LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, febrero, 2025, Volumen VI, Número 1 p 2354
DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v6i1.3503
La inteligencia artificial en el periodismo: herramientas y
aplicaciones
Artificial intelligence in journalism: tools and applications
Diego Illescas Reinoso
diegoilles69@hotmail.com
https://orcid.org/0000-0001-5681-2399
Universidad de Cuenca
Cuenca – Ecuador
Ana Gabriela Palacios
gaby21palacios@gmail.com
https://orcid.org/0009-0008-7328-3829
Universidad Católica de Cuenca
Cuenca – Ecuador
Fernando Ortiz Vizuete
fernando.ortiz@ucuenca.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-5824-3425
Universidad de Cuenca
Cuenca – Ecuador
Artículo recibido: 10 de febrero de 2025. Aceptado para publicación: 24 de febrero de 2025.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
Esta investigación cualitativa analiza la influencia de la Inteligencia Artificial (IA) en el periodismo,
centrándose en el uso de herramientas y aplicaciones tecnológicas que transforman los procesos de
producción informativa. La IA se ha consolidado como una tecnología disruptiva que automatiza
tareas periodísticas, optimiza flujos de trabajo y redefine la generación de contenido mediante
algoritmos avanzados. El estudio se fundamenta en una revisión de literatura científica que permite
contextualizar el desarrollo y la implementación de la IA en el ámbito periodístico. Asimismo, se
empleó la observación para describir el funcionamiento y el impacto de diversas aplicaciones y
herramientas en la práctica periodística. A través de entrevistas en profundidad con expertos, se
analizó la aplicación de sistemas basados en IA para la producción automatizada de noticias, la
generación de textos con estructuras predefinidas y su uso en coberturas informativas de carácter
rutinario. Los hallazgos destacan cómo la IA facilita la eficiencia en la recopilación, procesamiento y
distribución de información, permitiendo la creación de contenidos con mayor rapidez y precisión. No
obstante, se identifican desafíos éticos y profesionales asociados a su implementación, como la
veracidad de la información, la posible pérdida de empleos en el sector y la necesidad de nuevas
competencias en los profesionales del periodismo.
Palabras clave: inteligencia artificial (IA), periodismo, herramientas de IA, aplicaciones
Abstract
This qualitative research analyzes the influence of Artificial Intelligence (AI) in journalism, focusing on
the use of technological tools and applications that transform information production processes. AI
has established itself as a disruptive technology that automates journalistic tasks, optimizes
workflows and redefines content generation through advanced algorithms. The study is based on a
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review of scientific literature that allows us to contextualize the development and implementation of
AI in the journalistic field. Likewise, observation was used to describe the operation and impact of
various applications and tools in journalistic practice. Through in-depth interviews with experts, the
application of AI-based systems for the automated production of news, the generation of texts with
predefined structures and their use in routine news coverage was analyzed. The findings highlight how
AI facilitates efficiency in the collection, processing and distribution of information, enabling the
creation of content more quickly and accurately. However, ethical and professional challenges
associated with its implementation are identified, such as the veracity of the information, the possible
loss of jobs in the sector and the need for new skills in journalism professionals.
Keywords: artificial intelligence (AI), journalism, AI tools, applications
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Cómo citar: Illescas Reinoso, D., Palacios, A. G., & Ortiz Vizuete, F. (2025). La inteligencia artificial en
el periodismo: herramientas y aplicaciones. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y
Humanidades 6 (1), 2354 – 2375. https://doi.org/10.56712/latam.v6i1.3503
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INTRODUCCIÓN
La Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como una de las tecnologías más influyentes en la
transformación digital de diversas disciplinas, incluida la comunicación y el periodismo. Su capacidad
para procesar grandes volúmenes de datos, generar contenido automatizado y optimizar flujos de
trabajo ha redefinido la producción y distribución de información en los medios de comunicación
(Coddington, 2015). En el contexto de la Cuarta Revolución Industrial, la IA no solo automatiza
procesos, sino que también plantea nuevos desafíos éticos y profesionales relacionados con la
veracidad de la información, la personalización de contenidos y el impacto en la labor periodística (Carr,
2011).
El periodismo, como actividad fundamental para la construcción de la opinión pública y la democracia,
enfrenta el reto de integrar tecnologías de IA sin comprometer la calidad informativa ni la
independencia editorial. Actualmente, los medios de comunicación han adoptado herramientas
basadas en IA para el análisis de datos, la verificación de hechos y la automatización de la redacción
de noticias, facilitando una cobertura más eficiente y precisa de los acontecimientos (Laboratorio de
Periodismo, 2018). Sin embargo, esta implementación también genera inquietudes sobre la posible
pérdida de empleos, la generación de noticias sesgadas por algoritmos y la necesidad de nuevas
competencias digitales en los periodistas.
Diversos estudios han analizado el impacto de la IA en el periodismo, destacando sus beneficios y
limitaciones. Journalism AI, laboratorio de investigación de The London School of Economics and
Political Science, ha evidenciado cómo la automatización de contenidos y el periodismo computacional
están transformando la producción de noticias (Coddington, 2015). Asimismo, Manfredi y Ufarte (2020)
sostienen que la IA está modificando la estructura de las redacciones, optimizando la recopilación y
análisis de información mediante algoritmos.
Otros estudios han explorado las aplicaciones específicas de la IA en el ámbito periodístico. Hansen
(2017) señala que herramientas basadas en IA permiten la detección de patrones informativos en
grandes bases de datos, mejorando la precisión de las investigaciones periodísticas. Además, Graefe
(2016) enfatiza el papel de la IA en la verificación de hechos y la lucha contra la desinformación, función
clave en un entorno mediático donde las fake news se han convertido en un problema creciente.
A nivel internacional, medios como The New York Times, The Washington Post y Los Angeles Times
han implementado sistemas automatizados para la generación de noticias en tiempo real,
particularmente en ámbitos como la economía, el deporte y la política (Ufarte & Manfredi, 2019). Sin
embargo, los investigadores advierten sobre los riesgos de una excesiva dependencia de la IA en la
producción de contenido, ya que la automatización podría afectar la creatividad y el juicio crítico de los
periodistas (Túñez et al., 2021).
Si bien la IA ofrece múltiples ventajas en términos de eficiencia y precisión en la producción
periodística, su implementación plantea interrogantes sobre su impacto en la profesión y en la calidad
de la información. En este sentido, surge la necesidad de analizar de qué manera la IA influye en el
periodismo y cómo sus herramientas y aplicaciones están redefiniendo la práctica informativa. La
cuestión central que orienta esta investigación es: ¿Cuál es la influencia de la Inteligencia Artificial en
el periodismo, particularmente en el uso de herramientas y aplicaciones tecnológicas?
El Objetivo general que se propuso es Analizar la influencia de la Inteligencia Artificial en el periodismo,
con énfasis en el uso de herramientas y aplicaciones tecnológicas. Para cumplir con este se plantean
los siguientes objetivos específicos:
● Fundamentar teóricamente el papel de la Inteligencia Artificial y su aplicación en el periodismo.
