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Ryan Merket: “Preferimos ser segundos con pruebas que primeros con un rumor disfrazado de noticia”
El cofundador de RuntimeWire explica cómo funciona una redacción nativa de inteligencia artificial y sostiene que la tecnología permite a equipos pequeños competir en velocidad y escala, pero no reemplaza el criterio, las fuentes ni la responsabilidad de los periodistas
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LA NACIONGastón Roitberg
RuntimeWire es una flamante publicación estadounidense que se define como una redacción nativa de inteligencia artificial y que nació con una premisa desafiante para la industria: utilizar IA para monitorear miles de fuentes, detectar novedades, resumir documentos y realizar buena parte del trabajo de investigación que tradicionalmente requeriría equipos periodísticos más numerosos. Fundada en mayo por Ryan Merket, empresario e inversor tecnológico de Austin, está dirigida especialmente a fundadores, ejecutivos, inversores e ingenieros y, a pocos meses de su lanzamiento, informó haber alcanzado 118.000 visitas mensuales.
El proyecto llamó particularmente la atención después de conseguir una primicia durante la conferencia de ciberseguridad Black Hat, en Las Vegas. Merket proporcionó al sistema de RuntimeWire el enlace a una presentación transmitida en vivo de investigadores de OpenAI y, aproximadamente seis minutos después, el medio publicó una nota sobre lo revelado, antes que organizaciones periodísticas mucho más consolidadas. El episodio convirtió a RuntimeWire en un caso concreto para discutir hasta qué punto la IA puede competir con periodistas no solo en la producción de contenidos, sino también en la detección de noticias y en uno de los terrenos históricos de competencia entre medios: las breaking news.
La velocidad también abrió una controversia. La cobertura fue cuestionada por ofrecer menos análisis y profundidad que el periodismo producido mediante procesos tradicionales. Esa tensión atraviesa el modelo que Merket defiende en esta entrevista: sostiene que la IA puede abaratar las capas mecánicas del trabajo, multiplicar la capacidad de monitoreo de una pequeña redacción y acelerar el descubrimiento de historias, pero rechaza que eso permita prescindir de los periodistas. Para él, el valor diferencial seguirá estando en el criterio editorial, las fuentes, el reporte original, la investigación, la verificación y la responsabilidad humana. “Las herramientas hicieron posible el alcance. El criterio hizo la historia”, resume a LA NACION.
- Su medio se adelantó a grandes organizaciones de noticias con la historia de OpenAI en Black Hat. ¿Qué le demostró ese momento sobre lo que una redacción nativa de IA puede hacer al cubrir noticias de último momento?
- Que una redacción pequeña puede competir en una historia en vivo si está diseñada para encontrar rápido la fuente primaria y publicar solo después de verificar. La IA nos ayudó a monitorear y procesar material con velocidad. La primicia siguió dependiendo de reconocer qué era noticia, contrastarlo con los antecedentes y decidir que estaba listo. Las herramientas hicieron posible el alcance. El criterio hizo la historia.
Mi ventaja competitiva nunca ha radicado en ser la persona más inteligente de la sala. Se trata de trabajar más duro, aprender más y resistir más tiempo que los demás. Consiste en visualizar sistemas -no solo objetivos- y entender cómo flexibilizar las reglas para crear nuevas oportunidades”
- La velocidad siempre ha sido un atributo crucial en el mercado de las noticias. Si la IA reduce a apenas unos minutos el tiempo entre detectar una historia y publicarla, ¿ser el primero sigue teniendo el mismo valor periodístico?
- Solo importa si también se tiene razón y se es útil. Unos pocos minutos de ventaja no valen nada si la nota inventa certezas o se saltea la fuente. La velocidad es una ventaja cuando hace llegar información verificada a los lectores mientras todavía es útil para actuar. Es una desventaja cuando se convierte en el objetivo. Preferimos ser segundos con pruebas que primeros con un rumor disfrazado de noticia.
- Ustedes dicen que su proceso “empieza y termina con humanos”, mientras la IA monitorea fuentes, identifica qué es nuevo, resume documentos y se ocupa de buena parte de la investigación. ¿En qué punto exacto de ese proceso el criterio humano se vuelve indispensable?
- En todos los lugares donde una decisión tiene consecuencias: qué es una historia, qué es ruido, qué afirmación necesita una fuente, qué es lo que todavía no sabemos, si la nota está lista para publicarse y cómo la corregimos si estamos equivocados. Los modelos son buenos para el trabajo a escala. No son responsables. Yo sí. Por eso, los momentos indispensables son editoriales: el enfoque, los umbrales de verificación, la responsabilidad de la firma y la decisión de retener o descartar.
