En las redacciones de Centroamérica, el combate a la desinformación ha dejado de ser una tarea puramente manual para convertirse en un desafío de ingeniería editorial. 

Durante años, el monitoreo de redes y la transcripción de discursos políticos en medios como Agencia Ocote, en Guatemala, y el diario El Heraldo, en Honduras, se realizaban de forma manual. Una limitación que generaba un cuello de botella crítico: mientras el equipo verificaba una sola afirmación, decenas de narrativas engañosas ya se habían vuelto virales.

Esta saturación operativa no solo agotaba los recursos humanos, sino que cedía terreno estratégico en la conversación pública. La necesidad de escalar la vigilancia informativa llevó a ambos medios a participar en el programa AI Product Lab, iniciativa de la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP) y Google News Initiative, desarrollada por Marktube Group. 

El resultado ha sido la creación de dos herramientas, “Centinela Fáctica” y “ClaimCheck”, que no buscan reemplazar el criterio periodístico, sino dotarlo de una infraestructura capaz de procesar el ruido informativo a una velocidad antes imposible.

“Centinela Fáctica”, el radar de Agencia Ocote

Para Agencia Ocote, el problema era de escala. Su unidad de verificación, Fáctica, lograba procesar un promedio de cuatro contenidos semanales, cuando el volumen real estimado de desinformación en Guatemala supera las 20 piezas críticas por semana.

"Dedicábamos demasiadas horas a revisar lo que publican cuentas identificadas como desinformadoras", explica Carmen Quintela, coordinadora editorial de Ocote. Con un equipo reducido, la capacidad de reacción era insuficiente frente a un ecosistema que se mueve con rapidez brutal en toda la región.

La solución fue el desarrollo de “Centinela Fáctica”, una herramienta funcional que realiza scrapping constante de 77 páginas de Facebook identificadas como focos de desinformación. La IA no solo extrae y ordena el contenido, sino que realiza un análisis de sentimiento y cruza los datos con fuentes oficiales y medios de alta reputación para asignar un porcentaje de confianza a cada publicación.

El impacto en la eficiencia ha sido radical. En apenas 90 minutos, la herramienta es capaz de extraer y catalogar 600 publicaciones, logrando un aumento del 320% en las cuentas monitoreadas por día. 

"Confirmamos cómo la IA puede ser una gran aliada del trabajo periodístico, ayudando a hacer más eficiente el tiempo para que el equipo pueda enfocarse en contenido de alto valor", añade Quintela.

“ClaimCheck”, automatización y rigor en El Heraldo

En Honduras, El Heraldo enfrentaba una fricción similar, pero centrada en la captura de la palabra pública. El proceso de monitorear foros políticos y transcribir entrevistas era "artesanal", lo que generaba un retraso sistemático en la publicación y limitaba la capacidad analítica del equipo. La falta de agilidad permitía que las afirmaciones falsas de figuras públicas se consolidaran antes de ser desmentidas.

Bajo esta premisa nació “ClaimCheck”, una plataforma que automatiza la transcripción de audio y video, integrando fuentes como YouTube y JW Player, para identificar frases verificables de manera automática. El sistema clasifica las afirmaciones bajo las categorías de la unidad IH Verifica (verdadero, falso, engañoso) y permite a los periodistas validar la fuente exacta en segundos, eliminando el error humano en la búsqueda de la cita precisa.

Carlos Girón, editor de El Heraldo Verifica, define esta transformación como la "industrialización del monitoreo de medios". 

"Logramos un trabajo colaborativo multisectorial que nos pone a la vanguardia del periodismo, permitiéndonos ser verificadores y analistas de datos a la vez", señaló Girón.

Las métricas respaldan su visión: se ha logrado una reducción del 83% en los tiempos de monitoreo y un incremento del 500% en la capacidad operativa. Una tarea que antes requería tres horas diarias de un periodista ahora se resuelve en 30 minutos. "Este programa hace posible lo que para muchas redacciones es imposible: la democratización de la inteligencia artificial", señala Girón.

El salto cultural hacia la innovación ética

Más allá de las métricas de productividad, la implementación de estas herramientas ha provocado un cambio profundo en la mística de trabajo de ambas organizaciones. Para Alejandra Gutiérrez Valdizán, directora de Agencia Ocote, el proyecto permitió dar un salto sustancial en la visión tecnológica de un medio independiente con recursos limitados. No se trata solo de usar IA, sino de reconocer el potencial del equipo para gestionar proyectos sostenibles que puedan ser monetizados en el futuro.

En El Heraldo, el reto también fue humano. El proceso no fue lineal; hubo fallas técnicas, caídas del sistema y dificultades para procesar diversos formatos de audio. Sin embargo, la persistencia en el ciclo de "avanzar, fallar y corregir" permitió transitar de una metodología empírica a una estrategia basada en datos.

El éxito de estos casos en Guatemala y Honduras revela una tendencia irreversible en el periodismo latinoamericano: la IA como escudo defensivo ante el desorden informativo. 

“Centinela Fáctica” y “ClaimCheck” demuestran que la tecnología, cuando se diseña bajo el rigor ético y el acompañamiento de aliados como la SIP y Google News Initiative, potencia al periodista.

El futuro de estas herramientas ya apunta a la transcripción en vivo de sesiones parlamentarias y la detección de "mentiras recicladas" que reaparecen con ligeras variaciones. En última instancia, esta transformación operativa devuelve al periodista su recurso más valioso: el tiempo para investigar, contrastar y analizar, dejando en manos de la IA la tarea mecánica de vigilar un universo digital que no descansa.

