Organizado por Insomnia, los días 11 y 12 de noviembre tuvo lugar en Marina de Valencia I Foro Hispanoamericano de IA Aplicada al Periodismo, un evento que pretende consolidarse como el espacio de referencia en España para el análisis de la inteligencia artificial en el sector de la comunicación. En su primera edición, las jornadas reunirán a más de una treintena de directores de innovación y altos cargos de medios españoles, estadounidenses y latinoamericanos, así como destacadas empresas tecnológicas, agencias y startups.
El Foro nace con vocación internacional y convertirse en punto de unión para todo el sector del periodismo de habla hispana. Expertos y representantes del ecosistema comunicativo de Latinoamérica y EE.UU se sumaron al encuentro, medios y entidades como Infobae o The Athletic (New York Times) o la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP), así como Tomás Dodds, director del Public Tech Media Lab de la Universidad de Wisconsin-Madison. También participaron representantes de empresas como con el director de innovación de Microsoft España,David Hurtado; el CIO de Xalok-Hiberus Media Labs, David Sancha, y la CCO de la corporación, Belén Jódar, además de representación de Protecmedia.
El objetivo del foro, dirigido a profesionales de la comunicación, era dar a conocer cómo los medios españoles han integrado la IA en sus modelos de negocio y redacciones, y también manifestar inquietudes y reflexiones en torno a esta tecnología. Asimismo, altos cargos de agencias de comunicación corporativa como Kreab, Atrevia, Prodigioso Volcán y Zeus by LLYC expondrán sus percepciones respecto al aterrizaje de esta tecnología en el ámbito de la consultoría.
Uno de los espacios reservados en el evento fue para la presentación de los proyectos de las startups ganadores del I Reto de Innovación Abierta de la Prensa organizado por el Clúster de Inteligencia Artificial (IA) de la Comunidad de Madrid en colaboración con Innsomnia, entre las que figura 1MillionBot con el proyecto E-Journalism, David Pedreño Rippin, Head of AI CoE en 1MillionBot fue el encargado de presentar el proyecto.
En una mesa de debate posterior, en la que también participó David Pedreño de 1MillionBot, se abordó cómo la IA ayuda a la optimización interna mediante la minería de procesos para medir la eficiencia de la redacción. Además, se discutió cómo la IA permite la toma de decisiones estratégicas y, cómo se utiliza para mejorar la fidelización de suscriptores al sugerir contenidos más atractivos y personalizar la información que reciben los lectores.
En su intervención, David Pedreño además de presentar el proyecto, abordó uno de los temas más debatidos entre líderes de innovación que es el motivo por el que n alto porcentaje de proyectos de IA generativa que no superan la fase piloto. Según cifras analíticas citadas por el ponente, hasta el 95 % de los proyectos de IA generativa pilotados no llegan a implementarse en producción, lo que ha sido definido como el síndrome del piloto perpetuo. Esto refleja un ciclo de experimentación continuo sin resultados tangibles para la operación del negocio.
Pedreño, destacó que parte de la dificultad reside en un choque de expectativas culturales: mientras que la empresa tradicional demanda sistemas deterministas y fiables, con resultados previsibles. los modelos generativos ofrecen resultados probabilísticos, basados en predicciones de patrones y, por tanto sujetos a variabilidad.
“En el mundo empresarial nos gusta la certeza, la fiabilidad y el 100 % de acierto. Pero la IA generativa no es una calculadora”, señaló durante su exposición.
Otro punto clave de su ponencia fue explicar la diferencia entre la tolerancia al error en un entorno de usuario individual y en uno industrial ya que según dijo «un 90 % de aciertos puede parecer “fenomenal” para un usuario humano, pero un 10 % de fallos se vuelve inaceptable cuando ese mismo sistema se incorpora en un flujo de negocio automatizado. En estos escenarios, incluso una pequeña tasa de errores puede detener completamente un proceso, generar costes elevados o comprometer la continuidad operativa». Lejos de descartar los avances recientes, propuso una estrategia híbrida para que la IA generativa pueda prosperar en entornos empresariales, y apoyarla sobre una base sólida de IA tradicional o predictiva creando un marco más estable para gobernar el comportamiento creativo de los modelos generativos.
David resaltó que el éxito de los proyectos no depende tanto de elegir “el modelo más potente”, sino de construir una arquitectura de control inteligente, un hub centralizado que actúe como el “cerebro estratégico” integrador entre los LLM y los sistemas predictivos, con controles, evaluaciones continuas y estructuras de gobernanza que aseguren consistencia y alineación con los objetivos de la empresa.