Especificar requisitos no funcionales (NFR) para dominios en rápida evolución, como las API confiables en la era de la IA, es un desafío, ya que las mejores prácticas emergen a través del discurso de los profesionales más rápido de lo que la ingeniería de requisitos tradicional puede capturarlas. Presentamos una metodología sistemática para derivar especificaciones de NFR priorizadas a partir del discurso multimedia de los profesionales, combinando análisis de transcripciones asistido por IA, principios de teoría fundamentada y validación del puntaje de cobertura temática (TCS). Nuestro enfoque de cinco tareas integra muestreo intencionado, transcripción automatizada con diarización de hablantes, codificación de teoría fundamentada que extrae temas específicos de los interesados con cuantificación de TCS, priorización MoSCoW utilizando umbrales derivados empíricamente (Debe Tener >=85%, Debería Tener 65-84%, Podría Tener 45-64%, y No Tendrá <45%), y especificación de NFR consistente con los principios de perspectiva de los interesados, criterios de calidad medibles y justificación explícita de ISO/IEC 25010:2023. Aplicar esta metodología a 22 presentaciones de expertos sobre API confiables produce un puntaje de cobertura ponderado de 0.71 y 30 especificaciones de NFR priorizadas en cinco dimensiones de confiabilidad. La clasificación MoSCoW produce 11 requisitos que Deben Tener (Robustez y Transparencia), 9 que Deberían Tener, 6 que Podrían Tener y 4 que No Tendrán. El análisis revela disparidades sistemáticas donde la Equidad no contribuye con requisitos que Deben Tener o Deberían Tener debido a la falta de consenso entre los profesionales. Cada NFR enfatiza la perspectiva de los interesados, criterios de calidad medibles y justificación explícita, lo que permite una verificación sistemática. La metodología validada con un paquete de replicación completo permite la derivación de NFR priorizados, fundamentados empíricamente, a partir del discurso de los profesionales en cualquier dominio en rápida evolución.