"La tecnología es solo un habilitador; el corazón del fact-checking sigue y seguirá siendo el criterio ético del periodista", señaló Alejandra César program lead del AI Product Lab. "Lo que herramientas como ClaimCheck y Centinela Fáctica demuestran es que la IA puede absorber la fricción del trabajo mecánico para devolverle al reportero su superpoder más importante: el tiempo para investigar a fondo. Ganar eficiencia no es solo una métrica de productividad, es una garantía para elevar el rigor y la calidad del debate público en la región".

La conversación sobre inteligencia artificial en medios dejó de girar alrededor de la experimentación. Varias redacciones latinoamericanas comenzaron a utilizar la IA para resolver problemas mucho más concretos: procesos lentos, equipos saturados, archivos inutilizables y audiencias difíciles de retener.

A través del AI Product Lab, una iniciativa impulsada por la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP) y Google News Initiative, desarrollada por Marktube Group, los medios latinoamericanos Búsqueda (Uruguay), CR Hoy (Costa Rica), El Regional de Zulia (Venezuela), Montevideo Portal (Uruguay), Prensa Libre (Guatemala), Redacción Regional (El Salvador), y Revista Nómadas (Bolivia) construyeron soluciones conectadas directamente con sus operaciones editoriales y sus sistemas internos de publicación

La transformación no es únicamente tecnológica. Es operativa. En la mayoría de los casos, el problema central no era la falta de información o de talento, sino la acumulación de tareas manuales que consumían tiempo editorial en actividades repetitivas

Automatizar la fricción

En Búsqueda, por ejemplo, la producción de newsletters dependía prácticamente de una sola persona encargada de cargar contenido, editar formatos y distribuir manualmente cada envío. El cuello de botella limitaba tanto la frecuencia como el alcance del producto.

Con el desarrollo de “Lola”, un asistente editorial integrado a sus flujos internos, el semanario pasó de producir una newsletter mensual a 15 envíos especializados. El tiempo de generación se redujo cerca en un 50% y ahora alrededor del un 10% del tráfico total del medio proviene de esos boletines.

“Nos deja abiertas también posibilidades a futuro porque pensamos que este producto además es escalable para ampliar nuevos newsletters y eso en buena medida es gracias a que estamos terminando de aprender el uso de la herramienta y de la inteligencia artificial como agente que colabora en nuestro proceso periodístico”, afirmó Guillermo Draper, editor general de Búsqueda.

Una lógica similar apareció en El Regional del Zulia, donde los periodistas invertían hasta 45 minutos en transcribir, analizar y estructurar audios de coberturas locales. “Hacer las notas se podía tardar fácilmente 40 a 45 minutos; grabando, analizando, acomodando”, explica Mily Piña, jefa de información del medio. Ese tiempo operativo reducía el espacio disponible para tareas de investigación, planeación y trabajo de campo.

Para resolverlo, el medio desarrolló “Asistencia El Regional”, un asistente integrado directamente en WordPress capaz de procesar audios y videos con base en prompts alineados al manual de estilo y la política editorial de la redacción. La herramienta automatizó la generación de borradores y permitió duplicar la producción diaria por reportero, pasando de dos a cuatro notas por jornada.

El impacto se hizo particularmente visible en coberturas en tiempo real desde Maracaibo, donde los reporteros envían entrevistas y audios desde el lugar de los hechos mientras la redacción procesa el contenido casi de inmediato. Además de acelerar la producción, el sistema también optimiza SEO y estructura editorial, consolidando la IA como una herramienta integrada al flujo operativo cotidiano de la redacción.

Reconectar con audiencias fragmentadas

En CR Hoy, el problema era generacional pues gran parte del contenido informativo no lograba conectar con usuarios de entre 18 y 25 años.

El medio desarrolló un agente de IA capaz de identificar tendencias y adaptar notas existentes a formatos diseñados para consumo rápido, como videos cortos e infografías. Los primeros resultados mostraron un crecimiento significativo en el desempeño del contenido adaptado para nuevas audiencias.

“Nos parece que todos los enfoques que vengan a fortalecer el trabajo periodístico son muy relevantes tanto en nuestro país como en el resto de América Latina y el enfoque de ver a la inteligencia artificial como un conjunto de herramientas que vienen a fortalecer el periodismo y no a debilitarlo, siempre y cuando se trabaje con los principios éticos, es muy importante”, Jimena Soto, directora de CR Hoy.  

Mientras tanto, Montevideo Portal enfrentaba otro desafío: produce cerca de 200 notas diarias pero no tenía la capacidad suficiente para distribuirlas eficientemente en redes sociales.

La solución fue “Content IA”, una herramienta que permite a los propios periodistas adaptar y programar publicaciones desde el CMS del medio, reduciendo la dependencia de equipos centralizados de social media.

El impacto quedó expuesto durante la cobertura del atentado contra Donald Trump, cuando la redacción pudo mantener actividad constante en redes sociales hasta la medianoche sin necesidad de ampliar turnos externos.

“Festejo la colaboración que se dio. El modelo de trabajo me pareció muy adecuado porque lo que noté desde el primer momento fue entusiasmo. Y lo otro que también festejo es que termine con un trabajo concreto y no con una idea. Así que los felicito a todos los participantes”, señala Javier Sierra, director general de Montevideo Portal.

La batalla por la retención

La IA también comenzó a integrarse en uno de los problemas más sensibles para los medios digitales: la retención de suscriptores.

En Prensa Libre, periódico líder de Guatemala, el principal desafío era el alto volumen de usuarios “sleeper”: lectores que pagaban una suscripción, pero consumían poco contenido.

