Com Axios utilitza la IA per ajudar a oferir periodisme local d’alt impacte

Axios és una empresa de mitjans que ofereix notícies i anàlisis vitals i fiables de la manera més eficient, aclaridora i compartible possible. Ofereix una combinació de cobertura original i explicada amb intel·ligència sobre tendències dels mitjans, tecnologia, negocis i política, amb expertesa, veu i brevetat intel·ligent.

Hem parlat amb Allison Murphy, directora d’operacions d’Axios, sobre com la IA dona suport al periodisme local d’alt impacte i ajuda a servir millor les comunitats.

La IA ja és una part enorme de com funciona Axios Local. En essència, el que intentem demostrar és que es pot gestionar un model de notícies locals sostenible i rendible que ofereixi periodisme d’alta qualitat a cada comunitat dels Estats Units. Això vol dir resoldre l’escala i l’eficiència, i això és exactament en el que la IA destaca. Per això hi ha un encaix molt natural entre el que està construint OpenAI i el que estem construint a Axios Local.

Fem servir la IA en tot el flux de treball, des de la creació d’històries fins a l’edició i la distribució, però on realment ha marcat la diferència és ajudant els reporters a fer més ràpidament feina important. Els lectors venen a Axios per la brevetat intel·ligent, així que vam crear un GPT personalitzat anomenat Axiomizer. Els reporters hi incorporen els seus esborranys i suggereix titulars més precisos, «Per què importa», «Què ve després» i «Entre línies» més clars; en resum, ajuda que un gran periodisme arribi encara millor als lectors.

No està substituint els periodistes. Agafa un periodisme sòlid i expert i el fa més concís, més clar i més útil. També estem afegint comprovacions d’edició i d’estil a l’eina perquè els correctors puguin centrar-se en allò que realment necessita judici humà, en lloc de dedicar temps a correccions bàsiques o al format.

El resultat és que tothom —reporters i editors per igual— té més temps per centrar-se en el periodisme d’alt impacte, mentre la IA s’encarrega de la feina rutinària en segon pla.

Hi ha moltes maneres de pensar-hi, però en realitat tot es redueix tant a la cobertura com a la nostra manera de treballar. El nostre objectiu és permetre que els reporters dediquin el seu temps a fer allò que només els humans poden fer: parlar amb fonts, aprofundir en dades i explicar grans històries. Cada minut que els estalviem en producció, format o feines rutinàries és una victòria.

Aquesta eficiència ens permet arribar a més comunitats. Si podem llançar una nova ciutat amb un sol reporter extraordinari, sense necessitar tota una capa addicional de producció i suport, podem arribar a llocs on abans no podíem. Això és exactament el que hem fet en llocs com Boulder i Huntsville, Alabama, que són les nostres primeres ciutats amb un únic reporter.

Amb fluxos de treball impulsats per IA entre bastidors, un sol reporter pot produir un gran producte informatiu local. Això significa més cobertura local, en més llocs, amb el mateix alt nivell de qualitat.

En essència, la crisi de les notícies locals és realment una crisi econòmica. El gran periodisme local ha d’estar profundament adaptat a cada comunitat, cosa que dificulta obtenir les eficiències de costos en què es basen altres indústries. No pots simplement copiar i enganxar una redacció.

El que fa la IA és canviar aquests càlculs. Ens permet treure més profit dels nostres reporters i editors experts, i elimina costos que en realitat no aporten valor als lectors. En millorar l’economia, fem possible fer periodisme d’alta qualitat en més llocs.

La IA també està obrint fonts d’informació completament noves. Ja hi ha una quantitat enorme de dades públiques disponibles —reunions de consells municipals, enregistraments de consells escolars, transcripcions governamentals—, però bàsicament estan bloquejades perquè ningú no té temps de mirar-ho o llegir-ho tot. Amb la IA, els reporters poden obtenir resums ràpids i fiables i detectar què importa de debò. En lloc d’aguantar una reunió de tres hores, poden veure cap on es mou la història i saber a qui han de trucar.

Això vol dir que els grans reporters poden abastar més terreny, descobrir més històries i servir millor les seves comunitats, convertint informació que tècnicament era pública però pràcticament inaccessible en una cosa que la gent pot utilitzar de veritat.

Els reporters humans sempre estaran al centre d’Axios. Això no és negociable. Són ells qui creen confiança amb els lectors. Són ells qui fan que Axios sembli un veí a la butxaca, algú que coneix la teva comunitat i t’explica què importa de debò. Si perds aquesta veu humana, perds tot el producte.

