La inteligencia artificial ha llegado para transformar radicalmente el campo de la comunicación. Lejos de ofrecer soluciones automáticas, plantea un nuevo repertorio de herramientas que exige a los profesionales desarrollar competencias técnicas, pensamiento crítico y criterios éticos sólidos. La clave no está en temer a la tecnología, sino en entenderla, dominarla y ponerla al servicio de una comunicación más estratégica, responsable e inclusiva.
En el marco de una actividad conjunta entre la Sociedad de Comunicadores y la Sociedad Paraguaya de Inteligencia Artificial (SopaIA), se desarrolló el conversatorio “La comunicación patas para arriba: la irrupción de la inteligencia artificial”, orientado a explorar los impactos, retos y posibilidades que plantea la inteligencia artificial (IA) en el ejercicio de la comunicación profesional. La charla estuvo a cargo de Luis Ruiz Díaz Mersán, especialista en ciberseguridad y comunicación institucional con más de dos décadas de experiencia en tecnología, y Rubén Portillo, investigador y consultor en IA con trayectoria en el desarrollo y aplicación de modelos desde 2015.
Desde un enfoque didáctico y accesible, el conversatorio propuso una introducción crítica a los fundamentos técnicos de la IA, su evolución reciente y sus múltiples aplicaciones, con énfasis en los desafíos éticos, estratégicos y operativos que implica su uso en el ámbito comunicacional.
Comprender la IA: de los algoritmos al aprendizaje automático
Uno de los ejes principales fue la desmitificación de conceptos clave vinculados a la IA. Se explicó, mediante analogías cotidianas, el funcionamiento de los sistemas de aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje por refuerzo. Por ejemplo, se comparó este último con el adiestramiento de un perro que aprende a responder a órdenes mediante recompensas, estableciendo un paralelismo con la manera en que modelos como ChatGPT se perfeccionan a partir de la retroalimentación del usuario.
Asimismo, se abordó el concepto de modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés), que constituyen una de las expresiones más avanzadas de la IA actual. Estos modelos, entrenados con volúmenes masivos de datos textuales, permiten generar lenguaje natural con un alto grado de coherencia contextual. Se presentaron ejemplos como Claude (Anthropic), Gemini (Google), Mistral (Francia), y los modelos chinos DeepSeek y Minimax, resaltando la dimensión geopolítica de la carrera tecnológica por el liderazgo en IA.
Interactuar con modelos de IA: claves prácticas para comunicadores
Una parte sustancial del conversatorio estuvo dedicada a ofrecer herramientas prácticas para que comunicadores y comunicadoras puedan aprovechar el potencial de la IA en sus tareas cotidianas. Se presentó el modelo ROSCET como guía para la construcción de instrucciones (prompts) efectivas: Rol, Objetivo, Situación, Contexto, Ejemplo y Tipo de respuesta esperada. Este enfoque permite orientar al modelo de IA para obtener resultados más precisos, relevantes y adecuados al propósito comunicacional.
También se abordó la importancia de la ventana de contexto, es decir, la cantidad de información que un modelo puede procesar simultáneamente. Modelos con mayor capacidad —como Claude o Grok— permiten trabajar con documentos extensos sin perder coherencia ni profundidad en el análisis.
Se enfatizó que el rendimiento de la IA no depende exclusivamente de contar con herramientas pagas: existen modelos gratuitos con resultados competitivos, y el verdadero valor está en la capacidad del usuario para estructurar buenas instrucciones, seleccionar la herramienta adecuada y proporcionar información de calidad.
Aplicaciones estratégicas de la IA en comunicación
El conversatorio presentó ejemplos concretos de cómo los comunicadores pueden integrar IA en sus prácticas:
- Creación de asistentes personalizados, como GPTs entrenados con manuales de estilo, guías institucionales o documentos locales, para generar contenido adaptado al contexto.
- Producción audiovisual con herramientas como HeyGen, que permiten crear avatares realistas con voz sintética, útiles en noticias automatizadas o campañas institucionales.
- Automatización de publicaciones en redes sociales, ajustando estilo y frecuencia para cada plataforma.
- Síntesis y generación de contenido periodístico o académico, a partir de motores de búsqueda como Space, que filtran y analizan papers científicos.
- Producción de contenido sonoro mediante herramientas como 11 Labs, facilitando la creación de podcasts, audiolibros o noticieros hablados.
- Transcripción y traducción automática de videos con aplicaciones como NoteGPT, mejorando la accesibilidad informativa.
Riesgos, ética y nuevas competencias
Se discutieron también los riesgos asociados al uso de IA, como los sesgos algorítmicos, la posibilidad de plagio involuntario, la dependencia tecnológica o la manipulación de información mediante deepfakes. Se alertó sobre las limitaciones de los detectores de IA, que pueden ser burlados por herramientas de «humanización», y se remarcó la necesidad de repensar los métodos de evaluación en contextos educativos y laborales.
Los ponentes subrayaron que el uso ético de la IA es una responsabilidad humana, y no tecnológica. En este sentido, instaron a las asociaciones profesionales a establecer directrices claras y promover una alfabetización digital crítica. Asimismo, propusieron ver a la IA no como una amenaza a la capacidad intelectual humana, sino como una herramienta que libera recursos cognitivos para tareas más abstractas, estratégicas y creativas.
IA y comunicación democrática
En la última parte del encuentro se exploró el potencial de la IA para promover valores democráticos y combatir los discursos de odio. Se propuso capacitar a comunicadores para que utilicen la IA en la creación de mensajes orientados a públicos diversos, especialmente jóvenes, con contenidos breves, atractivos y emocionalmente resonantes. Se insistió en que las mismas herramientas utilizadas para generar desinformación pueden ser redirigidas hacia la promoción de derechos humanos, la paz y la inclusión, siempre que se cuente con datos de calidad y se prioricen enfoques éticos.
