El desarrollo de un resumidor de noticias basado en IA implica varias etapas, desde la preparación de los datos hasta la implementación. En primer lugar, se recopila y preprocesa un conjunto de datos diverso de artículos de noticias, eliminando redundancias y garantizando la claridad lingüística. A continuación, se perfecciona un modelo de resumen (normalmente basado en arquitecturas de transformadores como BART o T5) mediante el aprendizaje supervisado en conjuntos de datos seleccionados. Para mejorar la entrega de audio, se entrena o integra un modelo de texto a voz (TTS), lo que garantiza una salida con un sonido natural. Una vez optimizados, los modelos se implementan a través de una API escalable, lo que permite una integración perfecta con plataformas como MowPlayer. La API maneja el procesamiento de entrada, la inferencia del modelo y el formato de salida, entregando resúmenes de texto y audio de manera eficiente. El monitoreo y el reentrenamiento continuos refinan la precisión, lo que garantiza que el resumidor se adapte a los patrones lingüísticos y las tendencias de noticias en evolución.