Para enfrentar ese problema, el medio desarrolló un sistema de distribución inteligente basado en búsquedas semánticas y un asistente virtual capaz de encontrar, resumir y explicar información de forma más eficiente según los hábitos de lectura de cada usuario. 

Sin embargo, el proyecto también obligó a establecer límites editoriales claros sobre el papel de la inteligencia artificial dentro de la relación con las audiencias. 

En el nativo digital salvadoreño Redacción Regional, el objetivo fue mejorar la experiencia de lectura en investigaciones complejas. El medio creó VERA, un copiloto editorial que ayuda a contextualizar reportajes extensos y facilita la navegación dentro de grandes volúmenes de información.

La herramienta contribuyó a reducir significativamente la tasa de rebote y aumentar el tiempo de interacción con los contenidos.

“La IA en medios no es un fin; es una interfaz entre el periodismo y el lector”, afirmó Daniel Valencia, director de Redacción Regional.

Por otra parte, Revista Nómadas trasladó información ambiental compleja al ecosistema cotidiano de WhatsApp mediante “Hola Nómadas”, un chatbot diseñado para convertir investigaciones extensas, mapas y estadísticas sobre incendios forestales y deforestación en contenidos accesibles para audiencias no especializadas. 

“Hay mucha información técnica, estadísticas con mapas que son muchas veces poco comprensibles para el ciudadano común”, explica Roberto Navia, director del medio. 

Frente a ese reto, la revista buscó “reducir esa cantidad de información para que se convierta en un conocimiento útil para el usuario”, agrega Karina Segovia, gerente y productora de la publicación. 

El sistema integra noticias breves, mapas, registros y donaciones dentro del mismo flujo conversacional en WhatsApp, con el objetivo de acercar información ambiental crítica a lectores que normalmente quedarían fuera de circuitos académicos o especializados.

La IA entra al corazón de la operación editorial

El conjunto de proyectos revela un cambio más profundo dentro de la industria periodística regional: la IA dejó de funcionar como un experimento periférico y comenzó a integrarse en procesos centrales de producción, investigación, distribución y monetización.

"El verdadero hito del programa no fue la adopción de la tecnología por sí misma, sino el cambio de mentalidad en los equipos", destaca Rolando Castañón, jefe de mentorías técnicas del programa AI Product Lab. "Pasamos de ver la inteligencia artificial como un juguete de experimentación a diseñarla como una capa de infraestructura interna. Lograr que un asistente o un bot se conecte directamente con el CMS de un medio o automatice flujos críticos demuestra que los ingenieros y los periodistas latinoamericanos están listos para codiseñar el futuro de sus propias operaciones".

El AI Product Lab ya reúne proyectos en medios de distintos tamaños y modelos editoriales en América Latina, pero todos comparten una misma lógica: utilizar inteligencia artificial para eliminar fricciones operativas que durante años limitaron la capacidad de crecimiento de las redacciones.

La conclusión comienza a consolidarse en toda la región: la ventaja competitiva ya no dependerá únicamente de producir más contenido, sino de construir operaciones editoriales capaces de responder más rápido, distribuir mejor y aprovechar de manera inteligente el conocimiento acumulado dentro de cada medio.

En un vistazo

La homepage dejó de ser una vitrina uniforme. Los sitios de noticias durante muchos años operaron bajo una lógica simple: todos los lectores recibían la misma portada, organizada según prioridades editoriales generales. Pero cuando el verdadero problema ya no es acceder a noticias sino entender rápidamente qué vale la pena leer, varios medios latinoamericanos comenzaron a replantear el papel de la home como producto editorial.

Ese cambio está tomando forma en proyectos como los desarrollados por El País (Uruguay) y El Nacional (Venezuela), dos organizaciones que integraron inteligencia artificial para reorganizar la experiencia de lectura, aumentar el valor percibido del contenido y fortalecer sus estrategias de fidelización.

Ambos proyectos surgieron del AI Product Lab, un programa impulsado por la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP) y la Google News Initiative y desarrollado por Marktube Group, para acelerar la adopción de inteligencia artificial en medios de América Latina

El País da valor a los usuarios registrados

La portada de El País acumulaba densidad informativa. El usuario llegaba, recorría rápidamente la página, pero no siempre encontraba una razón clara para regresar todos los días o mantenerse logueado dentro del sitio.

El problema, explicó Juan Martín Vaz, gerente del diario uruguayo, estaba ligado directamente a la falta de una propuesta de valor para usuarios registrados. “Necesitábamos algún motivo por el cual los usuarios quisieran entrar todos los días a nuestra home para encontrar una propuesta de valor diferente a la que actualmente les estábamos brindando”, señaló.

La solución fue ‘Mi Resumen Personalizado’, una herramienta de IA integrada en el homepage y disponible únicamente para usuarios registrados.

“Un widget permite personalizar la experiencia del usuario de dos formas: dando un resumen en base a sus intereses y/o mostrando un carrusel de notas ordenadas según el contenido que más consume”, explicó Vaz. “De esa manera logramos darle una propuesta de valor personalizada y un motivo para entrar todos los días a la home”.

La implementación también modificó la relación de la redacción con la inteligencia artificial. Según Vaz, uno de los principales cambios fue acercar al equipo editorial a herramientas basadas en IA sin perder control sobre el criterio periodístico.

“El programa ayudó a romper esa barrera porque nuestra herramienta le daba poder a la redacción y, a la vez, mantenía un control editorial”, explicó.

Diego Acosta y Lara, gerente de tecnología del medio, señaló que el proyecto también permitió acelerar el desarrollo de productos digitales y comprender con mayor precisión los patrones de navegación de los usuarios registrados.

