Por Sebastián Auyanet, Head of Product & AI Initiatives de Factchequeado
El problema que queríamos resolver
Los medios en español en Estados Unidos cargan con un problema estructural que no se resuelve haciendo mejor periodismo: conseguir financiamiento es, por sí solo, un trabajo que requiere tiempo y expertise.
Cuando lanzamos Impulsa IA, nuestra cohorte de innovación apoyada por la Patrick J. McGovern Foundation, dedicamos la primera sesión a escuchar cómo doce medios latinos buscaban sus fondos. Lo que encontramos nos sorprendió: no había un sistema. Las oportunidades llegaban por newsletter, por Slack, por un colega que «se acordó de vos». Cada aplicación se escribía casi desde cero, y los textos de misión, audiencia e impacto vivían dispersos en carpetas de proyectos viejos, sin un lugar común que los conectara.
El costo de eso es alto. Lo resumió uno de los participantes: a veces ganar un grant se vuelve un problema y no una solución. Redacciones de dos personas, con voluntarios que entran y salen, terminan asumiendo compromisos de reporte que no guardan proporción con la plata que reciben.
De ahí salió la pregunta que ordenó el diseño del producto que co-diseñaríamos juntos: ¿se puede construir una herramienta que convierta el conocimiento que un medio tiene sobre sí mismo en su mejor argumento para conseguir fondos?
Qué construimos
GranTIA es un asistente de IA pensado para medios en español en Estados Unidos y funciona en tres etapas.
Primero, el perfil de la organización: el medio responde cuatro o cinco preguntas sobre su misión, presupuesto, ubicación y temas de cobertura, y esa información queda guardada para no volver a cargarla cada vez. Después viene el cruce de oportunidades, donde la herramienta compara ese perfil con una base de más de 1.400 fondos y propone los más relevantes o el mejor fit. Por último, la generación del pitch: el usuario elige una oportunidad y trabaja con la IA para armar una propuesta ajustada al tono y los requisitos de ese donante en particular.
El prototipo se armó en pocas semanas y lo pusimos a prueba con los medios del programa a través de una sesión dedicada y un grupo de whatsapp en el que recolectamos más impresiones sobre él.
Lo que aprendimos en las sesiones de feedback
En abril de 2026 hicimos sesiones individuales de feedback con los medios participantes. Estas fueron las conclusiones que más nos marcaron:
La herramienta genera valor real, pero pide revisión humana
Cuando un editor de una organización comunitaria en Houston usó GranTIA para desarrollar un pitch sobre un potencial proyecto centrado en la protección a consumidores de su comunidad, el resultado fue sólido: la herramienta le dio argumentos estratégicos, una propuesta de presupuesto y un posicionamiento. Su lectura fue que [él podría haber escrito algo parecido, pero no con la misma facilidad ni con los ángulos alternativos que la IA le sumó. Aun así fue tajante en un punto: antes de enviar cualquier propuesta que salga de GranTIA, la pasaría por la revisión editorial de una persona. La herramienta sirve como punto de partida, no como producto terminado.
El formulario inicial es donde más se traba el usuario
Uno de los hallazgos más importantes fue que mucha gente no tiene a mano toda la información básicaque la herramienta pide: presupuesto anual, estructura legal, áreas geográficas de cobertura. Esa fricción en el primer paso puede hacer que abandonen GranTIA antes de llegar a ver para qué sirve. La lección de diseño nos gustó: el sufrimiento del usuario en el formulario es el dato más valioso que tenemos. Si alguien no sabe el presupuesto de memoria, eso nos está diciendo que la herramienta necesita una opción de completar después”, o de cargar esos datos de forma automática desde documentos que el medio ya tiene.
La base de fondos necesita curaduría local
La herramienta tendía a recomendar a los mismos grants demasiado seguido, incluso cuando los medios ya sabían que no podrían calificar para estos fondos. En un caso llegó a sugerir un capítulo de un fondo que directamente no existe. El problema no está en la IA sino en la base: con alrededor de 1.400 entradas cargadas en un momento puntual y sin actualización activa, no puede reflejar el ecosistema real de fondos locales para medios en español, ni tampoco ayudarlos en ese sentido. Actualizar de forma periódica y trabajar en una mejor geolocalización de las entradas de oportunidades de financiamiento para que resulten más útiles y accionables para los medios será un objetivo a seguir desarrollando. esa base pesa tanto como el modelo que la lee.
La persistencia de datos no se negocia
En el prototipo, cada sesión arrancaba de cero y los usuarios tenían que copiar a mano lo que se generaba para no perderlo. Fue uno de los puntos más señalados -¡y criticados por los usuarios!: si la herramienta no recuerda lo que construiste, el trabajo de cargar el perfil no se paga solo y genera ineficiencia en un proceso que busca lo contrario.
El tono importa tanto como el contenido
Varios medios notaron que el texto generado sonaba demasiado formal, por momentos casi robótico. Para organizaciones comunitarias que construyen su credibilidad desde la cercanía con la audiencia, un pitch con aire corporativo puede jugar en contra. La voz de la herramienta tiene que poder adaptarse a la de cada medio.
Dónde está GranTIA hoy
Actualmente, la herramienta ha ingresado en fase de producción. El flujo de tres etapas, perfil, búsqueda de oportunidades y seguimiento por aplicación, ya está implementado, con historial de conversación que se guarda por oportunidad y la posibilidad de tomar notas dentro de cada proceso.
Lo que sigue es maduración: mejorar la curaduría de la base de fondos, afinar el primer ingreso para que trabe menos, y seguir midiendo si los medios que la usan efectivamente aplican a más fondos y, en consecuencia, tienen más éxito en recaudar fondos. Ese es el indicador que más nos importa.
Lo que nos llevamos
Construir GranTIA nos dejó un aprendizaje que sirve más allá de esta herramienta: el problema de muchos medios latinos con el financiamiento no es de información, es de sistematización. Saben que los fondos existen y saben escribir un texto, pero escribir para conseguir un grant es una ciencia un poco distinta. A menudo, tampoco tienen el tiempo ni la infraestructura para conectar su historia institucional con cada oportunidad que aparece.
Una herramienta de IA bien diseñada puede ser esa infraestructura, pero solo si se construye escuchando una y otra vez a aquellos para quienes la estamos construyendo, de forma recurrente, estimulando la intuición y asegurando un buen prototipo antes de pasar al desarrollo actual de la herramienta.
GranTIA se desarrolla como parte de Impulsa IA, la cohorte de innovación de Factchequeado apoyada por la Patrick J. McGovern Foundation.