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● Describir el impacto de la IA en la producción, distribución y consumo de contenidos
periodísticos.
● Evaluar los beneficios y desafíos que conlleva la implementación de herramientas de IA en la
práctica periodística.
METODOLOGÍA
Enfoque de la Investigación
La presente investigación adopta un enfoque cualitativo, dado que se centra en el análisis del proceso
metodológico de distintas investigaciones cualitativas evidenciadas en artículos científicos publicados
(Bautista, 2011). Según Sampieri (2014), la metodología cualitativa se orienta a la generación de datos
descriptivos, incluyendo las palabras habladas o escritas de los participantes y la observación de su
conducta. Así, esta investigación se basa en la recolección y análisis de información de fuentes
primarias y secundarias para comprender el impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo.
Diseño del Estudio
El estudio es de carácter descriptivo, pues busca analizar de manera sistemática los fenómenos y
variables de interés sin establecer relaciones de causalidad. Según Babbie (2000), la investigación
descriptiva se enfoca en responder preguntas como "qué", "cómo" y "cuándo", brindando una imagen
clara y estructurada del fenómeno estudiado. Para ello, se recopiló información a través de encuestas,
entrevistas y análisis documental.
Asimismo, la investigación es de tipo bibliográfico, dado que se basa en la recopilación y análisis de
textos académicos, informes y material impreso o digital sobre el uso de la Inteligencia Artificial en el
periodismo. Stewart y Kennedy (2019) definen la investigación bibliográfica como un proceso de
recopilación y sistematización de conceptos con el fin de generar conocimiento estructurado sobre un
tema específico.
Participantes
Se seleccionaron dos grupos de participantes para la recolección de datos:
Periodistas digitales: Profesionales que utilizan herramientas de Inteligencia Artificial en su labor
periodística.
Expertos en IA y comunicación: Especialistas en tecnología y su aplicación en el periodismo.
Los participantes fueron seleccionados mediante un muestreo intencional, priorizando aquellos con
experiencia en el uso de IA en el periodismo y con conocimiento en tecnologías emergentes aplicadas
a la comunicación.
Instrumentos de Recolección de Datos
Para la recopilación de información se utilizaron los siguientes instrumentos:
Observación de herramientas y aplicaciones de IA en el periodismo: Se analizaron diversas
plataformas y aplicaciones que utilizan IA para la generación y distribución de contenido periodístico.
Entrevistas semiestructuradas a periodistas digitales: Se diseñó una guía de preguntas abiertas para
conocer sus experiencias, percepciones y desafíos en la implementación de IA en su trabajo.
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Entrevistas a profundidad a expertos en IA: Se llevaron a cabo entrevistas detalladas con especialistas
en tecnología y comunicación para analizar el impacto de la IA en el periodismo y su influencia en la
comunicación contemporánea.
Procedimiento
Las entrevistas fueron realizadas en formato presencial y virtual, dependiendo de la disponibilidad de
los participantes. Cada sesión fue grabada con el consentimiento previo del entrevistado, asegurando
la fidelidad de la transcripción. Posteriormente, se analizaron los testimonios para identificar patrones
y categorías emergentes en el uso de IA en el periodismo.
Análisis de Datos
Para el análisis de la información recolectada se empleó el análisis temático, que permite identificar y
categorizar patrones recurrentes en los discursos de los participantes. Esta metodología facilita la
interpretación de los datos cualitativos a partir de la codificación de las respuestas y su posterior
agrupación en temas clave. Además, se realizó un análisis de contenido de documentos y
publicaciones académicas para complementar los hallazgos obtenidos en las entrevistas.
Consideraciones Éticas
Se garantiza la confidencialidad y el anonimato de los participantes, asegurando que la información
proporcionada se utilizará exclusivamente con fines académicos. Antes de cada entrevista, se solicitó
el consentimiento informado de los participantes, explicándoles los objetivos del estudio y su derecho
a retirarse en cualquier momento sin consecuencias. Asimismo, se evitó cualquier tipo de sesgo en la
interpretación de los datos, asegurando la imparcialidad en el análisis y la presentación de los
resultados.
DESARROLLO
Esta investigación analiza las características, herramientas y aplicaciones de la Inteligencia Artificial
(IA) en el ámbito periodístico. Para ello, se parte de la conceptualización teórica y los antecedentes
históricos de la IA, abordando su impacto en el periodismo y explorando los posibles escenarios
futuros, así como sus ventajas y desventajas. La integración de la IA en los medios de comunicación
ha redefinido los procesos de producción informativa, facilitando la automatización de tareas, la
generación de contenido y la personalización de la información para los lectores. No obstante, también
plantea desafíos éticos y profesionales que requieren un análisis profundo.
Conceptualización y Antecedentes de la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial es una rama de las ciencias de la computación que ha despertado un creciente
interés en la comunidad académica y tecnológica debido a su amplio campo de aplicación. Según
Ponce, Torres y Silva (2014), la IA busca desarrollar mecanismos que permitan comprender la
inteligencia humana y modelar a través de sistemas computacionales, lo que ha motivado a numerosos
investigadores a profundizar en esta área.
Originalmente, la IA se fundamentó en teorías y conocimientos provenientes de diversas disciplinas
como la filosofía, la lingüística, las matemáticas, la psicología y las ciencias de la computación. Cada
una de estas áreas ha aportado tanto conocimientos teóricos como herramientas metodológicas para
el desarrollo de modelos y algoritmos de IA (Ponce, Torres, & Silva, 2014, p. 17).
Desde una perspectiva funcional, la IA tiene como objetivo analizar el comportamiento humano en
áreas como la comprensión, la percepción, la resolución de problemas y la toma de decisiones, con el
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fin de replicar estos procesos mediante sistemas computacionales. Hardy (2001) destaca que la IA se
centra en la simulación de actividades intelectuales humanas a través de máquinas electrónicas, con
el propósito de mejorar la capacidad de análisis, predicción y automatización de tareas.
El desarrollo de la IA ha estado marcado por hitos significativos. Uno de los antecedentes más
importantes es la conceptualización de la "máquina de Turing", propuesta por el matemático británico
Alan Turing en la década de 1950, que sentó las bases para el diseño de algoritmos inteligentes.
Posteriormente, en 1956, John McCarthy acuñó el término Inteligencia Artificial durante la Conferencia
de Dartmouth, donde se establecieron los primeros lineamientos para el desarrollo de esta disciplina
(Carr, 2011).
En la actualidad, la IA se encuentra en constante evolución, con aplicaciones en sectores tan diversos
como la medicina, la economía, la educación y, especialmente, el periodismo. Su impacto en este
último campo ha generado un nuevo paradigma en la producción y distribución de contenidos
informativos, lo que exige una revisión crítica de su papel en la industria mediática.
