El hombre a cargo de Estrategias Digitales de Radio y Televisión Argentina se acercó a ETER para hablar y pensar con los estudiantes sobre esas herramientas que pueden resultar abrumadoras: Big Data, IA, columnas de excel, bases de datos, entre otras. En un mundo potenciado por las ventajas de la inteligencia artificial, está más a manos la posibilidad de enriquecer fácilmente el trabajo de investigación y fuentes para un comunicador. "No se trata de que los periodistas sean ingenieros, sino de que entiendan el lenguaje de los datos para contar mejores historias", reflexionó Pol.

Uno de los ejemplos más destacados durante el encuentro fue su trabajo en Ecuador, donde implementó un laboratorio de Big Data en donde se monitoreo y sistematizó la conversación social en redes durante la campaña electoral. Mediante nubes de palabras y análisis de sentimientos, la ingeniería electoral se volvió clave para el último tramo de la primera vuelta. Sobre esto, dijo: "Detectamos que la palabra 'cárcel' aparecía con una connotación negativa en una provincia. Eso permitió que la candidata ajustara su mensaje al día siguiente". 

Si bien plataformas como Chat GPT, Deep Seek u otros software de análisis de datos procesan información a velocidades imposibles para humanos, la interpretación final y las decisiones estratégicas deben quedar en manos de las personas. La IA puede identificar patrones en millones de tweets o sugerir enfoques, pero tiene sesgos estructurales y limitaciones. “Por eso es clave validar sus resultados, cruzar fuentes y, sobre todo, aplicar criterio periodístico o político", explicó. Un ejemplo claro fue su experiencia en Ecuador: cuando la IA detectó el rechazo a una promesa de campaña del candidato más conservador y el equipo decidió cómo y cuándo responder. "Ningún algoritmo puede reemplazar el contexto cultural, la ética o la intuición estratégica que aportamos las personas", concluyó esperanzado.  

Como fuente periodística

Los datos encuentran patrones que son imperceptibles para el ojo humano. Pol enfatizó que, aunque la tecnología permite descubrir dinámicas ocultas y acelerar procesos, el periodismo debe mantener su rigor. "Los datos son evidencia objetiva, pero su interpretación requiere contexto y transparencia", señaló. No es necesario que los periodistas sean ingenieros de datos, sino que puedan dialogar con ellos y entender su lenguaje. “La calidad de los datos es clave: deben ser exactos, completos, actuales y relevantes. Sin verificación, incluso los mejores algoritmos pueden generar conclusiones erróneas", señaló. 

* Por Dolores López (@lolalopez07), estudiante de 3er año de Periodismo.