Uso de Prompts en Salas de Redacción
El uso de prompts como código de comunicación con los transformadores generativos preentrenados (GPT, por sus siglas en inglés) representa una importante ventaja a los periodistas tanto en el procesamiento de datos como en la elaboración de contenidos.
Integrar estos comandos en las salas de redacción optimiza la producción de material informativo. Además, impulsa al periodismo a presentar formatos más profundos.
Este ensayo reflexiona sobre las nuevas condiciones tecnológicas impuestas por la Inteligencia artificial en el ejercicio periodístico.
Este nuevo entorno promueve la generación responsable de información. En este contexto, el periodista debe ser capacitado para el correcto manejo de estas herramientas, cuya simplicidad en la interfaz no debe subestimar la complejidad de su operatividad.
Los modelos de estos transformadores están diseñados como chatbots. Las plataformas interactúan con el usuario mediante lenguaje natural para cumplir solicitudes de tareas específicas, como redacción, revisión o generación de ideas.
Entre los más conocidos se encuentran: GPT-4 (Open AI), Claude (Anthropic), LLaMA 3 (Meta), Gemini (Google DeepMind) y Perplexity AI.
La integración de estas herramientas en el diarismo ha cobrado relevancia. De acuerdo con Tejedor Calvo, Cervi, y Vick Saurí (2025), su utilidad radica en la automatización de contenidos, facilitando tareas cotidianas a los periodistas, especialmente en los periódicos. Los medios se suman cada vez más a sus beneficios.
El laboratorio de periodismo de la Fundación Luca de Tena destaca el uso creciente de estos recursos en las salas de redacción para cubrir información breve sobre temas como noticias financieras, meteorológicas o resultados deportivos.
Diseño de prompts
El componente principal de interacción que interpreta los transformadores generativos preentrenados es denominado Prompt. Según, Murillo y López (2025): “Entrada de texto que se proporciona a un modelo de lenguaje con el objetivo de obtener una respuesta o acción específica por parte del modelo.” (p.46).
La calidad de esta instrucción incide directamente en la pertinencia y claridad de la respuesta generada. Lopesosa (2023) clasifica la redacción de prompts en cinco aspectos:
En este sentido, Codina y Lopezosa (2024) proponen recomendaciones para el diseño de prompts centrados en la curación de contenidos. Estas sugerencias buscan obtener respuestas con estructuras narrativas alineadas al ejercicio periodístico y con un enfoque en el servicio a la ciudadanía.
Existen además parámetros técnicos que permiten afinar los resultados: la delimitación del espacio de búsqueda (por ejemplo, fuentes académicas o documentos PDF) y el ajuste del “tono” o “temperatura” de la respuesta, que define el grado de creatividad o literalidad con que la IA responde.
Tipología de prompts
Codina y Lopezosa (2024) proponen modelos iterativos adaptados a escenarios reales como la redacción de una nota sobre la sostenibilidad económica en los medios de comunicación:
Instituciones como la Global Investigative Journalism Network destaca la guía de técnicas y buenas prácticas de prompting para periodistas, producida por los expertos en IA Michael Crystal, Mona Gomaa y Nicholas Diakopoulos. La guía incluye ejemplos ilustrativos en la producción de noticias, una lista de recursos con otras guías y manuales para especializarse en la creación de prompts en las salas de redacción.
GPT: COMPAÑERO TECNOLÓGICO
La irrupción inevitable de la IA en los medios no está exenta de críticas y temores en la empleabilidad. No obstante, autores como Oppenheimer (2019) subraya que, pese a la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos, sigue siendo indispensable la presencia de juicio crítico humano. Los integrantes de salas de redacción deben dedicarse a explorar las bondades de la IAG.
Abarca y Sánchez (2024) coinciden en la necesidad de redefinir funciones y responsabilidades dentro de las redacciones ante este nuevo ecosistema tecnológico.
REALIDAD EN LATINOAMÉRICA
La incursión de la IAG enfrenta desafíos económicos y estructurales. Una encuesta de la Sociedad Interamericana de Prensa (2023) a 320 medios reveló que solo el 20% de los medios están en fase de experimentación, mientras que el 75% busca conocer mejor estas herramientas. Sólo el 5% afirmaron estar a la vanguardia.
A pesar de estas limitaciones, la World Association of News Publishers destaca procesos de IAG que recientemente han transformado redacciones en cuatro medios:
El diario peruano Comercio, diseñó el programa #SinFlitrosEnElPoder, una herramienta que optimiza y clasifica el flujo de datos automatizado sobre la actividad política de más de 40 partidos políticos que participarán en comicios municipales el próximo domingo 28 de septiembre.
En Honduras, el grupo de medios de la Organización Publicitaria S.A. (OPSA) desarrolló MarIA (Módulo Autónomo de Revisión de Inteligencia Artificial), un asistente editorial que libera a editores y periodistas de tareas repetitivas como la corrección y la optimización SEO, respetando la línea editorial de las marcas La Prensa y El Heraldo.
El diario puertorriqueño El Vocero, creó un programa automatizado de audio noticias con intervención de voz clonada para producir boletines informativos sonoros diarios sin sobrecargar al equipo de trabajo.
La corporación MEDCOM de Panamá, generó la aplicación ZionPath AI, herramienta que apoya la creación de propuestas audiovisuales en el departamento de diseño, cuya sección demanda mayor cantidad de trabajo.
La necesidad de comprender profundamente su uso en Latinoamérica ha llevado a la creación de espacios de debate como las conferencias anuales de innovación en medios convocada por el colectivo Media Party y la Digital Media LATAM de la Asociación Mundial de Editores de Noticias. Estos encuentros tienen el objetivo de intercambiar experiencias en esta temática.