Hitos en la Automatización Periodística
El uso de la IA en el periodismo ha sido un fenómeno creciente en la última década, revolucionando la
forma en que se recopila, analiza y presenta la información. En este sentido, los sistemas basados en
IA permiten la automatización de tareas periodísticas, desde la redacción de noticias hasta el análisis
de tendencias informativas en redes sociales y plataformas digitales (Ufarte & Manfredi, 2019).
Uno de los hitos más destacados en la aplicación de la IA en el periodismo ocurrió en 2014, cuando
Los Ángeles Times publicó una noticia sobre un terremoto mediante Quakebot, un algoritmo
desarrollado por Ken Schwencke. Este sistema empleó datos del United States Geological Survey para
generar automáticamente un informe sobre el evento sísmico, utilizando una plantilla preestablecida
(Ufarte & Manfredi, 2019).
A partir de esta iniciativa, numerosos medios de comunicación han incorporado herramientas similares
para la generación automatizada de contenido. Por ejemplo, Associated Press ha utilizado desde 2014
la plataforma Wordsmith, de Automate Insights, para producir reportes sobre ganancias trimestrales
de más de 3.700 empresas. De manera similar, The Washington Post implementó en 2016 el sistema
Heliograf, que permite la automatización de noticias deportivas y financieras. Otras empresas, como
The New York Times y Forbes, han integrado soluciones de IA para la producción de artículos basados
en análisis de datos (Ufarte & Manfredi, 2019, p. 214).
Periodismo e Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como una de las innovaciones tecnológicas con mayor
proyección para transformar la relación entre los seres humanos y la tecnología. En el ámbito
periodístico, su impacto se extiende de manera transversal a lo largo de todo el proceso de producción
de noticias, así como en la estructura y funcionamiento de los medios de comunicación (Túñez, Fieiras
& Vaz, 2021).
Manfredi y Ufarte (2020) sostienen que el periodismo, como disciplina, está en constante evolución
debido a la influencia de los avances tecnológicos. Estos cambios han redefinido la noticia como
unidad fundamental de la industria periodística, impulsando nuevas formas de producción, modelos
de negocio y dinámicas de interacción con la audiencia. La integración de herramientas como la
realidad virtual, los chatbots, los videos en 360 grados, la tecnología blockchain, la realidad aumentada
y el análisis masivo de datos ha dado lugar a lo que los autores denominan periodismo de alta
tecnología (p. 50).
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En esta misma línea, Manfredi y Ufarte (2020) destacan que el ecosistema informativo contemporáneo
está conformado por múltiples plataformas digitales, dispositivos móviles, redes sociales y medios
emergentes. La confluencia de estas tecnologías ha permitido a los periodistas experimentar con
nuevas narrativas en un contexto de transformación institucional y organizacional.
Por su parte, Canavilhas (2022) señala que la Inteligencia Artificial puede optimizar diversos aspectos
del proceso de producción periodística. Entre sus aplicaciones destacan la automatización de la
recopilación y organización de información, la detección de tendencias para la construcción de la
agenda mediática, la traducción automática y el desarrollo de sistemas de recomendación de noticias.
Además, la IA juega un papel crucial en la lucha contra la desinformación y la mejora de la objetividad
en la redacción de noticias.
Gómez-Diago (2022) subraya la creciente importancia de la IA en el periodismo, destacando el
surgimiento del computational journalism, caracterizado por la automatización en la generación de
contenidos informativos. En este nuevo paradigma, la IA modifica las estructuras de trabajo, el flujo de
noticias y la interacción con los usuarios, además de facilitar el uso de tecnologías como la realidad
aumentada, los drones, el reconocimiento de voz y los dispositivos portátiles (wearables). Asimismo,
la autora advierte que estas transformaciones influyen en los estándares epistemológicos del
periodismo, afectando la forma en que los profesionales de la comunicación asumen sus
responsabilidades.
En este contexto, el periodismo ha experimentado un cambio significativo al incorporar algoritmos para
la recopilación y análisis de datos, personalizando los contenidos informativos según el
comportamiento del usuario. Esta evolución ha dado lugar a nuevas denominaciones como periodismo
computacional, periodismo algorítmico, robot-periodismo o periodismo aumentado, cada una de las
cuales implica habilidades técnicas específicas. Según Gómez-Diago (2022), estos enfoques requieren
competencias en análisis numérico, estadística descriptiva y gestión de grandes volúmenes de datos,
sin perder de vista los valores fundamentales del periodismo, como la honestidad, la verificación de la
información y la equidad.
Por otro lado, la guía IA para periodistas, elaborada por Prodigioso Volcán en colaboración con Karen
De la Hoz, la Fundación Gabo y Florencia Coelho del diario La Nación (Argentina), enfatiza que la
integración de la IA en las salas de redacción y en estrategias de monetización demanda una adecuada
formación profesional, inversión en recursos y una reflexión ética sobre su implementación (Prodigioso
Volcán, 2023). La capacitación de periodistas y editores en inteligencia artificial, tanto en sus
conceptos fundamentales como en habilidades técnicas avanzadas, es un paso esencial para fomentar
una cultura organizacional que facilite la adopción de esta tecnología.
Finalmente, la implementación de soluciones basadas en IA en el periodismo requiere una visión
estratégica que contemple la inversión económica, la conformación de equipos interdisciplinarios y la
colaboración con instituciones académicas y tecnológicas. Además, los procesos de IA en el ámbito
periodístico deben ser auditables, ajustables, transparentes y trazables, garantizando el cumplimiento
de los principios éticos de la profesión. Como señalan los autores de la guía, la dimensión ética
constituye el desafío más relevante en la incorporación de la Inteligencia Artificial en los medios de
comunicación (p. 47).
Inteligencia Artificial en las Salas de Redacción
El grupo editorial Prodigioso Volcán presenta diversas aplicaciones de la inteligencia artificial en el
ámbito periodístico, particularmente en las salas de redacción. A continuación, se describen algunos
de los usos más relevantes:
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Reportería
La inteligencia artificial puede analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y clasificar
información de manera automatizada según criterios predefinidos. Esto representa una optimización
significativa del tiempo para los periodistas, especialmente en investigaciones de largo alcance.
Además, la IA tiene la capacidad de monitorear fuentes específicas, incluidas redes sociales, y alertar
a los equipos periodísticos cuando detecta información relevante que podría convertirse en noticia
(Prodigioso Volcán, 2023). Un caso destacado de este uso se observó cuando el Consorcio
Internacional de Periodistas de Investigación empleó machine learning para identificar el sexo de
340.000 personas afectadas por dispositivos médicos defectuosos, en el marco de una investigación
que reveló los miles de daños que causan cada año los implantes y prótesis defectuosos (p.49).
Producción de Contenido
La IA no solo asiste a los periodistas en la creación de contenido, sino que en algunos casos puede
encargarse completamente de la redacción. Tecnologías como el speech to text permiten transcribir
entrevistas, discursos o declaraciones en cuestión de minutos, generando textos con puntuación y
acentuación correctas.
