Poynter: AI saveti novinara koji su prestali da pričaju i počeli da grade
Alex Mahadevan, direktor MediaWise u Poynter-u, napisao je ovaj tekst u martu 2026. godine posebno za redakcije koje su godinama debatovale o AI, ali još uvek nisu prešle na konkretan radni tok. Članak prikuplja pet strategija od novinara i urednika koji su prevazišli tu barijeru, oslanjajući se na realne implementacije, a ne na hipotetičke preporuke.
Prva strategija je da se počne sa konkretnim problemom koji već oduzima nesrazmerno mnogo vremena. Mahadevan citira Claire Dannenbaum iz Pew Research Center čiji je tim trošio 95 odsto vremena na formulaičko pisanje objava za društvene mreže. Ona je izgradila WordPress plugin koji automatski generiše te nacrte, čime je oslobodila tim za angažovanje publike — onaj deo posla koji je zaista zahtevao uredničku procenu.
Druga strategija je da se napravi razlika između korišćenja AI za razmišljanje i za pisanje. Chad Davis iz Nebraska Public Media je doneo nameru odluku: više ne koristi AI za pisanje uredničkog sadržaja, ali ga tretira kao ono što naziva “partnerom radoznalosti” za istraživanje i brainstorming. Korporativno i administrativno pisanje je prihvatljiva teritorija za AI; novinarstvo koje govori uredničkim glasom organizacije — nije.
Treća strategija je da se eksplicitno odredi gde ljudi ostaju u petlji i ne dozvoli da se to vremenom izgubi. Ethan Toven-Lindsey iz KQED opisao je radni tok u kome AI predlaže zapažene momente iz radio programa, ali ljudski producent odlučuje koji od njih zapravo ulaze u materijal. Poenta nije u tome da AI ne može da daje razumne sugestije — može — već da odluka ostaje kod nekoga ko ima uredničku odgovornost.
Četvrta strategija je da se AI koristi za otkrivanje onoga što publika zapravo želi da zna. Texas Tribune je naučio čet-bota na pokrivenosti školskih vaučera i pronašao da on iznosi pitanja čitalaca koja redakcija još nije rešila. Ta pitanja postala su ideje za priče. Umesto da zameni novinarstvo, alat je otkrio praznine u izveštavanju.
Peta strategija je naučiti dovoljno da se samostalno prave prototipi. Mahadevan ukazuje da je trenutna generacija AI alata za pisanje koda, uključujući Claude, uklonila tehničke prepreke koje su ranije zahtevale inženjerske resurse za bilo koji prilagođeni alat za redakciju. Novinari koji mogu da opišu šta im je potrebno i da iteriraju uz AI pomoć sada mogu da testiraju ideje bez čekanja na razvojne cikluse.
Tekst je najkorisniji za uredničke menadžere i novinare koji su spremni da izađu van debate o tome da li koristiti AI i žele konkretne primere kako su kolege pristupile konkretnim problemima u radnom toku. Dubinsko pokrivanje investigativnih ili podatkovnih primena nema — primeri su uglavnom sa produkcione i publike strane.