelligenza artificiale generativa corre molto, molto di più. Il 2023, in Italia, è stato l’anno della scoperta di questo strumento che però è molto più vecchio di quanto immaginiamo. Adesso è il momento di sapere se, come e quando utilizzarlo, se ancora non lo facciamo.

Che ci piaccia o no, modelli come Chat GPT, Writesonic o YouChat saranno sempre più presenti anche in professioni come quelle dei giornalisti e dei blogger. Dai deepfake alla personalizzazione dei contenuti, dall’automazione di task ripetitive al rapporto con lettori e ascoltatori, starà a noi decidere se fare di questi strumenti degli alleati, conoscendone bene limiti e potenzialità, oppure dei nemici.

Ma quali sono le previsioni per questo 2024 per l’intelligenza artificiale generativa nell’informazione e nella comunicazione? Le esploriamo in questo articolo, dove troverai le sfide ma anche tutte le opportunità. Perché c’è qualcosa che dobbiamo tenere a mente: l’IA non ci ruberà il lavoro, ma lo farà chi saprà usarla meglio di noi.

Teresa Potenza

Ciao! Sono Teresa, sono una giornalista e supporto i freelance nei loro progetti editoriali. Faccio anche parte di JournalismAI, network di giornalisti che usano l’IA in modo etico, sostenuto dalla London School of Economics.

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L’impatto dell’intelligenza artificiale generativa nell’informazione

Se l’IA generativa avrà un grande un impatto sul mondo del lavoro in generale, tanto più questo vale per i settori dell’informazione e della comunicazione. Partiamo allora dai vantaggi che ci sta già offrendo l’IA generativa e che conteranno sempre di più d’ora in poi: ecco una lista dei principali temi da tenere d’occhio, che poi vedremo nello specifico:

  • Redazione di contenuti
  • Ottimizzazione dei processi editoriali
  • Generazione di più contenuti multimediali contemporaneamente
  • Innovazione nel visual storytelling
  • Contrasto alla diffusione di fake news
  • Personalizzazione

1 – L’ottimizzazione dei processi

Sia che lavoriamo in una redazione o che siamo freelance, sia che gestiamo un’agenzia di comunicazione con tanti o pochi clienti, questo punto è ormai decisivo. Forse sappiamo già che l’intelligenza artificiale generativa può supportarci nell’editing e nella revisione dei testi, nel migliorare lo stile e correggere errori. Il vantaggio? Accelerare i tempi: quelli di consegna dei contenuti ai nostri clienti, per esempio, e del processo di pubblicazione. Si prevede che strumenti come Grammarly o Hemingway App si evolveranno, integrando capacità di IA generativa più avanzate. Ma l’ottimizzazione dei processi va oltre.

Una delle funzionalità più utili ma anche sottovalutate è quella dell’analisi dei trend e dei dati di lettori o ascoltatori: i modelli di IA generativa non elaborano più su dati fermi ad anni fa ma, grazie alla connessione con i motori di ricerca, sono ormai costantemente aggiornati. Ecco perché possono esserci di supporto in vere e proprie analisi di mercato. Qualche esempio?

  • Capire le preferenze del nostro pubblico, cosa che ci permette di ottimizzare le nostre strategie di contenuto
  • Individuare i trend del nostro settore
  • Trovare i luoghi virtuali frequentati dal nostro target

In questo modo si possono prima personalizzare e poi programmare tutti i contenuti che ci servono: non solo gli articoli ma anche post sui social media, video per canali come Youtube e così via. E questo porta a un altro tema: quello della targhettizzazione.

2 – La personalizzazione dei nostri contenuti

Atterriamo adesso su un terreno delicato, su cui è molto difficile trovare un equilibrio. Ecco perché lo trovi qui tra le opportunità che ci regala l’intelligenza artificiale generativa e lo affronteremo anche più sotto, quando parleremo di sfide. Ci sono infatti due facce della stessa medaglia.

Personalizzare i nostri contenuti in base a lettori, ascoltatori, spettatori e potenziali clienti da una parte è necessario. Nessuno di noi intende molestare il suo pubblico con argomenti che non gli interessano, giusto? In base alle preferenze, che avremo raccolto con i nostri strumenti, è quindi inevitabile e anche doveroso proporre contenuti che siano in linea con i loro bisogni.

Ma se ci spingiamo troppo oltre, per esempio proponendo sempre gli stessi contenuti o senza mai uscire spaziare, rischiamo di alimentare le famose “bolle”. Di che cosa si tratta? Hai presente quando nel tuo feed sui social trovi contenuti o pubblicità di cui avevi parlato un attimo prima? O quando vai su motori di ricerca e leggi notizie che ti catturano subito la tua attenzione? Questo perché sei (siamo) dentro a quella che viene definita una filter bubble: delle bolle, appunto, autoreferenziali. Ecco perché sta a noi ricordare di rompere quelle boSe vuoi approfondire l’argomento, ti consiglio il mio arti

L'intelligenza artificiale generativa è una realtà anche nel mondo del giornalismo
Pic by Domenico Loia via @unsplash

3 – Innovazione nello storytelling

Grazie agli strumenti di IA generativa, tutti potremo fare praticamente di tutto. In questo modo, se vorremo, potremo arricchire i nostri contenuti non solo di immagini ma anche di video e di musica. Questo, però, comporterà un’ottima formazione e la capacità di individuare quello che fa davvero al caso al nostro. Altrimenti finiremo con l’avere in testa solo tanto caos.

