Inteligencia artificial. La investigación sigue siendo una de las herramientas más eficaces en relaciones públicas y liderazgo de opinión. Los datos reveladores de encuestas bien diseñadas continúan destacando entre la multitud de correos electrónicos y proporcionando a los periodistas información fiable. Los datos fundamentan las campañas mediáticas en hechos concretos.

En un entorno mediático caracterizado por redacciones cada vez más pequeñas y un flujo constante de información, los resultados creíbles de la investigación suelen marcar la diferencia entre una propuesta que se tiene en cuenta y una que pasa desapercibida.

Lo que está cambiando hoy es la forma en que se integra esa investigación. La inteligencia artificial está empezando a transformar el proceso, ofreciendo a los comunicadores nuevas maneras de analizar más información y datos con mayor rapidez. Estas capacidades pueden ayudar a que la investigación se mantenga al ritmo de un ciclo informativo más acelerado, pero no alteran el requisito fundamental: si los hallazgos no son creíbles y transparentes, los periodistas no los utilizarán.

Esa influencia ahora abarca todo el proceso de investigación, desde la anticipación de temas de interés hasta el diseño de encuestas, el análisis de datos y la presentación de resultados. En cada etapa se puede aplicar la IA, pero la credibilidad sigue siendo el criterio que determina si una investigación se publica. A continuación, presentamos algunas buenas prácticas que los profesionales deben considerar en esta nueva era de la investigación y la tecnología.

1. Mantente al tanto de la noticia

Para los periodistas, el momento oportuno puede ser tan importante como los propios hallazgos, y este es un ámbito donde la IA está empezando a tener un impacto significativo. Incluso el conjunto de datos más riguroso puede pasar desapercibido si llega después de que la noticia haya alcanzado su punto álgido. La IA ofrece una forma de detectar con antelación las señales de un problema emergente, lo que proporciona a los comunicadores una ventaja inicial.

Al analizar la cobertura mediática, los registros públicos y las conversaciones en línea en redes sociales y foros, las herramientas de IA pueden identificar dónde se está generando interés antes de que un tema acapare los titulares principales. Esta señal temprana permite a los equipos de relaciones públicas preparar una investigación sólida para los periodistas al inicio de sus reportajes, en lugar de intentar competir en un panorama mediático ya saturado.

La IA puede ayudar a los comunicadores a actuar con mayor rapidez, pero la velocidad por sí sola no garantiza la cobertura. Los periodistas se ven inundados de propuestas, muchas de ellas respaldadas por datos débiles o no verificables. Lo que realmente capta la atención es la investigación oportuna y creíble.

2. Diseñar preguntas que resistan el análisis crítico

Si la IA puede ayudar a identificar cuándo actuar, el siguiente paso es decidir qué preguntar. La forma en que se formulan las preguntas influye enormemente en la credibilidad de la investigación.

Las herramientas de IA pueden generar listas de preguntas para encuestas en segundos, pero la velocidad no garantiza un buen diseño. Preguntas que parecen aceptables a primera vista pueden ser demasiado generales para ser útiles. Preguntar “¿Confía usted en la inteligencia artificial?” es simple, pero carece de sentido sin contexto. ¿Confianza en el trabajo? ¿En los medios de comunicación? ¿En el gobierno? La formulación es crucial, porque la credibilidad de las respuestas depende directamente de la pregunta.

También existe el riesgo de sesgo. Los sistemas de IA entrenados con datos existentes pueden sugerir preguntas que inclinen hacia resultados esperados en lugar de descubrir nuevos conocimientos. En los earned media, las preguntas tendenciosas o sesgadas socavan la credibilidad que la investigación pretende brindar.

Por eso, la supervisión humana es esencial. Los investigadores experimentados saben cómo formular preguntas que eviten sesgos, se alineen con los objetivos de la campaña y generen información fiable para periodistas y editores. La IA puede redactar rápidamente, pero no puede garantizar que la investigación resista el escrutinio una vez que llegue a la redacción.

