TL;DR. La IA no verifica hechos: asiste el proceso de verificación, que sigue siendo humano y manual. Bien usada, extrae en segundos todas las afirmaciones chequeables de un texto, arma la checklist, detecta contradicciones internas y compara versiones de documentos. Mal usada — preguntarle “¿esto es verdad?” y creerle — es una fábrica de errores publicados. Acá está la línea que separa una cosa de la otra, con los dos prompts que usamos en la redacción.
La regla número uno: la IA no es una fuente
Un modelo de lenguaje no “sabe” hechos: genera texto plausible a partir de patrones. Puede afirmar con total seguridad una cifra inventada, atribuir una frase a quien nunca la dijo o mezclar dos leyes en una. Por eso la regla de nuestra Política Editorial de Uso de IA es tajante: todo dato factual se chequea contra la fuente original — el documento, la grabación, el boletín oficial, la persona. La IA nunca es la fuente; es la asistente que organiza el trabajo de chequear.
¿Entonces para qué sirve? Para lo que mejor hace un modelo: procesar texto a velocidad sobrehumana. El chequeo tiene una parte mecánica enorme — identificar qué hay que verificar, ordenarlo, cruzarlo — y esa parte sí se delega.
Lo que SÍ hace bien
- Extraer las afirmaciones verificables. Le das tu borrador (o el discurso de un funcionario) y te lista cada afirmación chequeable: cifras, fechas, nombres, cargos, citas, superlativos (“el primero”, “el más grande”). Lo que a ojo humano lleva 20 minutos y siempre pierde alguna, sale completo en segundos.
- Detectar inconsistencias internas. Si el párrafo 2 dice “35 millones” y el 8 dice “38 millones”, si la suma de las partes no da el total anunciado, si la fecha del hecho es posterior a la de la declaración que lo comenta — eso lo encuentra muy bien, porque no requiere saber nada del mundo: solo leer con atención infinita.
- Comparar documentos y versiones. El proyecto de ley original contra el texto aprobado; el presupuesto de este año contra el del anterior; lo que el funcionario dijo hoy contra lo que dijo hace seis meses (si le das ambas transcripciones). Oro para encontrar la noticia escondida en el cambio.
- Ubicar la aguja en el pajar. “¿En qué artículo de este decreto de 90 páginas se menciona el fondo fiduciario?” — y te lleva al lugar exacto para que VOS leas y verifiques.
Lo que NO puede hacer
- Confirmar que algo es cierto. “¿Es verdad que X?” es la pregunta prohibida: el modelo va a responder con seguridad, tenga razón o no. Y si le insistís, puede cambiar de opinión con la misma seguridad.
- Saber qué pasó ayer (salvo que uses funciones de búsqueda web, y aun así: la búsqueda te da páginas, no verdad — el criterio de fuentes sigue siendo tuyo).
- Reemplazar el llamado. La verificación de una declaración sigue siendo la grabación; la de un dato oficial, el documento; la de un hecho, el testigo o la autoridad competente. Nada de eso vive dentro del modelo.
El flujo en la práctica
Prompt 1: extracción de afirmaciones (antes de publicar)
Analizá esta nota como verificador de hechos. Devolveme:
1) TABLA de todas las afirmaciones verificables: afirmación textual,
tipo (cifra/fecha/nombre/cita/superlativo), y qué fuente
la verificaría (documento, grabación, registro oficial).
2) INCONSISTENCIAS INTERNAS: contradicciones entre partes del texto,
sumas que no cierran, fechas imposibles.
3) AFIRMACIONES SIN ATRIBUCIÓN: qué se afirma sin decir la fuente.
No evalúes si las afirmaciones son verdaderas. Solo listalas.
NOTA:
[pegar borrador]Ese “No evalúes si son verdaderas” del final no es decorativo: le quita al modelo la tentación de opinar y a vos la de creerle. La tabla resultante es tu checklist de chequeo manual — imprimila, tachá renglón por renglón contra las fuentes, y recién ahí publicás.
Prompt 2: cotejo contra la fuente
Te paso DOS textos: (A) mi nota y (B) la fuente original
(desgrabación / documento oficial).
Compará cada cifra, fecha, nombre y cita de (A) contra (B):
- COINCIDE: la afirmación de la nota está respaldada textualmente.
- DIFIERE: hay discrepancia (mostrá ambas versiones lado a lado).
- NO ESTÁ EN B: la nota lo afirma pero la fuente no lo contiene.
(A) NOTA: [pegar]
(B) FUENTE: [pegar]Este segundo paso es el más potente del flujo: agarra los errores de tipeo de cifras, las citas “mejoradas” sin querer y los datos que se colaron de otra nota. Todo lo que marque DIFIERE o NO ESTÁ, lo resolvés vos contra el original.
Los 3 errores que arruinan todo
- Usar la IA como fuente. “Según la IA…” no existe en periodismo. Si un dato solo lo tenés porque lo dijo un modelo, no tenés el dato.
- Verificar con el mismo modelo que redactó. Si Claude escribió el borrador con un error, pedirle al mismo chat que lo verifique tiende a confirmar su propio texto. Usá una conversación nueva y el prompt de cotejo contra la fuente real.
- Saltear el paso manual “porque la tabla vino limpia”. La tabla es el mapa del chequeo, no el chequeo. El día que la confundís, publicás el error con checklist y todo.
Estos dos prompts forman parte del kit de 10 prompts maestros (gratis, junto con los de redacción y titulares). Si querés el sistema completo de redacción asistida — del que la verificación es una etapa — está en la guía madre de automatización periodística, y las reglas éticas que sostienen todo, en la Política Editorial de Uso de IA.