Cómo la Inteligencia Artificial está Transformando el Periodismo

La inteligencia artificial (IA) llegó a las redacciones para quedarse. Más allá del miedo al reemplazo, lo que está ocurriendo es una transformación profunda en las formas de hacer periodismo: más eficiente, más automatizado en ciertas tareas, pero también más exigente en pensamiento crítico y supervisión humana. Esta transformación fue el eje central de un episodio de nuestro videopodcast, y aquí compartimos algunas de las principales conclusiones sobre cómo aprovechar y usar de manera responsable la IA para hacer periodismo

La IA no reemplaza al periodista, lo potencia

Uno de los primeros puntos que debemos entender es que la IA en el periodismo no significa dejar que una máquina escriba por nosotros. Así lo explicó la periodista de datos e investigación, Claudia Báez, en el videopodcast de Datasketch, en el que señaló que la IA funciona como un asistente, no como un reemplazo.

La clave está en saber usarla. Es decir, aprender a darle instrucciones claras (lo que se conoce como “prompting”), supervisar lo que produce y tomar las decisiones editoriales. “La toma de decisión sigue siendo humana y eso no va a cambiar”, asegura Báez.

La IA puede ayudarte a limpiar una base de datos, detectar errores, resumir documentos extensos o incluso ayudarte a hacer una búsqueda avanzada. Pero el olfato periodístico, la interpretación del contexto y la responsabilidad ética siguen estando en manos humanas.

Mira aquí el videopodcast donde profundizamos en esta conversación.

¿Y los riesgos?

Uno de los retos más grandes tiene que ver con el desarrollo del pensamiento crítico en un entorno donde la IA ofrece siempre una respuesta inmediata. ¿Cómo aprenderán los más jóvenes a dudar, cuestionar o investigar si la máquina lo dice “todo”?

Además, los medios enfrentan un cambio estructural en su modelo de negocio. Con motores de búsqueda como Google AI generando respuestas sin mostrar enlaces, los medios pueden llegar a perder el control sobre su audiencia y el tráfico web. Esto ha llevado a iniciativas como bloquear el acceso de los bots de IA a ciertos sitios para proteger su contenido.

Por otro lado, el auge de la IA ha generado nuevas preguntas en la audiencia: “¿Esto lo escribió una persona o una máquina?”, “¿esta imagen es real o fue generada?”. Esto abre una oportunidad para los medios: usar herramientas de trazabilidad para verificar y mostrar si un contenido fue generado o no por IA.

Herramientas, habilidades y ejemplos útiles

Entre las herramientas más útiles están los modelos de lenguaje como ChatGPT, Perplexity o Claude, que pueden apoyarte con búsquedas más profundas, verificación de datos, limpieza de bases o extracción de información para visualizaciones. Pero también hay plataformas como Zapier o Make para automatizar tareas repetitivas, o Cursor AI para construir apps sin código.

Un ejemplo curioso: si ves una visualización interesante en una página oficial, puedes copiarla, subirla a un modelo de lenguaje y pedirle que te devuelva la tabla con los datos. Así de útil.

Eso sí, todo esto requiere una habilidad clave: hacer buenos prompts. Es decir, saber decirle a la IA lo que necesitas. Para eso, un buen prompt debe tener:

• Un rol claro (“Actúa como periodista de datos”),

• Una misión específica (“Resume esta base de datos sobre gastos públicos”),

• Un formato deseado (tabla, lista, texto corto),

• Y un resultado esperado (“Quiero encontrar los municipios con mayores inconsistencias”).

Ser claro, específico y saber cómo pedir las cosas es esencial para obtener resultados útiles.

Precauciones necesarias: no todo lo que brilla es IA confiable

No todo es color de rosa. Las IA pueden inventar fuentes, citar documentos inexistentes o hacer suposiciones erróneas. Por eso es clave verificar todo lo que produce la máquina, pedirle referencias y contrastar con fuentes externas. También hay límites técnicos: por ejemplo, los LLM no pueden procesar demasiados documentos a la vez. En esos casos, se recomienda combinar análisis manual o usar IA entrenada para tareas específicas.

Y no olvides un punto clave: la confidencialidad. Te sugerimos evitar subir información sensible a una IA, y si lo haces, realizarlo de forma anonimizada. Además, es importante asegurarse de saber si los datos que compartes pueden ser usados para entrenar el modelo.

En Datasketch creemos que la inteligencia artificial puede ser una aliada poderosa para el periodismo, siempre que se use con criterio, ética y supervisión humana. Por eso, lanzamos la campaña 100 aliados, una iniciativa en la que buscamos socios para colaborar juntos, como medios de comunicación que quieran implementar IA y otras herramientas tecnológicas en sus redacciones, sin perder el rigor ni la esencia periodística.

Si tu medio quiere dar este paso, súmate a los 100 Aliados de Datasketch y construyamos juntos un futuro donde la tecnología potencie la información y la verdad.