Aprendizajes de la Sesión 4 de Impulsa IA, con Christophe Israël
Hay una frase que se repite en casi todas las redacciones que empiezan a experimentar con inteligencia artificial: «Sí, tenemos una estrategia, vamos a usar IA». El problema es que esa frase no es una estrategia, es una intención, y las intenciones, sin un marco detrás, rara vez sobreviven al primer obstáculo.
Esta fue una de las ideas centrales que Christophe Israël, fundador de OK Lab y mentor en los programas Newsroom AI Catalyst y AI Futures Lab de WAN-IFRA y OpenAI, compartió en la cuarta 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, desde el uso de herramientas hasta el diseño de otras nuevas, así como también la articulación de políticas y estrategia de adopción de estas nuevas tecnologías.
Fue también una de las sesiones que más nos hizo repensar cómo encaramos la IA puertas adentro, porque toca algo que muchos medios, grandes y chicos, todavía no resolvemos.
El problema no es la tecnología, es la falta de rumbo
Christophe comenzó su sesión contándonos un dato que circula ampliamente en el sector: entre el 60% y el 80% de los proyectos de IA en las organizaciones fallan según datos de RAND Corporation (incluso MIT Project NANDA encontró que el 95% de los pilotos de IA generativa no muestran retorno), y casi nunca por problemas técnicos. Fallan porque nadie gestionó el cambio cultural y a nivel de flujos de trabajo que trae la adopción de una herramienta nueva.
Sin una estrategia clara detrás, hasta las herramientas que funcionan bien terminan abandonadas. Entonces la IA, insistió Christophe, no es una estrategia en sí misma: es una herramienta. Y una herramienta sin un objetivo concreto, sin saber qué problema resuelve, para quién y con qué impacto, tiene pocas chances de sostenerse en el tiempo.
El primer paso: entender tu propio proceso
Antes de pensar en qué modelo de IA usar hay una tarea bastante menos glamorosa y bastante más importante: mapear cómo trabaja realmente tu redacción hoy. Quién hace qué, cuánto tarda cada tarea, dónde se acumulan los cuellos de botella.
Es un ejercicio simple, casi de sentido común, y es el que más se saltea. Sin embargo, sin él, es imposible saber dónde conviene meter IA y dónde no hace falta.
Empezar pequeño, con algo que duela
Una vez que identificaste el cuello de botella, la recomendación de Christophe resulta contraintuitiva para muchos equipos ansiosos por innovar: no intentes transformar los cuatro flujos de tu redacción -recopilación, producción, distribución y operaciones-, al mismo tiempo. Elegí uno solo.
La producción, y en particular la transcripción, suele ser el mejor punto de partida, porque el valor es inmediato, es fácil de medir y el equipo siente los beneficios desde el primer día. Los casos de Tuki (Mendoza, Argentina) y Aurora (Brasil), ambos surgidos del programa AI Catalyst, muestran algo que conviene subrayar: los diseñaron periodistas y editores, sin equipos técnicos al inicio. El desarrollo llegó después, cuando el prototipo ya había demostrado su valor.
Tres fases, sin atajos
Christophe propuso un marco simple para avanzar: piloto, beta y escala.
El piloto tiene que ser tan chico que no haga daño si falla, una herramienta, un proceso, dos o tres personas, y su indicador de éxito no es impresionar a nadie sino que el equipo lo use sin que se lo pidan. La beta es para perfeccionar, no para expandir, y es también el momento de fijar una política mínima de uso ético. La escala llega cuando la herramienta se integra a la incorporación de cada colaborador nuevo: ahí deja de ser un «proyecto de IA» y pasa a ser, simplemente, la forma de trabajar.
Saltar del piloto directo a la escala, sin pasar por la beta, es uno de los errores más comunes.
Las preguntas que sostienen la estrategia
Cinco preguntas resumen el marco que propuso Christophe para cualquier redacción, sin importar su tamaño:
- qué problema tenemos,
- quiénes van a ser las personas involucradas,
- cuál es el flujo de trabajo concreto que vamos a transformar,
- cómo vamos a medir el éxito y
- cómo lo vamos a comunicar, tanto puertas adentro como hacia la audiencia.
A eso se suma un plan de sostenibilidad: quién mantiene la herramienta, qué pasa con el costo a seis u ocho meses y cómo se justifica la inversión ante directivos o financiadores. La razón de esto, según Christophe, es decisiva: luego de unos meses de implementación, el costo de mantenimiento de una herramienta puede multiplicarse varias veces respecto del inicial.
El mensaje de fondo
Lo que nos llevamos de la sesión es una idea que ordena todo lo demás: el mejor proyecto de IA no es el más sofisticado, es el que el equipo adopta, mantiene y mejora con el tiempo.
Para llegar ahí no hace falta esperar al equipo técnico ideal ni al presupuesto completo, hace falta sobre todo claridad sobre el problema, sobre las personas y sobre los pasos: empezar pequeño, pero empezar.
Este texto forma parte del Innovation Lab de Factchequeado, apoyado por la Patrick J. McGovern Foundation.