3. Separar el insight del error

La recopilación y el análisis de datos siempre han sido la parte más laboriosa de la investigación. En este ámbito, la IA aporta una clara mejora de la eficiencia. Puede detectar respuestas dudosas, clasificar grandes volúmenes de comentarios abiertos y generar resúmenes que agilizan el trabajo.

Estas ventajas son importantes cuando los ciclos de noticias se suceden rápidamente. Pero también generan un nuevo riesgo: resultados que parecen fiables en un panel de control, pero que se desmoronan al analizarlos en detalle.

La IA suele pasar por alto matices, malinterpretar el sarcasmo o reflejar sesgos en los datos con los que se entrenó. Por ejemplo, un comentario negativo expresado con sarcasmo puede ser fácilmente clasificado erróneamente como “sentimiento positivo” por sistemas automatizados. Este tipo de error puede no ser evidente en un resumen de datos, pero se convierte en un problema cuando un periodista solicita más detalles.

Por eso la validación es fundamental. Se necesita supervisión humana para confirmar que los resultados sean precisos, relevantes y justificables. La IA puede acelerar el análisis, pero no puede sustituir la responsabilidad.

4. Ofrece investigaciones en las que los periodistas puedan confiar

La verdadera prueba llega cuando la investigación se comparte con la prensa. Los periodistas quieren saber de dónde provienen las cifras, a quiénes se encuestó y cómo se verificaron los resultados. Si esas respuestas no son claras, la noticia no se publicará.

La IA puede apoyar esta etapa creando resúmenes, visualizaciones o informes de datos que facilitan la comprensión de los hallazgos. Estas herramientas ahorran tiempo, pero la presentación no sustituye al rigor. Los editores no se arriesgarán a publicar resultados que no puedan explicarse ni defenderse.

Muchos periodistas y editores también están experimentando con la IA. En The New York Times , por ejemplo, la tecnología se utiliza para apoyar a los periodistas en el análisis de datos, la redacción de titulares, las traducciones y la producción de audio.

La Columbia Journalism Review también ha documentado cómo periodistas de otras redacciones están probando la IA para tareas como la redacción, la categorización y el apoyo editorial. Este uso práctico hace que los periodistas sean aún más críticos con la información que reciben. Comprenden las fortalezas y las limitaciones de la tecnología y esperan transparencia sobre cuándo y cómo se utilizó.

La credibilidad sigue siendo el factor decisivo. La investigación consigue difusión cuando es transparente y relevante, no cuando está automatizada.

Conclusión: La credibilidad sigue siendo clave

La inteligencia artificial está transformando la forma en que se realiza la investigación en relaciones públicas. Puede acelerar los plazos, ampliar el abanico de señales que se pueden analizar y ofrecer a los comunicadores nuevas maneras de aportar información valiosa a las historias mientras aún se están desarrollando. Estos cambios son importantes, pero no alteran el principio fundamental: la investigación solo se difunde cuando es creíble.

Los periodistas siguen esperando claridad en los métodos, transparencia en las fuentes y la certeza de que los datos son exactos. Ninguna herramienta por sí sola puede ofrecer eso. Esa responsabilidad recae en los comunicadores que diseñan y supervisan el trabajo.

La transparencia podría convertirse pronto en parte de ese estándar. Organizaciones del sector, como la Asociación Americana para la Investigación de la Opinión Pública (AAPOR por sus siglas en inglés), ya han establecido expectativas en cuanto a la transparencia de las encuestas. Y así como hoy se espera que los investigadores expliquen la metodología y el tamaño de la muestra, la investigación en relaciones públicas podría necesitar sus propias directrices sobre el uso de la inteligencia artificial.

Los equipos que triunfen tratarán la IA como una herramienta de apoyo, no como un sustituto. La utilizarán para avanzar con mayor rapidez sin descuidar la calidad, ofreciendo investigaciones fiables para los periodistas, ya que cumplen con el estándar que siempre ha sido fundamental en la obtención de cobertura mediática: la credibilidad.

Fuente: Richter, Nathan. “How AI Is Shaping the Future of Earned Media”. Tha AI Journal
https://aijourn.com/how-ai-is-shaping-the-future-of-earned-media/