El que estandarditzem és tot el que els envolta. Fem servir la tecnologia per fer que l’estil sigui coherent i per gestionar aspectes com el format, les dades i l’analítica perquè els reporters no hagin de fer-ho. Als lectors els importen profundament coses com els preus de l’habitatge, el rendiment escolar i com es compara la seva comunitat amb la del costat, però convertir dades en brut en informació clara, fiable i útil requereix un treball tècnic real.

Construint eines que s’encarreguen d’això per ells —gràfics nets, càlculs validats, comparacions transparents— donem a cada reporter accés a capacitats que abans eren desiguals o difícils d’escalar. D’aquesta manera, cada comunitat rep el mateix periodisme d’alta qualitat basat en dades, mentre que el reportatge en si continua sent local, humà i profundament arrelat al lloc.

Una de les coses en què ens hem centrat molt és identificar les parts dels nostres butlletins que encanten als lectors, i després esbrinar com fer-les més fàcils de produir.

Un gran exemple són els nostres resums de notícies. No són només llistes d’enllaços; estan profundament comissariats per reporters locals que saben quins blogs de barri, mitjans regionals i fonts de nínxol importen realment a la seva comunitat. Aquest tipus de selecció requereix molt de temps.

Així que vam treballar amb els nostres reporters per captar el seu procés —què llegeixen, com decideixen què val la pena compartir, en quines fonts confien— i ho vam incorporar a les nostres indicacions d’IA. Ara, en lloc de començar de zero cada dia, els reporters reben una llista breu i validada d’enllaços que ja reflecteix el seu criteri. Només han de triar què funciona. El que abans trigava hores, ara triga minuts, i cada ciutat rep un resum d’alta qualitat que continua semblant local i humà.

Hem adoptat un enfocament similar a tot el butlletí: l’hem dividit en components en lloc d’intentar automatitzar-ho tot de cop. Com més específica és la tasca, millors són els resultats. Això ens dona control, coherència i una qualitat molt superior.

Un altre gran exemple és com escoltem els lectors. Fem enquestes trimestrals a totes les nostres ciutats, però només tenim una responsable d’insights d’audiència. Abans, convertir aquelles dades en una cosa que els reporters poguessin utilitzar de debò trigava setmanes. Ara, amb la IA, podem analitzar les respostes i generar resums clars d’una pàgina per a cada ciutat en menys d’un dia. Això vol dir que els reporters reben comentaris reals dels lectors gairebé immediatament i poden ajustar què cobreixen i com ho cobreixen.

No és espectacular, però és potent. Ens manté estretament connectats amb els nostres lectors i ajuda cada reporter a oferir un millor producte local.

El valor d’un periodisme realment original i expert no farà més que continuar augmentant. Cap IA no pot construir una relació amb una font ni destapar una exclusiva. Aquesta confiança humana és insubstituïble, i és sobre això que sempre es construirà el gran periodisme.

El que la IA sí que pot fer és fer que aquest periodisme arribi més lluny. Primer, desbloqueja informació que ja és pública però a la qual és difícil accedir —transcripcions de reunions, registres, dades— perquè els reporters puguin fer millors preguntes i trobar més històries més ràpidament. Segon, transforma la manera com el periodisme arriba a la gent. Una sola història reportada ara es pot convertir en un butlletí, un vídeo, un podcast o un clip per a xarxes socials sense necessitat de tenir al darrere tot un equip de producció.

Això vol dir que una gran exclusiva ja no viu només en un sol lloc: pot arribar a més audiències, en més formats, amb molta menys fricció. Hi haurà disrupció, és clar. Els mitjans sempre n’han tingut. Però el potencial és enorme: més preguntes respostes, més comunitats servides i més periodisme d’alta qualitat arribant a les persones que el necessiten.

I, des de la nostra perspectiva, això és exactament el que fa possible la nostra missió local. Encara som al començament i hi haurà entrebancs pel camí, però mentre continuem centrats en la confiança i la qualitat, la tecnologia ens ofereix una manera poderosa de continuar ampliant el que pot ser el periodisme local.

Axios fa servir ChatGPT per donar suport a la recerca, l’anàlisi i els esborranys d’actualitzacions de comunicació interna. OpenAI s’ha associat amb Axios per finançar l’expansió d’Axios Local a ciutats com Pittsburgh, Kansas City, Boulder i Huntsville.