AI w redakcji – organizacja pracy, procesy, zmiana
Czy w redakcji są dziś zadania, które w całości wykonuje AI?
Wyznajemy zasadę, że w każdym działaniu redakcyjnym niezbędny jest pierwiastek ludzki, dzięki czemu możemy dbać o jakość i minimalizować ryzyka związane z halucynacjami.
Jaką rolę AI pełni najczęściej: tworzenie treści, wsparcie researchu, korekty, analiza stylu?
AI w redakcjach to przede wszystkim asystent wspierający pracę dziennikarza i redaktora. Zakres tego wsparcia jest uzależniony od typu narzędzia oraz własnej decyzji osoby, która z niego korzysta.
Czy pojawiały się obawy, że „AI zastąpi redaktorów”? Jak zareagował zespół?
Mam poczucie, że tej obawy nie da się uniknąć. Pojawiła się także u nas, mimo iż adopcja AI odbywała się z udziałem redakcji i w ramach wyraźnie wytyczonych granic, do czego można używać sztucznej inteligencji. Staramy się łagodzić te obawy, stale uświadamiając, że AI to wyłącznie narzędzie, które ma wspierać pracę, ale to jak ją wykona, zależy już tylko i wyłącznie od użytkownika: jaki wprowadzi input, jaka będzie jego koncepcja, ile w całym procesie „da od siebie”. Rzeczywistości jednak nie da się oszukać i czasem racjonalne argumenty nie wystarczają, bo problem może tkwić po stronie człowieka: jego samooceny, poziomu tej obawy czy nadinterpretacji tego, czym jest i co potrafi AI. Paradoksalnie ryzyko wzrasta, gdy zaczyna się demonizować sztuczną inteligencję i próbuje się udowodnić jej błędy zamiast zwyczajnie nauczyć się ją obsługiwać.
Czy większy opór wobec AI widoczny był u redaktorów z dłuższym stażem, czy wiek nie miał znaczenia?
Paradoksalnie, redaktorzy z dłuższym stażem są bardziej otwarci na adopcję AI – głównie dlatego, że przeżyli oni już jedną rewolucję, związaną z przejściem z printu do digitalu i kolokwialnie mówiąc: „wiedzą czym to się je”. Dla osób, dla których jest to pierwsza styczność ze zmianą, jest to na tyle nietypowa i trudna sytuacja, że te obawy są silniejsze i zwyczajnie nie wiedzą jak na nie reagować. Weterani są bardziej świadomi faktu, że zmian się nie zatrzyma, a poza tym – zazwyczaj nie są niczym złym. Po prostu modyfikuje się model pracy, aktualizuje zestaw narzędzi i idzie dalej.
Jak podeszliście do egzekwowania zasad korzystania z AI, żeby nie działało to demotywująco?
Jeśli zauważamy przypadek łamania ustalonych zasad, staramy się uświadamiać konsekwencje – np. używanie nieautoryzowanych narzędzi lub „czystego” czata GPT naraża nas na ryzyko dużych halucynacji i plagiatu (jeśli dany użytkownik pokusiłby się o wygenerowanie całej treści), ponieważ nie wiemy skąd pobrane są informacje, na ile treść jest unikalna oraz czy nie jest w całości zmyślona.
W jaki sposób identyfikowaliście sytuacje, w których pracownicy wykorzystywali AI poza ustalonym zakresem?
To zabawne, bo redaktorzy najczęściej sami się z tym ujawniają, np. zgłaszając się, że coś im nie działa. Przy dopytywaniu się i „śledztwie” wychodzi na jaw, że tak naprawdę słabe efekty i brak posłuszeństwa AI wynika z faktu, iż dana osoba po prostu nie stosuje naszych rozwiązań tylko robi coś na własną rękę. Poza tym posiłkujemy się również danymi o wykorzystaniu naszych narzędzi. Nietypowe wzorce użycia mogą być dla nas sygnałem, że warto dopytać zespół, czy wszystko działa zgodnie z oczekiwaniami i czy nie potrzebują dodatkowego wsparcia lub dodatkowych rozwiązań.
