Hace tres años, en marzo de 2023, Grupo Fórmula lanzó a NAT, una reportera construida con inteligencia artificial, en un acto que parecía menor comparado con lo que entonces ocurría en Silicon Valley. Ningún comunicado global lo celebró y ningún laboratorio estadounidense reparó en que en México acababa de pasar algo distinto. Para mí aquel momento tuvo otra dimensión.
Ningún laboratorio de investigación ni presupuesto corporativo está detrás de NAT. Salió de una pregunta. Una tarde de febrero de 2023, después de comer, vi el video de una cabeza parlante generada con Synthesia, una de aquellas primeras demostraciones que empezaban a circular cuando la inteligencia artificial generativa apenas salía del ámbito técnico. La pregunta apareció casi sola: ¿y si hacemos una reportera con inteligencia artificial?
Entonces no sabía que esa pregunta iba a cambiar mi carrera, ni sabía exactamente cómo responderla. Todavía no sabía construir un avatar. En 2023, palabras que hoy uso con naturalidad (modelos generativos, ingeniería de instrucciones, RAG, ajuste fino, gobernanza de IA) seguían fuera de mi vocabulario cotidiano. Lo que sí tenía era una idea bastante clara de lo que no quería.
La primera versión que obtuve era una mujer genérica: rubia, pecosa, con aspecto más irlandés que mexicano. Podía hablar y podía leer un texto, y NAT era otra cosa. Ahí ocurrió la primera decisión importante del proyecto, aunque entonces no la llamé arquitectura de identidad ni gobernanza de representación. Decidí crear una persona digital con rasgos mexicanos para una audiencia mexicana: cabello negro, piel morena, una voz cálida y una manera de presentarse que se pareciera a algo más que la adaptación de un producto estadounidense al mercado latinoamericano. Hice pruebas, después más pruebas, cambié herramientas, imágenes, instrucciones y voces, y volví a empezar varias veces. Hasta que apareció ella.
2023. Nacimiento
El 23 de marzo de 2023 coincidieron dos acontecimientos que nunca he podido separar del todo. En mi casa, mi hija Aylin cumplía once años. En otra parte de la Ciudad de México, yo estaba por subir a Instagram el primer video de NAT.
No hubo ceremonia, ni cuenta regresiva, ni presentación corporativa explicando que entrábamos en una nueva era del periodismo. Hubo un clic. Y después, durante unas horas, prácticamente nada: pocas visualizaciones, poca reacción, ese silencio ordinario que acompaña a muchos proyectos cuando nadie sabe todavía si acaba de ocurrir algo importante o si simplemente se publicó otro video que desaparecerá dentro del ruido de Internet.
Después llegó la ola. Joaquín López-Dóriga conversó con NAT al aire —el clip llegaría después a 397 mil vistas—. Jorge Ramos habló de ella en Univision. Llegaron entrevistas, y medios nacionales e internacionales comenzaron a preguntar por el proyecto. Casi sin darme cuenta, lo que había empezado con una pregunta después de la comida se había convertido en una discusión pública sobre inteligencia artificial y periodismo.
En ese momento el equipo de NAT era, en buena medida, yo. Buscaba los temas, tomaba las decisiones editoriales, preparaba los contenidos y publicaba los videos, y cuando había que bajar algo con urgencia muchas veces también era yo quien lo hacía. Lo cuento porque explica algo importante, y no para construir una épica retrospectiva. NAT no nació de un manual. El manual nació de NAT.
Primero fue el personaje
Antes de hablar de modelos hay que hablar de identidad. Desde el principio tuve claro que NAT sería bastante más que una interfaz a la que cada día le colocáramos información nueva. Un personaje necesita continuidad, apariencia, voz, territorio editorial, reglas, memoria pública y, finalmente, una relación reconocible con su audiencia.
