Usando IA en el Periodismo

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Acerca de este curso

¿Quieres dominar las herramientas y metodologías que están revolucionando las redacciones de todo el mundo? 🌎 Este curso te guía paso a paso, desde los fundamentos hasta las tendencias que marcarán el futuro.

🔍 ¿Qué aprenderás?
1️⃣ Módulo 1: IA en acción – Descubre casos reales (Clarín, Washington Post, Toronto Star…) y cómo la IA potencia cada fase de la noticia.
2️⃣ Módulo 2: Fundamentos y definiciones – Entiende conceptos clave: ML, PLN, redes neuronales, LLMs y sus límites.
3️⃣ Módulo 3: Datos, datos, datos – Aprende a auditar, limpiar y usar datos supervisados/​no supervisados; implementa RAG y fine‑tuning.
4️⃣ Módulo 4: De la idea al prototipo – Diseña tu proyecto con pensamiento computacional, define MVP, elige comprar/adaptar/construir y arma tu equipo.
5️⃣ Módulo 5: Éxitos & fracasos – Conoce errores comunes, micro‑victorias y cómo transformar tropiezos en infraestructura de futuro.
6️⃣ Módulo 6: Nuevas fronteras – Explora IA generativa, roles emergentes, auditorías algorítmicas, eco‑responsabilidad y colaboraciones estratégicas.

🎯 ¿Por qué inscribirte?

  • 💡 Aprendizaje práctico: quizzes, ejemplos de Pulitzer y Fellowship.

  • 🛠️ Herramientas reales: desde GPT‑4 hasta soluciones open‑source, con casos de Aftonbladet, Al Jazeera y más.

🌟 Transforma tu carrera con habilidades en IA que las grandes redacciones ya demandan. ¡No te quedes atrás!

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Qué vas a aprender?

  • Aprenderás a integrar la IA en cada fase del periodismo: desde identificar oportunidades con datos limpios, diseñar y prototipar tu proyecto con pensamiento computacional, hasta implementar soluciones de IA generativa de forma ética y sostenible.

Contenido del curso

Módulo 1 · ¿Qué es la inteligencia artificial?
¿Qué es exactamente esa “IA” de la que hablamos? Para responder necesitamos separar la mitología tecnofílica del andamiaje científico que sostiene los sistemas actuales.

  • 1. Definir la inteligencia artificial
  • 2. Historia abreviada: de Turing a ChatGPT
  • 3. Aprendizaje automático: columna vertebral
  • 4. Tres subcampos clave en la práctica periodística
  • 5. IA generativa y grandes modelos de lenguaje (LLM)
  • 6. Diseñar un proyecto de IA en la redacción
  • 7. Tres desafíos transversales
  • Quiz – Módulo 2

Módulo 2 · ¿Cómo se usa hoy la IA en el periodismo?
La inteligencia artificial (IA) dejó de ser un experimento de laboratorio para convertirse en una infraestructura invisible del periodismo contemporáneo. Cada vez que un lector recibe una notificación “push” con la nota exacta que está buscando o cuando una pequeña redacción logra transcribir en segundos una conferencia de prensa, hay un algoritmo trabajando detrás. Comprender cómo, cuándo y por qué aplicar estas herramientas es indispensable para quienes quieren producir información relevante y, al mismo tiempo, sostener modelos de negocio viables. La buena noticia es que la IA no exige magia ni presupuestos exorbitantes: exige tener un problema periodístico bien definido, datos de calidad y la disposición a iterar.

Módulo 3 · Datos, datos, datos: el combustible (y el freno) de la IA
Vimos qué es la IA y cómo la usan algunos medios en el periodismo. Ahora tenemos que ordenarnos y pensar en nuestros principales insumos y lo que nos va a diferenciar: los datos propios que usaremos.

Módulo 4 · De la idea al prototipo: tu primer proyecto de IA sin naufragar en el intento
¿Cómo seguimos? Ya sabemos qué es la IA, cómo se usa en algunas redacciones (podemos robar ideas) y qué tenemos que tener presente con respecto a los datos, sabiendo que si le "damos de comer basura" a nuestra IA la respuestas seguramente serán...

Módulo 5 · Del tropiezo al triunfo: errores frecuentes & recetas probadas en IA para medios
Tenemos nuestro primer prototipo, hecho con nuestros aliados y ya lo vamos a mostrar. ¿Estamos seguros?

Módulo 6 · Nuevas fronteras y áreas en evolución
¿Para dónde vamos y cómo seguir?

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Reseñas y Comentarios de Estudiantes

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