La líder del Laboratorio de Inteligencia Artificial del medio de Colombia explica cómo usan esta tecnología para explorar nuevas narrativas, la participación de la audiencia y modelos de negocio sostenibles. Además, presenta un hub de herramientas en español que desarrollaron e integraron en su redacción.

Mientras los medios se adaptan a los cambios vertiginosos y disruptivos que impone la inteligencia artificial generativa y, al mismo tiempo, buscan nuevas formas de mantenerse relevantes frente a audiencias cada vez más fragmentadas, en La Silla Vacía, de Colombia, tienen bien claro su enfoque organizacional. Se trata de una evolución que trasciende lo digital, lo mobile y cualquier tipo de tecnología que pueda transformar el producto editorial y el consumo informativo. “Somos ‘audience first’ y existimos para ofrecer el mejor periodismo posible”, explica Karen de la Hoz, coordinadora de Producto.

Desde esa perspectiva, el medio digital independiente —fundado en 2009— diseñó e implementó una estrategia para integrar la IA en su redacción. “Adoptamos las tecnologías que nos permitan hacer esto de manera más eficiente, rigurosa y accesible, pero siempre con el criterio editorial como eje central”, agrega De la Hoz.

Varios factores confluyeron para que la IA fuera priorizada institucionalmente en La Silla Vacía: interés de integrantes del equipo, apoyo de la dirección para experimentar con nuevas tecnologías y mucha capacitación. Todo esto derivó en la creación de un Laboratorio de Inteligencia Artificial con roles clave, como desarrolladores, project manager, prompt engineer y feedback owner.

Tras consolidar aprendizajes, el medio abordó un reto “tan técnico como humano”: construyó un hub de herramientas de inteligencia artificial con enfoque periodístico y en español. En este corto pero próspero recorrido, también lanzó su primer producto dirigido a la audiencia: SillaBot, un chatbot conversacional que pone en valor su archivo.

De la Hoz, líder del LabAI, comparte qué movimientos fueron determinantes para que La Silla Vacía encontrara su propio camino e integrara inteligencia artificial en el flujo de trabajo de la redacción.

(P) La Silla Vacía creó su laboratorio de IA en enero de 2024. Desde entonces, ¿establecieron directrices de uso interno y políticas de transparencia de cara a la audiencia?

(R) Sí. Desde que lanzamos nuestro laboratorio de inteligencia artificial en enero de 2024, definimos una política interna sobre cómo integrar esta tecnología en nuestra operación. Esta política parte de nuestra razón de ser: ofrecer el mejor periodismo independiente de Colombia. La IA no es para nosotros una moda, sino una herramienta que usamos solo cuando está al servicio de nuestro objetivo.

Nuestros usos de IA están guiados por principios que consideramos innegociables. El primero es la calidad editorial: “nuestros editores humanos han sido, son y seguirán siendo los garantes de nuestro periodismo de calidad, y los responsables de todo lo que publicamos. Todas los usos de inteligencia artificial en procesos editoriales serán aprobados por nuestros editores”.

Otro eje central de nuestra política es la innovación responsable. La IA nos interesa no solo para hacer más eficientes los procesos internos, sino para explorar la próxima frontera del periodismo: nuevas formas narrativas, nuevas formas de participación de la audiencia y modelos de negocio sostenibles. Probamos herramientas en fases piloto, medimos su impacto y solo escalamos cuando tienen sentido editorial y ético.

Finalmente, creemos que una integración responsable de la IA exige formar al equipo constantemente. Por eso ofrecemos capacitaciones, promovemos espacios de reflexión interna y aprendemos en comunidad. No estamos en piloto automático: usamos esta tecnología con propósito, con método y con la convicción de que su valor real está en fortalecer el criterio humano.

(P) ¿Qué herramientas de IA forman parte del hub que construyeron en La Silla Vacía, como parte del grant que recibieron en el JournalismAI Innovation Challenge? ¿Todas fueron desarrolladas en español?

(R) Todas nuestras herramientas están desarrolladas íntegramente en español. Entendemos que los retos que enfrentamos en América Latina tienen características propias que requieren soluciones diseñadas específicamente para nuestro contexto. Por eso trabajamos para que la inteligencia artificial hable nuestro idioma, comprenda nuestras necesidades y responda a los desafíos particulares de nuestra región.

