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Transformación de evaluaciones cualitativas en métricas cuantitativas mediante IA en RTVE

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RTVE está sujeta a revisión sobre el cumplimiento de su servicio público esencial que realiza, por lo que es habitual que desde las autoridades de regulación tales como la CNMC se remitan formularios de cumplimiento sobre distintas cuestiones. Este es el caso del formulario de cumplimiento sobre el servicio público, donde se requiere la respuesta a cuestiones sobre la emisión y sobre la producción de contenidos de RNE. Dar respuesta a estos formularios no es sencillo porque muchas de las cuestiones requieren de respuestas cuantitativas que implican una valoración cualitativa previa, como, por ejemplo, indicar el número de minutos que se han dedicado a los valores constitucionales dentro de la emisión de RNE. Como se puede ver, la respuesta a esta cuestión exige determinar cuáles son los valores constitucionales, cómo se identifican dentro de la emisión, encontrarlos dentro de las transcripciones, y, finalmente, agregar el tiempo que se trató cada uno de ellos en la emisión.

Antecedentes

El formulario de cumplimiento del servicio público que nos remite anualmente la CNMC requiere aportar indicadores cuantitativos sobre la emisión y producción de contenidos de RNE. Sin embargo, muchas de estas métricas parten de valoraciones esencialmente cualitativas, como la identificación y cuantificación del tiempo dedicado a valores constitucionales en la programación.

Hasta 2023, este proceso se realizaba de forma manual, implicando la revisión de grandes volúmenes de emisiones y transcripciones, con un alto coste en tiempo, recursos técnicos y humanos, y riesgo de subjetividad o inconsistencia en los resultados.

Retos

El principal reto consistía en transformar evaluaciones cualitativas complejas en métricas cuantitativas objetivas, reproducibles y auditables, manteniendo la coherencia con los criterios regulatorios.

El objetivo del proyecto es aplicar técnicas de Inteligencia Artificial para identificar automáticamente conceptos como valores constitucionales dentro de las transcripciones de RNE, clasificarlos de forma homogénea y calcular el tiempo de emisión asociado a cada uno.

Con ello se busca reducir la carga manual, aumentar la fiabilidad de los datos reportados, mejorar la trazabilidad de los resultados y dotar a RTVE de una herramienta escalable que facilite el cumplimiento normativo y refuerce la transparencia en la evaluación del servicio público.

Fases

El proyecto se ha desarrollado en fases sucesivas orientadas a transformar contenidos audiovisuales en métricas cuantitativas fiables. En una primera fase se definió el problema regulatorio y el enfoque técnico para dar respuesta a los requerimientos de la CNMC.

Posteriormente se implementaron los procesos de transcripción automática de audio, diarización de voces y segmentación temática mediante modelos avanzados de Inteligencia Artificial, permitiendo identificar contenidos relevantes y asociarlos a tiempos de emisión. En paralelo, se diseñó una arquitectura escalable basada en contenedores y procesamiento asíncrono para el tratamiento masivo de contenidos.

Finalmente, se desarrollaron herramientas de gestión y visualización —CNMC Viewer y dashboards analíticos— que convierten los resultados técnicos en indicadores comprensibles, auditables y reutilizables, habilitando una operación continua y escalable para ejercicios anuales completos.

Nuevos Servicios

El proyecto ha permitido la creación de nuevos servicios internos basados en IA para el análisis automatizado de contenidos audiovisuales, incluyendo la transcripción masiva, la identificación de hablantes, la clasificación temática y la cuantificación objetiva del tiempo de emisión asociado a criterios regulatorios.

Habilitan nuevas capacidades de explotación de los archivos de RNE, facilitando consultas avanzadas, validación de contenidos y generación de indicadores para distintos fines corporativos. En términos de eficiencia, el proyecto elimina procesos manuales intensivos en tiempo y recursos, reduciendo los plazos de elaboración de los informes de cumplimiento y mejorando la consistencia y trazabilidad de los resultados.

La automatización y ejecución continua del procesamiento conlleva una reducción de costes operativos, al minimizar la dedicación de personal especializado y evitar reprocesados, permitiendo además escalar el sistema sin incrementos proporcionales de coste.

Conclusiones

El proyecto demuestra que la aplicación de Inteligencia Artificial permite a RTVE abordar de forma innovadora y eficiente los retos derivados de su obligación de rendición de cuentas como servicio público. La automatización del análisis de contenidos audiovisuales posibilita transformar criterios cualitativos complejos en métricas objetivas, consistentes y auditables, reforzando la transparencia y la fiabilidad de la información remitida a los organismos reguladores.

Asimismo, el proyecto sienta las bases de un modelo escalable y reutilizable para la explotación avanzada del archivo audiovisual de RTVE, generando nuevas capacidades analíticas y mejorando la eficiencia operativa.

En conjunto, la iniciativa posiciona a RTVE como una organización pública que integra la IA de forma responsable y estratégica, orientada tanto al cumplimiento normativo como a la mejora continua del servicio público ofrecido a la ciudadanía.