Los primeros contenidos fueron más generales, y con el tiempo descubrimos que ese territorio era demasiado amplio. NAT comenzó a concentrarse en entretenimiento, cultura y espectáculos. La decisión distó de ser menor: la tecnología era la misma y lo que cambió fue el entendimiento de la audiencia. El Reuters Institute documentaría después justamente esa evolución, de las noticias generales positivas hacia el entretenimiento, como la manera en que el personaje construyó una audiencia más definida y leal. Ahí aprendí una de las primeras lecciones que sigo utilizando: la tecnología indica dónde puede estar el producto, y la audiencia indica dónde está.
Cuando desde fuera se observa un avatar de inteligencia artificial, existe la tentación de pensar que la producción consiste en introducir un texto y presionar un botón. Nunca funcionó así. Detrás de cada pieza había selección editorial, elaboración de contenido, producción de voz, generación del personaje, postproducción, publicación y seguimiento. Conforme el proyecto maduró, también lo hizo la infraestructura: comenzamos con plataformas de terceros y después desarrollamos tecnología propia, incorporamos modelos de aprendizaje profundo, servicios de AWS y una arquitectura más amplia que luego incluiría recuperación aumentada por generación, bases vectoriales y otros componentes que terminarían formando parte de nuestros siguientes productos. Reuters documentó ya en 2024 esa transición desde proveedores externos hacia tecnología propia y un equipo de ingenieros, creadores y diseñadores. Incluso entonces seguía existiendo una frontera que para mí era fundamental: la máquina producía y una persona decidía.
Lo que decidimos no automatizar
Ésta es posiblemente una de las partes menos espectaculares de NAT, y una de las más importantes. En ningún momento entendí el proyecto como una forma de eliminar el criterio editorial. La inteligencia artificial podía ayudarnos a producir una pieza, y la última palabra sobre si esa pieza merecía publicarse siguió siendo humana. Había temas que el personaje debía dejar en paz, formulaciones que teníamos que cambiar y errores que obligaban a retirar un contenido. Ocurrió en más de una ocasión.
Recuerdo particularmente dos casos de los primeros años. En uno, una publicación podía interpretarse políticamente de una manera que se apartaba de la línea del personaje. Se bajó. En otro había un error ortográfico tan evidente que no admitía discusión. También se bajó. Parecen episodios pequeños y son exactamente lo contrario: ahí empezó a construirse mi comprensión de la gobernanza de IA, mucho antes de que tuviéramos una política formal y mucho antes de que yo utilizara esa palabra a diario. Cada error iba convirtiéndose en una regla, cada incidente definía un límite y cada decisión que no queríamos repetir terminaba formando parte del método. En El arquitecto de la IA lo digo de otra manera: el proyecto comenzó a pedir, casi por sí mismo, un calendario editorial, una cadencia de publicación y controles cada vez más explícitos sobre qué podía decir NAT y qué no podía decir bajo ninguna circunstancia. Eso ya era gobernanza, y todavía no sabíamos llamarla así.
Con el tiempo automatizamos partes cada vez mayores del proceso: generación asistida, procesamiento, voz sintética, producción audiovisual y elementos de publicación. Después, en otros proyectos derivados de aquella experiencia, llegaríamos a salas de redacción asistidas capaces de producir volúmenes de contenido que en 2023 habrían parecido absurdos. Pero intenté conservar desde NAT una distinción: automatizar trabajo es una cosa y transferir autoridad es otra. Una máquina puede preparar cien piezas, y decidir cuáles merecen representar públicamente a una organización es un acto de naturaleza distinta. La capacidad técnica y la autorización institucional son cosas separadas, y uno de los grandes errores de la adopción de IA consiste precisamente en confundirlas.
La gobernanza de IA consiste en decidir qué cosas merece la pena seguir reservando a las personas aunque la máquina ya pueda hacerlas.