A su vez, Zuazo (2023) destaca el acuerdo que llevó a cabo la Oficina Regional de la UNESCO con la Sociedad Interamericana de Prensa para la formación de medios, equipos periodísticos, periodistas y actores judiciales.
Además, organizaciones como la Fundación Gabo, SembraMedia, Google News Initiative y el Centro Internaciones de Periodistas ofrecen oportunidades de subvención y becas para proyectos enfocados en la innovación de contenidos, transformación digital, creación de tecnologías y solución de problemas en medios de la región.
REGULACIONES EN EL PERIODISMO
El auge de la Inteligencia Artificial Generativa es irrefrenable en la reconversión de los medios digitales. Establecer normas y bases legales sólidas es fundamental para fortalecer una ética en la era artificial.
Brousand (2018), argumenta que “la creciente dependencia de sistemas automatizados en la verificación de hechos requiere nuevos marcos de responsabilidad y explicabilidad” (p. 89).
La UNESCO creó en el 2021 la guía de principios éticos en la IA
En 2021 la BBC presentó el programa “Directrices de periodismo computacional” una solución concatenada a sus valores editoriales en aspectos de “marco de equidad, responsabilidad, confidencialidad, transparencia y seguridad en la recuperación de información”. Un método desarrollado para resguardar la ética en sus producciones generadas por la Inteligencia Artificial Generativa.
Existen medidas que pueden ser aporte en el marco legal de la IA en el periodismo, la Federación de Asociaciones de la Prensa de España (FAPE, 2017) propuso un código deontológico basado en los principios de: respeto a la verdad; defender el principio de la libertad de investigar y difundir información; respetar el derecho de las personas a su propia intimidad e imagen; el derecho y el deber a una información actualizada y completa, entre otros.
La verificación de los datos también requiere de un proceso regulatorio. Napoli (2019) menciona el efecto de la influencia del algoritmo en la visibilidad y selección de ciertos contenidos. Plantea una regulación en términos de pluralismo mediático y diversidad de la información que imponga una claridad algorítmica dentro de las plataformas digitales
La evolución actual de los datos que no son verificados y la deepfake avanzan velozmente. Zuazo (2023) describe las más recurrentes.
Intercambio de caras (“Face-swapping”): Reemplazo de un rostro en donde el modelo del sistema de Inteligencia Artificial Generativa recopila datos de fotografías de una cara desde distintos ángulos que son analizados con datos biométricos del material del rostro por sustituir y, genera el cambio.
Clonación de voz: Registro de la voz de una persona que atraviesa por un proceso sintético, adaptando nuevos patrones sonoros. Hay modelos de IA que pueden hacer esta modificación en pocos segundos.
Títeres: Altera digitalmente la foto o video de una persona, emulando el movimiento labial para ser ajustado a un audio.
Síntesis de texto o imagen: Creación de imágenes hiperrealistas con mecanismos de machine learning conocidas como redes generativas antagónicas. Ejemplos
recientes el video publicado por Donald Trump sobre el arresto de Barack Obama en la Casa Blanca.
La veracidad del contenido es una labor correspondiente al equipo editor. Ventura (2021) resalta que la supervisión en los procesos, evitación de las “burbujas de filtro” o cámaras de eco y valoraciones de distintos puntos de vista son fundamentales.
CONCLUSIÓN
La proliferación de la IA volcó el procesamiento de notas de prensa hacia un campo periodístico de automatización. Las implicancias éticas son de sumo cuidado. Zuazo (2023) analiza el impacto de las deepfakes, mientras que Broussard (2018) y Ventura (2021) advierten sobre la necesidad de nuevos marcos de regulación y transparencia algorítmica
La UNESCO, la BBC y organizaciones como la FAPE han promovido códigos para fortalecer los principios fundamentales del periodismo.
Propuestas consideradas (creación de manuales, recomendaciones, ejemplos, entre otros) promueven el uso acertado de prompts. Los medios están adaptando estilos en la narrativa para crear plantillas prediseñadas.
Calvo, Cervi, Pulido, & Gómez (2024) recomiendan ChatGPT, BLOOM y ArticleForge para incorporar en las salas de redacción.
El rol del periodista no será reemplazado, pasa a tareas de investigación e innovación con mayor capacidad crítica, verificación rigurosa y capacitación continua.
La IA debe ser considerada como una herramienta de asistencia que fortalece el periodismo. Requiere de una convergencia entre tecnología, ética, formación profesional y regulación concreta.
Estos factores contribuyen a un ecosistema mediático más confiable y adaptado a los nuevos tiempos. Así, la IA será tendrá un sentido narrativo y estético favorable en el crecimiento tecnológico de nuestra cultura.
Finalmente, se presenta un ejercicio práctico de prompt con ChatGPT-4.1 aplicado a la titulación de notas de prensa, evidenciando el potencial de estos comandos como apoyo real en el trabajo de redacción informativa.
Prompt: “Diseña una plantilla con cinco ejemplos de prompts para utilizar en la titulación de una nota de prensa compuesta por 300 palabras sobre la temática: Plagio de Trabajo Académicos Dedicados al Periodismo IA”.
Respuesta: Aquí tienes una plantilla con cinco ejemplos de prompts diseñados para generar títulos (titulares) de una nota de prensa de 300 palabras sobre el tema “Plagio de Trabajos Académicos Dedicados al Periodismo y la Inteligencia Artificial (IA)”. Esta plantilla está pensada para usarse en una sala de redacción, tanto por periodistas como por editores que trabajan con herramientas de IA.
Bibliografía
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