Asimismo, los sistemas automatizados pueden redactar noticias sin intervención humana,
especialmente en áreas donde la información es estructurada, como resultados deportivos, elecciones
o reportes del mercado bursátil. Estas herramientas también facilitan la creación de gráficos y otros
elementos visuales para acompañar las noticias (Prodigioso Volcán, 2023).
Otra aplicación destacada es la automatización en la verificación de datos (fact-checking), el análisis
de patrones en imágenes y videos, y la adaptación de contenidos para diferentes formatos digitales.
Un ejemplo de ello es el proyecto desarrollado por la BBC en 2020, donde la IA transforma
automáticamente artículos web en formatos optimizados para redes sociales (p.50).
Distribución y Personalización del Contenido
La inteligencia artificial permite entregar contenido en el formato y momento más adecuados para
cada audiencia, optimizando las estrategias de distribución y monetización de los medios de
comunicación. La personalización de contenidos a través de algoritmos genera experiencias
individualizadas, beneficiando tanto a las plataformas de suscripción como a los modelos basados en
muros de pago.
Un ejemplo de esta implementación es el uso de bots en plataformas como Telegram y Facebook
Messenger, que facilitan la interacción con los usuarios y la entrega automatizada de noticias. A
medida que las estrategias de suscripción evolucionan, los motores de recomendación basados en IA
desempeñarán un papel aún más relevante en la industria de los medios (Prodigioso Volcán, 2023,
p.53).
Impacto en el Modelo de Negocio y el Perfil Profesional del Periodista
El análisis de Túñez et al. (2021) señala que la inteligencia artificial está transformando el modelo de
negocio periodístico, posibilitando nuevas formas de monetización, como suscripciones
personalizadas basadas en las preferencias del usuario. Además, ha favorecido la diversificación del
catálogo de contenidos, ofreciendo productos más adaptados a los intereses específicos de cada
consumidor.
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Por otro lado, la IA también ha impactado directamente en la labor del periodista. Domingo (2018)
destaca que la automatización de tareas como la recopilación y el análisis de datos permite a los
profesionales enfocarse en labores más creativas y analíticas. Graefe (2016) subraya la importancia
de la personalización del contenido, lo que implica que los periodistas deben desarrollar habilidades
en el manejo de algoritmos y herramientas de análisis de datos.
Finalmente, Gade (2017) enfatiza que la IA ha mejorado la eficiencia en la verificación de hechos y la
detección de noticias falsas, lo que exige a los periodistas adaptarse al uso de herramientas
automatizadas para garantizar la precisión y credibilidad de la información.
Periodismo Computacional y Automatización en la Producción de Noticias
El impacto del "robojournalism" en la industria periodística
Carlson (2015) introduce el concepto de robojournalism para referirse a la automatización de ciertas
tareas periodísticas, como la generación de noticias deportivas y financieras. Según el autor, esta
tecnología representa una herramienta valiosa para las empresas de medios, ya que permite producir
contenido a gran escala con costos reducidos. No obstante, plantea desafíos significativos en términos
de calidad y credibilidad del contenido generado por algoritmos.
Van Dalen (2012) refuerza esta perspectiva al señalar que el periodismo automatizado puede ser
beneficioso para los medios de comunicación, ya que optimiza la producción informativa. Sin embargo,
también advierte que los algoritmos pueden tener dificultades para adaptarse a situaciones
imprevistas o en constante cambio, lo que puede afectar la precisión y relevancia de las noticias.
El periodismo computacional y su evolución en América Latina
Clerwall (2014) define el periodismo computacional como la aplicación de técnicas informáticas y
estadísticas al análisis de datos para la producción de noticias y reportajes. De acuerdo con este autor,
esta metodología permite a los periodistas identificar patrones y tendencias ocultas en grandes
volúmenes de datos, lo que resulta útil para la investigación periodística.
En un contexto más amplio, Vállez (2018) analiza el desarrollo del periodismo computacional en
España y América Latina. Su estudio revela que, aunque esta disciplina aún se encuentra en fase
emergente, ya ha sido adoptada por algunos medios para la creación de contenido innovador y
personalizado. No obstante, también advierte sobre los desafíos éticos y sociales asociados, como la
posible reducción de puestos de trabajo y los riesgos de sesgo o errores en la producción automatizada
de noticias.
Innovaciones en la producción y distribución de noticias
Túñez y López (2021), en su estudio Impacto de la Inteligencia Artificial en el Periodismo, examinan
cómo la IA está modificando tanto los procesos de producción y distribución de noticias como el perfil
profesional de los periodistas. Los autores destacan que esta tecnología facilita la personalización del
contenido informativo, adaptándolo a las necesidades individuales de los consumidores.
En particular, su investigación se enfoca en el impacto de la IA en empresas periodísticas locales y
regionales, donde el uso de datos públicos permite generar información localizada y segmentada.
Además, subrayan cómo agencias como Reuters han integrado algoritmos avanzados para la
producción automatizada de noticias, optimizando así la cobertura informativa.
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La robotización del periodismo: retos y oportunidades
Sanahuja y López (2021), en su estudio Ámbitos de aplicación periodística de la inteligencia artificial,
analizan cómo la IA está transformando las dinámicas del sector periodístico. En este contexto,
destacan la robotización de contenidos, un proceso en el que los textos informativos son generados
automáticamente a partir de datos estructurados mediante algoritmos avanzados. Asimismo, resaltan
el uso de la IA en la clasificación y búsqueda de información, agilizando tareas que anteriormente
requerían una mayor intervención humana.
Estos autores también exploran las diferencias entre automatización y robotización en el periodismo.
Mientras que la automatización se refiere a la aplicación de tecnología para realizar tareas previamente
humanas, la robotización implica el desarrollo de sistemas capaces de ejecutar funciones específicas
de manera autónoma. Ambas estrategias se enmarcan dentro de dos paradigmas tecnológicos clave:
la inteligencia artificial y el machine learning, cuya integración en la producción informativa es cada
vez más evidente.
Nuevas especialidades periodísticas en la era digital
Sanahuja y López (2021) amplían su análisis al considerar la evolución del periodismo de alta
tecnología, un término que engloba diversas especialidades relacionadas con la producción
informativa digital. Dentro de este marco, destacan el periodismo aumentado, el periodismo de datos,
el periodismo inmersivo, el periodismo automatizado o robótico y el periodismo dron, todas ellas
disciplinas que evidencian el creciente papel de la tecnología en la transformación del ecosistema
periodístico.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Herramientas Básicas de IA en el Periodismo
En el análisis de las herramientas de inteligencia artificial aplicadas al periodismo, se identificaron
diversas aplicaciones diseñadas para optimizar y agilizar los procesos de escritura y generación de
contenido. Según el grupo Editorial Prodigioso Volcán en su libro IA para Periodistas, algunas de las
herramientas más utilizadas incluyen Copy.ai, Jasper y Writesonic, las cuales ofrecen soluciones
innovadoras para la producción automatizada de textos y otros elementos multimedia.
