He dedicado gran parte de mi carrera académica a estudiar y enseñar el funcionamiento de la memoria y el análisis de datos, tanto el "análisis de contenido" como el análisis de la documentación periodística, produciendo varios textos, tanto libros como artículos, sobre estos temas. Jubilé hace unos 20 años y lo que había escrito desde los años 80 seguía entonces plenamente vigente, y lo siguió siendo unos cuantos años.
Con la excepción de mis textos sobre análisis sistémico, ya no es verdad. Por cierto, sigue siendo posible realizar los análisis de contenido y de archivos periodísticos de la manera que expuse, pero las técnicas son obsoletas, como lo son también los softwares requeridos (si es que aún se pueden encontrar). En un post pasado pregunté si las bases de datos convencionales que "desmenuzan" la información para conservarla y se utilizan en esos caos, pierden vigencia con el advenimiento de la IA. Aunque la respuesta ha sido negativa, ya que la IA puede perfectamente utilizarlas, terminé preguntando si valía realmente la pena hacer el esfuerzo - y darse el tiempo - de construir este tipo de base de datos. Dejé abierta la pregunta: cada medio de comunicación ha de evaluar la situación.
Pero considerando el avance de la IA y lo que es posible realizar hoy con los modelos disponibles, en mi caso, no lo haría. Y creo que un periodista o estudiante de periodismo (al preparar una tesis) no debería hacerlo. Hoy, debe aprender a redactar "prompts", es decir la secuencia de órdenes a dar al modelo de IA para realizar el análisis sobre el documento o conjunto de documentos "en bruto". Gemini me parece una buena opción incluso en su versión gratuita, al menos para ejercitarse. Es en este sentido que "me retracto" de las técnicas que expuse en mis obras sobre análisis de información anteriores al año 2015. Métodos como análisis de frecuencia de términos y mapas basados en coocurrenicas de conceptos pueden perfectamente ser aplicados recurriendo a prompts de IA.
El profesor Lluis Codina ha desarrollado una interesante guía para utilizar IA en tesis doctorales y recomienda Claude AI, que destaca por la calidad de sus respuestas (Ver referencias).
Adhiero a la recomendación de Matt Shumer, CEO y cofundador de OthersideAI, en relación al trabajo con IA:
"Shumer plantea la importancia de involucrarse de manera temprana. Recomienda profundizar en el uso práctico de la inteligencia artificial en el trabajo diario, adoptar versiones profesionales de los sistemas más avanzados y dedicar tiempo a experimentar y desplegar nuevas funciones en actividades reales." (Morales)
Hay que tomar en cuenta, sin embargo, que la IA evoluciona rápidamente y no "casarse" demasiado con un modelo: si se toma una suscripción para contar con un modelo profesional, se recomienda que sea solo de un mes (Ver el artículo de J.Pastor).
Referencias
Codina, L.: Sistemas de inteligencia artificial y tesis doctorales · 1: Aspectos generales, 2: guías de uso
Morales, O.: La concentración de poder, la desaparición de empleos de oficina y la velocidad de los cambios ponen en jaque a gobiernos y profesionales en todo el mundo, Infobae, 13/02/2026.
Pastor, J.: En 2025 la IA parecía haberse topado contra un muro de progreso. Un muro volatilizado en febrero de 2026, Xataka, 17/02/2026.
