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EFE y Soria Noticias muestran dos formas de aplicar IA en la redacción

Los proyectos reconocidos por CLABE se concentran en tareas que consumen tiempo: clasificar archivos audiovisuales y ordenar el trabajo interno. El criterio periodístico sigue en manos de las redacciones.

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EFE y Soria Noticias muestran dos formas de aplicar IA en la redacción

El 20 de julio de 2026, la Agencia EFE y Soria Noticias presentaron en Madrid dos proyectos de inteligencia artificial aplicados a problemas muy cotidianos de una redacción: encontrar con rapidez el material audiovisual adecuado y reducir las tareas repetitivas que se acumulan antes de escribir. Ambos habían sido distinguidos en la primera edición del Reto de Innovación en Redacciones La Rioja Digital–CLABE.

La noticia no está en una máquina que redacte por los periodistas. Está en una elección más concreta: usar la IA en partes del flujo de trabajo donde la clasificación, la gestión y la búsqueda pueden restar tiempo a la comprobación, las fuentes y el enfoque propio. Esa diferencia importa. Un medio puede automatizar una tarea y, al mismo tiempo, mantener en personas las decisiones editoriales y la responsabilidad sobre lo publicado.

EFE: hacer localizable un archivo audiovisual

El proyecto ganador fue el Sistema de Metadatado Automático de Foto y Vídeo de EFE, desarrollado por el Área de Desarrollo de Aplicaciones de su Dirección de Tecnología y Sistemas. Según la agencia, el sistema genera metadatos para fotografía y vídeo; Soria Noticias lo describe como una herramienta de inteligencia visual que crea descriptores estructurados para los archivos audiovisuales.

Su utilidad es fácil de entender en una redacción con un archivo grande. Una imagen puede haber sido tomada hace años y ser relevante de nuevo, pero solo sirve de verdad si alguien puede encontrarla en el momento necesario. Los descriptores y la búsqueda semántica buscan convertir ese archivo en un recurso recuperable, no en una colección de ficheros difíciles de explorar. EFE presentó esta aplicación como un sistema de catalogación automática destinado a facilitar la localización y la reutilización de contenidos audiovisuales.

Eso no equivale a que el sistema decida qué fotografía ilustra una noticia ni qué contexto necesita. La selección, el pie de foto, los derechos de uso y la pertinencia editorial siguen requiriendo revisión humana. La aportación de la automatización está antes: reducir el trabajo de etiquetar y rastrear materiales.

Witan: tareas internas para ganar tiempo de reportería

Soria Noticias recibió un accésit por Witan, un CMS propio que el medio asegura haber desarrollado con la empresa soriana Netytec. El periódico explica que incorpora distintas herramientas de IA y una bandeja de entrada pensada para sus periodistas. Su objetivo declarado es optimizar procesos internos y automatizar tareas mecánicas y de gestión.

El director del medio, Sergio García Cestero, resumió el propósito en abril: liberar a los periodistas de tareas repetitivas y de poco valor para dedicar más tiempo a las fuentes, a temas propios, a enfoques locales y a salir a la calle. Es una formulación prudente de lo que una implantación útil puede perseguir. No presenta la IA como sustituta de la reportería, sino como infraestructura para protegerla.

El caso también muestra por qué el tamaño del medio no determina por sí solo su capacidad de experimentar. Witan está diseñado para las necesidades de un periódico local. Su valor no depende de que sea universal, sino de que resuelva fricciones reales de ese equipo: la entrada de información, las tareas de gestión y la organización del trabajo cotidiano.

Un premio no sustituye a la evaluación diaria

CLABE, organizadora del reto junto con La Rioja Digital, planteó la iniciativa para impulsar usos de IA en producción, edición, distribución, monetización y análisis de contenidos. El jurado valoró innovación, aplicabilidad, impacto medible, escalabilidad, sostenibilidad y uso ético. Son criterios útiles, pero ningún reconocimiento elimina las preguntas que cada redacción debe hacerse después: qué datos procesa una herramienta, quién puede revisar sus resultados y cómo se corrigen sus errores.

Los dos proyectos ofrecen una pista práctica. Antes de pedir a un sistema que haga “periodismo”, conviene identificar un cuello de botella específico. Catalogar un vídeo, ordenar una bandeja de entrada o eliminar pasos mecánicos son tareas evaluables: se puede medir si ahorran tiempo y comprobar si el resultado es correcto. Esa base permite que la IA apoye el oficio sin convertirla en una coartada para rebajar sus controles.

Fuentes

Este artículo se ha elaborado con inteligencia artificial bajo supervisión editorial humana.

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