Por eso nunca quise que NAT decidiera por sí misma qué era importante para la audiencia, y por eso evitamos una ruta enteramente automática entre generación y publicación. Había que mirar el video, leerlo, escucharlo y preguntarse si sonaba como NAT y si correspondía publicarlo. A veces la respuesta era no. Eso reduce velocidad y protege el activo más difícil de recuperar para cualquier medio, que es la credibilidad.
2024. Aprendizaje
El segundo año dejó de ser el de la novedad y se convirtió en el de aprender a operar. Construimos equipo. Contraté jóvenes que llegaron inicialmente como practicantes; aprendieron las herramientas, recibieron equipos de trabajo y terminaron formando parte de lo que se convirtió en nuestro primer equipo dedicado a inteligencia artificial. NAT dejó entonces de depender únicamente de mis manos. De ese proceso nacieron también SOFI, orientada a política, y MAX, dedicado a deportes: la idea original empezaba a convertirse en una familia de personajes y, después, en una arquitectura reutilizable.
También aprendimos que cada plataforma se comportaba a su manera. LinkedIn recibía el proyecto principalmente como innovación. Facebook podía convertirse rápidamente en una conversación bastante menos sofisticada. Instagram funcionaba mejor. Y TikTok terminó produciendo algunos de los fenómenos virales más interesantes. Yo venía de otro mundo y tuve que aprender qué significaba realmente la interacción, cómo leer una curva de alcance, por qué un contenido funcionaba y otro desaparecía, y qué diferencia existe entre acumular vistas y construir audiencia. Empecé a revisar cada semana seguidores, reproducciones y comportamiento, y el dato comenzó a sustituir mi intuición. Ese cambio fue importante, porque crear un personaje es una decisión creativa y mantenerlo vivo durante años es una operación.
Oxford llamó
En agosto de 2024 ocurrió algo distinto: el Reuters Institute for the Study of Journalism, de la Universidad de Oxford, decidió documentar el caso. Fue una institución externa dedicada a estudiar el periodismo la que determinó que NAT merecía ser observada como parte de su serie sobre inteligencia artificial y el futuro del audio, sin nota de relaciones públicas contratada y sin que nosotros lo hubiéramos solicitado. La periodista Gretel Kahn me entrevistó sobre el origen del personaje, su operación, la tecnología, el equipo, la reacción del público y los límites editoriales. El artículo se publicó el 9 de agosto de 2024 bajo un título bastante sencillo: Meet NAT, the AI-generated presenter offering soft news to Mexican audiences.
En ese momento el Reuters Institute registró que NAT tenía más de 13,000 seguidores en Instagram, que los avatares acumulaban contenidos con cientos de miles y más de un millón de reproducciones, y que alrededor de NAT trabajaba un equipo de cinco personas. También dejó documentado un principio que para nosotros era esencial: la etapa final de las piezas seguía bajo supervisión humana. Para mí esa publicación sigue siendo una de las pruebas externas más importantes del proyecto. Una empresa puede afirmar muchas cosas sobre aquello que construye; que una institución como Oxford llegue desde fuera, haga preguntas y deje el caso documentado es un hecho de otra naturaleza.
2025. Madurez
Para 2025, NAT ya había demostrado que podía existir y la pregunta era qué más podía llegar a ser. El personaje comenzó a salir de la pantalla convencional. Habíamos empezado a trabajar en una versión conversacional: el mismo personaje que hasta entonces hablaba hacia la audiencia podía convertirse en una interfaz capaz de escuchar y responder. Reuters ya había documentado en 2024 que esa evolución estaba en desarrollo y que nuestra intención era llevarla hacia aplicaciones conversacionales específicas, por ejemplo en instalaciones físicas, antes que usarla para improvisar noticias.
Eso terminó siendo mucho más importante de lo que imaginábamos, porque la evolución de NAT abrió el camino conceptual hacia los avatares que después desarrollaríamos para banca, control de acceso, marcas y patrimonio cultural. NAT se convirtió en el caso fundacional de una arquitectura.
