La integración de la inteligencia artificial (IA) en los medios argentinos ha dejado de ser un experimento aislado para convertirse en un pilar estratégico que redefine la producción, la verificación y la distribución de noticias. A medida que la IA evoluciona, las redacciones combinan algoritmos de procesamiento de lenguaje natural, visión artificial y modelos generativos para optimizar desde la generación de borradores hasta la personalización de experiencias de lectura.
Laboratorios de IA en las grandes redacciones
Pionero en esta transformación, La Nación estableció un laboratorio de inteligencia artificial para desarrollar proyectos de investigación y automatización de datos. En 2016 estrenó un sistema de visión artificial que, tras analizar y entrenar con casi 11.000 imágenes, identificó parques solares en todo el territorio nacional, procesando más de 7 millones de fotografías aéreas para evaluar el avance de un programa gubernamental de energías renovables. Posteriormente, el mismo laboratorio aplicó machine learning para detectar errores en telegramas electorales durante las elecciones parlamentarias de 2021, mejorando la precisión de datos oficiales y reduciendo un 5% las incongruencias en registros de mesas de votación.
Este enfoque interdisciplinario —que combina periodistas de investigación, científicos de datos y desarrolladores— ha permitido a La Nación iterar proyectos de cinco a siete meses de duración, estableciendo un ritmo de experimentación sostenible que compensa la urgencia del día a día.
Adopción heterogénea y transparencia editorial
Un informe de la Asociación de Entidades Periodísticas Argentinas (ADEPA) reveló que el 75% de los medios informa cuando un contenido fue generado o asistido con IA, especialmente en piezas multimedia (imágenes y audios), mientras que apenas el 10% ha desarrollado iniciativas de educación del público sobre estas tecnologías. Entre los 20 medios analizados, un 35% corresponde a nativos digitales y el 65% restante a “legacy”, mostrando que la adopción es desigual pero creciente.
ADEPA identificó tres niveles de adopción:
- Experimentación externa: medios que recurren a herramientas comerciales sin desarrollar código propio.
- Proyectos internos: redacciones con equipos reducidos que diseñan asistentes personalizados.
- Laboratorios consolidados: organizaciones con recursos para explorar IA en todas las etapas de producción y distribución.
Sin embargo, persisten desafíos éticos y editoriales: la ausencia de protocolos de estilo para contenidos generados por IA, la falta de mecanismos sistemáticos de retroalimentación ciudadana y la tensión entre el uso de datos para entrenar modelos y la compensación a las fuentes informativas.
Experiencias en 0221, Infobae, Clarín y La Voz del Interior
En la 63.ª Asamblea de ADEPA, referentes de cuatro medios compartieron sus aprendizajes. En 0221 (La Plata), el director digital Ezequiel Franco organizó un torneo interno donde periodistas mayores de 50 años crearon asistentes que generaron el mejor contenido de prueba, confirmando que la IA potencia el oficio periodístico sin reemplazarlo. Infobae América desarrolla asistentes generativos a medida para acelerar tareas como la elaboración de resúmenes, desgrabación de entrevistas y generación de piezas audiovisuales, subrayando que la IA coopera con la creatividad humana y no compite con ella.
En Clarín, la jefa de producto digital Marina Dragonetti destacó que cuentan con asistentes específicos para cada sección (salud, tendencias, internacionales), integrados en el CMS de redacción, lo que facilita su uso y promueve la apropiación por parte de los periodistas. La Voz del Interior implementó un equipo mixto de IA y periodistas para idear newsletters personalizados y mejorar la segmentación de audiencias.
Automatización de rutinas y creación de contenido
Más allá de grandes laboratorios o pilotos, muchos medios usan la IA para escribir borradores y titulares, permitiendo a los redactores concentrarse en el trabajo de fondo. Infobae ha desarrollado sistemas propios que sugieren textos preliminares, corrigen estilo y generan antetítulos de piezas digitales, obteniendo un aumento del 30% en la velocidad de publicación. Estos módulos de IA están entrenados en el archivo histórico del diario y ajustados al español rioplatense, solventando la escasez de modelos optimizados para nuestro idioma.
Asimismo, la IA alimenta plataformas de verificación de datos y monitoreo de redes sociales. Herramientas de NLP (procesamiento de lenguaje natural) etiquetan contenido potencialmente falso, detectan patrones de desinformación y alertan a los equipos de fact checking para agilizar respuestas. Esta automatización ha reducido en un 40% el tiempo de revisión de contenidos virales en La Nación y Clarín.
Personalización y recomendación
La IA impulsa algoritmos de recomendación que adaptan las pantallas de inicio y newsletters a los intereses de cada lector. Mediante el análisis de patrones de lectura y engagement en tiempo real, los medios ofrecen selecciones de noticias más relevantes, incrementando la tasa de click-through hasta un 20%. Infobae y La Nación utilizan sistemas de clustering para agrupar audiencias en función de temas y formatos preferidos, mejorando la retención y el tiempo de sesión.
Capacitación y cultura organizacional
La adopción efectiva de IA requiere cultura interna y formación continua. Media Party y FLACSO imparten cursos de “IA y Periodismo” para periodistas y responsables de innovación, cubriendo ética, verificación algorítmica y diseño de flujos asistidos por IA. En paralelo, numerosos medios organizan “journathons” y hackatones internos donde equipos multidisciplinarios diseñan prototipos en 24 horas, acelerando la integración de nuevas ideas.
Retos éticos y regulatorios
La expansión de la IA en los medios argentinos plantea cuestiones cruciales:
- Autoría y transparencia: ¿cómo informar al lector sobre la participación de IA en el texto?
- Sesgos algorítmicos: garantizar diversidad de fuentes y puntos de vista para evitar reforzar prejuicios.
- Protección de datos: respetar la privacidad de usuarios y asegurar el consentimiento en el uso de datos personales.
- Marco legal: falta de normativa específica sobre contenidos generados por IA, obligando a las redacciones a desarrollar sus propios protocolos.
ADEPA y entidades académicas abogan por la creación de un código de ética de IA en medios, equivalente a un manual de estilo que regule la generación, edición y atribución de contenidos asistidos por algoritmos.
Perspectivas y futuro del periodismo asistido
El futuro del periodismo conversacional contempla agentes de IA que dialoguen con los lectores, entreguen noticias bajo demanda y ofrezcan contexto instantáneo mediante consultas naturales. En el horizonte aparece la posibilidad de micropagos entre agentes de IA, reviviendo modelos de suscripción y propinas digitales a través de pequeños cobros directos por pieza.
Otra línea de innovación incluye la incorporación de realidad aumentada y narrativas inmersivas, donde la IA genera simulaciones interactivas de sucesos noticiosos y visualizaciones 3D para enriquecer la experiencia informativa.
En Argentina, la inteligencia artificial ya no es un “extra” en las redacciones: es un componente esencial de la cadena de valor periodística. Desde la visión artificial aplicada al mapeo de energías renovables, hasta los modelos generativos que velocizan la redacción y la automatización de fact checking, la IA potencia la calidad, la eficiencia y la personalización de los contenidos. Para aprovechar todo su potencial, los medios deben consolidar laboratorios de innovación, adoptar protocolos éticos claros y capacitar a sus equipos en competencias digitales. Así, la IA dejará de ser una “revolución silenciosa” para convertirse en la fuerza motriz del periodismo del mañana.