Asistentes de Escritura: Copy.ai, Jasper y Writesonic
Estas tres plataformas destacan por su capacidad para generar contenido de manera rápida y eficiente,
ayudando a superar bloqueos creativos y facilitando la redacción en múltiples formatos. Su aplicación
en el periodismo y la comunicación digital permite la producción de textos para redes sociales,
publicidad, comercio electrónico, correos electrónicos de marketing, sitios web y artículos
periodísticos.
Además de la generación de texto, tanto Jasper como Writesonic incorporan herramientas avanzadas
de inteligencia artificial capaces de producir imágenes, lo que amplía su utilidad en la creación de
contenido visual para medios digitales. Estas funcionalidades potencian la capacidad de los
periodistas y creadores de contenido para optimizar su tiempo y mejorar la calidad de sus
publicaciones, incorporando tecnología de IA en los procesos de redacción y diseño gráfico.
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Figura 1
Herramienta Copy.ai generador de contenido
Fuente: https://www.copy.ai/
Perplexity AI: La herramienta de búsqueda con IA en tiempo real
Perplexity AI es una herramienta de búsqueda conversacional impulsada por inteligencia artificial,
diseñada para ofrecer respuestas precisas y basadas en fuentes verificadas. Su objetivo es mejorar la
transparencia en la obtención de información y combatir la desinformación generada por otros
modelos de IA como ChatGPT.
Características principales de Perplexity AI
Búsqueda en tiempo real
A diferencia de ChatGPT y otros modelos de lenguaje que dependen de bases de datos estáticas,
Perplexity está conectado a Internet, lo que le permite proporcionar información actualizada y
relevante.
Referencias y citas en las respuestas
Cada respuesta generada por Perplexity incluye fuentes verificadas (como notas a pie de página),
permitiendo a los usuarios rastrear el origen de la información y evaluar su credibilidad.
Interfaz conversacional
Funciona como un asistente conversacional, lo que significa que puedes hacerle preguntas en lenguaje
natural y recibir respuestas detalladas con contexto.
Modo de exploración (Copilot Mode)
Ofrece una función llamada "Copilot Mode", que permite profundizar en temas específicos con mayor
detalle y personalización en la búsqueda.
Accesibilidad gratuita y versiones premium
Tiene una versión gratuita con funcionalidades básicas, mientras que la versión premium ofrece
acceso a modelos más avanzados como GPT-4 Turbo y otras herramientas de búsqueda mejoradas.
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Figura 2
Herramienta Perplexity
Fuente: https://www.perplexity.ai/
DeepL en el periodismo
DeepL, la potente herramienta de traducción, ofrece perspectivas fascinantes en el periodismo,
facilitando el acceso al conocimiento a través de la traducción y la obtención de fuentes.
DeepL es una herramienta basada en inteligencia artificial que ha revolucionado la traducción y la
asistencia en la redacción, convirtiéndose en un recurso valioso para el periodismo moderno. A
continuación, se destacan sus principales características y aplicaciones en el ámbito periodístico:
Traducción Rápida y Precisa
Velocidad y Eficiencia: DeepL puede procesar más de un millón de palabras en menos de un segundo,
lo que resulta especialmente útil para periodistas que necesitan traducir rápidamente grandes
volúmenes de información.
Calidad en la Traducción: Gracias a su avanzado sistema de redes neuronales, DeepL ofrece
traducciones que, en muchos casos, superan la calidad de otros servicios convencionales, ayudando a
mantener el sentido y la precisión del contenido original.
Acceso al Conocimiento Global
Obtención de fuentes internacionales: En un mundo cada vez más interconectado, los periodistas
pueden acceder a fuentes y documentos en otros idiomas sin la barrera lingüística.
Diversidad de Perspectivas: La capacidad de traducir contenidos de diversas regiones facilita la
incorporación de diferentes puntos de vista y reportajes de interés internacional.
Asistencia a la Escritura
Corrección Gramatical y Estilística: Además de traducir, DeepL ofrece funciones para corregir la
gramática, cambiar el estilo y el tono del texto. Esto es especialmente útil para adaptar el contenido a
distintos públicos o formatos editoriales.
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ISSN en línea: 2789-3855, febrero, 2025, Volumen VI, Número 1 p 2366
Reformulación de Frases: La posibilidad de reformular oraciones enteras permite a los periodistas
mejorar la claridad y cohesión de sus textos, asegurando que el mensaje se transmita de manera
efectiva y profesional.
Aplicaciones Prácticas en el Periodismo
Cobertura en Tiempo Real: En situaciones donde la inmediatez es crucial, como en la cobertura de
eventos internacionales, DeepL permite la traducción casi instantánea de fuentes y comunicados.
Optimización del Trabajo Editorial: La combinación de traducción y asistencia en la redacción reduce
la carga de trabajo en tareas de corrección y edición, permitiendo a los periodistas concentrarse en el
análisis y la investigación.
Figura 3
Herramienta Deepl
Fuente: https://www.deepl.com/es/write
ClosersCopy: La herramienta de inteligencia artificial para el copywriting
ClosersCopy es una herramienta de inteligencia artificial para copywriting que utiliza GPT-3. Permite
generar contenido rápido y de alta calidad, con marcos personalizados, plantillas predefinidas y una
biblioteca de consejos y ejemplos de la comunidad. Es ideal para directores de marketing, estudiantes
o cualquier persona que necesite crear contenido de forma regular y eficiente. Según Granero (2023),
ClosersCopy es perfecta para quienes buscan generar contenido de manera rápida, manteniendo un
estilo y tono personalizados.
ClosersCopy es una herramienta de copywriting basada en inteligencia artificial que utiliza la tecnología
GPT-3 para generar contenido de forma rápida y personalizada. Según Yeswelab (2023) y Granero
(2023), esta solución está diseñada para facilitar la creación de textos de alta calidad, adaptándose al
estilo y tono del usuario. A continuación, se resumen sus principales características y posibilidades:
Generación Ilimitada de Contenido
Permite producir textos de manera rápida y sin restricciones en la cantidad, lo que es ideal para
usuarios que necesitan generar contenido de forma regular.
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Tecnología GPT-3 AI
Utiliza el modelo de lenguaje GPT-3, lo que posibilita entrenar marcos personalizados y crear contenido
que se adecúa a las necesidades específicas del usuario.
Biblioteca de Plantillas Predefinidas
Ofrece una serie de plantillas que ayudan a estructurar el contenido, facilitando la creación de textos
en diferentes formatos y para diversos fines.
Recursos Comunitarios
Dispone de una biblioteca con consejos, trucos y ejemplos aportados por la comunidad, lo que puede
servir de guía e inspiración para mejorar la calidad y la eficacia del copywriting.
Adaptación de Estilo y Tono
La herramienta permite ajustar el estilo y el tono del contenido para que se alineen con la identidad de
la marca o las preferencias del usuario, lo que resulta especialmente útil para directores de marketing,
estudiantes y profesionales que requieren crear contenido de forma regular.