Ser primero tiene valor periodístico si también se tiene razón y se es útil como medio... Y acepto que una nota de último momento y una investigación profunda son productos diferentes”
- Algunas personas describieron la primicia de RuntimeWire sobre OpenAI como rápida pero carente de análisis y profundidad. ¿Acepta eso como crítica a su modelo o cree que la IA terminará eliminando la necesidad de elegir entre velocidad y profundidad?
- Acepto que una nota de último momento y una investigación profunda son productos diferentes. Algunos lectores querían más análisis en esa primera nota de Black Hat. Es justo. Nuestro modelo no es “velocidad para siempre en lugar de profundidad”. Es publicar rápidamente el núcleo verificado y después seguir investigando. También hacemos investigaciones que deliberadamente llevan más tiempo. La IA no elimina esa disyuntiva. Puede acortar el tiempo de investigación para que una redacción pueda trabajar en ambos carriles mejor de lo que antes podía hacerlo una organización pequeña.
- Las redacciones tradicionales alojan periodistas que se especializan en determinadas áreas y desarrollan fuentes. RuntimeWire dice que la IA le permite cubrir temas que, de otro modo, requerirían un equipo mucho más grande. ¿La IA cambia fundamentalmente la economía de lo que es una redacción?
- Modifica el costo del monitoreo y de la investigación de primera instancia. No reemplaza el conocimiento especializado ni las relaciones con las fuentes. Se puede cubrir más terreno con menos personas en la capa mecánica. Todavía se necesitan humanos que sepan qué importa, que puedan hablar con personas y que estén dispuestos a respaldar el trabajo. El cambio económico es real. La fantasía de que se puede eliminar a los periodistas y conservar el periodismo no lo es.
- Uno de los aspectos más interesantes del caso de OpenIA es que la inteligencia artificial generativa no se limitó simplemente a ayudar a escribir la historia: permitió convertir una fuente en noticia casi inmediatamente. ¿Es el descubrimiento de noticias, más que la escritura automatizada, donde ve que la IA tiene el impacto más disruptivo sobre el periodismo?
- Sí. La escritura es la parte visible. El descubrimiento y el trabajo con documentos son los espacios donde antes un equipo pequeño se ahogaba. Si la IA ayuda a detectar antes una presentación oficial, un cambio de producto o una contradicción entre fuentes, eso es más importante que conseguir frases más bonitas. La escritura automatizada sin un mejor descubrimiento simplemente escala la mediocridad. El descubrimiento con verificación es lo que destraba el potencial.
- El periodismo basa su propuesta de valor en desarrollar fuentes, identificar historias relevantes, exigir rendición de cuentas a quienes están en el poder y diferenciarse de sus competidores. Si la IA se vuelve mejor para detectar señales entre miles de fuentes, ¿cuáles de esas capacidades se volverán más valiosas para los periodistas y cuáles perderán importancia?
- El desarrollo de fuentes, el periodismo de rendición de cuentas y el criterio para decidir qué importa se vuelven más valiosos, no menos. La mera detección de señales se vuelve más barata. La diferenciación vendrá del reporte original, el acceso exclusivo, las investigaciones y la confianza. Si tu única ventaja era leer los mismos comunicados de prensa más rápido que el medio de al lado, esa ventaja se reduce. Si tu ventaja son las pruebas y la rendición de cuentas, crece.
La escritura automatizada sin un mejor descubrimiento simplemente escala la mediocridad. El descubrimiento con verificación es lo que destraba el potencial”
- Su medio incluye su nombre en la firma de historias producidas con una participación sustancial de la IA. ¿Qué significa la autoría en una redacción nativa de IA y qué responsabilidad implica una firma humana cuando gran parte del proceso de producción está automatizado?
- Una firma es una declaración de responsabilidad, no una forma de presumir que escribí cada palabra a mano. Si mi nombre aparece allí, soy responsable de los estándares, la verificación, la decisión de publicar y la corrección si metemos la pata. También publicamos notas sobre cómo se hizo esta historia para que los lectores puedan ver qué fue humano y qué fue automatizado. La autoría sin responsabilidad es branding. Nosotros estamos tratando de hacer lo contrario.
- Entonces, ¿cuál debería ser el estándar de verificación para una redacción nativa de IA y en qué momento la precisión debería tener prioridad sobre la ventaja competitiva de la velocidad?
