Entre bastidores: cómo nacen los análisis de AITalk
La idea antes que las herramientas
Cada análisis publicado en este portal comienza de la misma manera que siempre ha comenzado un artículo: con la búsqueda de una historia que valga la pena contar. Recorro periódicos especializados, blogs técnicos, redes sociales, YouTube, archivos de investigaciones académicas. No busco el hype del momento, lo que todo el mundo ya está comentando. Busco temas de fondo, innovaciones reales o prospectivas que se esconden lejos de los focos. A veces son cuestiones puramente técnicas que, sin embargo, conllevan conexiones éticas, sociales, culturales, económicas o geopolíticas. Es en estos intersticios donde se esconden las historias más interesantes. He aquí el ángulo narrativo: no solo "qué hicieron", sino "por qué lo hicieron así" y "qué significa en el contexto más amplio de la competencia tecnológica global".
La investigación: de Google a Perplexity
Una vez identificada la idea, comienza el trabajo de excavación. La primera fase es la clásica: una búsqueda manual en Google para orientarme, entender quién ha escrito ya qué, identificar fuentes primarias. Luego paso a Perplexity, una herramienta de IA especializada en la investigación y agregación de fuentes que me ha parecido particularmente fiable. No se trata de delegar la investigación en la inteligencia artificial, sino de usarla como amplificador: Perplexity me permite explorar conexiones que requerirían horas de trabajo manual, indexando rápidamente artículos académicos, comunicados de prensa oficiales, discusiones técnicas en foros especializados.
Tras leer las fuentes primarias, hago lo que llamo una "lluvia de ideas asistida" con Perplexity: identifico cinco o seis puntos esenciales a investigar para construir un análisis completo de trescientos sesenta grados. Sigue siendo un trabajo profundamente humano: la IA sugiere, yo decido qué vale la pena profundizar y qué descartar.
El esqueleto del análisis
En este punto, construyo un esquema detallado de cómo quiero desarrollar el artículo. Defino el tono, busco un hilo conductor narrativo que mantenga unidos los diferentes niveles del análisis, pienso en el inicio y el final, pienso en posibles metáforas culturales que puedan aligerar la lectura sin banalizarla. Referencias pop no convencionales, analogías de nichos culturales, citas de películas de culto o videojuegos narrativos: todo sirve para hacer accesible la complejidad sin degradarla.
Luego relleno este esqueleto con el contenido extraído de las diversas fuentes, verificando cada dato, cada cita, cada conexión lógica. Este primer borrador, que generalmente ocupa unas tres páginas de Word, ya es un texto estructurado y referenciado, no una colección aleatoria de notas. Es el material en bruto pero organizado que luego refinaré.
Claude entra en escena
Solo en este punto entra en juego Claude, el modelo lingüístico de Anthropic que utilizo para la redacción final. Le proporciono mi borrador junto con un prompt que he ido perfeccionando con el tiempo, donde defino la identidad y el estilo del portal, el tono de voz, el enfoque crítico que quiero mantener, el proceso de trabajo y una lista de verificación final. Claude me devuelve una propuesta de desarrollo que afino una o dos veces, llegando generalmente rápido a algo muy cercano a mi visión gracias al trabajo previo sobre el prompt.
Es importante aclarar qué hace Claude en este proceso: no escribe el artículo por mí, lo redacta siguiendo parámetros precisos que yo he definido. Transforma mi borrador técnico en una narración más fluida, mantiene la coherencia estilística, sugiere conexiones que podrían haber pasado desapercibidas. Pero el control sigue siendo enteramente humano. Claude es una herramienta de edición avanzada, no un coautor.
La revisión lo es todo
Aquí llega la parte más exigente, que requiere la máxima atención crítica. Los modelos lingüísticos son convincentes en sus afirmaciones, y es precisamente esta seguridad aparente la que representa una trampa psicológica: hay que verificarlo todo. Comienzo una revisión total del texto, corrigiendo las partes que no me convencen, verificando cada cita y fuente. Claude, basándose en mi texto y en las fuentes que le he proporcionado, a veces integra la investigación de forma autónoma o inserta enlaces adicionales. Si estas integraciones me parecen útiles para enriquecer el análisis, las mantengo solo después de las verificaciones oportunas. Si no aportan valor o si no puedo confirmarlas a través de fuentes primarias fiables, las elimino sin vacilación.
Cada afirmación debe tener un enlace verificado. No acepto referencias genéricas ni citas no rastreables. Este control obsesivo es, en mi opinión, lo que distingue un análisis de calidad de un contenido generado en masa. Es un trabajo largo, a veces tedioso, absolutamente fundamental. Como en el montaje cinematográfico, el director puede tener excelentes herramientas de edición, pero la decisión sobre qué plano mantener y cuál descartar sigue siendo suya y solo suya.
El packaging multimedia
Terminada la revisión del texto, busco imágenes que puedan complementar el análisis, preferiblemente de artículos oficiales o fuentes verificadas, enlazando siempre la procedencia. Luego creo la imagen de portada: pienso en una imagen que evoque inmediatamente el concepto fundamental del artículo, la transformo en un prompt y la genero con herramientas de IA como Leonardo AI o Whisk. A continuación, doy formato a todo el material, texto e imágenes, en formato Markdown apto para el backend del portal.
En este punto, genero los contenidos colaterales con NotebookLM: el resumen de vídeo, el podcast de audio, la infografía. Utilizo prompts específicos para mantener la coherencia estilística. Por último, como el portal está pensado para ser multilingüe, genero las traducciones al inglés, español, francés y alemán con Jules, una herramienta que técnicamente no nació para este fin pero que me ha resultado particularmente eficaz y cómoda al estar conectada a mi proyecto AITalk en GitHub.
El resultado final lo podéis juzgar vosotros mismos, artículo por artículo, verificando fuentes y conexiones, evaluando la solidez de los argumentos. La transparencia sobre este proceso no es solo un principio ético, es una invitación al control cruzado. En una época en la que las granjas de contenidos basadas en IA producen miles de artículos al día sin supervisión humana, hacer visible el método de trabajo se convierte en parte integrante de la credibilidad. La inteligencia artificial es una herramienta formidable, pero solo cuando sigue siendo exactamente eso: una herramienta en manos de quien todavía tiene algo que decir.