IA para periodismo y comunicación: qué ayuda y qué no debe tocar

«IA para periodismo» suele aparecer en dos versiones igual de poco útiles: la que da por hecho que un modelo va a escribir las piezas, y la que lo despacha diciendo que se lo inventa todo. Entre las dos hay un terreno concreto —y poco épico— donde la IA generativa sí ahorra horas en una redacción o en un gabinete de comunicación: transcribir, resumir, extraer, reescribir, preparar. Y hay otro donde no debe entrar en ningún caso, no por prudencia decorativa, sino porque un modelo de lenguaje genera el texto más plausible, no comprueba hechos.

Este artículo separa los dos: qué tareas ahorran tiempo a un periodista o a un responsable de comunicación, con qué instrucción pedirlas y qué revisar después; y qué queda fuera del perímetro pase lo que pase. Casi todo esto se aprende antes con la práctica que con la teoría, que es el enfoque del curso de prompt engineering, pero la parte de criterio se puede leer y discutir, y es la mitad del asunto.

El error de partida: pedírselo como si fuera Google

El fallo que más rendimiento tira a la basura se ve en cualquier redacción la primera semana: la petición de una línea, escrita como se escribe una búsqueda, que devuelve exactamente lo que se le ha pedido —algo genérico.

El «clic» llega con lo contrario, y en una redacción se traduce en cosas muy prosaicas: que el texto es para la web y no para papel, que el público no conoce el caso, que hay 1.400 caracteres y no más, que no se puede citar a nadie que no aparezca en el material adjunto. Cada una de esas frases quita ambigüedad y, con ella, una ronda de correcciones. El mecanismo completo, con ejemplos, está en qué es un prompt y por qué importa.

Lo que de verdad ahorra tiempo: transformar material que ya tienes

El patrón que separa el uso que ahorra tiempo del que lo hace perder es fácil de recordar en este oficio: la herramienta trabaja bien sobre material que ya has conseguido —la transcripción, el pliego, tus notas, la nota de prensa recibida— y mal cuando le toca conseguirlo. Sin material, rellena; y rellenar es exactamente lo que en una redacción no queremos.

1. Transcribir y resumir una entrevista o una rueda de prensa

Es el ahorro más grande y el más fácil de justificar. Sea cual sea la herramienta que uses para pasar el audio a texto, el reparto sensato es el mismo: una cosa transcribe y otra trabaja con el texto ya transcrito.

«Te paso la transcripción de una entrevista de 50 minutos. Devuélveme: (1) los cinco temas que se tratan, en orden de aparición; (2) por cada tema, entre una y tres frases del entrevistado marcadas con la referencia temporal que aparece en la transcripción; (3) los tres puntos donde la respuesta queda incompleta o esquiva la pregunta. No parafrasees las frases: cópialas literales tal y como están en el texto.»

Revisa: que las frases marcadas sean literales, no una versión «arreglada». Y antes de entrecomillar cualquiera en la pieza, vuelve al audio: una transcripción automática es un borrador de trabajo, no un acta. Los nombres propios, las siglas y los tramos con varias personas hablando a la vez son donde más se tuerce.

2. Extraer declaraciones y datos de un documento largo

Un pliego, una memoria anual, un auto judicial, un dosier de 200 páginas la mañana de la rueda de prensa. La tarea no es que el modelo interprete el documento; es que te diga dónde mirar.

«Te paso un documento de [N] páginas. Localiza todas las menciones a [asunto] y devuélvelas en una tabla: página, frase literal y de qué trata. Si algo es ambiguo, dilo en lugar de interpretarlo. No añadas nada que no esté en el documento.»

Revisa: abre cada página citada. La referencia puede estar desplazada, y una frase sacada de su párrafo cambia de sentido con facilidad. Lo que ahorra tiempo aquí es la localización, no la lectura.

3. Preparar preguntas a partir de la documentación

Antes de una entrevista o una comparecencia, con el material delante:

«Con esta documentación [pega el material], prepárame diez preguntas para [cargo o persona]. Cinco sobre las contradicciones o los huecos que veas en el propio texto, señalando de dónde sale cada una, y cinco de seguimiento por si responde evasivamente. Una idea por pregunta.»

