Nunchi: la herramienta con la que aprendimos a leer lo que dice nuestra comunidad

El desafío: escuchar la conversación que generamos

En Chequeado trabajamos para revalorizar la verdad y elevar la calidad del debate público. Buscamos generar conversaciones basadas en datos y hechos. Ese trabajo no termina cuando publicamos una nota, una investigación o un contenido en redes: sigue en los comentarios que se generan en cada posteo, donde la gente opina, discute y, a veces, nos corrige.

A partir de esa conversación pública que se desprende de nuestros propios contenidos aparecen preguntas clave para nosotros. ¿Qué tipo de intercambios genera nuestro trabajo? ¿Es un debate sano? ¿Se apoya en datos? ¿Qué nos dice nuestra comunidad? Durante mucho tiempo mirábamos las métricas de nuestras publicaciones y siempre leímos los comentarios, aunque  no de forma sistemática. Algunas personas los revisábamos  según nuestros roles, y lo que encontrábamos quedaba disperso, sin una mirada de conjunto.

Y la escala no ayuda: cada semana recibimos miles de comentarios en nuestro sitio y nuestros perfiles en redes sociales. Leerlos todos, ordenarlos y detectar patrones a mano está fuera del alcance de cualquier equipo.

En los comentarios de cada posteo en redes hay de todo: emojis (infaltables), insultos, información, ironía o doble sentido, chistes, debates políticos acalorados. Pero también hay preguntas genuinas, datos que nos faltaron, pedidos de aclaración, críticas que nos dejan pensando y, cada tanto, alguien que detecta un error que se nos pasó. El volumen de comentarios en nuestro sitio web es mucho menor, pero suelen ser especialmente valiosos.

La pregunta que nos veníamos haciendo era cómo escuchar mejor a nuestra comunidad sin ahogarnos en el ruido. Nuestra respuesta fue Nunchi: un agente de inteligencia artificial que lee los comentarios de nuestra web, Instagram y Facebook las 24 horas, los 7 días de la semana, y nos avisa cuando hay algo que debemos revisar o amerita un doble clic.

Por qué se llama Nunchi

Nunchi (눈치) es una palabra coreana que no tiene traducción exacta al español. Suele explicarse como el arte de entender lo que la gente piensa y siente aunque no lo diga, la habilidad de “leer” las emociones de una conversación y actuar en consecuencia.

Nos pareció el nombre justo. No estábamos creando un agente que respondiera por nosotros, sino que nos ayudara a conectar mejor con nuestra comunidad. Nunchi escucha, categoriza, ordena y nos alerta; el equipo interpreta las señales y decide qué hacer con ellas.

Cómo funciona: alertas en Slack y un tablero

Detrás de Nunchi hay un circuito simple. Una herramienta de automatización de código abierto (n8n) recolecta los comentarios. Un agente de IA los lee y los clasifica, y el resultado se guarda en una base de datos. Desde ahí, la información llega al equipo por 2 caminos.

La primera es vía Slack, la herramienta de mensajería interna que usamos en Chequeado: Nunchi nos envía lo que considera relevante, ordenado en alertas, consultas y comentarios. Cada aviso resume la señal y sugiere una acción editorial posible, como sumar una aclaración metodológica en una nota o responder una pregunta puntual.

Un detalle importante: cada alerta incluye los comentarios originales junto a la lectura de la IA. Así, cualquiera en el equipo puede contrastar lo que dice el sistema con la fuente.

Por otro lado, tenemos un tablero que nos permite mirar el panorama completo. Muestra el volumen de comentarios por posteo, el sentimiento, los aportes de la audiencia, quiénes nos bancan y quiénes nos critican. Clasifica cada comentario en 6 registros de sentimiento: analítico, crítico, frustrado, hostil, irónico y positivo. También identifica la intención del comentario y señales como la circulación de teorías conspirativas.

Con esa vista podemos detectar, por ejemplo, que un tema está generando debate político mientras otro despierta una conversación positiva. Y como la IA puede equivocarse, el tablero tiene un campo para que una persona revise y corrija la clasificación.

Cómo nació: el programa de Thomson Reuters Foundation

Nunchi nació este 2026 con el acompañamiento inicial del Programa Avanzado de Adopción Ética y Estratégica de la IA en Redacciones de la Thomson Reuters Foundation. Ahí definimos el problema, le dimos forma a la idea, armamos un primer prototipo y luego una primera versión funcional.