- La precisión siempre tiene prioridad. El estándar debería ser el mismo que el de cualquier medio serio: ¿podemos respaldar la afirmación con una fuente primaria o un método identificado y somos claros respecto de lo que no sabemos? Si no podemos, esperamos. La velocidad está permitida después de superar ese umbral, no en lugar de él. Preferimos perder una primicia antes que publicar algo que no podemos defender.
- ¿Cuál es la diferencia fundamental entre una redacción tradicional y una que genera contenidos por IA?
- Soy cuidadoso con esa etiqueta porque se interpreta como “los robots escriben el diario”. Lo que quiero decir es que diseñamos el flujo de trabajo alrededor de agentes para el monitoreo, la búsqueda, la transcripción, la comparación y la producción, bajo reglas editoriales que yo escribí y que sigo haciendo cumplir. Una redacción tradicional que agrega un chatbot es diferente de una redacción en la que esos sistemas forman parte de la infraestructura desde el primer día. De cualquier manera, el producto que los lectores deberían juzgar es el periodismo: primicias, investigaciones, fuentes, correcciones. No el branding.
Impulsamos el uso de la IA para ampliar lo que un equipo pequeño puede monitorear y verificar. No usarla como excusa para saltearse las fuentes, ocultar el proceso o eludir la responsabilidad”
- Su modelo plantea una pregunta incómoda para las organizaciones de noticias tradicionales: una pequeña operación nativa de IA puede monitorear más fuentes y publicar más rápido con muchas menos personas. ¿Qué significa eso para el futuro de las redacciones tradicionales?
- Significa que las capas mecánicas de la redacción se vuelven más baratas y que los medios establecidos que ignoren eso desperdiciarán dinero. No significa que las grandes redacciones se vuelvan inútiles. Todavía tienen marcas, músculo legal, equipos especializados y profundas redes de fuentes. Las que sobrevivan usarán la IA para liberar a los periodistas para hacer periodismo, no para vaciar el oficio. La parte incómoda es real: algunas coberturas que antes necesitaban un equipo grande pueden hacerse de manera más eficiente. La respuesta no es entrar en pánico. Es elevar el nivel del trabajo original.
- Entonces, ¿ve un futuro en un ecosistema informativo de dos niveles? ¿Medios altamente automatizados que proporcionan información abundante e inmediata y un periodismo intensivo en trabajo humano centrado en la investigación, el contexto, el análisis y el reporte original?
- Veo más un espectro que una división clara en dos niveles. Muchos medios combinarán ambas cosas. Los resúmenes y las agencias serán más rápidos. Las investigaciones y el trabajo de rendición de cuentas seguirán siendo costosos e intensivos en trabajo humano. En RuntimeWire intentamos trabajar en ambos carriles dentro de una misma organización: un flujo continuo de historias e investigaciones más extensas. Los lectores necesitan la alerta y el “¿y esto qué significa?”. La industria tendrá más de ambas cosas, no un divorcio ordenado.
- ¿Cuál cree que será la principal lección que su organización ofrecerá a la industria de las noticias?
- Construir primero en torno a la evidencia y la responsabilidad. Usar la IA para ampliar lo que un equipo pequeño puede monitorear y verificar. No usarla como excusa para saltearse las fuentes, ocultar el proceso o eludir la responsabilidad. Si hay una lección, es que la independencia más las fuentes primarias más un ser humano identificado que se haga responsable siguen importando, y las herramientas deberían estar al servicio de eso, no reemplazarlo.
¿Quién es Ryan Merket?
- Formación. Estudió en St. Philip’s College entre 2001 y 2003 y luego se transfirió a Oklahoma Wesleyan University, donde completó su Bachelor of Arts (BA).
- Carrera. Es editor fundador de RuntimeWire, publicación independiente sobre startups y tecnología que cubre la economía de la IA en tiempo real. Allí lidera la estrategia editorial, el reporte, producto, distribución, desarrollo de audiencias y automatización de la redacción. Entre 2024 y 2026 fue CTO de Microsoft for Startups, donde asesoró a startups en estrategia de IA, IA generativa, aplicaciones con grandes modelos de lenguaje (LLM), arquitectura en la nube y estrategia de producto. Anteriormente fue responsable de Producto e Ingeniería en Goodfair y formó parte del equipo de startups en etapa temprana de Amazon Web Services (AWS). También trabajó en Producto en Reddit, integró el equipo de Plataforma de Facebook y trabajó en CBS Interactive.
