Bagaimana Axios menggunakan AI untuk membantu menyajikan jurnalisme lokal yang berdampak besar

Axios adalah perusahaan media yang menyajikan berita dan analisis yang penting serta tepercaya dengan cara yang paling efisien, jelas, dan mudah dibagikan. Axios menawarkan perpaduan liputan tren media, teknologi, bisnis, dan politik yang orisinal dan dinarasikan dengan cerdas, dengan keahlian, suara, dan kecerdasan ringkas. 

Kami berbicara dengan Allison Murphy, Chief Operating Officer di Axios, tentang AI yang mendukung jurnalisme lokal berdampak tinggi dan melayani komunitas dengan lebih baik.

AI sudah menjadi bagian besar dari cara kerja Axios Local. Pada intinya, kami ingin membuktikan bahwa model berita lokal yang berkelanjutan dan menguntungkan dapat dijalankan sambil tetap menghadirkan jurnalisme berkualitas tinggi untuk setiap komunitas di Amerika. Itu berarti menyelesaikan masalah skala dan efisiensi—dan itulah tepatnya yang AI kuasai. Jadi, terdapat kesesuaian yang sangat alami antara apa yang dikembangkan OpenAI dan apa yang kami bangun di Axios Local.

Kami menggunakan AI di seluruh alur kerja—mulai dari pembuatan berita, penyuntingan, hingga distribusi—namun dampak terbesarnya terlihat pada kemampuannya membantu reporter menyelesaikan pekerjaan penting dengan lebih cepat. Para pembaca datang ke Axios untuk mendapatkan ringkasan cerdas, jadi kami membangun GPT kustom bernama Axiomizer. Para reporter memasukkan draf mereka dan ini menyarankan judul yang lebih tajam, “Mengapa ini penting,” “Apa selanjutnya,” dan “Antara baris” yang lebih jelas—pada dasarnya membantu peliputan yang hebat tersampaikan lebih baik lagi kepada pembaca.

Solusi ini tidak menggantikan para jurnalis. Langkah ini mengambil pelaporan yang kuat dan ahli dan membuatnya lebih ringkas, lebih jelas, dan lebih berguna. Kami menggunakan AI di seluruh alur kerja—mulai dari pembuatan berita, penyuntingan, hingga distribusi—namun dampak terbesarnya terlihat pada kemampuannya membantu reporter menyelesaikan pekerjaan penting dengan lebih cepat.

Hasilnya adalah semua orang—baik reporter maupun editor—memiliki lebih banyak waktu untuk berfokus pada jurnalisme berdampak tinggi, sementara AI menangani pekerjaan rutin di latar belakang.

Ada banyak cara untuk memandang hal ini, tetapi pada akhirnya semuanya bermuara pada cakupan liputan dan cara kami bekerja. Tujuan kami adalah memungkinkan reporter menghabiskan waktu untuk hal-hal yang hanya bisa dilakukan manusia—berbicara dengan narasumber, menggali data, dan menulis cerita yang kuat. Setiap menit yang kami hemat untuk mereka dalam produksi, pemformatan, atau pekerjaan sibuk adalah kemenangan.

Efisiensi tersebut memungkinkan kami menjangkau lebih banyak komunitas. Jika kami bisa meluncurkan liputan di kota baru hanya dengan satu reporter hebat—tanpa memerlukan lapisan tambahan untuk produksi dan dukungan—kami dapat menjangkau wilayah yang sebelumnya tidak mungkin kami masuki. Itulah tepatnya yang telah kami lakukan di tempat-tempat seperti Boulder dan Huntsville, Alabama, yang merupakan kota pertama kami dengan satu reporter.

Dengan alur kerja yang didukung AI di balik layar, seorang reporter dapat menghasilkan produk berita lokal yang hebat. Ini berarti cakupan lokal yang lebih luas, di lebih banyak tempat, dengan standar kualitas tinggi yang sama.