Figura 4
Herramienta CopyIA
Fuente: https://www.closerscopy.com/?ref=wcir
Verificación de hechos (Fact-Checking)
Los algoritmos de IA pueden ser empleados para verificar la veracidad de las noticias y detectar
información errónea o noticias falsas, ayudando a los periodistas a garantizar la precisión de sus
informes.
(Rodríguez, 2012) menciona cuatro herramientas de verificación de hechos o noticias. Este autor se
cuestiona ¿Cuál es la forma más fácil de investigar algo hoy en día? Claramente, sólo googleando. Sin
embargo, eso no es suficiente. Es por eso que presentamos una lista de herramientas que pueden
ayudarte a descubrir información falsa, verdad a medias o sesgos, que detallamos a continuación:
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Invid
El objetivo de InVID es construir una plataforma que brinde servicios para detectar, autenticar y verificar
la confiabilidad y precisión de los archivos de vídeo de interés periodístico, así como el contenido de
vídeo difundido a través de redes sociales.
Los videos también se pueden manipular. Los trolls pueden cortar un video, editarlo y publicarlo sin un
contexto determinado solo para confundir a los demás. La extensión de Chrome Invid te permite
analizar videos, tweets y datos y comprenderlos mejor.
Aunque la plataforma InVID está orientada en especial a periodistas y medios de comunicación,
también puede resultar útil para quienes están interesados en asuntos de contingencia y que quieren
tener la certeza de que lo que están compartiendo es verídico.
La herramienta, que es gratuita, está disponible como complemento de Chrome y Firefox para
computadoras con Windows, macOS y Linux.
En el caso de Chrome, solo necesitas ir a la tienda de aplicaciones de tu navegador favorito e instalarla.
El proceso para Firefox es un poco más largo, ya que debes descargar el archivo e instalarlo de forma
manual.
Figura 5
Herramienta InVid
Fuente: https://www.invid-project.eu/
Duplicheker
Otra de las tácticas de los fake newsmakers es utilizar una imagen en un momento y contexto al que
no corresponde. Por ejemplo, pueden usar una imagen de algo que sucedió en la India y hacer que
parezca que sucedió en Ecuador. Duplichecker es un investigador de imágenes inversas que te ayuda
a identificar la fuente real de una imagen.
Dupli Checker es una excelente herramienta online para detectar el plagio de textos, documentos o
artículos. Se puede utilizar de forma gratuita, en cualquier sistema operativo y equipo que tenga un
navegador y conexión a Internet. (Bermudez, 2020)
No es de extrañar que cada vez nos encontremos con más herramientas del estilo de Dupli Checker.
Con ellas es posible comprobar la originalidad de un texto y descubrir si ha sido copiado o plagiado.
Puede ser muy importante para la revisión de documentos, trabajos escolares o educativos, artículos,
entre otros. (Bermudez, 2020)
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El uso de esta herramienta es sencillo, con los pasos a seguir: En primer lugar, escribimos o pegamos
el texto que vamos a comprobar. También podemos indicar una URL para chequear un artículo web o
cargar un documento (tex, txt, doc, docx, odt, rtf o pdf).
A continuación, damos clic en el botón “Comprobar plagio”.
El tiempo dependerá de la longitud del texto, para que finalice el proceso y se muestre el resultado. Eso
sí, debemos tener en cuenta que existe un límite máximo de 1000 palabras para cada búsqueda. En
textos que superan esta extensión de 1000 palabras será necesario realizar las comprobaciones por
fragmentos. Dupli Checker compara los textos con sus propios datos y los que obtiene de diferentes
motores de búsqueda, entre los que se encuentra el mismo Google.
Figura 6
Herramienta Dupli Checker
Fuente: https://www.duplichecker.com/es
La Inteligencia Artificial desde la concepción de expertos
En este apartado, se analiza cómo ha influido la IA en el periodismo desde la visión de expertos. A
través de entrevistas en profundidad, se extrajeron los siguientes argumentos:
Christian Espinosa, periodista y director de Cobertura Digital con más de 20 años de experiencia en
capacitación, formación y cátedra especializada en Comunicación Online, sostiene que la Inteligencia
Artificial es una tecnología que permite a las máquinas aprender y tomar decisiones similares a los
seres humanos. Esta máquina utiliza la información proporcionada y la aplica para tomar decisiones o
asistir en ciertas tareas (Espinosa, 2023).
En cuanto a la influencia de la IA en el periodismo, Espinosa (2023) manifiesta que es un cambio
transversal que afecta todas las etapas del proceso periodístico. Desde la planificación de las notas y
la potenciación de ideas en la propuesta de temas, hasta la reportería y la investigación, donde la IA
juega un papel preponderante al acelerar la recolección y distribución de información. Finalmente, en
la producción, donde más ha crecido, la IA ha automatizado la generación de texto, video y audio,
mejorando la distribución a audiencias infinitas.
Según Espinosa (2023), donde más impacta la IA en el periodismo es en la edición de textos, donde se
puede automatizar gran parte de la producción de contenido. Además, existen muchos avances en la
redacción y edición de notas periodísticas, así como en la producción de contenido audiovisual.
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Por otro lado, Juan Pablo Pazmiño, director de la Carrera de Robótica e Inteligencia Artificial en la
Universidad Católica de Cuenca, define la inteligencia artificial como una rama de la informática que
se encarga de crear sistemas enfocados en simular procesos de pensamiento o automatizar eventos
de software para emular el pensamiento o la inteligencia humana (Pazmiño, 2023).
El rol de la IA es mejorar los procesos a través de la automatización. No se trata de dotar a las máquinas
de conciencia o pensamiento, ya que la inteligencia artificial no sustituye el pensamiento humano. Sin
embargo, mejora la calidad de vida y, en las empresas, ayuda a optimizar la experiencia del cliente. Un
proveedor puede interactuar con un cliente y resolver sus problemas a través de un chat, un robot o un
chat robotizado que brinde soluciones inmediatas.
En cuanto a si la IA puede reemplazar a los humanos en el trabajo profesional, Pazmiño (2023) afirma
que sí, en todos los campos profesionales. Por ejemplo, en la medicina, se puede generar un
entrenamiento para que, basándose en los problemas de salud de un paciente, la IA pueda generar un
diagnóstico e incluso una prescripción, siempre con el respaldo de un médico. En el periodismo, la IA
puede redactar textos de manera más eficiente y sin errores.
En el campo del periodismo, nos encontramos en un campo muy interesante que se basa en el análisis
y la recolección de datos. Hay muchas aplicaciones que se podrían considerar, como Tableau, una
herramienta destinada al análisis y procesamiento de datos. También podemos mencionar ChatGPT
como una herramienta poderosa en términos de análisis de datos. Existen herramientas de Google,
como Grammarly, que es una inteligencia artificial utilizada para generar textos sin errores.