Lo construimos con herramientas accesibles: n8n para automatizar, la plataforma de OpenAI para el agente de clasificación, PostgreSQL como base de datos, Slack como canal de salida y Claude Code como apoyo para el desarrollo. Sumamos a un especialista externo en n8n que armó el circuito inicial y, al mismo tiempo, capacitó al equipo para mantenerlo. Alojar n8n en nuestra propia infraestructura en la nube nos permitió usarlo sin pagar licencia y reducir mucho los costos operativos.

En esa etapa aprendimos 2 lecciones. La primera: al principio quisimos extraer demasiados aspectos de cada comentario, y avanzamos mejor cuando acotamos las dimensiones. La segunda: hay que elegir bien cuándo mostrarle el prototipo a la redacción, ni tan temprano que no se entienda ni tan tarde que el feedback ya no sirva.

La experiencia quedó documentada como caso destacado en el Newsroom AI Casebook de TRF, junto a otras redacciones de América Latina y África Oriental.

Cómo creció: el Acelerador de IA de IPI

Con Nunchi ya funcionando, nos postulamos al Global AI Accelerator for Media del International Press Institute (IPI) con un objetivo concreto: hacer madurar la herramienta. Chequeado integró la cohorte 2026, formada por 15 medios de todo el mundo. Durante 8 meses recibimos mentoría personalizada y talleres especializados para escalar Nunchi y explorar su adopción en otras redacciones de la región.

En esta etapa nos enfocamos en que Nunchi leyera mejor y costara menos:

• Consultas más eficientes. Rediseñamos las instrucciones que le damos a la IA para obtener el mismo resultado con menos gasto, algo clave para que la herramienta sea sostenible a medida que crece el volumen.
• Mejor clasificación de sentimientos. Afinamos las categorías para que reflejen con más precisión el tono real de la conversación en español.
• Detección de ironía. Un “excelente chequeo, como siempre” puede ser un elogio o una burla. Entrenar la mirada de Nunchi para distinguirlo cambia por completo la lectura.
• Críticas al medio. Una cosa es enojarse con la noticia y otra con cómo la contamos. Nunchi distingue el malestar por el tema en sí del que apunta a cómo Chequeado lo abordó o explicó. La segunda puede señalar un error o algo que no explicamos bien, y por eso la marcamos aparte.
• Facebook como nueva fuente. A los comentarios del sitio y de Instagram sumamos los de Facebook.

Qué nos permitió hacer

Solo en septiembre de 2026, Nunchi procesó más de 15.800 contenidos. Detrás de ese volumen puede haber una pregunta que merece respuesta o una observación que necesitamos revisar. Hacer esa lectura a mano nos llevaría entre 65 y 260 horas de trabajo operativo por mes: ese es el tiempo que la herramienta nos devolvió para escuchar y reaccionar.

Un comentario, una alerta, un error corregido

En un caso, una persona dejó un comentario en nuestro sitio web. Antes de que nuestro sistema de moderación llegara a publicarlo, Nunchi ya había enviado una alerta a la redacción. Esa señal nos permitió corregir el error del artículo rápidamente.

Lo valioso es el recorrido completo: alguien hizo una observación, la herramienta hizo que llegara al equipo, y el equipo revisó y corrigió.

Una pregunta de una persona, una respuesta para muchas

Nunchi también nos ayuda a identificar qué quiere saber nuestra audiencia. Cuando una duda se repite o merece desarrollo, podemos responderla públicamente, para que una pregunta individual se convierta en una explicación disponible para todos. Así abordamos, por ejemplo, la pauta publicitaria del gobierno de la Ciudad de Buenos Aires y el patrimonio de los funcionarios.

Además, ahora podemos entender mejor qué temas generan mayor interés y cuáles conectan mejor con nuestra comunidad, quiénes nos apoyan y qué nos critican. Esa información alimenta decisiones editoriales, de audiencia y de producto.

Qué sigue

Nunchi todavía está creciendo. Queremos sumar nuevas redes sociales como fuente y aprovechar la base de datos que se fue acumulando para analizar tendencias y medir el impacto de nuestro trabajo. También buscamos que otras áreas de Chequeado, más allá de la redacción, puedan usarla. Y estamos explorando cómo abrir la herramienta a otras redacciones y organizaciones de la región.

En la era de la inteligencia artificial, la confianza exige evidencia, pero también escucha. Nunchi es nuestra forma de tomarnos aún más en serio lo que nos dice nuestra comunidad, porque la confianza se construye con un periodismo que responde, genera pertenencia y sirve a su comunidad.