“El AI Product Lab representa un paso decisivo para que los medios de América Latina pasen del interés por la inteligencia artificial a su aplicación concreta y estratégica. Gracias al apoyo sostenido de Google News Initiative, este programa no solo impulsa la innovación tecnológica, sino que fortalece la capacidad de los medios para desarrollar productos, optimizar procesos y construir modelos sostenibles en un entorno cada vez más desafiante”, afirmó Carlos Lauría, director ejecutivo de la SIP.

El AI Product Lab tiene como objetivo impulsar la innovación y la aplicación de inteligencia artificial en las redacciones. Esta fase clave permitirá a las organizaciones periodísticas avanzar del diseño de ideas a la implementación técnica de soluciones basadas en IA, orientadas a fortalecer la sostenibilidad y el desarrollo editorial en la región.

El programa también busca fortalecer las capacidades estratégicas de los medios participantes. El enfoque central, diseñado e implementado por la consultora Marktube, es acelerar la innovación en la creación de contenidos, el desarrollo de productos digitales, la eficiencia operativa y el impulso de modelos de negocio mediante una visión de producto y aplicaciones prácticas de IA.

Apoyo tangible para la región

Para esta fase de implementación, los medios seleccionados acceden a financiamiento para ejecutar sus proyectos. La cohorte está distribuida en 12 mercados clave: Guatemala, Bolivia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Honduras, Nicaragua, Panamá, Paraguay, República Dominicana, Uruguay y Venezuela.

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“En Google, nuestro compromiso con la industria de las noticias en América Latina es firme. Estamos profundamente entusiasmados por ver la innovación y las propuestas que surgen de los medios de la región a través del AI Product Lab. Estas iniciativas, que buscan aplicar la inteligencia artificial de forma estratégica, no solo optimizarán las redacciones y fortalecerán sus modelos de negocio, sino que, lo más importante, tendrán un impacto significativo y positivo en la forma en que la población latinoamericana accede a información relevante y de calidad”, compartió Alejandra Brambila, gerente de alianzas informativas en Google.

Diagnóstico preciso para soluciones reales

El paso a esta fase de ejecución es resultado de un proceso de aprendizaje profundo en el que Prensa Libre y los demás medios seleccionados no solo se capacitaron en herramientas tecnológicas, sino que adoptaron una metodología de trabajo centrada en el producto.

Entre los hallazgos más relevantes del laboratorio se identificaron tres desafíos comunes en la región:

• Fatiga en los flujos de trabajo editoriales por tareas repetitivas.
• Vastos archivos históricos que permanecen como patrimonio inactivo.
• Necesidad de reducir el distanciamiento con las audiencias mediante personalización efectiva.

A través de talleres de diseño aplicado, los equipos transitaron de una lista de «dolores» operativos a la definición de un problema estratégico validado internamente y con viabilidad técnica para ser resuelto mediante inteligencia artificial.

“El verdadero valor del AI Product Lab reside en la creación concreta de capacidades instaladas y en la adopción de una visión de producto que permite a los medios convertir la inteligencia artificial en un aliado estratégico para su sostenibilidad. Estamos viendo cómo organizaciones de distintos tamaños y niveles de madurez digital logran optimizar sus redacciones y, lo más importante, redescubren nuevas formas de conectar con sus comunidades de manera relevante y eficiente”, compartió Ezequiel Arbusti, director de Marktube Group.

Cuatro verticales de solución para el futuro

Los proyectos financiados en esta fase se agrupan en cuatro verticales de solución con impacto real:

• Copilotos de redacción: tendencia mayoritaria enfocada en delegar tareas editoriales repetitivas a la IA. Incluye herramientas para corrección automática, asistentes de redacción y sistemas de transcripción masiva.
• Recuperación y consultas inteligentes: tecnologías para interactuar con el acervo documental y facilitar el acceso a contexto y conexiones dentro de los archivos históricos.
• Fidelización y recomendación: sistemas que perfilan a los lectores para entregarles contenido relevante.
• Aplicaciones especializadas: soluciones que optimizan unidades de negocio específicas.

La fase de desarrollo se extenderá hasta inicios de abril del 2026. El programa concluirá con una sesión final en la que se compartirán resultados y se presentarán las soluciones más destacadas.

Este esfuerzo busca consolidar una red de colaboración regional que permita a los medios trascender el uso puntual de herramientas y liderar la transformación de sus mercados con una visión de largo plazo