“Nos permitió desarrollar un producto muy rápido y ágil utilizando inteligencia artificial, pero también nos permitió entender mejor los tipos de consumo y los clústeres de usuarios, algo que será muy valioso hacia el futuro”, afirmó.

Los resultados aparecieron rápidamente: los nuevos registros crecieron un 20% durante la semana de lanzamiento, la permanencia en el home aumentó un 12% y un 73% de los usuarios aseguró que la herramienta mejoró su experiencia dentro del sitio.

Más allá de las métricas, el proyecto dejó una conclusión más profunda para el medio: la inteligencia artificial genera mayor impacto cuando se integra directamente en la experiencia editorial y en necesidades concretas del usuario, en lugar de funcionar como una capa aislada de automatización.

Transformar cada nota de El Nacional en un producto único

En Venezuela, para El Nacional el diagnóstico era claro: el sitio había perdido capacidad para generar diferenciación y valor percibido entre los lectores. La experiencia de usuario se había deteriorado y la falta de formatos distintivos limitaba el engagement y la retención.

La respuesta fue ‘Perspectivas’, una herramienta integrada directamente al CMS de WordPress mediante Gemini, el modelo de inteligencia artificial de Google. La lógica del producto era simple pero estratégica, se trataba de convertir cada nota en múltiples formatos editoriales automáticamente.

A partir de un solo artículo, el sistema puede generar resúmenes, glosarios, líneas de tiempo, preguntas frecuentes, datos clave y versiones en audio mediante text-to-speech. Pero el punto central no era la automatización en sí, sino cómo esa capa adicional de formatos podía fortalecer la propuesta de valor del medio.

“Lo que hemos hecho con IA añadió en vez de quitar”, explicó Gustavo Roche, gerente general de El Nacional. “Entonces fue ahí donde concebimos ‘Perspectivas’: convertir los resúmenes en un producto con identidad propia”.

El proyecto terminó integrándose directamente en la estrategia de suscripciones del medio. Los usuarios gratuitos acceden únicamente al resumen básico; quienes se registran desbloquean formatos adicionales; y los suscriptores obtienen acceso completo a toda la experiencia ‘Perspectivas’.

 “Nos ayudó a entrar de lleno en materia y adelantarnos dentro de nuestro mercado”, señaló Roche.

La adopción interna también marcó un punto de inflexión. Cerca de un 50% de la sala de redacción ya incorporó herramientas de IA dentro de su flujo cotidiano de trabajo.

Más importante aún es que la implementación modificó la percepción interna sobre la inteligencia artificial. Lo que inicialmente generaba resistencia comenzó a verse como infraestructura editorial.

“Ya no existirá ese rechazo directo”, explicó Roche. “Ahora la conversación será: qué queremos hacer y cómo lo vamos a ejecutar”.

Durante décadas, los archivos periodísticos de los grandes diarios latinoamericanos funcionaron más como bodegas de memoria que como herramientas operativas. En medios con más de un siglo de historia, encontrar una referencia específica podía tomar horas, o incluso días, de búsqueda manual entre PDF, escaneos y documentos imposibles de rastrear con precisión.

Para redacciones que operan bajo la presión de la inmediatez, esa fricción terminó convirtiendo a las hemerotecas en un recurso subutilizado. La información existía, pero acceder a ella requería demasiadas horas, demasiadas personas y demasiado tiempo editorial.

Ese fue el desafío que enfrentaron Listín Diario, La Prensa Gráfica y La Nación de Costa Rica. Estas organizaciones desarrollaron plataformas basadas en inteligencia artificial para transformar sus archivos históricos en sistemas de consulta editorial en tiempo real.

Fue con el apoyo del AI Product Lab, un programa impulsado por Google News Initiative y la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP), desarrollado por Marktube Group, para acelerar la adopción de inteligencia artificial en medios de América Latina, como se logró el desarrollo de las herramientas.

Del archivo muerto al activo editorial

En Listín Diario, con 136 años de historia, la elaboración de reportajes de profundidad implicaba movilizar hasta tres periodistas durante una jornada completa, solo para localizar antecedentes documentales dentro de un archivo físico de papel. Sin un sistema de búsqueda eficiente, gran parte del valor histórico del medio permanecía prácticamente inaccesible para la operación cotidiana.

“Tenemos un archivo físico en donde para construir una sola historia teníamos que destinar hasta tres periodistas que tomaban todo un día de trabajo para hacer unas tareas que son simples”, explicó Juan Eduardo Thomas, editor en jefe de Listín Diario.

Fue así como el diario desarrolló HistorIALD, una plataforma que transforma documentos no estructurados, como PDF o imágenes escaneadas, en información organizada, indexada y consultable mediante inteligencia artificial. 

El sistema procesa el contenido, extrae texto automáticamente y convierte décadas de publicaciones en una base de conocimiento capaz de responder consultas editoriales en segundos.

“Con la ayuda de la inteligencia artificial y con este programa que hemos desarrollado, nos permitiremos consultar esos archivos de forma más oportuna, más rápida y bajando considerablemente los tiempos de consulta”, señaló Thomas.

El cambio operativo fue inmediato; una sola persona puede realizar tareas que antes requerían equipos completos; y cerca del 25% del archivo histórico digitalizado, correspondiente a las últimas dos décadas, ya fue indexado.

"Estábamos estancados porque nos faltaban los recursos y la asesoría técnica adecuada para guiarnos en este proceso", señaló Thomas. “Ahora, gracias a este proyecto, concretamos una idea que teníamos desde hace años, que era muy necesaria y muy pedida por la sala de redacción. Estamos en condiciones de mejorar de manera sustancial nuestro trabajo”.

