Los ingenieros recuerdan a menudo que la inteligencia artificial (IA) no es buena ni es mala, es una herramienta neutral y su desarrollo depende del uso que hagamos de ella. ¿Qué uso quieren hacer los medios de comunicación? ¿Cómo la pueden adoptar los periodistas en sus rutinas? Y, sobre todo, ¿en qué puede mejorar el periodismo con la IA?
En un ecosistema marcado por la caída de audiencias y la competencia multiplataforma, los medios de servicio público no persiguen únicamente la rentabilidad, sino fortalecer la democracia. La propia Unión Europea de Radiodifusión ha señalado que innovar es fundamental para no quedarse en la irrelevancia.
En este contexto actual el debate de la IA no es solo tecnológico, resulta complejo y ofrece apasionantes aristas en las que detenerse para aprender de experiencias innovadoras. Desde el Laboratorio de Comunicación Multimedia e Inteligencia Artificial (LabComIA) de la Universidad de Valladolid nos hemos detenido en una pregunta: ¿puede la IA ayudarnos a ofrecer una información con enfoque de servicio público?
Tratamos de ofrecer respuestas en nuestra última investigación, Inteligencia artificial aplicada al periodismo de servicio público: innovación multimodal de RTVE, analizando las ocho herramientas multimodales impulsadas desde la corporación con un fin de servicio público, es decir, que persiguen la calidad informativa y la atención a diferentes audiencias. A través de la metodología de estudio de etnografía digital, al estilo de un antropólogo que se acerca a anotar los cambios de hábitos en un entorno concreto, utilizamos tres técnicas —observación presencial, análisis de contenido y entrevistas a los equipos responsables— y extraemos los siguientes aprendizajes.
Ocho aplicaciones a modo de laboratorio de RTVE
Las principales herramientas de IA de RTVE que, por primera vez, se analizan y comparan en un mismo estudio tienen tres rasgos en común: son multimodales —implican automatizaciones de texto, vídeo o audio—, se impulsan con equipos híbridos y buscan ofrecer nuevos servicios en todas las fases del proceso periodístico.
Fase de documentación
- Iveres: desarrollo de una caja de herramientas para combatir la desinformación, con aplicaciones de verificación para la detección de noticias falsas y de patrones de desinformación online.
- Archivo Documental: catalogación automática y metadatado del Fondo Documental de RTVE, para su aprovechamiento y eficiencia en procesos archivísticos.
- Análisis inteligente de contenido: evaluación de contenidos propios sobre el tiempo dedicado a la Agenda 2030, los ODS y lengua de signos.
Fase de producción
- Información electoral local: cobertura electoral con noticias automatizadas para municipios de menos de 1.000 habitantes que ofrece contenido multimodal de los resultados electorales.
- Información meteorológica en lenguas cooficiales: predicciones locales en tiempo real que permite ofrecer texto y audios sobre poblaciones pequeñas, con una prueba en español y catalán.
- HiperIA-Radio 3: presentador virtual que interactúa con la audiencia y creación de un programa audiovisual sobre música generado íntegramente mediante IA.
Fase de distribución
- European Perspective: traducción automática y recomendación inteligente de contenidos dentro de un servicio de noticias europeo colaborativo de medios públicos contra la desinformación.
- Subtitulado inteligente: transcripción de audio en contenidos audiovisuales integrado en el flujo de trabajo de los subtituladores facilitando la accesibilidad informativa.
Resultados extrapolables a otros medios
¿Qué nos enseña el análisis comparativo de estas herramientas? Nos aporta conclusiones extrapolables a otros medios de comunicación sobre la aplicación de la IA como una aliada de la calidad informativa y con nuevos servicios para los periodistas y las diferentes audiencias:
- Eficacia de la aplicación de la IA analítica y generativa multimodal en tareas de verificación y documentación, automatización de noticias basadas en datos y personalización de contenidos y servicios.
- Relevancia de su utilización en la lucha contra la desinformación con un enfoque colaborativo entre medios y países.
- Atención a desiertos informativos, entendidos como zonas invisibles en las agendas mediáticas, con ahorro de tiempo y recursos y con un fin vertebrador.
- Mejora de la accesibilidad de las audiencias a través de la traducción en tiempo real o el subtitulado inteligente, en favor de la igualdad y la inclusión.
- Acceso a nuevos servicios como la interacción con un bot conversacional y consultas de contenido especializado.
¿Qué enseñanza sacamos de la experimentación con IA?
Los resultados obtenidos demuestran la utilidad y necesidad de la experimentación supervisada con IA en los medios de comunicación. El trabajo del equipo de innovación que RTVE mantuvo activo hasta 2025 demuestra la efectividad de la colaboración interdisciplinar entre periodistas e ingenieros, expertos internos, empresas externas y universidades, con el objetivo de contratar conocimiento, no solo herramientas.
Los entrevistados en el estudio confirman que con la innovación tecnológica se combina la reducción de costes de producción con la oferta de nuevos servicios tanto para los periodistas como para las audiencias.
La realidad también refleja que el éxito técnico choca a menudo con la cultura organizativa interna de los medios. El hecho de que algunos proyectos se hayan detenido tras la fase experimental refleja barreras, como la falta de formación interna, el miedo al cambio y las dificultades de sostenibilidad. La experiencia de RTVE evidencia que la innovación depende, más allá de las herramientas, de la capacidad de las redacciones para integrarla de forma transversal en sus rutinas para ir más allá de una mera adopción tecnológica y perseguir la transformación real del sector en busca de calidad, profesionalidad y reconexión con la audiencia.
*Pilar Sánchez-García forma parte de IBERPERIA, la Red Iberoamericana de Investigación en Periodismo e Inteligencia Artificial.
