El primer día de El Festival JournalismAI ofreció una gran cantidad de formas nuevas e interesantes en que las organizaciones de noticias de todo el mundo están abordando la inteligencia artificial.
Acá un resumen de las ideas clave, los avances y las lecciones del primer día.
Estrategia del Financial Times (Reino Unido)
Se integró la IA en los flujos de trabajo editoriales para resúmenes, traducciones e interacción con los lectores, gestionando cuidadosamente las decisiones de desarrollo propio frente a la compra de recursos y la confianza de la audiencia. Se utilizó la IA para generar preguntas para el debate y se experimentó con avisos legales para mayor transparencia.
Resultado: Las preguntas generadas por IA aumentaron los comentarios en un 3,5 %, una mejora crucial, ya que los 60 lectores que comentan están seis veces más involucrados, pero solo el 60 % sabe que tiene la opción de comentar. Sin embargo, algunos suscriptores consideran que los avisos legales de la IA «devalúan» el periodismo, lo que provoca cancelaciones. El FT ahora utiliza la IA solo cuando es necesario y es transparente sobre su uso.
Recomendación: Utilice la IA para impulsar la interacción con los lectores, pero sea transparente y sensible a las percepciones de la audiencia; supervise cualquier impacto negativo en la confianza.
Estrategia de The Guardian (Reino Unido)
Implementación de herramientas de IA, especialmente la adopción generalizada de Google Gemini en la redacción, centrándose en integraciones prácticas y fomentando el cambio cultural mediante formación y autorización explícita para experimentar.
Resultado: Alta tasa de adopción de IA para la investigación y el flujo de trabajo; una encuesta interna reveló que el 50 % del personal consideraba que el ritmo del cambio era el adecuado, mientras que el resto se dividía entre quienes lo percibían como demasiado rápido y quienes lo consideraban demasiado lento.
Recomendación: Facilitar el acceso a las herramientas de IA y fomentar la experimentación, pero realizar un seguimiento periódico con el personal para abordar sus inquietudes y ajustar el ritmo del cambio.
Estrategia de la BBC (Reino Unido)
Se creó un equipo especializado en IA para pilotar proyectos de traducción, reutilización de contenido y automatización de flujos de trabajo, manteniendo siempre a los editores involucrados en la revisión de los resultados. Se implementaron los pilotos de forma gradual y deliberada, centrándose en la productividad y la experiencia de la audiencia.
Resultado: Los pilotos exitosos, como el CMS con tecnología LLM para los reporteros de Democracia Local de la BBC, mejoraron la eficiencia y el estilo de redacción. La ampliación gradual y deliberada tranquilizó al personal y mantuvo los estándares editoriales.
Recomendación: Comience con pilotos de IA pequeños y bien definidos, mantenga la supervisión humana y amplíe el proyecto solo cuando su equipo se sienta cómodo y la calidad esté garantizada.
Estrategia de Scroll Media (India)
Se utilizó IA para personalizar los formatos de entrega de noticias (calculadoras, mapas mentales, árboles de decisión) para los 700 millones de usuarios de smartphones en India. Se llevó a cabo una optimización a gran escala de titulares (500.000 titulares) y se desarrolló una herramienta de conversión de texto a vídeo para audiencias multilingües.
Resultado: La automatización de titulares reveló patrones útiles, pero fue rechazada por los editores por ser demasiado rígida. Los avatares de vídeo generados por IA no tuvieron buena acogida entre el público de Instagram, que prefería presentadores humanos auténticos.
Advertencia: La sobreoptimización con IA puede limitar la creatividad y alejar tanto al personal como a la audiencia. Pruebe nuevos formatos, pero mantenga la flexibilidad editorial y la retroalimentación de los usuarios como pilares fundamentales.
Estrategia de Bayerischer Rundfunk (Alemania)
Se utilizaron datos vectorizados de nueve emisoras para crear un repositorio de contenido compartido y confiable para la búsqueda semántica y los chatbots. Se colaboró con medios públicos y privados para desarrollar un chatbot para el Oktoberfest, que combinaba noticias, información cultural y de servicios.
Resultado: El chatbot respondió a una gama de preguntas más amplia que cualquier redacción individual, pero aún requería supervisión humana para evitar errores y alucinaciones.
Recomendación: Comparta contenido y datos con organizaciones asociadas para crear productos de IA más completos, pero siempre asegúrese de que personas revisen los resultados para garantizar su precisión.
Estrategia de Daily Maverick (Sudáfrica)
Se utilizó analítica basada en IA para estudiar el comportamiento de los usuarios en su página de inicio de membresía, descubriendo que el 75 % de los visitantes no se desplazaba más allá del pliegue. Se rediseñó la página para una mensajería más dinámica y personalizada, y se creó una plataforma comunitaria y un monitor de impacto para impulsar la participación y la retención.