La IA como motor de investigación periodística

En La Prensa Gráfica, diario salvadoreño fundado hace 110 años, la investigación documental consumía alrededor de 72 horas mensuales de trabajo periodístico. El problema no estaba en la falta de información, sino en la dificultad para acceder a ella de forma eficiente.

“No había una manera de acceder al archivo hemerográfico de manera digital para que eso se volviera una consulta más productiva y más rápida”, explicó Christian Villalta, director de La Prensa Gráfica.

La solución fue implementar un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation), una arquitectura que permite realizar consultas en lenguaje natural sobre el archivo histórico y obtener respuestas sintetizadas con trazabilidad de fuentes. 

En términos prácticos, un periodista ya no necesita navegar manualmente entre cientos de documentos. Puede preguntar directamente al sistema y recuperar información contextualizada, referencias históricas y antecedentes relacionados con una cobertura específica.

“Si antes en un mes nos tomaba más de 70 horas, ahora ya podemos hacer el mismo trabajo con mayor inmediatez y de manera muy puntual”, señaló Liliana Flamenco, coordinadora de cooperación y proyectos de La Prensa Gráfica.

La implementación también abrió una nueva dinámica interna entre equipos editoriales y técnicos, obligando a la redacción a incorporar nuevas capacidades digitales y redefinir procesos de trabajo.

“El proceso de discusión nos permitió desarrollar una nueva manera de diálogo en la cual vemos gente de varias disciplinas de la empresa”, afirmó Villalta.

Para el directivo, el proyecto también funcionó como una presión positiva para replantear la cultura organizacional frente a la inteligencia artificial. “Creo que de alguna manera nos obligan a salir del área de confort en la que estamos y a cuestionarnos un poco más”, señaló. 

Según Flamenco, el desafío no consiste únicamente en adoptar herramientas de IA, sino en integrarlas bajo criterios de responsabilidad editorial y adaptación constante frente a los cambios tecnológicos. 

“Muchísimas gracias por estos cambios que nos ayudan a cada vez hacer mejor las cosas y sobre todo informar de manera responsable”, agregó.

Convertir el archivo en una herramienta viva

En el diario costarricense La Nación el archivo histórico permanecía parcialmente desaprovechado debido a las limitaciones de los buscadores tradicionales. Aunque el medio cuenta con casi 80 años de historia y 30 años de archivo digitalizado, localizar antecedentes, contextos o referencias específicas seguía siendo un proceso lento e ineficiente, incluso para periodistas experimentados.

“Tenemos ochenta años de archivo, pero solo 30 digitalizados y aún esos que están digitalizados, han estado desaprovechandos”, explicó Kattia Bermúdez, jefa de redacción de La Nación. “Existe una Lupita que es sistema de búsqueda que no le permite al usuario tener una experiencia efectiva”.

La respuesta fue Atenea, un sistema basado también en RAG que permite a periodistas y suscriptores consultar el archivo mediante lenguaje natural. En lugar de navegar manualmente entre documentos o depender de palabras clave exactas, los usuarios pueden interactuar directamente con el contenido histórico del medio y obtener respuestas contextualizadas.

“Lo que quisimos fue que pasara de la búsqueda a la conversación”, señaló Bermúdez. “Que no fuera solo buscar la información y obtener enlaces, sino algo que promoviera una conversación inteligente para que, además de dar con lo que se busca, también pudiera aportar contexto a los usuarios”.

Para reducir riesgos editoriales, el medio desarrolló inicialmente un MVP acotado a un año de archivo histórico y un grupo limitado de usuarios beta. El sistema fue diseñado para responder únicamente con información previamente publicada y verificada por el diario.

“Quien entra a Atenea va a encontrar información referida solo a lo que La Nación ha publicado, verificada y comprobada por nosotros”, afirmó Bermúdez. “No especula, no inventa, no alucina”.

El sistema alcanzó un nivel de aprobación de 74% entre usuarios beta y comenzó a transformar el archivo histórico en una herramienta activa para la cobertura diaria. Para La Nación, el proyecto también redefinió el valor estratégico de su hemeroteca.

“El AI Product Lab nos permitió pasar de una idea abstracta a un producto funcional”, puntualizó Bermúdez.

La memoria como ventaja competitiva

Más allá de la automatización, estos proyectos reflejan un cambio más profundo dentro de la industria periodística regional: la transformación del archivo histórico en un activo estratégico.

Para Miguel Franjul, director de Listín Diario, este tipo de transformación tecnológica fortalece la competitividad editorial tanto en plataformas digitales como en formatos impresos, permitiendo responder con mayor velocidad y profundidad a las demandas de las audiencias actuales.

El caso de Listín Diario, La Prensa Gráfica y La Nación forma parte de una transformación más amplia dentro del ecosistema periodístico latinoamericano. A través del AI Product Lab, 21 medios de la región han desarrollado soluciones de inteligencia artificial orientadas a resolver desafíos operativos y de negocio, desde automatización de procesos editoriales y optimización de coberturas en tiempo real hasta nuevos modelos de ingresos y análisis de audiencias.

En ABC Color, el problema no era producir imágenes. Era encontrarlas. Como el grupo periodístico más grande de Paraguay, el medio genera diariamente un enorme volumen de fotografías provenientes de reporteros, corresponsales, lectores, agencias y televisión. Pero gran parte de ese material terminaba almacenado sin clasificación adecuada, convirtiendo al archivo visual en un sistema prácticamente inutilizable.

“El problema que necesitábamos resolver tenía que ver con el volumen de imágenes que manejamos a diario y que se perdía por falta de etiquetado y metadata”, explicó Natalia Daporta, editora de ABC Color. “La gran mayoría de las imágenes estaba almacenada, pero era inencontrable”.