Jakie największe wyzwania napotkaliście podczas transformacji na digital i wdrażania AI?
Największym wyzwaniem był bez wątpienia zwyczajny opór przed zmianą. Mimo przeprowadzonych szkoleń, wyjaśnień, demo – zawsze to zjawisko się pojawiało i co interesujące, rozpraszało się jak fale po wrzuceniu kamyka do wody. Nawet jeśli większa część danego zespołu była już na pewnym poziomie akceptacji nowej rzeczywistości, eskalujące wątpliwości jednej-dwóch osób potrafiły rozsiać na innych niepewność na nowo. Niemniej uważam to za bardzo dobre zjawisko – sceptycyzm, który pojawia się przy oporze, pozwala nam na ulepszanie narzędzi i wyłapanie sytuacji, na które w warunkach hurra-optymizmu moglibyśmy nie zauważyć.
Co oznacza, że byliście przygotowani na kolejne etapy procesu? Czy planowaliście konkretne działania i role w zespole?
Przygotowania obejmowały różne aspekty: zebranie realnych potrzeb, konsultacja z różnymi działami (w tym prawnym), ustalenie wewnętrznych zasad korzystania z AI, roadmapa wdrażania i szkoleń oraz zaopiekowanie kwestii analitycznych, abyśmy od pierwszego projektu mogli monitorować skuteczność i wykorzystanie narzędzi. Powdrożeniowo każdy zespół posiada swój dedykowany chat „helpdeskowy”, dzięki czemu na bieżąco jesteśmy w stanie odpowiadać nie tylko na zgłaszane problemy, ale także rozwiewać wątpliwości lub wyjaśniać specyfikę pracy z narzędziami opartymi na AI.
Czy reakcje na AI były podobne do reakcji na inne nowości procesowe w przeszłości?
Moim zdaniem tak – przechodziłam z częścią redakcji proces przejścia z printu do digitalu i widziałam bardzo podobne mechanizmy i obawy. To co było identyczne w obu procesach to na pewno strach przed jakością, choć w przypadku AI pojawiały się tutaj dwie skrajne obawy: że będzie ona zbyt niska lub, co myślę było o wiele bardziej przerażające dla części osób, że będzie ona wyższa. Wtedy pojawia się obawa: „maszyna mnie zastąpi”.
Czy po wdrożeniu AI zauważyliście wzrost efektywności, czy raczej… wzrost spożycia kawy ze stresu?
Zauważyliśmy wzrost efektywności, ale co najciekawsze – wdrożenie AI pozwoliło nam też na bliższe przyjrzenie się procesom tworzenia treści i zdefiniowania największych blokerów i czasopożeraczy.
Jakość treści, kreatywność i powtarzalność
Czy można faktycznie rozpoznać tekst napisany przez AI, czy większość użytkowników nie widzi różnicy?
Jak to często bywa: to zależy. W przypadku wykorzystania AI duże znaczenie ma to, z jakiego narzędzia się korzysta. Jeśli chcemy coś stworzyć czystym chatem GPT, Gemini, Claude, z użyciem najprostszego prompta wpisanego w pole – to tak, da się łatwo rozgryźć, że treść powstała z użyciem AI, ponieważ treść pozornie będzie wyglądała w porządku, jednak nienaturalnie brzmiące fragmenty będą wywoływały w nas efekt uncanny valley. Wynika to z faktu, iż modele były trenowane na anglojęzycznych danych i bez customizacji wykorzystują utarte zwroty i kalki językowe, które naturalnie w treści by się nie pojawiły. Dlatego, w moim odczuciu, tak istotne jest posiadanie własnych unikalnych, dostosowanych do swoich potrzeb i specyfiki tematycznej narzędzi, które nie tylko skupiają się na minimalizowaniu halucynacji i ryzyka plagiatu, ale także na wyjątkowym ton of voice czy głębokości treści. Czy mimo użycia własnych tooli treść będzie miała wyczuwalną nutkę AI? Różnie z tym bywa, dlatego dla nas zawsze istotny jest human touch.