Revisa: que cada pregunta se apoye en algo que está en el material y no en una suposición razonable. La lista sirve para descartar y reordenar, no para leerla del tirón.

4. Reescribir el mismo material para otro formato y otro público

Una misma información va al directo, a la pieza web, al boletín y a redes, y cada canal pide otra extensión, otro tono y otro nivel de contexto.

«Adapta este texto, escrito para la edición web, a un boletín de correo: máximo 700 caracteres, primer párrafo que se entienda sin haber leído la noticia original, y una sola llamada a seguir leyendo. No cambies ningún dato, ninguna cifra ni ninguna atribución del original.»

Revisa: que al acortar no se haya perdido un matiz que era condicional —un «presuntamente», un «según fuentes de», un «todavía no confirmado»—. Es el fallo más frecuente al reescribir, y el más caro.

5. Titulares alternativos para elegir, no para copiar

Pedir diez titulares y quedarse con uno rara vez funciona; pedir diez ángulos distintos del mismo hecho sí, porque devuelve material para pensar.

«Dame ocho titulares alternativos para esta pieza [pega el texto]. Que cada uno ataque un ángulo diferente —consecuencia, cifra, protagonista, contexto, conflicto—, no un sinónimo del anterior. Máximo 70 caracteres. Ninguno puede afirmar nada que no esté en el texto.»

Revisa: que ninguno prometa más de lo que la pieza sostiene. La tentación de aceptar el titular más redondo es justo el sesgo contra el que hay que trabajar.

6. Resumir un informe denso antes de decidir si da pieza

No todo lo que llega merece una tarde.

«Resume este informe en un máximo de quince líneas: qué se estudia, qué método se ha usado, qué conclusión sostiene y qué limitaciones reconoce el propio texto. Si el informe no dice algo de esto, escribe “no consta” en lugar de deducirlo. Indica también quién lo publica y quién lo financia, si aparece.»

Revisa: que las limitaciones y la financiación salgan del documento y no las haya completado por su cuenta. Y que la conclusión resumida sea la del informe, no la del titular de la nota de prensa que lo acompaña.

En un gabinete de comunicación: la nota de prensa y lo que sigue

En comunicación corporativa e institucional el patrón es el mismo, con una diferencia: el material de partida es propio y está aprobado. Eso hace el terreno más cómodo y el ahorro más limpio.

Funciona bien pedir la primera versión de una nota de prensa a partir de material interno ya validado —datos, declaraciones autorizadas, antecedentes—, sin añadir nada que no esté ahí. Funciona igual la adaptación posterior: la misma nota convertida en publicaciones de redes, un correo para periodistas y un párrafo para la web, sin que ninguna versión mueva una cifra ni suavice una condición. Y funciona el paso previo, el más ingrato: convertir las notas sueltas de una reunión en una estructura con la que empezar a escribir.

Lo que no cambia es quién responde: una nota de prensa compromete a una organización, así que alguien la lee entera y comprueba cada dato y cada nombre antes de que salga. Los mismos usos aplicados a marketing están en dónde ahorra tiempo la IA en marketing.

Dónde no debe entrar

Los usos de arriba comparten tres rasgos: parten de material que ya tienes, producen un borrador y terminan con una persona revisando. Cuando falta cualquiera de los tres, el riesgo sube de golpe. Estas cuatro cosas quedan fuera.

1. Verificar hechos. Un modelo de lenguaje genera el texto más plausible dada la instrucción; no comprueba nada contra el mundo. Puede afirmar que una ley entró en vigor en una fecha o que una persona ocupó un cargo con el mismo aplomo con el que acierta. La propia OpenAI lo reconoce en su documentación, en «¿dice ChatGPT la verdad?», donde admite que el modelo genera respuestas que no son exactas —lo que se conoce como alucinación— y recomienda comprobar la información importante en fuentes fiables. Que la herramienta busque en la web y muestre enlaces no cambia el fondo: devuelve un resumen de lo que ha encontrado, y los enlaces hay que abrirlos.

2. Atribuir declaraciones. Una cita mal atribuida no es un error de estilo: es poner en boca de alguien algo que no dijo. Entre lo que se grabó, lo que transcribió una herramienta y lo que un modelo resumió después hay dos capas donde una frase puede cambiar de forma. Ninguna cita entrecomillada se publica sin haber vuelto al audio o al documento original.