Las consecuencias repercutían en lo editorial y lo legal. Los periodistas invertían tiempo valioso en localizar fotografías que sabían que existían, mientras que en otros casos terminaban utilizando imágenes sobre las cuales el medio no tenía claridad total de derechos. El equipo podía perder más de seis horas diarias únicamente buscando imágenes dentro del archivo.

La respuesta fue ABC Vision, una plataforma de etiquetado inteligente desarrollada dentro del AI Product Lab, iniciativa impulsada por la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP), Google News Initiative y Marktube Group para acelerar la adopción de inteligencia artificial en medios de América Latina.

¿Cómo funciona?

La herramienta centraliza la carga de fotografías en una sola plataforma y utiliza inteligencia artificial para reconocer rostros, detectar objetos, identificar ubicaciones y generar automáticamente descripciones editoriales y texto alternativo.

“La plataforma verifica el contexto de la foto, identifica personajes relevantes y guarda toda la información dentro de los metadatos”, explicó Rodrigo Jara, responsable de proyectos digitales de ABC Color. “Entonces dentro del CMS podemos encontrar las fotos a través de descripciones o palabras clave de forma mucho más sencilla”.

El sistema también fue entrenado con más de mil perfiles de personajes públicos durante la primera semana de implementación para mejorar la precisión del reconocimiento facial y adaptar el etiquetado al lenguaje editorial del medio.

La adopción fue inmediata. Un 90% de los usuarios de redacción y fotografía ya utiliza la herramienta dentro de su flujo cotidiano de trabajo; un 100% de las imágenes cargadas mediante la plataforma está completamente etiquetado; y el tiempo destinado al proceso de clasificación se redujo cerca de un 50%.

Sin embargo, el impacto más importante ocurrió en la cultura de la redacción. “La herramienta empezó a funcionar con bastante precisión y eso revalorizó muchísimo la cultura de datos dentro del medio”, señaló Daporta. “El periodista empezó a entender el valor real de clasificar correctamente la información”.

Para el equipo del diario, el proyecto ofreció una experiencia más amplia sobre la integración de IA en medios. “Gracias a los fondos de Google y al acompañamiento de Marktube logramos innovar y resolver problemas que habíamos postergado durante mucho tiempo”, afirmó Daporta. “Probablemente hubiéramos podido desarrollarlo, pero definitivamente nos habría tomado muchísimo más tiempo”.

El caso de ABC Color refleja un cambio que comienza a expandirse dentro de las redacciones latinoamericanas: la inteligencia artificial ya no se utiliza únicamente para producir contenido nuevo, sino también para recuperar, ordenar y volver utilizable el enorme volumen de información que los medios han acumulado durante años.

“En Google nos entusiasma ver cómo los medios de América Latina están incorporando IA para mejorar sus procesos. Más allá de la tecnología, lo más relevante es cómo estas herramientas comienzan a redefinir el periodismo, haciéndolo más eficiente y también más sostenible”, señaló Alejandra Brambila, News Partner Manager de Google.

AI Product Lab: catalizador de cambio

A través del programa AI Product Lab se enciende un motor de cambio cultural que integra el "pensamiento de producto" en el corazón de los medios. Llos medios están dejando de ver a la inteligencia artificial como una herramienta aislada y la están asimilando como un habilitador estratégico para resolver cuellos de botella operativos y mejorar la conexión con sus audiencias. 

Una de las fortalezas fundamentales del programa fue su fase de ejecuciónen la que 21 medios accedieron a fondos y acompañamiento especializado para materializar sus prototipos en soluciones reales y escalables.

Los medios seleccionaron fueron: ABC Color (Paraguay), Agencia Ocote (Guatemala), Búsqueda (Uruguay), Confidencial (Nicaragua), CR Hoy (Costa Rica), Diario El Heraldo (Honduras), Divergentes (Nicaragua), El Nacional (Venezuela), El País (Uruguay), El Regional del Zulia (Venezuela), La Hora (Ecuador), La Nación (Costa Rica), La Prensa (Nicaragua), La Prensa (Panamá), La Prensa Gráfica (El Salvador), Listín Diario (República Dominicana), Montevideo Portal (Uruguay), Prensa Libre (Guatemala), Redacción Regional (El Salvador), Revista Nómadas (Bolivia) y Televisora de Costa Rica - Teletica (Costa Rica).

Los recursos, sumados al acompañamiento técnico constante en workshops 1:1, permitieron que la innovación no se detuviera en la teoría, sino que se tradujera en productos tangibles —como sistemas de redacción asistida, archivado inteligente de imágenes o motores de personalización de contenidos— que impacten directamente en la sostenibilidad y la eficiencia operativa de las organizaciones participantes.

"Hemos comprobado que, cuando los medios de la región logran diagnosticar sus problemas reales y aplican la inteligencia artificial para resolverlos con rigor estratégico, el impacto en la eficiencia y la sostenibilidad es inmediato. Este programa no solo entrega fondos; instala una metodología de innovación que permite a las redacciones latinoamericanas dejar de ser espectadoras del cambio tecnológico para convertirse en protagonistas de su propio futuro digital”, consideró Alejandra César, project lead del programa. 

En La Hora, uno de los cuellos de botella operativos estaba lejos de la sala de redacción: ocurría en el área de Negocio.

Una parte crítica de los ingresos del medio dependía de la gestión manual de los anuncios legales, un proceso administrativo que involucraba recepción de documentos, transcripción, cálculo de tarifas, cotizaciones y validaciones internas. Todo se hacía manualmente. Y todo tomaba tiempo.