Nuestro hub incluye cuatro herramientas activas que responden a necesidades específicas de nuestro trabajo periodístico:

Corrector de estilo: herramienta interna basada en nuestro manual de estilo que sugiere mejoras gramaticales, ortográficas y de redacción, permitiendo mantener la calidad sin ralentizar la producción.
Generador de hilos de X: transforma automáticamente nuestras historias en hilos con el tono y estructura característicos de La Silla Vacía, garantizando coherencia en un formato que usamos en prácticamente todas nuestras coberturas.

Generador de resúmenes para «Duerma informado»: diseñada según nuestro criterio editorial para crear los resúmenes diarios de las cinco noticias más importantes. Funciona en modo automático (selecciona y resume) o manual (los periodistas eligen las noticias), siempre con supervisión humana.
Generador de newsletters: crea borradores personalizados para dos audiencias clave: nuestros Superamigos, que reciben newsletters temáticas sobre política colombiana, y los usuarios de nuestros cursos, para quienes genera campañas de marketing y resúmenes de contenido educativo.

(P) ¿Qué objetivos editoriales buscan con cada herramienta? ¿Cómo ayudan a potenciar el trabajo periodístico y qué valor agregado tienen los contenidos?

(R) Cada herramienta de nuestro hub tiene un objetivo editorial claro, pero todas comparten una misma lógica: apoyar al periodista en tareas que consumen tiempo o atención, sin reemplazar el criterio humano y manteniendo la calidad de nuestro periodismo. Usamos la inteligencia artificial para acortar flujos de trabajo, facilitar procesos y liberar tiempo que los periodistas pueden dedicar a lo más importante: reportear, verificar, analizar y narrar. También buscamos ofrecer contenido que antes no era posible entregar, ya sea por limitaciones de tiempo, de capacidad operativa o por los cuellos de botella naturales en una redacción pequeña como la nuestra.

Un elemento clave ha sido nuestro enfoque en la capacitación del equipo. Desarrollar el hub internamente y formar a los periodistas en estas herramientas ha permitido que la redacción se aproxime a la IA desde la curiosidad y la posibilidad, y no desde el miedo. Esto genera un círculo virtuoso: cuando los periodistas entienden las capacidades y limitaciones de estas tecnologías, pueden aprovecharlas mejor y contribuir a mejorarlas, fortaleciendo tanto la calidad editorial como la confianza en los procesos.

(P) ¿Cómo financiaron el hub?

(R) El financiamiento del hub fue posible gracias al JournalismAI Innovation Challenge. Pero más allá del apoyo económico, JournalismAI (NdR: una iniciativa de Polis, el laboratorio de ideas sobre periodismo de la London School of Economics) nos ha dado acceso a una comunidad activa con la que compartimos dolores, aprendizajes y herramientas. También puso a disposición de los beneficiarios unas jornadas de coaching que nos han resultado muy enriquecedoras para avanzar en nuestro proyecto y refinar nuestra estrategia de desarrollo.

(P) Antes mencionaste que el periodismo latinoamericano necesita soluciones de IA diseñadas en español y adaptadas al contexto de la región. ¿Con qué dificultades se encuentran las redacciones y los periodistas de América Latina al momento de usar IA generativa? ¿Cómo buscan cubrir esa necesidad con su hub de herramientas y qué aporte creen que representará para el ecosistema de medios regionales?

(R) Cuando decimos que el periodismo latinoamericano necesita soluciones de IA diseñadas en español y para nuestros contextos, lo decimos desde la experiencia concreta de construir tecnología útil, ética y sostenible en un entorno que muchas veces no está contemplado por las grandes plataformas.

Las barreras son múltiples. Primero, existe una barrera lingüística real: las estrategias de prompting no se traducen literalmente del inglés. El español tiene otras estructuras, acepciones y ambigüedades. Una misma palabra puede cambiar completamente el resultado según el país o el contexto político, lo que nos obliga a diseñar instrucciones específicas y construir modelos que entiendan nuestras formas de comunicar.