Pada intinya, krisis berita lokal sebenarnya adalah krisis ekonomi. Jurnalisme lokal yang hebat harus sangat disesuaikan dengan tiap komunitas, sehingga sulit mencapai efisiensi biaya seperti yang dimiliki industri lain. Anda tidak bisa begitu saja menyalin dan menempelkan ruang redaksi.

Apa yang dilakukan AI adalah mengubah perhitungan itu. Hal ini memungkinkan kami memaksimalkan peran reporter dan editor ahli, sekaligus menghilangkan biaya yang sebenarnya tidak menambah nilai bagi pembaca. Dengan memperbaiki aspek ekonominya, kami memungkinkan jurnalisme berkualitas tinggi hadir di lebih banyak wilayah.

AI juga membuka sumber informasi yang sepenuhnya baru. Saat ini sudah ada sangat banyak data publik—seperti rapat dewan kota, rekaman dewan sekolah, dan transkrip pemerintah—namun pada dasarnya data tersebut terkunci karena tidak ada yang punya waktu untuk menonton atau membacanya semua. Dengan AI, reporter dapat memperoleh ringkasan yang cepat dan andal serta mengenali hal-hal yang benar-benar penting. Daripada menghabiskan waktu tiga jam untuk duduk di rapat, mereka dapat segera memahami ke mana arah berita bergerak dan menentukan pihak yang harus dihubungi.

Artinya, reporter yang hebat dapat menjangkau lebih banyak wilayah, menemukan lebih banyak cerita, dan melayani komunitasnya dengan lebih baik—dengan mengubah informasi yang secara teknis bersifat publik tetapi sulit diakses menjadi sesuatu yang benar-benar dapat digunakan oleh masyarakat.

Reporter manusia akan selalu menjadi pusat dari Axios. Itu tidak bisa dinegosiasikan. Merekalah yang menciptakan kepercayaan dengan pembaca. Merekalah yang membuat Axios terasa seperti tetangga di saku Anda—seseorang yang mengenal komunitas Anda dan memberi tahu Anda apa yang benar-benar penting. Jika Anda kehilangan suara manusia itu, Anda kehilangan seluruh produk.

Yang kami standarkan adalah segala sesuatu di sekitar mereka. Kami menggunakan teknologi untuk menjaga konsistensi gaya penulisan serta menangani hal-hal seperti format, data, dan analitik agar reporter tidak perlu mengurusnya sendiri. Pembaca sangat peduli pada hal-hal seperti harga perumahan, kinerja sekolah, dan bagaimana komunitas mereka dibandingkan dengan daerah tetangga—namun mengubah data mentah menjadi wawasan yang jelas, tepercaya, dan berguna membutuhkan kerja teknis yang nyata.

Dengan membangun alat yang menangani hal tersebut—grafik yang rapi, perhitungan yang tervalidasi, dan perbandingan yang transparan—kami memberi setiap reporter akses ke kemampuan yang sebelumnya tidak merata atau sulit diskalakan. Dengan cara ini, setiap komunitas memperoleh jurnalisme berbasis data yang sama-sama berkualitas tinggi, sementara pelaporannya tetap bersifat lokal, manusiawi, dan berakar kuat pada wilayah setempat.

Salah satu hal yang benar-benar kami fokuskan adalah mengidentifikasi bagian-bagian dari buletin kami yang disukai para pembaca—kemudian mencari cara untuk membuatnya lebih mudah diproduksi.

Contoh yang bagus adalah rangkuman berita kami. Ini bukan sekadar daftar tautan; semuanya dikurasi secara mendalam oleh reporter lokal yang memahami blog lingkungan, media regional, dan sumber khusus mana yang benar-benar penting bagi komunitas mereka. Kurasi semacam itu memerlukan banyak waktu.

