Exclusiva: 10 clases en el nuevo Laboratorio de IA del Máster de El Español

El Máster en Periodismo de EL ESPAÑOL y la Universidad Camilo José Cela da un salto adelante en su apuesta por la innovación tecnológica. Si en ediciones anteriores ya se impartían amplios contenidos sobre inteligencia artificial, en el curso 2025/2026 esta formación se transforma por completo: nace un laboratorio de IA aplicada al periodismo, con más clases, más herramientas, más casos reales y un enfoque profundamente práctico.

Los estudiantes no solo aprenderán a entender la IA, sino que la utilizarán desde el primer día como parte central del oficio periodístico: en la detección de noticias, la creación de contenidos, la verificación de fuentes, la automatización de flujos de trabajo o la visualización de datos.

Todo, en un entorno colaborativo que replica la dinámica de una redacción real. Estas son las diez cosas que los futuros periodistas aprenderán —haciendo, probando, equivocándose y mejorando— en este nuevo entorno de aprendizaje.

El Máster de Periodismo Multimedia con Inteligencia Artificial viene cargado de novedades. Además del Laboratorio, habrá 7 meses de Prácticas con Mentoring en la redacción de EL ESPAÑOL, más ensayos en el Estudio Multimedia y refuerzo en la escritura de crónicas, noticias y reportajes, con ensayos por estilos: desde crónicas políticas, obituarios, crítica de cine o de gastronomía…

Estos son los contenidos de parte de las clases de IA:

1. 1. Anticipar la noticia antes de que ocurra

En uno de los módulos de este laboratorio, los alumnos se agruparán para diseñar sistemas de monitorización de tendencias en redes sociales usando herramientas avanzadas de inteligencia artificial. Su objetivo: identificar narrativas emergentes antes de que escalen a los medios tradicionales.

Para ello, seguirán una temática concreta —como el boicot a la fast fashion, los debates sobre el "derecho a desconectar" o nuevas protestas medioambientales— y deberán construir una narrativa editorial que cubra estos elementos de actualidad. Una forma de entrenar el olfato periodístico con datos y algoritmos, sin perder el criterio humano.

2. 2. Detectar imágenes falsas en plena desinformación

Con la proliferación de contenidos visuales generados por IA o manipulados digitalmente, los alumnos se formarán en técnicas de verificación multimedia. Usarán herramientas como Forensically, JPEGSnoop o el análisis de metadatos para identificar alteraciones, inconsistencias en las sombras o incongruencias contextuales.

Fake news

Durante las prácticas, tendrán que desmontar casos virales reales: una imagen supuestamente captada en Gaza que en realidad era de Siria, o una foto de Trump arrestado creada por Midjourney que llegó a circular como auténtica. A partir del análisis, construirán piezas explicativas dirigidas al lector generalista, combinando tecnología y pedagogía informativa.

3. 3. Generar contenidos con la IA como compañera

Los estudiantes explorarán herramientas como ChatGPT, Gemini o Claude para ayudarles a construir noticias, entrevistas, titulares, entradillas y newsletters. Pero no se trata de que la inteligencia artificial escriba el artículo, sino de integrarla dentro del proceso de trabajo de un periodista, de modo que éste sea más ágil, rápido, veraz, y a la vez sólido en su contenido.

En grupos, trabajarán como si fueran una pequeña sección temática —cultura, ciencia, economía o deportes— creando contenido con la ayuda de la IA que será revisado y corregido por otros compañeros, replicando un entorno editorial real. Un ejercicio que pone el foco en el criterio, no solo en la herramienta.

4. 4. Analizar y visualizar datos con sentido narrativo

En el laboratorio de IA del Máster de Periodismo de EL ESPAÑOL y la UCJC, los alumnos también aprenderán a transformar datos complejos en grandes investigaciones, con visualizaciones comprensibles, estéticas y con valor editorial. Partiendo de bases de datos públicas o de scraping propio, procesarán esa vasta información con herramientas de IA y, a partir de sus conclusiones, construirán gráficas, mapas o líneas de tiempo que acompañen una historia.