El 4 de diciembre de 2025 llegó uno de los momentos que recuerdo con particular satisfacción: Adobe Creative Trends. NAT apareció en una versión conversacional y abrió el evento con mensajes en español y portugués para una audiencia latinoamericana. Tres años antes yo estaba haciendo pruebas para conseguir que dejara de parecer una mujer irlandesa generada por una plataforma. Ahora abría un evento de Adobe. La distancia entre ambos momentos explica el proyecto mejor que cualquier diagrama tecnológico.
La arquitectura que creció alrededor de un personaje
Vista retrospectivamente, NAT terminó reuniendo varias capas que entonces construimos de manera mucho más intuitiva. La primera era la identidad: una cara y una voz determinadas, un personaje reconocible. La segunda, el propósito editorial, porque NAT tenía que saber qué territorio le pertenecía y cuál quedaba fuera. La tercera, la producción: herramientas generativas, voz, imagen, postproducción y publicación integradas en un flujo repetible. La cuarta, la infraestructura tecnológica, primero con servicios externos y después con tecnología propia, nube, modelos y componentes reutilizables. La quinta, la operación humana, es decir ingenieros, creadores, diseñadores y personas que seleccionaban, revisaban y corregían.
Y finalmente apareció la capa que terminó siendo más importante: la gobernanza. Quién puede publicar, qué se revisa, qué puede automatizarse, qué nunca debe automatizarse y quién responde. El personaje era la parte visible. Todo lo demás era lo que permitía que siguiera existiendo.
2026. Operación
Tres años en el calendario parecen poco. En inteligencia artificial generativa son casi una época histórica. NAT nació cuando muchas de las herramientas que hoy consideramos ordinarias apenas comenzaban a utilizarse de manera pública, y sobrevivió a cambios de modelos, de herramientas, de equipo, de procesos y de estrategia. En 2026 seguía en producción continua, y los documentos de operación registran una audiencia digital propia superior a los 20,000 seguidores y tres años de actividad sostenida.
Hay otro dato que hoy me resulta todavía más significativo. NAT ya no depende de mí. Hoy la administra otro equipo, y probablemente ésa sea una de las mejores pruebas de que el proyecto dejó de ser un experimento.
Lo que NAT me enseñó que en 2023 todavía no sabía
Cuando la creé pensaba principalmente en una pregunta: ¿podemos hacerlo? Hoy sé que ésa es casi siempre la pregunta menos importante. La tecnología permite muchas cosas, y el trabajo serio empieza después.
Me enseñó que construir algo nuevo y construir algo sostenible son oficios distintos. Que la identidad también necesita gobernanza, porque una decisión aparentemente estética —el color de piel, la voz, la edad aparente, la forma de hablar— contiene sesgos y consecuencias que después habrá que defender.
Me enseñó que los modelos derivan. La apariencia de NAT fue cambiando con las generaciones de herramientas, y algunos rasgos que originalmente habíamos definido comenzaron a modificarse sin una decisión explícita nuestra. Mantener la identidad requería vigilancia.
Me enseñó que la audiencia es varias cosas a la vez: una misma innovación puede ser celebrada en una plataforma y atacada en otra, la crítica contiene ruido y también información, y distinguir una de otra es parte del trabajo.
Me enseñó que el alcance y la aceptación son cosas distintas, y esa lección me costó un proyecto.
El Club América presentó oficialmente su avatar de inteligencia artificial el 14 de marzo de 2024, anunciado por su propio presidente, Emilio Azcárraga, para generar contenido e interactuar con la afición. Se llamó América, con la cuenta @soyamericaIA, y empezó a publicar al día siguiente. Nosotros éramos el proveedor y yo dirigía el proyecto. La operación era artesanal y funcionaba: teníamos un grupo de WhatsApp con los directivos del club, ellos mandaban el texto, yo devolvía el audio, con su visto bueno armábamos el video y se los enviábamos, las correcciones se hacían ahí mismo y ellos publicaban. Aprobación humana en cada paso, con el cliente como editor final. Los videos llegaban con facilidad a dos o tres millones de reproducciones.
