WYnova desarrolló para SAPO un motor de recomendación con IA, audio mediante text-to-speech y categorización automática con un 90 % de precisión, bajo validación humana de la redacción.
precisión en la clasificación
motor de recomendaciones
mediante text-to-speech integrado
Los procesos editoriales de SAPO limitaban la personalización y la accesibilidad. El descubrimiento de contenido era estático, con el mismo feed para todos los lectores, y el volumen de artículos hacía insostenible la curación manual.
Clasificación irregular e insostenible ante el volumen.
El mismo feed estático para todos los lectores.
Contenido limitado al texto, sin audio ni resúmenes.
WYnova desarrolló un motor de recomendación, la generación de audio mediante text-to-speech y la categorización automática de artículos. Todos los componentes funcionan bajo la validación de la redacción.
¿Qué artículos debería recomendar a quienes acaban de leer este?
Sugerencia del motor de recomendaciones
Tres artículos con temas afines, ordenados por similitud. Las etiquetas de cada uno de ellos han sido validadas por la redacción.
Similitud calculada con representaciones en PGVector
Ingesta del catálogo editorial y sus metadatos.
Categorización automática con LLM, validada por la redacción.
Indexación semántica con PGVector para la búsqueda y la relación entre artículos.
Motor de recomendación con LLM y embeddings, personalizado para cada lector.
Sintetizador de voz y resúmenes automáticos para facilitar la accesibilidad.
Validación humana: la redacción aprueba y mantiene el control editorial.
La IA amplía el descubrimiento de contenido en SAPO y la decisión editorial sigue en manos de la redacción.
90 % de precisión en la categorización, motor de recomendación en piloto en el Q2 de 2025 y audio integrado. El equipo editorial reasignó tiempo a trabajo de mayor valor.
En un medio de comunicación, la IA aporta escala al descubrimiento y a la accesibilidad cuando el criterio editorial permanece en la redacción.