3. Datos, cifras y nombres propios. Un porcentaje, una fecha, un importe, la grafía de un apellido o el nombre exacto de un organismo son justo lo que un modelo completa sin avisar cuando el material no lo contiene. La regla, como con cualquier fuente indirecta: si no lo has visto en el documento, no existe.

4. Publicar sin que una persona lo haya comprobado. La IA produce borradores; lo que se publica lleva una firma, y esa firma responde. Si el proceso no incluye a alguien que lo lea entero antes de salir, el problema no es la herramienta: es el proceso.

Queda una capa aparte: qué se le cuenta al lector. Si un medio marca o no los contenidos elaborados con ayuda de IA, en qué casos y con qué fórmula, es una decisión editorial que conviene tomar por escrito antes de que la herramienta esté metida en la rutina. Cómo se redacta una norma interna así está en cómo escribir una política de uso de IA en la empresa.

Por qué el borrador «suena a nadie»

Lo compruebo escribiendo para esta web: cuando le pido «escribe un artículo SEO» sin darle mi experiencia, mis datos de Search Console ni las objeciones reales de clientes, sale un texto correcto que podría estar firmado por cualquiera. El argumento entero, y qué le devuelve la voz a un texto así, está en humanizar textos generados con IA.

Cambia «artículo SEO» por «un texto sobre el pleno de ayer» y el mecanismo es idéntico. Sin material propio —lo que viste, lo que te dijeron fuera de micro, el dato que solo está en el documento que conseguiste, la pregunta que nadie más hizo— el texto sale correcto, ordenado y perfectamente sustituible.

La consecuencia es tranquilizadora: el trabajo que hace insustituible una pieza es el mismo de siempre, y no es el que la herramienta toca. La IA se queda con la parte mecánica de transformar material; el material lo sigues consiguiendo tú.

Antes de pegar nada: fuentes, embargos y documentos de terceros

En comunicación se maneja a diario material que no debería salir de la redacción: la identidad de una fuente, un documento entregado en confianza, una nota bajo embargo, datos personales de terceros que aparecen en un expediente.

Lo prudente es lo mismo que en cualquier otro sector, con la carga añadida de que aquí una filtración puede identificar a una persona: sustituir nombres, cargos y cualquier detalle identificable por marcadores genéricos antes de pegar el texto, y reservar el material más sensible para cuentas contratadas expresamente para tratar información confidencial. Para lo que toca datos personales, la AEPD publica sus orientaciones sobre procedimientos de anonimización, que sirven igual en una redacción que en cualquier otra organización. Las categorías una por una están en qué no compartir nunca con ChatGPT.

Conviene además saber con qué cuenta trabaja cada persona: una cuenta personal gratuita y una de empresa no tienen las mismas condiciones, y eso se mira antes de pegar el primer documento.

Qué debería enseñar un curso de IA para periodismo

Lo que más falla en estas formaciones no es propio del oficio y está desglosado en qué falla en una formación de IA: se sale con una carpeta de capturas y el lunes se trabaja igual que el viernes.

Un curso de IA para periodistas que sirva va al revés. Trabaja con vuestras propias grabaciones y vuestros documentos, no con ejemplos de demostración que siempre salen bien. Termina con las instrucciones escritas y guardadas para las tareas que de verdad repetís cada semana: la transcripción, el resumen del informe, la adaptación al boletín. Y dedica una parte seria —no cinco minutos al final— al perímetro: qué no pasa por ahí, qué se comprueba siempre y qué se le cuenta al lector. Ese planteamiento está descrito en la metodología.

Por dónde empezar

Si tuvieras que quedarte con una sola tarea para probar esta semana, que sea la transcripción y el resumen de una entrevista larga: es donde el ahorro se nota en la primera hora y donde el límite —volver al audio antes de citar— se entiende sin que nadie lo explique dos veces.

Lo que no se aprende solo es el criterio: qué pedir, con cuánto contexto, qué revisar siempre y dónde está la raya. Eso se trabaja en el curso de ChatGPT para empresas y, para una organización entera, en la formación en IA para empresas, siempre con el material real de quien está en la sala. Si quieres ver si encaja con tu redacción o con tu equipo de comunicación, reserva media hora y lo miramos.