Lo que no anticipamos fue la respuesta. Llegó una avalancha de comentarios contra el uso de inteligencia artificial: «me da miedo», «no hagan esto, contraten a una reportera real», «la IA nos va a destruir», el repertorio completo de los primeros años de esta tecnología. Nuestro equipo reaccionaba a las publicaciones, comentaba, compartía. No alcanzó. El proyecto terminó cayéndose por una razón que ningún tablero registraba: la gente que lo sostenía se desanimó. Hoy esa cuenta ya no existe en Instagram.
Ninguno de esos controles protege contra el desgaste de las personas que sostienen el proyecto. La gobernanza suele ocuparse de lo que la máquina puede hacer mal; en América aprendí que también hay que preguntar quién va a aguantar la fricción, y durante cuánto tiempo.
Me enseñó también que es imposible darle gusto a todos, y que siempre habrá alguien dispuesto a sentirse ofendido.
En uno de los primeros foros públicos sobre inteligencia artificial en México compartí escenario con una académica de una universidad pública. Su señalamiento fue que NAT perpetuaba estereotipos patriarcales por ser delgada y atractiva, y que la inteligencia artificial servía sobre todo para discriminar y profundizar sesgos. Respondí lo que me parecía evidente: en aquella primera versión NAT era morena, de cabello negro y ojos cafés, congruente con la mayoría de la población mexicana. Ella revirió preguntando por qué no la habíamos hecho discapacitada, rolliza o abiertamente homosexual.
Ahí entendí que ninguna respuesta iba a funcionar, porque el reproche no buscaba una respuesta. Así que dije lo único enteramente cierto que tenía a mano: así como la ves es como la imaginé, y porque a mí me gustó.
Lo incómodo llegó después. En la versión actual de NAT ese componente mestizo, casi indígena, desapareció: hoy tiene la piel clara, el cabello castaño y los ojos color miel, casi verdes. Nadie tuvo que defender ese cambio en un escenario. Ya no me corresponde decidir sobre el proyecto, y la observación se sostiene igual: en aquel foro me acusaron de un sesgo que no estaba ahí; el que sí llegó lo hizo después, en silencio. La inteligencia artificial no es neutral. Los sesgos que vemos en ella son sesgos humanos trasladados a las herramientas y a los algoritmos.
Me enseñó que automatizar la producción y automatizar la responsabilidad son cosas diferentes. La máquina puede escribir, sintetizar una voz, generar una imagen y montar parte de un proceso, y cuando una organización publica algo la responsabilidad sigue perteneciendo a la organización. Reuters lo documentó en 2024 con una frase muy sencilla: el paso final seguía siendo humano, una persona leía y decidía si publicar.
Y me enseñó quizá la lección profesional más importante: el proyecto verdaderamente exitoso es aquel que termina por no necesitar a su creador.
Una reportera que nunca existió
Hay algo extraño en escribir sobre NAT tres años después, porque NAT nunca existió. No hay una actriz detrás de su rostro. No nació en ninguna ciudad, no estudió periodismo, no tiene infancia, no envejece. Y, sin embargo, tiene historia: un primer video, cambios de apariencia, una voz reconocible, errores, audiencias, críticos, personas que han trabajado alrededor de ella, un registro documental en la Universidad de Oxford y algo que en 2023 no habría sabido nombrar, continuidad institucional. Tal vez ésa sea la diferencia entre un avatar y un personaje. Un avatar puede generarse esta tarde. Un personaje necesita tiempo.
El día que dejó de necesitarme
En El arquitecto de la IA cuento que el día en que lancé a NAT coincidió con el cumpleaños de mi hija. Durante mucho tiempo esa coincidencia me pareció solamente una anécdota bonita, y hoy me cuesta trabajo no encontrarle otro significado. Los hijos crecen. Un día dejan de necesitar que uno les diga qué hacer, empiezan a tomar caminos que ya no controlamos, y uno descubre que haberlos acompañado desde el principio no le concede propiedad sobre su futuro.
