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.
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.
Dos tareas, dos formas de medir
El metadatado de EFE y la gestión interna de Witan no deben juzgarse con la misma cifra. En el primer caso importan la recuperación y la precisión de los descriptores: si una búsqueda devuelve material pertinente, si omite imágenes útiles y si asigna personas, lugares o acciones incorrectos. En el segundo importan el tiempo de tramitación, los pasos eliminados, los errores que llegan al periodista y la facilidad de corregirlos. “Ahorra tiempo” solo es una conclusión cuando existe un proceso anterior con el que comparar.
En la presentación posterior al premio, EFE afirmó que su sistema había permitido recuperar más de un 30 % de contenido histórico antes difícil de localizar y que indexaría automáticamente todo el material visual nuevo al recibirlo. Son resultados declarados por la organización que desarrolló la herramienta, no una auditoría independiente. Sirven para formular una prueba reproducible: seleccionar consultas, fijar qué material debería aparecer y comparar la recuperación antes y después.
El control editorial empieza por el dato de entrada
Automatizar una tarea auxiliar no la vuelve neutral. Un descriptor erróneo puede ocultar una imagen o presentarla en un contexto equivocado; una bandeja de entrada puede priorizar unas fuentes y enterrar otras. La revisión no consiste en releer cada operación manualmente, porque entonces desaparece el ahorro. Consiste en muestrear resultados, registrar clases de error y reservar revisión intensiva para decisiones con mayor consecuencia.
La procedencia también debe sobrevivir al atajo. Una fotografía necesita conservar autoría, fecha, derechos y contexto aunque un modelo añada etiquetas. Un mensaje de una fuente necesita mantener su remitente y su historial aunque una herramienta lo clasifique. La IA puede crear una capa de acceso; no debe sustituir el registro que permite al periodista comprobar el material original.
Una prueba de redacción en cuatro columnas
Antes de ampliar una herramienta, una redacción puede registrar durante unas semanas cuatro columnas: tarea concreta, medida anterior, resultado con IA y coste de revisión. Añadir una quinta —tipo y gravedad del fallo— evita que un promedio esconda errores que dañen a una fuente o a un lector. El núcleo del AI RMF de NIST pide documentar pruebas, métricas y herramientas, evaluar condiciones próximas al despliegue y seguir el comportamiento en producción. Esa secuencia cabe en un medio pequeño sin convertirlo en un laboratorio.
La decisión final no es “usar IA” o “no usarla”, sino en qué tramo aporta valor, qué información puede procesar, qué fallo obliga a detenerla y quién responde. EFE y Soria Noticias apuntan a tareas distintas, pero comparten la idea más duradera: empezar por una fricción del trabajo y conservar fuera de la automatización el juicio que da sentido periodístico al resultado.
Ese registro permite además revisar la decisión cuando cambia el sistema. Si una actualización modifica los descriptores, la clasificación o los permisos, se repite la misma muestra y se compara con la línea de base. Sin versiones y fechas, una mejora aparente puede proceder de casos más fáciles; una degradación puede pasar inadvertida porque la interfaz conserva el mismo nombre. La evaluación no termina el día de la compra: acompaña al flujo mientras la herramienta siga interviniendo.
También deja una regla de salida. Si el error supera el umbral acordado, si la revisión cuesta más que la tarea anterior o si el proveedor cambia el tratamiento de datos, la redacción puede volver al proceso previo mientras investiga. Una automatización reversible es más fácil de gobernar que una dependencia sin alternativa.
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
Fuentes de esta pieza
Esta pieza se apoya en 4 fuente(s) primaria(s), recogidas durante la investigación.
- EFE y Soria Noticias presentan el 20 de julio sus proyectos de IA distinguidos por Clabe — Agencia EFE
- Soria Noticias, premiado en el reto nacional CLABE de Periodismo e Inteligencia Artificial
- Soria Noticias presenta en Santander su implementación de la IA para impulsar el periodismo local
- Nació Digital, EFE y Soria Noticias son los finalistas del Reto de Innovación en Redacciones de CLABE
Este artículo se ha elaborado con inteligencia artificial bajo supervisión editorial humana.