Finalmente, se entrevistó a Pablo Buestán, docente de la Carrera de Robótica e Inteligencia Artificial de
la Universidad Católica de Cuenca, quien define la inteligencia artificial como una rama de las Ciencias
de la Computación que se ocupa de desarrollar sistemas o soluciones capaces de realizar tareas
repetitivas que normalmente hacen los humanos, simulando la inteligencia humana a través de
algoritmos y modelos, especialmente de clasificación, predicción y análisis de datos (Buestán, 2023).
Buestán (2023) apunta que la inteligencia artificial permite básicamente la automatización de tareas,
ya que la máquina puede realizar estos trabajos con mayor precisión. "Es mucho más efectivo para la
empresa tener un modelo de inteligencia artificial que humana, pues va a optimizar las operaciones de
las empresas".
En relación con algunas herramientas o aplicaciones que un periodista podría utilizar, se encuentra el
chatbot, el cual genera información y da respuestas automáticas. Se puede definir un chatbot como un
asistente que se comunica con los usuarios a través de mensajes de texto. En muchas ocasiones, toma
forma convirtiéndose en un compañero virtual que se integra en sitios web, aplicaciones, entre otras,
conversando y ayudando a los usuarios. Se trata de una tecnología que permite al usuario mantener
una conversación a través de un software que se integra en un determinado sistema de mensajería,
como, por ejemplo: Facebook, Twitter, Telegram, WhatsApp (Buestán, 2023).
Retos éticos de la Inteligencia Artificial en el periodismo
La aplicación de la inteligencia artificial (IA) en el periodismo es una tendencia en desarrollo que afecta
significativamente al modelo de producción y difusión periodística. Como consecuencia, el uso de esta
tecnología plantea diferentes retos éticos.
Sanahuja y López (2021) reivindican la necesidad de incluir el principio de explicabilidad y rendición de
cuentas al marco ético para la aplicación de la inteligencia artificial en cualquier ámbito, dado que “los
afectados tenemos derecho a controlar el uso de nuestros datos y a conocer los algoritmos que los
manejan” (Sanahuja y López, 2021).
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En este sentido, estos autores defienden desde el ámbito de la ética cómo en un mundo globalizado,
en el que prácticamente todos los seres humanos estamos afectados por estas tecnologías, se debe
tomar en serio el principio de autonomía y el hecho de que los seres humanos son interlocutores
válidos cuando se trata de asuntos que les afectan. De esta forma, los afectados por el mundo digital
tienen que poder comprenderlo y conocer la trazabilidad de los algoritmos que afectan a sus vidas,
incluido quién los construye, con qué sesgos y con qué objetivos. “El periodismo, al igual que otros
ámbitos en los que la aplicación de la IA es ya una realidad, no está exento de este requerimiento del
principio de explicabilidad desde una perspectiva ética” (Sanahuja y López, 2021).
De este modo, entienden que el principio de rendición de cuentas debe incorporarse a los principios
clásicos para el marco ético de aplicación de la IA y que son el de beneficencia, no-maleficencia,
autonomía de las personas y el de justicia. A ello se añadiría un principio de explicabilidad y
accountability, porque los afectados por el mundo digital tienen que poder comprenderlo.
Es importante tener en cuenta que, aunque la IA ofrece numerosas ventajas en el periodismo, también
plantea desafíos éticos y de responsabilidad, como el sesgo algorítmico y la privacidad de los datos.
Por lo tanto, es fundamental que los periodistas utilicen estas herramientas con responsabilidad y se
aseguren de que la información proporcionada sea precisa y objetiva.
CONCLUSIONES
De acuerdo a la naturaleza interdisciplinaria y potencial de la IA podemos concluir que la IA es un claro
ejemplo de convergencia de disciplinas, donde desarrolladores, lingüistas, expertos en datos,
ingenieros y muchas otras áreas colaboran para crear una herramienta capaz de realizar tareas que
los humanos no podrían, o que realizan de manera más eficiente y rápida.
La IA no depende de un único sector o rama del conocimiento, lo que se refleja en su aplicación al
entorno mediático. Plantear una colaboración interdisciplinar no solo facilita su desarrollo, sino que
también permite crear herramientas con múltiples fines.
Del mismo modo que la creación de herramientas de IA comunes en la comunicación y periodismo
depende de conocimientos externos, las aplicaciones de estos recursos podrían beneficiar a
instituciones más allá de los medios, y viceversa. Así, medios y departamentos de investigación
académicos podrían buscar sinergias para desarrollar soluciones de IA de código abierto que
beneficien a la comunidad. De igual forma, podrían nutrirse de la comunidad para incorporar agentes
inteligentes externos a las dinámicas comunicativas.
En cuanto a la presencia actual y futuro de la IA podemos mencionar que no es una tecnología futurista,
existe, funciona y ayuda en el día a día a muchas compañías y usuarios, a veces incluso sin que sean
conscientes de ello. Al igual que los motores, la electricidad o internet, la gestión de información a
través de la inteligencia artificial se convertirá en un estándar a medio plazo.
La IA completa dependerá del trabajo humano solo en su origen: el objetivo es que aprenda, mejore e
implemente por su cuenta.
En relación a los retos y desafíos de la IA se puede concluir que las aplicaciones de la inteligencia
artificial van mucho más allá de lo tecnológico y lo científico, alcanzando desafíos como la privacidad,
la ética y el desarrollo social.
La implementación de la IA puede ofrecer soluciones reales a una de las grandes amenazas actuales:
la verificación y trazabilidad de la información disponible. En un mundo digital en el que los algoritmos
de las grandes corporaciones deciden buena parte de lo que vemos, resulta imprescindible conocer
cómo funcionan.
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Conocer la IA, trabajar con ella, no exige un conocimiento experto. Los mejores proyectos basados en
inteligencia artificial son los más interdisciplinares. Uno de los grandes retos para una implantación
masiva será lograr procesos transparentes, revisables y ajustables para su mejora; abrir las cajas
negras.
El uso accesible y lógico será otro de los retos de la IA: cualquier usuario debe entender para qué la
necesita y cómo utilizarla de forma natural. El potencial de la IA contribuirá a una mejora de procesos
y servicios a escala global, con un profundo impacto social y vías de desarrollo, pero también
desigualdades.
En cuanto a las necesidades de IA en los medios de comunicación hay algunas necesidades evidentes
tales como: Generación automática de contenido, procedimientos de verificación, gestión y depurado
de bases de datos. Compartir estos recursos tecnológicos haría que la competencia no dependiera
únicamente del dinero o la tecnología, sino del factor humano. Es decir, que se compitiera en eso que
solo los redactores pueden aportar: analizar, contextualizar, explicar y aportar su conocimiento y
experiencia profesional a historias para su audiencia.
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REFERENCIAS
Ahlgren, M. (18 de julio de 2023). Las 10 mejores herramientas y generadores de escritura de IA.
Obtenido de https://www.websiterating.com/es/productivity/best-ai-writing-tools/
Babbie, E. (2000). Fundamentos de la Investigación Social. International Thomson Editores.
