Construyendo El Resumen Campeche : un experimento para informar con agentes de IA

by Juan Renato Noh

Este proyecto comienzo con una pregunta.:

¿Puede un sistema de agentes de inteligencia artificial realizar la rutina editorial de un boletín de noticias local?

No era una pregunta teórica. La planteamos con los pies en la tierra: en Campeche, con medios locales, con información dispersa y permitir que la población la valide. El resultado fue un experimento —un Proof of Concept (PoC)— que hoy publica un resumen diario de noticias de forma completamente automática.

Este artículo es la historia de cómo construimos: la idea, la especificación que la sostiene y los agentes y herramientas que hacen el trabajo .

El punto de partida: un PLAN

Nada de lo que hicimos fue improvisado. Antes de escribir una sola línea de código, definimos el proyecto en un documento de planificación: nuestra especificación , para este proyecto utilize Lean Canvas. Ahí quedaron escritas las preguntas que todo experimento debe responder antes de construir .

• ¿Qué problema resolvemos? La tesis es el formato corto se esta convirtiendo en preferencia ,por lo que presentar informacion en formato corta y resumida pueda ser una forma de evitar desinformación o acercarla a la población que no la consume .
• ¿A quién le hablamos? Al ciudadano común
• ¿Qué valor ofrecemos? Información sintetizada y resumida por diferentes canales .
• ¿Cómo se sostiene? Como todo buen experimento, al menor costo posible: de ser posible construccion y operación de 0 pesos .

Ese documento se convirtió en la constitución del experimento: cada decisión técnica posterior debía regresar a él. El objetivo nunca fue “hacer tecnología bonita”, sino validar una hipótesis: *un boletín 100% automatizado puede generar valor.

Considero que este paso fue importante ya que hoy dia utilizamos herramientas Agenticas para construir software y el tener esas reglas y la visión por escrito facilita el proceso de desarrollo.

El editor Agentico

Si el Lean Canvas definió el qué y el porqué, hacía falta definir el cómo. Ahí nació una pieza importante de todo el sistema: el prompt maestro.

Piénsalo como el manual de estilo de un periódico, pero en forma de instrucciones para un Modelo de IA. En él quedaron escritas las reglas editoriales:

• Buscar noticias publicadas estrictamente hoy, priorizando medios locales y fuentes oficiales.
• No inventar. No reutilizar noticias viejas. No caer en el sensacionalismo.
• Seleccionar los 7 acontecimientos con mayor impacto, en secciones fijas:Campeche, Seguridad, Nacional, Deportes y Clima.
• Redactar cada noticia en una sola línea, de 8 a 15 palabras, para que el boletín completo se lea en menos de un minuto.

Ese documento de texto es, en la práctica, el Cerebro del producto. La IA no “decide” qué es noticia por su cuenta: sigue las reglas que le dimos.

Con este prompt fue posible crear un Agente que que lo toma, le inyecta la fecha del dia y consulta al Modelo. El Agente sale a buscar con herramientas de búsqueda integradas, selecciona lo relevante y redacta el boletín con el tono y formato que le indicamos.

Distribución del contenido (Channel Publisher)

Una vez listo el boletín ; ahora hay que publicarlo. Aquí actúa el segundo componente del Flujo de Trabajo : un orquestador de distribución que entrega el contenido a cada canal registrado. Hoy publica en Telegram y en Facebook, y está diseñado para sumar nuevos canales (Por ejempl oInstagram, Threads, X) con un simple cambio de configuración.

La arquitectura del equipo editorial es modular: cada canal es un “publicador” independiente. Si mañana queremos publicar en una plataforma nueva, solo hay que añadir otro colaborador al equipo. El experimento crece sin reescribir lo ya construido.

Qué estamos validando con este experimento

Un PoC no se construye para quedarse en el código: se construye para aprender. Nuestras preguntas de validación son:

1. ¿El Agente puede mantener un estándar editorial consistente a lo largo de semanas y meses, sin que la calidad se degrade?
2. ¿La audiencia realmente adopta el hábito de informarse con un resumen de un minuto?.
3. ¿El modelo de costo cero es sostenible en el tiempo ? y puede escalar a más canales .
4. ¿Cuales son los retos tecnicos ? Escalabilidad , Dependencia con Proveedores de los Modelos .

La idea es simple: si el experimento funciona podemos seguir escalando, si no ajustamos y tenemos lecciones aprendidas.

Te invitamos a ser parte del experimento

Esto es apenas la primera iteración. Donde el agente se encuentra publicando en Telegram y Facebook automaticante .

Aun no sabemos si tendra mas iteraciones pero si te interesa verlo funcionando o consumir la información te invito :

• Telegram → https://t.me/elresumencampeche y recibe el resumen cada mañana en menos de un minuto.
• Facebook → https://www.facebook.com/elresumencampeche.

Si te es interesante

• Comparte el boletín y ayúdanos a medir si la comunidad quiere (y adopta) esta forma de informarse.

• Comenta en los canales: toda observación es bienvenida, porque el propósito de un PoC es escuchar y aprender.