Segundo, los costos son distintos y generalmente más altos. Las arquitecturas están optimizadas en inglés, un idioma más sintético y barato de procesar. En español, las frases tienden a ser más largas, lo que encarece las operaciones. Además, las plataformas no están pensadas para nuestras monedas ni esquemas de facturación. Esto nos obliga a combinar herramientas, reutilizar recursos y ser muy creativos para sostener un esquema financiero viable.

Tercero, está la realidad estructural de nuestras redacciones: en la mayoría de medios latinoamericanos no hay equipos dedicados exclusivamente a IA, muchos ni siquiera tienen equipos de tecnología. Es común que quienes trabajamos en esto atendemos simultáneamente otras áreas del medio, lo que exige aún más ingenio, organización y foco editorial para sacar adelante productos de calidad.

Desde La Silla Vacía, estamos desarrollando este hub de herramientas no solo para fortalecer nuestro propio trabajo periodístico, sino también con la intención de convertir estas herramientas en un servicio disponible para otras redacciones de la región. Queremos que medios que comparten nuestros desafíos puedan usar herramientas ya pensadas para el contexto hispanohablante, sin tener que pasar por la curva de aprendizaje que nosotros ya atravesamos. La idea es que, por una suscripción mensual, puedan acceder a estas soluciones listas para usar, auditables, sostenidas editorialmente y adaptadas a los retos concretos del periodismo en español.

(P) ¿Cómo piensan monetizarlas?

(R) Tenemos la intención de monetizar estas herramientas como parte de nuestra estrategia de sostenibilidad. Queremos ofrecerlas a medios y organizaciones sociales que no cuentan con departamentos de tecnología pero que podrían fortalecer significativamente el trabajo de sus equipos de comunicaciones. La idea es crear un modelo de suscripción que permita a estas organizaciones acceder a herramientas ya probadas, desarrolladas en español y adaptadas al contexto latinoamericano.

(P) Hace unos meses lanzaron SillaBot, el primer producto con IA orientado a la audiencia y que pone en valor el archivo periodístico. ¿Qué diferencial tiene dar información en este formato conversacional? ¿Qué objetivos editoriales buscan alcanzar?

(R) SillaBot es nuestro primer producto de inteligencia artificial diseñado de cara a la audiencia, y representa un paso importante para La Silla Vacía en la exploración de formatos conversacionales. Lo lanzamos con el objetivo de aprovechar el valor de nuestro archivo periodístico.

La herramienta está conectada en tiempo real con tres de nuestras secciones: Silla Nacional, donde cubrimos los hechos más relevantes del poder político; En Vivo, nuestra cobertura minuto a minuto; y Quién es Quién, la base de datos de perfiles de personas influyentes en la política colombiana. Esto le permite responder preguntas con base en contenido propio, actualizado y curado editorialmente, construyendo una conversación en torno a temas de coyuntura, actores clave y procesos políticos.

El diferencial de SillaBot está precisamente en eso: no es un chatbot genérico ni un asistente opinativo, sino una herramienta diseñada para dar respuestas basadas en hechos publicados por La Silla Vacía. Aclara sus fuentes, no emite opiniones ni da recomendaciones políticas.

Desde el punto de vista editorial, nuestro objetivo con SillaBot es anticiparnos a la nueva era del consumo informativo: una era conversacional, donde los usuarios esperan respuestas inmediatas, claras y confiables. Por un lado, queremos ofrecer a nuestra audiencia una experiencia más dinámica y accesible para entender la política; por otro, buscamos fidelizar a nuestros lectores en nuestro propio ecosistema y evitar que terminemos tercerizando ese ‘servicio’ conversacional, como pasó con las redes sociales. Es una apuesta estratégica por mantener el control de la relación con nuestra audiencia en los nuevos formatos de consumo informativo.

(P) ¿Cómo desarrollaron el chatbot y cómo lo financiaron? ¿Qué respuesta obtuvieron del público? ¿Es un producto pensado para convertir usuarios en miembros del plan SuperAmigos?

(R) Desarrollamos SillaBot con nuestro equipo interno, como parte del laboratorio de inteligencia artificial de La Silla Vacía, y lo financiamos gracias a una alianza con la Fundación Konrad Adenauer. Es el tercer gran proyecto del laboratorio, y nos permitió aprovechar aprendizajes técnicos y editoriales de iniciativas anteriores, al tiempo que adquirimos nuevas habilidades que ya estamos aplicando en otros desarrollos.