Su aplicación va más allá del periodismo económico, al que tradicionalmente se ha asociado el uso de datos. Hablamos de poder hacer más accesibles contenidos como la evolución de precios de la vivienda, el aumento de suicidios juveniles en España o cómo se suceden las rutas migratorias desde África. Los grupos deberán explicar su proceso de trabajo con los datos y justificar cada gráfico como parte esencial del relato.

5. 5. Automatizar tareas como lo hacen las redacciones más punteras

El laboratorio también aborda el uso de herramientas de automatización como Zapier, Notion AI o Feedly, replicando lo que ya hacen muchos medios internacionales: programar alertas, organizar flujos de publicación, gestionar newsletters o clasificar fuentes.

Redacción de EL ESPAÑOL.

Los alumnos diseñarán en grupo un “mini sistema editorial automatizado” que resuelva una necesidad práctica: por ejemplo, recibir y archivar menciones sobre un tema en medios digitales, enviar un boletín diario con titulares personalizados, o generar dashboards temáticos para editores.

6. 6. Convertir una entrevista en una pieza publicable en minutos

La IA no solo escribe: también transcribe, resume y analiza. En este módulo, los estudiantes grabarán entrevistas reales, las transcribirán automáticamente con herramientas como Otter.ai, Trint o Whisper, y aprenderán a sintetizar lo esencial. Como se repite (y repetirá mil veces durante el curso) se trata de ganar velocidad sin perder precisión, entendiendo cómo la IA puede acelerar —pero no sustituir— la mirada periodística.

7. 7. Contenidos sintéticos, de la voz a la imagen

Los alumnos aprenderán a usar generadores visuales como ChatGPT, Leonardo, Midjourney no solo como ilustración artística, sino como herramienta narrativa. Se trabajará con prompts detallados para representar conceptos abstractos (como el futuro del trabajo o la identidad digital), reproducir escenas pasadas o proponer alternativas visuales para reportajes que no pueden fotografiarse. Lo mismo sucederá con las voces sintéticas o clonadas, susceptibles de ser usadas en podcasts u otros formatos informativos.

En clase, debatirán además también los límites éticos de esta práctica: ¿puede usarse una imagen generada por IA para ilustrar una historia real? ¿Cómo debe etiquetarse? ¿Y qué pasa si una fuente se siente mal representada?

8. 8. Posicionar contenidos gracias a la IA y el SEO

La IA también se usa para algo tan clave como el SEO. Los alumnos aprenderán a mejorar el posicionamiento de piezas periodísticas analizando títulos, subtítulos, metadatos y palabras clave con herramientas de IA específicas para estos menesteres.

Mejorar el posicionamiento de contenidos en SEO es posible gracias a la inteligencia artificial.

En el laboratorio, tomarán artículos reales que no funcionan bien en buscadores y los reescribirán, optimizándolos sin perder el enfoque editorial. La clave estará en equilibrar visibilidad con fidelidad al contenido.

9. 9. Explicar la IA sin caer en el hype

El laboratorio también dedica varias sesiones a algo cada vez más urgente: aprender a escribir sobre inteligencia artificial con rigor. Los estudiantes analizarán ejemplos reales de buena y mala cobertura, revisarán fuentes fiables y escribirán sus propios artículos sobre temas como sesgos algorítmicos, privacidad, educación o impacto en el empleo.

El objetivo es doble: que sepan explicar estos conceptos con claridad al lector común y que desarrollen una mirada crítica sobre la forma en que los medios cubren esta revolución.

10. 10. Entender cómo la IA se usa en la comunicación corporativa

La última incorporación al plan del laboratorio es un módulo centrado en cómo la IA está transformando los departamentos de comunicación de empresas, instituciones y ONGs. Los estudiantes analizarán cómo se generan comunicados con IA, se crean portavoces virtuales o se detectan crisis reputacionales en tiempo real mediante análisis de sentimiento en redes.

Aplicarán estas técnicas creando una simulación de gabinete de prensa, respondiendo con IA a una situación de crisis reputacional simulada y evaluando los riesgos y aciertos del enfoque automatizado.