E se l’accessibilità è una conquista di cui andare orgogliosi, non dobbiamo dimenticare che le cose non sono così per tutti: il digital divide si allarga. E non solo quello reale, tra chi può sfruttare questi strumenti e chi non ha le risorse per farlo o vive in luoghi dove non sono accessibili. C’è anche un gap che io definisco “volontario“: cioè quello che alimentiamo noi, quando ignoriamo, in questo caso, gli strumenti di IA generativa perché pensiamo che non ci portino nulla di buono. E così non ne vediamo neanche le potenzialità.

4 – La lotta alla disinformazione

La disinformazione viaggia a una velocità inimmaginabile fino a qualche anno fa. L’IA generativa le sta dando una grossa mano, ma è anche nell’IA che si sta cercando un supporto per combatterla. Per trovare fake news e notizie manipolate, infatti, l’IA può agire in diversi modi: dalla ricerca di titoli ingannevoli, che spesso celano una manipolazione, all’analisi di testi e immagini in cui cogliere alterazioni fino al confronto con fonti affidabili.

Nessuna IA, però, può garantire il risultato al 100%: resta sempre e soltanto un supporto. Non possiamo prescindere dall’allenare il nostro spirito critico né dall’usare in modo attento ed etico gli strumenti a nostra disposizione.

Anche qui, però, il confine è molto sottile e la disinformazione è anche uno dei temi che più saranno sotto osservazione quest’anno. In particolare, vediamo ora le sfide più importanti a cui andremo incontro, che possiamo riassumere così:

  • Disinformazione, come dicevamo
  • Shadow AI
  • Pregiudizi di algoritmi e contenuti
  • Accessibilità (l’abbiamo vista sopra)
  • Etica
  • Sicurezza
  • Privacy

4 – Vera o falsa?

È una domanda che ci poniamo spesso ormai: posso credere a questa notizia oppure no? Ma disinformazione è anche altro. Pensiamo a come ognuno di noi contribuisca ad alimentare – e allenare – i modelli di IA generativa. E l’enorme quantità di contenuti con cui la nutriamo ogni giorno è fatta sia di informazioni, a volte vere e a volte false, sia delle nostre credenze e dei nostri pregiudizi.

E anche qui, ancora una volta, un grande lavoro dobbiamo farlo su di noi, per ricordarci di approcciare qualsiasi contenuto in modo critico.

5 – Shadow AI

Se hai sentito parlare di “shadow IT”, forse questo punto ti sarà un po’ più familiare. Si parla di “shadow AI” quando i dipendenti di un’azienda utilizzano l’intelligenza artificiale e, in particolar modo, l’IA generativa per produrre contenuti ma senza approvazione e controllo. Ho approfondito l’argomento anche nel mio articolo “Intelligenza artificiale generativa: previsioni per chi fa informazione“.

Non è soltanto un problema di mancanza di permessi aziendali. Proprio in virtù del fatto che l’IA si alimenta con i nostri dati, condividere informazioni e contenuti potenzialmente sensibili pone gravi questioni relative alla privacy e alla sicurezza. In questi casi è fondamentale che si provveda a condividere delle linee guida: e questo vale per i grandi gruppi, le redazioni e gli uffici piccoli ma anche per chi lavora in proprio.

Immagine generata da una IA

6 – Privacy e sicurezza nell’intelligenza artificiale generativa

E visto che abbiamo appena parlato di sicurezza, arriviamo al punto. La protezione dei dati e la sicurezza informatica sono cruciali nell’uso dell’IA per la gestione delle notizie e della comunicazione. Con la diffusione dell’IA generativa, la protezione delle informazioni personali, nostre e di chi lavora con noi, diventa un’assoluta priorità.

Che cosa possiamo fare noi? Essere consapevoli degli strumenti a nostra disposizione. Per entrare un po’ più a fondo nell’argomento, puoi andare al mio articolo “Cybersecurity e giornalismo: intervista ad Alberto Giuffré“.

7 – La questione etica e la collaborazione tra intelligenza umana e artificiale

Nel 2023 ci siamo fin troppo lasciati affascinare da scenari come quello in cui le macchine domineranno il nostro pianeta. Bene, nel 2024 faremmo meglio a relegare queste immagini alla sfera della fantasia e a restare con i piedi per terra: l’IA non può – e non deve – essere vista come un sostituto del lavoro umano, ma come supporto.

Nei lavori creativi l’IA può potenziare proprio la creatività, nel giornalismo invece può tradursi in una sinergia dove l’IA aiuta a creare contenuti più accurati e coinvolgenti in minor tempo, perché permette ai giornalisti di focalizzarsi sui contenuti stessi e non su task automatiche.

8 – Leggi e regolamenti

Quest’anno vedremo l’implementazione della normativa che regola l’uso dell’intelligenza artificiale generativa. In Europa sta prendendo forma l’AI Act, il primo tentativo strutturato di disciplinare l’uso dell’IA a livello internazionale. Si tratta di un regolamento che si concentra sulla classificazione dei rischi associati alle diverse applicazioni dell’IA e che intende fissare alti standard per le applicazioni ad alto rischio.

Quanto all’uso quotidiano nei vari settori, compresi quelli della comunicazione e dell’informazione, cresce la necessità di un quadro normativo specifico che imponga un uso responsabile e etico di queste tecnologie. Nel frattempo, le testate grandi e piccole dovranno dotarsi di codici etici e linee guide, con un focus sulla trasparenza dell’uso dell’IA e sulla tutela dei diritti degli utenti.

Sei d’accordo con questi temi? Ne puoi condividere altri?

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