Diversos medios de comunicación en América Latina están recurriendo a la inteligencia artificial (IA) para transformar sus propios archivos periodísticos en herramientas interactivas. De acuerdo con un reporte publicado por El Economista, empresas periodísticas de México, Ecuador y Honduras están implementando estas soluciones para agilizar la producción en sus redacciones.
El desarrollo de estos servicios ocurre en un contexto donde las plataformas digitales han alterado la distribución del contenido. Javier Esteban, managing director de Condé Nast México y Latinoamérica, explicó durante el México AI in Media Forum —organizado por la Asociación Mundial de Editores de Noticias (WAN-IFRA) en la Ciudad de México— que su compañía trabaja con un escenario presupuestario que prescinde del tráfico de buscadores para identificar qué negocios puede sostener con sus audiencias propias.
La tecnología detrás de los asistentes: Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Una parte fundamental de estos desarrollos utiliza la generación aumentada por recuperación, conocida como RAG por sus siglas en inglés (Retrieval-Augmented Generation). Cuando alguien formula una pregunta, el sistema busca información pertinente en una base documental propia y la proporciona al modelo de IA para elaborar la respuesta. De esta manera, la herramienta trabaja directamente con las publicaciones del medio sin depender exclusivamente del conocimiento adquirido durante su entrenamiento general.
Casos de estudio en la región
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Primicias (Ecuador): Estefanía Celi, editora de Profundidad, explicó que su asistente, denominado Liza, comenzó como una herramienta interna para consultar notas anteriores de Política y Economía con el fin de hallar antecedentes para nuevas coberturas, aprovechando un archivo de siete años. Actualmente, realizan pruebas con lectores en la sección de deportes. Las instrucciones del sistema se ajustaron para limitar el alcance temático y evitar emitir opiniones sobre temas ambiguos, como determinar quién es el mejor futbolista del mundo. Además, Liza redujo de semanas a solo 10 minutos el tiempo para incorporar especiales interactivos al sitio web. Celi señaló que esta optimización provocó que la dirección solicitara más publicaciones de este tipo, satisfaciendo necesidades de un equipo pequeño sin sustituir desarrolladores o diseñadores.
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El Economista (México): Sandra Romero González, directora de Planeación Estratégica, expuso los avances de LANA, un asistente que nació como apoyo para Finanzas Personales y que posteriormente incorporó más contenido histórico del diario (proyecto galardonado en 2025 con el premio de Transformación Digital de la Sociedad Interamericana de Prensa). Su apertura al público requirió ajustar la interfaz e instrucciones, incluyendo restricciones para no recomendar la contratación de tarjetas de crédito o hipotecas. Romero destacó que el monitoreo de consultas —como el temor de un usuario a ir a la cárcel por deudas con tarjetas— orienta la agenda informativa del medio: «Nos ayuda a alimentar la agenda informativa donde sentimos que agregamos valor».
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Proceso (México): Jesús Corona, jefe de Tecnología, presentó un sistema impulsado por herramientas de Google que extrae texto de documentos y clasifica fotografías mediante búsqueda semántica. Esto permite recuperar reportajes relacionados con un tema aun si el usuario desconoce el título exacto. Para garantizar la precisión, un archivista humano revisa y corrige los datos antes de aprobar el registro, dado que contextualizar el acontecimiento exacto de una imagen es clave para su posterior localización.
Automatización audiovisual y control de costos
En Honduras, Grupo OPSA ha explorado la IA para la creación de formatos multimediales. Ana María Reyes, directora de Estrategia Digital e IA del grupo, presentó VerIA, un sistema desarrollado para el diario El Heraldo.
La herramienta recupera artículos propios para proponer guiones de video destinados a redes sociales. El periodista selecciona el tema y los materiales, conservando en todo momento el control editorial sobre la edición final. Durante un piloto de nueve días, el equipo generó 25 videos. Reyes advirtió que la expansión de esta tecnología requiere monitorear de cerca los costos de infraestructura y de tokens (las unidades de texto que procesan los modelos), por lo que prevén mejorar sus tableros de seguimiento para medir la rentabilidad y el rendimiento del contenido producido.