Czy zdarzyło się, że tekst wygenerowany przez AI – mimo nadzoru – trafił na produkcję z błędami?
Na ten moment nie mieliśmy takiej sytuacji.
Jak radzicie sobie z powtarzalnością fraz i „szablonowością”, np. „w dobie rosnących…”?
Częściowo odpowiednimi promptami, a częściowo manualnie. Każda treść stworzona z pomocą AI (niezależnie od rodzaju narzędzia) jest weryfikowana przez redaktora m. in. pod kątem językowym.
Czy intensywne korzystanie z AI wpływa na kreatywność?
Owszem, ale to jaki to ma wpływ (pozytywny czy negatywny) jest bardzo indywidualną kwestią. W naszej firmie zauważamy oba rodzaje.
Czy młodsze pokolenie, zaczynające karierę z AI „w zestawie startowym”, wykazuje mniejszą kreatywność lub uboższy zasób słownictwa?
Z mojej perspektywy – nie zauważyłam takiego zjawiska. Mam poczucie, że „młodsze pokolenie” traktuje AI po prostu jako jedno z wielu dostępnych narzędzi, które wspomaga pracę. Paradoksalnie bywają bardziej kreatywni, ponieważ mają też większą świadomość ograniczeń i pułapek SI.
Jak odpowiadaliście na argumenty, że AI „zabija kreatywność”?
Przede wszystkim wskazywaliśmy jasno, że AI to narzędzie, które potrzebuje odpowiedniego wsadu, a ten zależy już od człowieka. Warto pamiętać, że sztuczna inteligencja przetwarza to, co dostanie. Pomysł, koncept, podejście, content angle – to nadal pozostaje po stronie człowieka. Jeśli koncept jest niskiej jakości – efekt też będzie poniżej oczekiwań.
SEO i unikalność treści
W jaki sposób zapewnić unikalność tekstom tworzonym z udziałem AI – również pod kątem SEO?
Odpowiednimi adnotacjami w prompcie oraz możliwością checkingu różnych etapów powstawania treści, niezależnie od tego jakiego narzędzia się używa.
Czy treści SEO generowane z pomocą AI są gorzej pozycjonowane w Google?
Z mojego doświadczenia wynika, że potwierdza się to, co oficjalnie mówi Google: wszystko zależy od tego, jakiej jakości są to treści, a nie jak powstają. Jeśli przestrzega się wytycznych dotyczących jakości, E-E-A-T, YMYL, etc. – można spać spokojnie.
Czy AI podczas korekty dłuższego tekstu nie modyfikuje także elementów, których nie powinien ruszać? Jak to kontrolować?
AI ma tendencję do skracania treści, ucinania czy parafrazowania informacji – wynika to z faktu, iż „naturalnie” chce ograniczać wykorzystanie tokenów na jedno zadanie. Czy można to kontrolować? Można spróbować odpowiednimi komendami w prompcie, w tym wykluczeniami czy rozbiciem zadania na etapy.
Jakość narzędzi, weryfikacja i analityka
Czy istnieją narzędzia pozwalające ocenić, w jakim stopniu tekst został wygenerowany przez AI?
Na rynku istnieją takie narzędzia, ale na tyle, na ile je testowałam, żadne nie jest w 100% dokładne i to w obie strony: mogą pokazywać, że dana treść została wygenerowana przez AI, choć była dziełem człowieka, i odwrotnie. W pewnym momencie uznaliśmy, że dla nas ważniejsza jest weryfikacja czy treść jest unikalna, a tu w grę wchodzą znane już od lat antyplagiaty.
Jak weryfikujecie jakość i skuteczność narzędzi AI wykorzystywanych w redakcji?
