Innovation Lab de Factchequeado ·
Aprendizajes de la Sesión 3 de Impulsa IA, con Claudia Báez
Según los datos que compartió la periodista y consultora Claudia Báez, el 81% de los periodistas usa inteligencia artificial de forma habitual, pero solo el 13% trabaja en una redacción con una política oficial para usarla. Esa brecha fue el problema que abordamos en la tercera sesión de Impulsa IA, un programa de Factchequeado con el apoyo de la Patrick J. McGovern Foundation que busca apoyar a medios aliados en la incorporación de Inteligencia Artificial en distintos niveles de sus organizaciones.
Claudia es ex directora del medio Cuestión Pública (Colombia), pionera en IA y periodismo y creadora del proyecto ODIN, además consultora en políticas de IA para medios de toda la región. Su mensaje a nuestra cohorte fue muy directo: usar IA sin una política no es solo un riesgo editorial, es también un riesgo legal, reputacional y comunitario.
Por qué importa tener una política de IA
Los datos de la Thomson Reuters Foundation (200 periodistas, 70 países) son contundentes: la adopción de IA es masiva, pero la gobernanza es casi inexistente. En nuestra sesión, con 12 redacciones de medios hispanos de Estados Unidos, apenas 4 tenían algo parecido a una política, y la mayoría eran borradores.
Los riesgos de operar sin reglas claras se agrupan en tres frentes. En lo editorial, las “alucinaciones” (a las que en Factchequeado preferimos llamarlas “errores”) no son un mito. Los modelos gratuitos, a diferencia de los de frontera, tienen menos salvaguardas de precisión y pueden inventar citas, libros y reportes que nunca existieron. En lo legal aparecen como peligros la violación de propiedad intelectual, la exposición de información sensible de fuentes o víctimas (algo particularmente sensible para los medios que servimos a comunidades latinas en los Estados Unidos), y los problemas con licencias de contenido. Y, en lo comunitario, como los modelos se entrenaron sobre todo en inglés, para los medios hispanos eso se traduce en sesgo algorítmico, reproducción de estereotipos y pérdida de perspectiva cultural.
Cuando la IA resta más de lo que suma: casos reales de errores
La sesión incluyó ejemplos concretos de lo que puede salir mal, desde practicantes que publicaron varios artículos generados con IA sin revisión durante meses antes de que alguien lo detectara, hasta segmentos con libros de recomendaciones inexistentes en diarios impresos, o encuestas automatizadas que revictimizar familias de víctimas de asesinatos, o investigaciones plagadas de citas falsas.
Ninguno de estos errores fue intencional, y todos eran relativamente evitables si hubiera habido políticas claras, explicó Claudia.
Siete elementos para construir una política de IA para un medio
En la sesión, Claudia propuso un diagnóstico en siete pasos que toda redacción debería recorrer antes de escribir una sola línea de política:
- Inventario de herramientas: qué usan, con qué frecuencia y para qué.
- Análisis de riesgos específicos: cuáles son los riesgos concretos de tu medio y qué soluciones existen.
- Integración editorial: cómo se conecta la política de IA con las políticas editoriales que ya tienen.
- Principios y valores: qué valores editoriales no son negociables.
- Transparencia con la audiencia: cómo y cuándo comunican el uso de IA.
- Usos prohibidos: cuáles son las “líneas rojas”.
- Gobernanza y cumplimiento: quién supervisa y cómo se hace cumplir.
Un punto clave en el que insistió Claudia: no copiar la política de otro medio. Cada redacción tiene contextos, audiencias y riesgos distintos, y la política tiene que adaptarse a la realidad específica de cada organización. Casi siempre, la adopción de IA dentro de las redacciones es más un problema cultural, de estrategia y de límites no solo sobre lo que no hay que hacer, sino sobre los usos obligatorios de estas tecnologías cuando son debidamente entrenadas para lograr eficiencias y un efecto real en la sostenibilidad de un medio. Rara vez el problema es tecnológico.
Asimismo, también enfatizó que la IA está generando nuevos roles de liderazgo en las redacciones — entre ellos la figura del «Líder de IA» que coordina equipos editoriales y tecnológicos, y un perfil clave definido como la persona que articula con finanzas, dirección y operaciones . Un hallazgo destacado es que estos liderazgos emergen de forma natural y no siempre recaen en quienes se esperaría dentro de la organización. Todo esto viene acompañado de un cambio cultural profundo: romper la barrera inicial de miedo o vergüenza al uso de IA es considerado fundamental, junto con una capacitación constante dado que las herramientas evolucionan de forma permanente.
Lo que están haciendo los referentes regionales
Según Claudia, las políticas más avanzadas de la región y el mundo comparten un conjunto de decisiones concretas que vale la pena tomar como referencia:
- Distinguir entre herramientas propias y externas: no es lo mismo usar un desarrollo interno con datos controlados (es el caso de ChatMigrante de Factchequeado) que depender de un modelo de terceros con términos de uso opacos.
- Prohibir la IA como fuente primaria: la verificación sigue siendo responsabilidad humana, sin excepción.
- Limitar las imágenes generadas con IA a uso ilustrativo, nunca informativo: una imagen generada no puede reemplazar una fotografía documental.
- Maximizar el trabajo humano en lugar de sustituirlo: la IA entra como asistente en el flujo, no como reemplazo de ningún rol editorial.
- Restringir el uso de IA en investigación, sobre todo en la recolección y verificación de datos, donde el error tiene mayor impacto.
- Crear instancias de supervisión dedicadas: comités o roles específicos que revisen el uso de IA antes de que llegue a publicación.
- Requerir aprobación editorial para usos significativos: cualquier uso de IA que afecte el contenido final pasa por un editor senior antes de publicarse.
Algunas consideraciones especiales para medios hispanos en EE.UU.
Para las redacciones que trabajan con comunidades hispanas hay capas extra de responsabilidad que vale la pena considerar. Temas como inmigración o violencia de género piden un cuidado especial antes de procesar información en modelos gratuitos y sin salvaguardas.
El sesgo lingüístico es concreto: un modelo entrenado en inglés puede reproducir estereotipos o perder matices culturales que importan. Y hay un trabajo pendiente con la audiencia, que necesita herramientas para entender cómo un medio usa la IA.
El impacto de Impulsa IA: un borrador en un mes, más de 10 políticas formales
Al cierre de la sesión, los participantes de Impulsa IA se comprometieron a completar un diagnóstico con una herramienta desarrollada para este proceso por Claudia, con nueve secciones que van desde el perfil del medio hasta los mecanismos de gobernanza, y a tener un primer borrador de política en un mes.
Durante las semanas posteriores a esa primera entrega, los medios trabajaron en sus primeros borradores, los cuales fueron sometidos a dos rondas de feedback (una opcional) en las que Factchequeado ofreció revisiones y formas de ampliar y lograr que cada documento fuera realmente accionable y comunicable a las audiencias de cada medio participante de Impulsa IA. Finalmente, los medios participantes del programa comunicaron a sus audiencias la adopción o la revisión de sus políticas de IA.
La meta no fue la perfección, pero sí empezar y avanzar con la gobernanza de la IA. Porque en periodismo, operar con IA sin reglas claras no es una posición neutral: es una decisión de riesgo y nada recomendable.
Impulsa IA es un programa de Factchequeado con el apoyo de la Patrick J. McGovern Foundation, diseñado para fortalecer las capacidades de medios hispanos en el uso responsable de la inteligencia artificial.