Asistentes IA para la redacción de informativos en À Punt

Se definen dos entornos concretos de solución:

IA Generativa para generación de contenidos a los periodistas o para validar propuestas de contenidos.

Desarrollo de un asistente para generar noticias omnicanal (Web, Radio, Televisión, redes, etc.) en el que cualquier trabajador pueda realizar un contenido y el sistema le ofrezca una redacción mejorada ajustándose a las reglas existentes, así como el histórico de contenidos.

Este sistema debería permitir, así mismo, que ingestando una tendencia informativa, el sistema haga una propuesta, con base en las reglas y normas, en formato omnicanal (la misma noticia desarrollada en función de las reglas y estilo para Web, para Radio, para Televisión, para Redes Sociales, etc.).

Así mismo, deberá permitir formarse en el uso y aprendizaje de las reglas para nuevas incorporaciones de alumnos en prácticas, a través de un proceso interactivo.

**Ejemplo de caso de uso: Inicio del proceso es por ejemplo una nota de prensa de agencia internacional que contiene 400 palabras, más imágenes y videos del acontecimiento. Resultado que se busca: versión traducida y resumida, con las reglas de estilo incorporadas de contenidos omnicanal, por ejemplo una propuesta para radio de 100 palabras o un determinado tiempo locutado, otra propuesta para contendidos web de por ejemplo 250 palabras o un tiempo tipo de lectura, otra para redes sociales de 40 palabras, y otra para noticias con sus propias restricciones.

Propuesta de contenidos automatizados en base tendencias informativas externas en las que:

• Se puedan identificar fuentes externas sobre las que se desea realizar el seguimiento.
• Se puedan configurar los temas de mayor interés, o priorizarlos.
• Que tenga en cuenta e identifique las fuentes que más aportan
• Se puedan confirmar que es una tendencia informativa real, y de alto impacto y relevancia para el entorno.
• Pueda generar una propuesta automatizada como la definida anteriormente, pero con base a la información recopilada.

**Ejemplo de caso de uso. Imaginemos que tenemos en el foco todas las emisoras locales de radio y TV, así como los canales de emergencias de la GVA en redes sociales, o de personas de interés, etc. (voz, texto, vídeo). Se identifican y entienden estas noticias en su contexto y se valida su interés como tendencia de forma automatizada, para hacer una propuesta de temática concreta, con su redacción genérica con un alto grado de definición y de fuentes, en la que posterior o directamente puedan aplicarse los requisitos del punto anterior.

En ambos casos deben tener en cuenta:

• Entrenamiento con fondos propios y los manuales y guías de estilo periodístico de la casa, más los glosarios que la unidad de estilo y recursos lingüísticos determine.
• Herramientas integradas de procesos de búsqueda, análisis y jerarquización de las informaciones que se planifiquen realizar un seguimiento de fuentes externas. Métodos de validación y uso manual mediante interfaz web de las herramientas de seguimiento (scrappers y similares, junto a los sistemas de transcripción que se puedan generar).
• Generación de corpus que se ajusten a las técnicas de validación y verificación de fuentes y contenidos audiovisuales para evitar la información no contrastada.
• Actualización continua. Capacidad de actualizar los modelos de IA con nuevos datos de entrenamiento para adaptarse a las nuevas técnicas de manipulación y a la evolución de la generación de información no contrastada.