Jakość oceniają redaktorzy, skuteczność – odpowiednio skonstruowana analityka, dzięki której jesteśmy w stanie określić co i w jaki sposób było wykorzystywane oraz jaki przyniosło skutek.
Jakich narzędzi AI (własnych lub opartych na LLM-ach) używacie na co dzień?
Korzystamy z autorskich narzędzi, które integrujemy z modelami językowymi, takimi jak te od OpenAI czy Google. Dobieramy technologię w zależności od zadania, które docelowe narzędzie ma zrealizować.
Czy treści tworzone z pomocą AI zawsze przechodzą weryfikację ludzi?
Jest to w naszej organizacji podstawa pracy z AI.
Czy mierzyliście realnie „zaoszczędzony czas”? Jak wygląda taka analityka?
Tak, mierzymy wpływ AI na procesy redakcyjne. Używamy wewnętrznych systemów analitycznych do monitorowania kluczowych etapów tworzenia treści. Pomaga nam to identyfikować zarówno oszczędności czasowe, jak i obszary, gdzie interwencja człowieka pozostaje kluczowa dla zachowania jakości.
Strategia i cele transformacji AI
Jakie powinny być główne cele wdrażania AI: oszczędność czasu, wzrost produktywności, poprawa jakości… a może coś jeszcze?
W moim odczuciu najważniejszym celem wdrażania AI nie powinna być sama oszczędność czasu czy wzrost produktywności, ale przede wszystkim uporządkowanie i ewaluacja procesów pracy. Z doświadczenia wiem, że gdy ktoś przychodzi z prośbą o „wsparcie AI”, to dość szybko okazuje się, że tak naprawdę problemem jest nieułożony, chaotyczny lub całkowicie niezautomatyzowany proces. Adopcja AI jest trudna dla pracowników przede wszystkim z powodu przymusu wykonania rewizji zadań, celów i efektów, jakie chce się uzyskać.
Jakie największe wyzwania wewnętrzne widzisz w perspektywie najbliższych lat?
Jednym z największych wyzwań będzie jeszcze większe niż do tej pory tempo zmian i konieczność bardzo szybkiego adaptowania się do nich. Trwa „wyścig AI”, nie tylko pod kątem wypuszczanych modeli, ale także tego, jakie spersonalizowane rozwiązania posiadają konkretne firmy, co wymusza ciągły pęd za tym, aby ulepszać, modernizować, automatyzować… To pobudza FOMO i może w pewnym momencie przytłoczyć czy wręcz zwiększyć ryzyko wypalenia zawodowego. To duże wyzwanie nie tylko dla managerów, ale także pracowników, jak w tym pędzie nie złapać się w pułapkę ciągłego ścigania króliczka, który i tak, i tak będzie nam uciekał.
____________________
Ewa Wiecha, SEO Manager & AI Content Manager Burda Media Polska sp. z o.o.
Ekspertka z 15-letnim doświadczeniem w branży mediów online, specjalizująca się w strategicznym zarządzaniu SEO i wdrażaniu innowacji AI. W swojej karierze przeszła pełną ścieżkę ewolucji w mediach – od SEO-copywritera, przez redaktora i wydawcę, po managera SEO, co daje jej unikalne zrozumienie procesu tworzenia i dystrybucji treści w digitalu.
Od blisko 10 lat związana z Burda Media Polska, gdzie obecnie pełni funkcję SEO Managera i Managera Content AI. Na co dzień odpowiada za definiowanie i nadzór nad strategiami contentowymi SEO i Discover dla serwisów contentowych z portfolio firmy (m.in. Wizaż.pl, Kobieta.pl czy Elle.pl).
Aktywnie wspiera transformację cyfrową redakcji, prowadząc wewnętrzne szkolenia z zakresu SEO i Google Discover oraz współodpowiadając za proces adopcji narzędzi AI w organizacji. Posiadaczka certyfikatu DIMAQ Professional.