Reynolds Center: novi AI alati koji su zaista korisni poslovnim novinarima

Reynolds Center for Business Journalism objavio je izveštaj sa panela SABEW-a održanog 17. februara 2026, na kom su novinari iz Wall Street Journal-a, ICIJ-a, Google News Initiative-a i Forbesa ocenjivali koji AI alati su zaista postali deo svakodnevnog novinarskog rada — a ne samo predmet eksperimenata.

Panel je moderirao Jeff Kauflin, stariji urednik Forbesa. Učesnici su bili Isabella Cota (Međunarodni konzorcijum istraživačkih novinara, ICIJ), Mago Torres (direktor obuke u Google News Initiative-u, bivši data urednik The Examination-a) i Sebastian Herrera (novinar za tehnologiju u Wall Street Journal-u).

Razgovor se organizovao oko dve kategorije alata: Google NotebookLM i režimi dubokog istraživanja dostupni u ChatGPT-u, Claude-u i Gemini-ju.

NotebookLM se izdvojio na panelu kao posebno pogodan za novinarski rad — upravo zbog toga kako ograničava svoje odgovore. Za razliku od modela opšte namene koji se oslanjaju na široke skupove podataka za obuku, NotebookLM odgovara isključivo na osnovu dokumenata koje korisnik direktno otpremi: članaka, transkripata, novinskih isečaka, video sadržaja. Za novinare je ovo važno jer model ne može unositi činjenice iz spoljnih izvora, što smanjuje rizik od haluciniranih detalja u istraživačkim beleškama.

Sebastian Herrera opisao je kako ga je koristio za hitni zadatak: nakon Oracle-ovog poziva o kvartalnim rezultatima, urednici su ga zamolili da napiše profil Larija Elisona za par dana. Učitao je Elisonove prethodne javne nastupe u NotebookLM i postavljao konkretna pitanja — šta je Elison govorio o Bilu Gejtsu ili o vođenju kompanije u osmoj deceniji. Pristup je značajno smanjio vreme koje bi inače potrošio na ručno pretraživanje. Njegov komentar: „To je zaista ubrzalo proces izveštavanja.”

Režimi dubokog istraživanja u ChatGPT-u, Claude-u i Gemini-ju opisani su kao značajan napredak u odnosu na prethodne verzije. Učesnici su ih okvirili kao modele koji efektivno rade u dva sloja: brzi odgovor za jednostavne upite i sporija, korak-po-korak obrada za složene višedelne istraživačke zadatke. To ih čini korisnijim za suštinska novinarska pitanja, a ne samo za jednostavne pretrage.

Panel je napomenuo da zabrinutosti oko tačnosti, halucinacija i etike ostaju, ali ih je okvirilo kao manje kritične nego godinu dana ranije, kako su se alati poboljšali i redakcione politike postale jasnije.

Za poslovne i istraživačke novinare koji procenjuju koje AI alate da redovno integrišu u rad, članak je koristan kao praktična ocena od strane aktivnih novinara — a ne demonstracija proizvoda ili izjave dobavljača.