Jadi kami bekerja sama dengan para reporter kami untuk menangkap proses mereka—apa yang mereka baca, bagaimana mereka memutuskan apa yang layak dibagikan, sumber mana yang mereka percayai—dan membangun hal tersebut ke dalam prompt AI kami. Sekarang, alih-alih memulai dari awal setiap hari, para reporter mendapatkan daftar tautan singkat yang telah ditinjau dan sudah mencerminkan penilaian mereka. Mereka hanya memilih apa yang berhasil. Apa yang dulunya memakan waktu berjam-jam sekarang hanya memerlukan beberapa menit, dan setiap kota mendapatkan rangkuman berkualitas tinggi yang tetap terasa lokal dan manusiawi.

Kami telah mengambil pendekatan serupa di seluruh buletin—memecahnya menjadi komponen alih-alih mencoba mengotomatiskan keseluruhan sekaligus. Semakin spesifik tugasnya, semakin baik hasilnya. Hal itu memberi kami kendali, konsistensi, dan kualitas yang jauh lebih tinggi.

Contoh hebat lainnya adalah bagaimana kami mendengarkan pembaca. Kami melakukan survei triwulanan di semua kota kami, tetapi kami hanya memiliki satu pemimpin insight audiens. Sebelumnya, mengubah data tersebut menjadi sesuatu yang benar-benar dapat digunakan oleh para jurnalis memerlukan waktu berminggu-minggu. Sekarang, dengan AI, kami dapat menganalisis respons dan menghasilkan ringkasan satu halaman yang jelas untuk setiap kota dalam waktu kurang dari satu hari. Itu berarti para reporter mendapatkan masukan pembaca yang nyata hampir seketika, dan mereka dapat menyesuaikan apa yang mereka liput dan bagaimana mereka meliputnya.

Tidak mencolok, tetapi sangat kuat. Hal ini membuat kami tetap terhubung erat dengan para pembaca kami—dan ini membantu setiap reporter menghadirkan produk lokal yang lebih baik.

Nilai jurnalisme yang benar-benar orisinal dan pakar hanya akan terus meningkat. Tidak ada AI yang dapat membangun hubungan dengan sumber atau mengungkapkan berita eksklusif. Kepercayaan manusia tidak tergantikan, dan itulah yang akan selalu menjadi dasar peliputan yang luar biasa.

Apa yang dapat dilakukan AI adalah memperluas jangkauan dan dampak dari pelaporan tersebut. Pertama, ini membuka akses ke informasi yang sudah bersifat publik tetapi sulit diakses—transkrip rapat, catatan, data—sehingga para reporter dapat mengajukan pertanyaan yang lebih baik dan menemukan lebih banyak cerita dengan lebih cepat. Kedua, ini mengubah cara jurnalisme menjangkau orang-orang. Satu cerita yang dilaporkan kini dapat menjadi buletin, video, podcast, atau klip sosial tanpa memerlukan seluruh tim produksi di belakangnya.

Itu berarti sebuah berita besar tidak hanya tinggal di satu tempat lagi—tetapi juga dapat menjangkau lebih banyak audiens, dalam lebih banyak format, dengan jauh lebih sedikit hambatan. Tentu saja akan ada gangguan. Media selalu ada. Namun, potensi keuntungannya sangat besar: lebih banyak pertanyaan terjawab, lebih banyak komunitas terlayani, dan lebih banyak jurnalisme berkualitas tinggi sampai kepada mereka yang membutuhkannya.

Dan dari perspektif kami, itulah yang membuat misi lokal kami menjadi mungkin. Kami masih di tahap awal, dan akan ada hambatan di sepanjang jalan—tetapi selama kami tetap berfokus pada kepercayaan dan kualitas, teknologi memberi kami cara yang kuat untuk terus memperluas apa yang bisa menjadi jurnalisme lokal.

Axios menggunakan ChatGPT untuk mendukung riset, analisis, dan draf pembaruan komunikasi internal. OpenAI telah bermitra dengan Axios untuk mendanai perluasan Axios Local ke kota-kota termasuk Pittsburgh, Kansas City, Boulder, dan Huntsville.