SillaBot también forma parte de nuestra estrategia de sostenibilidad, porque está pensado como un producto que contribuye a fortalecer nuestro modelo de membresías. Tiene una capa gratuita que permite a cualquier usuario interactuar con el archivo y resolver preguntas básicas sobre política, pero ofrece una experiencia más profunda, rápida y personalizada a quienes hacen parte del programa Superamigos, nuestros lectores que apoyan económicamente nuestro periodismo. Es una manera de darles más valor agregado y de conectar el acceso a tecnología con el fortalecimiento de nuestra comunidad.

La recepción ha sido muy positiva. Para muchas personas, es una forma más accesible de explorar nuestro archivo, de entender procesos políticos complejos y de encontrar conexiones entre temas y personajes. Para nosotros, es también un paso estratégico: no solo estamos entregando una nueva experiencia de usuario, sino que estamos probando modelos conversacionales que pueden ser claves en el futuro de nuestro periodismo.

(P) Además de los dos apoyos concretos que recibieron para hacer el hub y el bot, ¿qué otras alianzas o acuerdos colaborativos hicieron para costear desarrollos tecnológicos de IA? (R) Hemos hecho convenios con instituciones educativas, como la Universidad de los Andes, nos hemos postulado a grants internacionales, participado en programas de formación especializados y presentado proyectos a organizaciones que apoyan el periodismo independiente y la innovación tecnológica. Orza, una agencia de relacionamiento estratégico especializada en asuntos públicos, ha sido uno de nuestros grandes aliados.

(P) ¿Por qué considerás importante armar equipos híbridos y aplicar el método de producto para impulsar este tipo de desarrollos? (R) Creo genuinamente que es la única forma de avanzar. Desarrollar tecnología dentro de una sala de redacción exige combinar muchas perspectivas, lenguajes y formas de pensar. Por eso, en el laboratorio de inteligencia artificial de La Silla Vacía trabajamos con equipos híbridos: periodistas, diseñadores, desarrolladores, editores, personas de audiencias y sostenibilidad. No hay innovación posible si no se integran esas miradas desde el inicio del proceso.

Además, aplicamos el método de producto porque necesitamos estructura. No basta con tener ideas; hace falta un método que nos ayude a entender bien el problema, formular hipótesis, priorizar recursos y validar resultados. Cada vez que abordamos un nuevo desarrollo, nos preguntamos: ¿qué problema estamos resolviendo?, ¿para quién?, ¿cómo sabremos si funciona?

El enfoque de producto nos permite mantenernos enfocados, construir con propósito y corregir rápido si algo no está funcionando. Y en un medio como el nuestro, donde el tiempo y los recursos son limitados, eso marca toda la diferencia entre una buena idea y un producto útil, sostenible y escalable.

(P) En proyectos con IA generativa, ¿cuán importante es afinar el prompting? ¿Por qué no hay que subestimar el tiempo que se le debería dedicar a esta tarea?

(R) El prompting es absolutamente central en proyectos con IA generativa, y no se puede subestimar el tiempo ni el cuidado que requiere. Siempre estás afinando un prompt, porque cambiar una palabra o ajustar el tono hace que el sistema produzca algo completamente distinto. Es un trabajo de precisión casi quirúrgica, donde cualquier ambigüedad puede alterar el resultado.

Todos creemos que somos buenos dando instrucciones, pero cuando haces prompting te enfrentas rápido a tus límites: algo que parece claro muchas veces no funciona como esperas. Eso te obliga a formular mejor, ser más explícito, anticiparte a los malentendidos del sistema.

También consume mucho más tiempo del que uno imagina. No anticipamos cuánto iba a tomar el diseño y ajuste fino de prompts, ni lo rápido que cambian los modelos: cada actualización requiere revisar si las herramientas siguen funcionando o necesitan ajustes.

En resumen, prompting no es solo una tarea técnica: es una habilidad editorial, una forma de traducción entre lo que queremos como periodistas y lo que puede entender la máquina.

Crédito: Laboratorio de Periodismo