“Teníamos la necesidad de automatizar las cotizaciones para estos avisos que representan una gran parte de nuestros ingresos”, explicó Gabriela Vivanco, directora de La Hora.

La fragmentación operativa generaba errores frecuentes, cálculos inconsistentes y demoras de hasta tres horas en algunos procesos. Además existía un amplio margen de discrecionalidad en descuentos y tarifas, así como duplicidad de esfuerzos dentro de distintas áreas operativas.

“El principal problema era la disparidad en la cotización y la transcripción manual que tenía el equipo judicial”, señaló Estefanía Albuja, gerente financiera y administrativa de La Hora. “Y hablamos de un área que representa cerca del 45% del flujo de caja del diario”.

La solución fue HOLEX, una plataforma desarrollada dentro del AI Product Lab, iniciativa que impulsa la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP) y la Google News Initiative, a través de la firma Marktube Group, con el objetivo de acelerar la adopción de inteligencia artificial en medios de América Latina.

“Participar en un programa como este nos obligó a ordenar procesos internos y mejorar la articulación entre grupos de trabajo”, explicó Vivanco. “El impacto va mucho más allá de la herramienta que desarrollamos”.

¿Cómo funciona?

La herramienta automatiza la cotización de anuncios judiciales utilizando inteligencia artificial para extraer texto, corregir errores y calcular tarifas automáticamente. El sistema procesa imágenes y documentos poco legibles, permitiendo convertir información desordenada en cotizaciones estructuradas y listas para operación.

“La automatización permitió incrementar las ventas de avisos judiciales y las convocatorias”, explicó Albuja.

La plataforma fue construida utilizando Gemini, el modelo de inteligencia artificial de Google, que fue integrado dentro de la operación administrativa de La Hora.

En términos prácticos, HOLEX redujo el tiempo promedio de cotización de 20 minutos manuales a apenas un minuto. El impacto operativo fue inmediato: reducción de hasta 80% en tiempos de respuesta a clientes; trazabilidad total del proceso y precisión completa en cálculos y cotizaciones.

Más allá de la herramienta

El desarrollo del proyecto modificó la percepción sobre la inteligencia artificial dentro de áreas tradicionalmente alejadas de la innovación tecnológica. “En el departamento de Redacción ya existía cierta familiaridad con IA, pero en las áreas administrativas y operacionales todavía había un velo de tabú”, señaló Vivanco. “Ahora tenemos más práctica y experiencia para seguir experimentando”.

Para Albuja, el proyecto abrió la puerta a nuevas etapas de automatización dentro del medio, incluyendo futuras aplicaciones comerciales y expansión nacional del sistema.

El caso de La Hora forma parte de una transformación más amplia dentro de la industria periodística latinoamericana. A través del AI Product Lab, 21 medios de la región han desarrollado soluciones de inteligencia artificial enfocadas en resolver desafíos operativos, optimizar procesos internos y fortalecer modelos de negocio.

"A lo largo de este programa, hemos visto cómo la metodología de producto y el uso estratégico de herramientas de IA pueden romper barreras operativas en tiempo récord. Lo que logró La Hora es el reflejo del espíritu del laboratorio: capacitar a los equipos para que experimenten sin miedo, optimicen procesos críticos y entiendan que la IA es un aliado indispensable para la evolución y la gestión moderna de los medios de comunicación en América Latina", señaló Ezequiel Arbusti, fundador y CEO de Marktube Group.

Los contenidos de un noticiero televisivo durante décadas estuvieron guiados por una combinación de experiencia editorial, intuición periodística y la lectura posterior de los índices de audiencia. En Televisora de Costa Rica —Teletica— este rating permitía saber si una edición había funcionado, pero no ofrecía respuestas precisas sobre qué contenido específico había generado mayor interés o provocado una caída abrupta de la audiencia.

Entender ese comportamiento más detallado implicaba un proceo muy lento: revisar grabaciones, identificar segmentos, medir tiempos y cruzar esa información con las curvas de audiencia.

“El rating nos mostraba el comportamiento del consumo, pero no nos decía cuál nota había tenido el mejor resultado o el peor desempeño. Para obtener esa información había que revisar el noticiero manualmente", explica Rodolfo González Mora, director de Telenoticias en Teletica.

Ese proceso representaba cerca de 50 horas semanales de trabajo operativo.

La solución llegó con Insight 7, una plataforma desarrollada por Teletica en el marco del programa AI Product Lab, iniciativa de la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP), impulsada por Google News Initiative y ejecutada por Marktube Group, con el objetivo de acelerar la adopción de inteligencia artificial en medios de América Latina.

La nueva herramienta utiliza inteligencia artificial para procesar el audio de las emisiones, generar transcripciones y clasificar los contenidos según categorías temáticas como política, sucesos, economía o cultura. Luego, sincroniza esa información con los datos de audiencia, permitiendo identificar con precisión qué temas generan mayor atención y cuáles provocan pérdida de audiencia.

Para aumentar su precisión el equipo desarrolló además un diccionario adaptado al contexto costarricense. El ajuste permitió que la IA reconociera modismos, referencias locales y particularidades lingüísticas que suelen escapar a modelos generalistas, reduciendo errores de interpretación y mejorando la utilidad editorial de la plataforma.

Un análisis que antes requería varios días de trabajo hoy puede realizarse en menos de un minuto. La plataforma también permite detectar contenidos repetidos entre distintas emisiones y medir cómo ciertos temas mantienen —o pierden— la capacidad de retención de audiencia a medida que avanzan los ciclos informativos.

El valor de la retroalimentación inmediata

La implementación de Insight 7 transformó  la dinámica interna de Telenoticias. La redacción comenzó a trabajar con retroalimentación casi inmediata sobre el desempeño de sus decisiones editoriales.

