Periodismo con IA

Objetivo

Aplicar herramientas de inteligencia artificial para optimizar procesos periodísticos, manteniendo estándares éticos y de calidad informativa.

 

Dirigido a:

• Periodistas en activo que deseen integrar herramientas de IA en su trabajo.
• Editores y responsables de redacción interesados en automatización y verificación digital.
• Profesionales de la comunicación corporativa y digital que trabajen con grandes volúmenes de información.
• Estudiantes de periodismo y comunicación que quieran especializarse en tecnología aplicada al sector.

 

Requisitos:

• Conocimientos básicos de redacción periodística y manejo de herramientas digitales.
• Nivel intermedio de navegación web y gestión de contenidos.
• Se recomienda familiaridad con procesadores de texto y plataformas de gestión de contenidos (CMS).

 

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PROGRAMA DEL CURSO

1 - Fundamentos de la inteligencia artificial aplicada al periodismo

Objetivo

• Analizar aplicaciones reales de la IA en el periodismo, identificando sus beneficios y limitaciones para la producción informativa.

Duración de la unidad

2 Horas 10 Minutos

Contenido

Fundamentos de la inteligencia artificial aplicada al periodismo
Fundamentos y evolución de la IA en el periodismo
Conceptos clave de IA
Breve evolución histórica y casos relevantes
Limitaciones y sesgos inherentes
Cómo funcionan los modelos de IA
Tokenización y embeddings
IA en el periodismo: herramienta o actor
Diferencias y riesgos
Herramientas, tendencias y casos
Plataformas líderes y tendencias
Ejemplos de aciertos y fracasos
Debate: expectativas vs realidad
Resumen

2 - Herramientas de IA para la verificación de información

Objetivo

• Evaluar la autenticidad de contenidos informativos mediante el uso de herramientas de verificación automatizada basadas en IA.

Duración de la unidad

2 Horas 40 Minutos

Contenido

Herramientas de IA para la verificación de información
Introducción a la verificación con IA
Retos de la desinformación en la era digital
IA como aliada en fact-checking
Herramientas de IA para verificación multimodal
Verificación de texto
Verificación de imágenes
Verificación de vídeo y audio
IA para detectar contenidos generados por IA
Reconocimiento de patrones y huella algorítmica
Riesgos y falsos positivos
Integración en el flujo de trabajo periodístico
Modelos de verificación híbrida
Gestión de tiempos y prioridades
Casos prácticos guiados
Caso 1: Verificación de un vídeo viral con InVID-WeVerify.
Caso 2: Detección de manipulación en una imagen compartida en redes.
Maldita y su caja de herramientas de verificación
Resumen

3 - Automatización de procesos periodísticos

Objetivo

• Diseñar un flujo de trabajo automatizado que integre generación de contenidos con IA y filtrado de datos, aplicando criterios de uso responsable.

Duración de la unidad

2 Horas 20 Minutos

Contenido

Automatización de procesos periodísticos
Producción automatizada de contenidos
Fuentes de datos y formatos
Datos estructurados
Datos no estructurados
Generación de borradores con IA
Plantillas, estilos de escritura y optimización de prompts
Uso de plantillas estructuradas
Adaptación al estilo del medio
Optimización de prompts
Análisis de grandes volúmenes de datos para investigación
Minería de datos y patrones ocultos
Usos periodísticos frecuentes
Herramientas accesibles para no programadores
Visualización de datos y narrativas
Tipos de visualizaciones útiles en periodismo
Herramientas recomendadas
Automatización responsable
Checklist para decidir qué automatizar
Dimensión técnica: ¿la tarea es viable para la automatización?
Dimensión editorial: ¿pierde valor si se automatiza?
Dimensión ética: ¿es legítimo automatizar esta tarea?
Criterios éticos y prácticos
Ética aplicada: tres principios clave
Criterios prácticos de implementación
Inteligencia irregular y cobertura mediática
Casos y reflexiones
Sports Illustrated y los periodistas que no existían (2023)
Deepfake de Joe Biden para manipular elecciones (New Hampshire, 2024)
Il Foglio AI: el primer diario íntegramente generado por IA (2025)
Quartz y el vaciado editorial tras implantar IA (2025)
Estudio de la BBC: el 90% de las respuestas de IA tienen errores (2025)
Resumen

4 - Ética y sesgos algorítmicos en el periodismo con IA

Objetivo

• Analizar casos de sesgo algorítmico en el periodismo, identificando su origen, consecuencias y medidas para mitigarlo.

Duración de la unidad

3 Horas 20 Minutos

Contenido

Ética y sesgos algorítmicos en el periodismo con IA
Riesgos, límites y dilemas éticos
Tipos de riesgos en el uso de IA en medios
Límites legales y normativos
Marco Normativo Español sobre Inteligencia Artificial
Normativa Nacional Vigente
Normativa Autonómica
Dilemas éticos
Principios éticos aplicados a la IA en medios
Marcos y códigos de referencia
Marcos internacionales
Marco europeo
Marco nacional
Adaptación a entornos periodísticos
Casos reales de sesgo mediático amplificado por IA
Algoritmos en buscadores
Principales problemas
Algoritmos en redes sociales
Ejemplos de sesgo en redes sociales
Métodos de auditoría accesibles
Muestreos y prompts controlados
Transparencia radical
Informar a la audiencia sobre el uso de IA
¿Por qué es necesario informar?
Formas de informar a la audiencia
Ejemplos prácticos
Ejemplos en España
Estrategias para mitigar sesgos
Diversidad informativa y pluralidad
Resumen

5 - El futuro del periodismo en la era de la IA

Objetivo

• Describir y analizar un nuevo rol periodístico surgido de la integración de la IA en redacciones, identificando sus competencias, funciones y oportunidades en el mercado laboral.

Duración de la unidad

2 Horas 40 Minutos

Contenido

El futuro del Periodismo en la era de la IA
Tendencias tecnológicas y de mercado
Tecnologías emergentes
Cambios en el consumo de información
Nuevos roles en el periodismo
Curador de datos con criterio periodístico
Verificador algorítmico especializado
Arquitecto de experiencias híbridas con IA
Escenarios de riesgo
Dependencia de plataformas cerradas
Manipulación automatizada de agendas
Saturación informativa y fatiga de la audiencia
Estrategias de adaptación profesional
Formación continua en IA y alfabetización digital
Diversificación de canales y modelos de negocio
Colaboración interdisciplinar entre periodistas, tecnólogos y diseñadores
Casos prácticos guiados
Caso 1: Simulación de una redacción híbrida humano–IA
Caso 2: Diseño de un rol emergente para un medio regional
Caso 3: Evaluación de un escenario de dependencia tecnológica y plan de mitigación
Resumen

6 - Ejemplo práctico de integración ética de la IA en una redacción

Objetivo

• Identificar y evaluar mecanismos de transparencia, mitigación de sesgos y rendición de cuentas en un caso de implantación de IA en redacciones.

Duración de la unidad

1 Hora 50 Minutos

Contenido

Ejemplo práctico de integración ética de la IA en una redacción
Introducción al caso práctico
Contexto y objetivos
Diseño de una estrategia ética de implantación
Selección de herramientas y procesos
Medidas de transparencia y control
Análisis de impacto
Cambios en las rutinas periodísticas
Reacciones del equipo
Evaluación de resultados
Comparación con otros modelos
Ejemplos reales
Contrastes y diferencias
Resumen

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