Bautista. (2011). EDUCARE COMUNICARE. La investigación cualitativa en Ciencias Humanas y
Educación., 58.
Bermudez, J. L. (27 de enero de 2020). Soft and Apps. Obtenido de
https://www.softandapps.info/2020/01/27/dupli-checker-herramienta-web-gratuita-para-comprobar-
plagio-de-textos/
Buestán, P. (20 de junio de 2023). La Inteligencia Artifial en el mundo actual. (G. Palacios, Entrevistador)
Canavilhas, J. (2022). Inteligencia artificial aplicada al periodismo: traducción automática y
recomendación decontenidos en el proyecto “A European Perspective”. Revista Latina de
Comunicación Social, 1-13.
Cardozo, S. (18 de julio de 2023). Nichoseo. Obtenido de https://nichoseo.com/copy-ai-review/
Carlson, M. (2015). Robojournalism: How computers are transforming news. . Routledge.
Carr, N. (2011). Superficiales: Qué está haciendo internet con el Impacto Cerebral. Taurus, 1.
Clerwall. (2014). Enter the robot journalist: Users’ perceptions of automated content. Journalism
Practice, 519-531.
Coddington, M. (2015). Una tipología para evaluar el periodismo de datos,periodismo computacional, y
informes asistidos por comp. ACLARAR EL PERIODISMO GIRO CUANTITATIVO, 336-337.
Domingo, D. (2018). The impact of artificial intelligence on journalism: Reassessing the history and
future of the profession. Digital Journalism, 1-15.
Espinoza, C. (10 de julio de 2023). La inteligencia Artificial en el Periodismo. (G. Palacios, Entrevistador)
Fieiras, C. (2021). Impacto de la Inteligencia Artificial en el Periodismo: transformaciones en la
empresa, los productos, los contenidos y el perfil profesional. Communication & Society, 177-193.
Freckiewicz, M. (08 de mayo de 2023). El impacto de ChatGPT en el periodismo y los reportajes de
noticias. Obtenido de TS2: https://ts2.space/en/the-impact-of-chatgpt-on-journalism-and-news-
reporting/
Gade, P. J. (2017). The impact of artificial intelligence on journalism: A case study of the
conceptualization and implementation of an automated news writing algorithm at the Los Angeles
Times. Digital Journalism, 1264-1283.
Gómez-Diago, G. (2022). Perspectivas para abordar la inteligencia artificial en la enseñanza de
periodismo. Revista Latina de Comunicación Social, 29-46.
Graefe, A. (2016). News automation: The rewards and risks for journalists. Journalism Practice, 322-
338.
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, febrero, 2025, Volumen VI, Número 1 p 2374
Granero, M. (18 de julio de 2023). Yeswelab. Obtenido de https://yeswelab.com/blogs/aplicaciones-
de-la-inteligencia-artificial/closerscopy-herramienta-copywriting-ia
Hansen. (2017). Inteligencia artificial y periodismo: una herramienta contra la desinformacion. Revista
CIDOB d’Afers Internacionals, 49-72.
Hardy, T. (2001). IA: Inteligencia Artificial. Polis, Revista de la Universidad Bolivariana, 12-13.
Herandez, F. B. (5 de 04 de 2020). La observación en la investigación cuantitativa. Obtenido de
https://investigaliacr.com/investigacion/la-observacion-en-la-investigacion-cuantitativa/
Herrera, H. (2009). Investigación sobre redes sociales y emprendimiento: revisión de la literatura y
agenda futura.
(2023). Inteligencia artificial y chatGPT. Buenos Aires, Argentina: Medicina Buenos Aires.
Karlsen, R. &. (2014). Computational journalism: How computer scientists can empower journalists and
why it matters. Digital Journalism, 383-393.
Laboratorio, d. P. (6 de noviembre de 2018). Laboratorio de Periodismo. Obtenido de
https://laboratoriodeperiodismo.org/inteligencia-artificial-para-que-puede-usarse-en-periodismo-y-
que-estan-haciendo-los-medios/
Manfredi, J. L., & Ufarte, M. J. (2020). Inteligencia artificial y periodismo: una herramienta contra la
desinformación. CIDOB d’Afers Internacionals(124), 49-72. doi: doi.org/10.24241/rcai.2020.124.1.49
Napoli, V. D. (2012). Inteligencia artificial y periodismo: una herramienta contra la desinformacion.
Revista CIDOB d’Afers Internacionals, 49-72.
Pazmiño, J. P. (20 de junio de 2013). Inteligencia Artificial y Robótica. (G. Palacios, Entrevistador)
Cuenca.
Ponce, J., Torres, A., & Silva, A. (2014). Inteligencia Artificial. Latin.
Prodigioso Volcán. (2023). IA para periodistas. Gabo.
Rodríguez, A. (19 de julio de 2012). Rockcontent. Obtenido de
https://rockcontent.com/es/blog/herramientas-de-verificacion-de-hechos/
Salaverría. (2014). Introducción: contexto histórico y marco analítico. Revista CIDOB d’Afers
Internacionals , 49-72.
Sampieri, R. (2014). Metodología de la Investigación. México. DF: McGRAW-HILL / INTERAMERICANA
EDITORES, S.A. DE C.V.
Sanahuja, R., & López, P. (2021). Ámbitos de aplicación periodística de la inteligencia artificial Mapa
conceptual,funciones profesionales y tendencias en desarrollo en elcontexto de la pandemia global de
la Covid-19 . Razón y Palabra, 25(112), 432-449. doi: https://doi.org/10.26807/rp.v25i112.1827
Stewart, M., & Kennedy, H. (03 de diciembre de 2019). Investigalia. Obtenido de Investigación
bibliográfica: https://investigaliacr.com/investigacion/investigacion-bibliografica/
Thompson, J. (1998). Los media y la modernidad. Barcelona: Paidós.
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, febrero, 2025, Volumen VI, Número 1 p 2375
Túñez, & López. (2021). Impacto de la Inteligencia Artificial en el Periodismo: transformaciones en la
empresa, los productos, los contenidos y el perfil profesional. Communication & Society, 177-193.
Túñez, J., Fieiras, C., & Vaz, M. (2021). Impacto de la Inteligencia Artificial en el Periodismo:
transformaciones en la empresa, los productos, los contenidos y el perfil profesional. Communication
& Society, 34(1), 177-193. doi: https://www.doi.org/10.15581/003
Turing, A. (1950). El test de Turing. Inteligencia Aritificial, 23-39.
Ufarte, M. J., & Manfredi, J. L. (2019). Algoritmos y bots aplicados al periodismo. El caso de Narrativa,
Inteligencia Artificial: estructura, producción y calidad informativa. Doxa Comunicación, 29, , 213-233.
Vállez, M. &. (2018). Computational journalism in the age of big data: Concepts and practices in Spain
and Latin America. Journalism Practice, 1209-1227.
Van Dalen, A. (2012). Automated journalism: The dangers of relying on algorithms for news. Nieman
Reports,, Nieman Reports,.
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