Resultado: La tasa de conversión de la página de inicio se duplicó. El nuevo foro comunitario atrajo a más de 1000 miembros, y el monitor de impacto ayudó a demostrar la influencia de la redacción en el debate público y las políticas.
Prueba esto: Utiliza mapas de calor o analítica de IA para identificar en qué punto los usuarios abandonan las páginas clave, y luego prueba cambios específicos para aumentar las conversiones y la participación.
Estrategia de European Correspondent (Suiza)
Se desarrolló un editor asistente con IA que se integra con su CMS para proporcionar retroalimentación en tiempo real sobre la estructura, el tono y el estilo de las noticias, priorizando los aspectos más importantes. La herramienta también verifica el cumplimiento del estilo interno y las necesidades de la audiencia.
Resultado: El 96 % de las redacciones participantes crearon un prototipo funcional; la edición se volvió más rápida y consistente, y los periodistas recibieron retroalimentación más práctica, mejorando la calidad y el flujo de trabajo.
Prueba esto: Implementa un asistente de edición con IA que detecte primero los problemas estructurales o de estilo, ayudando a los redactores a centrarse en las mejoras más importantes.
Estrategia de Ringier Media (Suiza/Internacional
Se centró en la limpieza y estandarización de la infraestructura de datos para habilitar estrategias de contenido centradas en la audiencia e impulsadas por IA en múltiples mercados. Se enfatizó la necesidad de equipos flexibles y una cultura de aprendizaje continuo.
Resultado: Se descubrió que el cambio sostenible provenía de invertir en la flexibilidad del equipo y el enfoque en la audiencia, no solo en nuevas tecnologías. La IA fue más efectiva cuando se combinó con un propósito editorial claro y datos limpios.
Advertencia: No se trata solo de invertir en nuevas herramientas de IA; priorice la calidad de los datos y la adaptabilidad del equipo para obtener un valor real de la IA.
Estrategia de Newsquest (Reino Unido)
Se desarrollaron herramientas internas de IA para automatizar la redacción de noticias rutinarias (p. ej., eventos locales, comunicados de prensa), lo que permitió a los periodistas centrarse en reportajes originales. Se crearon puestos de «reportero con apoyo de IA» y se animó al personal a desarrollar sus propias herramientas de IA para tareas como las solicitudes de acceso a la información pública.
Resultado: Los reporteros con apoyo de IA ahora producen entre 600 y 800 noticias al mes, lo que permite a otros periodistas centrarse en el trabajo de campo y las investigaciones. Aumentaron las suscripciones y las visitas a la página, y la redacción priorizó la creación de reportajes originales en su proceso de incorporación.
Recomendación: Utilice la IA para gestionar el contenido repetitivo y apoye al personal en la creación de sus propias herramientas de flujo de trabajo; evalúe el impacto tanto en la producción como en las funciones del personal.
Estrategia de DPA (Alemania)
Se combinó el desarrollo interno de IA (p. ej., generación de titulares y avances) con colaboraciones externas (p. ej., you.com para la búsqueda en archivos) para lanzar rápidamente nuevos servicios. Se creó una herramienta privada de búsqueda en archivos con IA para clientes, que se actualizaba cada tres minutos.
Resultado: La nueva herramienta redujo el tiempo de búsqueda de horas a minutos y tuvo una excelente acogida tanto por el personal interno como por los clientes. El modelo de colaboración permitió un desarrollo de productos más rápido y flexible.
Recomendación: Combine soluciones de IA internas y externas para acelerar la innovación. Céntrese en herramientas que ahorren tiempo tanto al personal como a los clientes.
Estrategia de Gubbi Labs (India)
Se utilizó IA para automatizar la conversión de artículos de investigación en noticias y se desarrolló un índice de relevancia para filtrar miles de publicaciones científicas cada mes.
Resultado: Se redujo el tiempo de producción de noticias de 6-7 días a 3-4 horas. Editores con formación científica siguieron revisando todos los resultados para garantizar su precisión y claridad.
Recomendación: Utilice IA para priorizar y resumir material de origen complejo, pero siempre asegúrese de que expertos en la materia revisen el contenido final.
Estrategia de El Surti (Paraguay)
Se colaboró con comunidades locales para registrar y validar datos en guaraní para el entrenamiento de IA, utilizando una interfaz web sencilla para el envío de grabaciones de voz y la validación entre pares.
Resultado: Las tasas de validación de datos en guaraní aumentaron del 11 % al 16 %. El proyecto fortaleció los lazos comunitarios y sentó las bases para la futura monetización mediante suscripciones impresas y eventos.
Prueba esto: Involucra a tu público en la recopilación y validación de datos sobre lenguas o temas poco representados; la participación comunitaria puede mejorar tanto la calidad de los datos como la fidelización.
Fuente: JournalismUK
