Periodismo con IA

Módulo 1: Fundamentos de la inteligencia artificial aplicada al periodismo
2 h 10 min

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

• 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

Módulo 2: Herramientas de IA para la verificación de información
2 h 40 min

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

• 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

Módulo 3: Automatización de procesos periodísticos
2 h 20 min

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

• 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

Módulo 4: Ética y sesgos algorítmicos en el periodismo con IA
3 h 20 min

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

• 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

Módulo 5: El futuro del periodismo en la era de la IA
2 h 40 min

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.

• 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

Módulo 6: Ejemplo práctico de integración ética de la IA en una redacción
1 h 50 min

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

• 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