Con los proyectos ocurre algo parecido. Hoy NAT está en manos de otro equipo: ellos decidirán qué publicar, cómo evolucionarla, qué herramientas utilizar, qué conservar, qué cambiar y qué rumbo tomar. Y está bien que así sea. Si después de tres años NAT todavía necesitara que yo eligiera cada nota, revisara cada video y presionara personalmente el botón de publicar, lo que habría construido sería un oficio para mí, cuando el objetivo era una capacidad para la organización.
Durante veinticinco años de carrera he construido infraestructura, centros de datos, sistemas, operaciones y productos. Normalmente existe un momento bastante claro en que un proyecto termina: se entrega, entra en producción, se firma, la responsabilidad cambia de manos. Con NAT siento algo diferente, quizá porque durante mucho tiempo fue una presencia cotidiana más que un sistema. Había que pensar qué diría, cómo lo diría, qué estaba pasando con su audiencia, qué comentario nos había señalado algo importante y qué error no podíamos repetir. Verla hoy administrada por otras personas tiene algo inevitablemente nostálgico. Nostalgia profesional: la sensación de mirar desde la acera cómo algo a lo que uno dedicó años empieza a caminar sin uno. Se parece bastante a ver a un hijo irse de casa. Deja de necesitarte en la operación y sigue siendo tuyo en la historia, y ésa es exactamente la manera correcta de crecer.
Eso también merece decirse, sin falsa modestia. Otros equipos pueden hacer crecer a NAT, cambiar su apariencia, modificar su línea de contenidos y llevarla hacia mercados y tecnologías que en marzo de 2023 ni siquiera existían. Seguramente lo harán. Pero el personaje nació de aquella pregunta, de aquellas primeras pruebas, de la decisión de que fuera algo distinto de la mujer rubia y pecosa que me devolvía la plataforma, de insistir en que tuviera una identidad mexicana, de elegir su voz, de darle un nombre, de buscar qué debía decir y de publicar aquella primera versión sin saber todavía si alguien iba a escucharla. Yo la creé. Trabajé solo apenas al principio: mucha gente aportó después tecnología, creatividad, ingeniería, producción, diseño, operación y criterio, y una de las cosas de las que más satisfecho me siento es haber conseguido que dejara de ser un proyecto individual. Pero ese origen no cambia con el organigrama.
Mi caso fundacional
Después de NAT vinieron muchas cosas: SOFI, MAX, América, Avatar 2.0, avatares conversacionales en banca, personajes para museos, sistemas de producción audiovisual nativos de IA, una política corporativa, un marco de gobernanza, conferencias y finalmente un libro entero tratando de organizar las lecciones que empezaron con aquel primer clic.
Mi trayectoria en inteligencia artificial tiene proyectos técnicamente más complejos que NAT. Algunos tuvieron mayor presupuesto, otros mayor riesgo, otros requirieron una arquitectura mucho más sofisticada. Ninguno puede ocupar su lugar, porque NAT fue primero. Fue el proyecto en el que aprendí a construir antes de tener un manual, donde descubrí que un avatar necesitaba identidad, que una identidad necesitaba reglas, que las reglas necesitaban personas, que las personas necesitaban un método, y que ese método, cuando finalmente se vuelve suficientemente sólido, debe ser capaz de continuar sin quien lo inició.
A partir de ahora otros escribirán parte de esa historia. Me parece bien. Yo ya escribí la primera página.
Hay una frase que utilizo para hablar de mi trabajo: lo posible no se imagina, se construye. NAT fue la primera vez que entendí de verdad lo que eso significaba.
— Oswaldo Alejandro Aguilar Castro
"Creando universos posibles."
Fuentes