El cambio no fue concebido como una sustitución del criterio periodístico, sino como una herramienta complementaria para comprender mejor los patrones de consumo de la audiencia. La inteligencia artificial no decide qué es noticia, pero sí ofrece señales sobre cuándo un enfoque pierde capacidad de conexión con el público y aporta información útil para ajustar futuras coberturas.

El impacto operativo ha sido significativo: las horas que antes se destinaban al cruce manual de información ahora pueden concentrarse en tareas de análisis, curaduría y desarrollo editorial.

“Si algo me queda claro es que no imagino regresar a hacer las cosas como las hacíamos antes”, afirma González Mora.

El caso de Teletica forma parte de una transformación más amplia dentro de la industria periodística latinoamericana. A través del AI Product Lab, 21 medios de la región ya implementaron soluciones concretas de inteligencia artificial orientadas a resolver desafíos operativos, editoriales y de negocio.

“El éxito de Teletica e Insight 7 refleja exactamente lo que buscamos con el AI Product Lab. Ver a redacciones de toda América Latina pasar de procesos manuales y costosos a soluciones de analítica en tiempo real, demuestra que la región está entrando en una nueva etapa de maduración operativa”, señala Ezequiel Arbusti, fundador y CEO de Marktube Group.

Por Néstor Altuve

La inteligencia artificial (IA) es una fuerza disruptiva que está reconfigurando las redacciones, los flujos de trabajo, los modelos de negocio y la relación con las audiencias. Ante esta acelerada transformación que redefine los perfiles profesionales y obliga a replantear estándares éticos, surge un imperativo: la industria de los medios debe comprender este cambio estructural para adaptarse con innovación, responsabilidad y criterio estratégico.

En respuesta a esta urgencia, la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP), en una alianza académica con Florida International University (FIU), a través de su Centro Kimberly Green para América Latina y el Caribe y la Facultad de Periodismo y Medios Lee Caplin, y con la colaboración experta del consultor Néstor Altuve, impulsó en los primeros meses del año el "Ciclo de Diálogos Sobre Inteligencia Artificial y Medios 2026".

Esta iniciativa es parte de un espacio permanente de reflexión, intercambio plural y formación práctica que la SIP mantendrá abierto todo el año. A continuación un resumen de estas experiencias.

Webinar sobre IA y su impacto en la formación de periodistas

Contexto: El foco de esta sesión inaugural fue la dimensión académica y formativa. Resulta vital para los medios porque la IA está redefiniendo la enseñanza del periodismo y exige la incorporación de nuevas competencias tecnológicas en los futuros profesionales.

Disertaciones: Moderado por Alejandro Alvarado Bremer (FIU), el panel contó con la participación de la doctora Catalina Jiménez Correa, decana de la Facultad de Comunicación de la Universidad Autónoma de Occidente (UAO) de Colombia y la perspectiva institucional del doctor José Miguel Cruz, director ejecutivo del Centro para América Latina y el Caribe de FIU. Las intervenciones subrayaron que la universidad debe adelantarse en esta discusión, asimilando los riesgos y posibilidades de la IA para dotar a los estudiantes de herramientas adecuadas.

Mensajes clave: El gran desafío es preparar a los profesionales para que no se limiten a utilizar herramientas automatizadas, sino que sean capaces de comprenderlas, supervisarlas y tomar decisiones informadas en entornos dominados por estas tecnologías.

Conclusiones: La base de la transformación digital comienza en las aulas; el talento humano debe mantener el control ético y editorial sobre la máquina.

Webinar sobre la IA Generativa y el futuro de la información en América Latina

Contexto: Este encuentro se enfocó en explorar de manera práctica cómo las nuevas herramientas de IA generativa están alterando la producción, distribución y el acceso a las noticias.

Disertaciones: Con la moderación de Néstor Altuve, las expertas Mariana Alvarado, capacitadora de Google News Initiative e Irina Sternik, periodista especializada en cultura digital, compartieron usos aplicados en las redacciones. Se expuso que estudios recientes revelaron una madurez digital incipiente en la región (con un índice de 40 sobre 100), donde un 80% de consultados admitió tener dificultades para incorporar la IA.

Mensajes clave: Se demostró la eficacia de herramientas específicas (como Pinpoint o NotebookLM) para procesar volúmenes masivos de información, hacer transcripciones cruzadas y potenciar el periodismo de investigación con la reducción de las "alucinaciones" del sistema.

Conclusiones: La adopción de IA es una oportunidad extraordinaria para la sostenibilidad del negocio y la aceleración de procesos, siempre que exista una voluntad directiva de superar las barreras de entrada tecnológicas.

Webinar sobre el uso efectivo de la IA Generativa en medios latinoamericanos

Contexto: La sesión profundizó en casos de éxito y aplicaciones tangibles dentro de grandes empresas periodísticas de la región.

Disertaciones: Moderado por Alejandro Alvarado, el panel reunió a Juan Carlos Simo, editor jefe en La Nación, Argentina y Enrique Calderón Gaona, Chief Technology Officer de Grupo Multimedios, México. Ambos líderes explicaron cómo sus organizaciones han escalado el uso de estas plataformas.

Mensajes clave: La Nación destacó que la IA no es solo tecnología, sino "un proyecto de cultura y de infraestructura" orientado a beneficiar a la audiencia, donde la supervisión humana es innegociable por cuestiones éticas. Por su parte, Grupo Multimedios compartió que la implementación de estas soluciones ha generado aumentos de hasta el 50% en la productividad y una reducción de hasta el 80% en los tiempos de procesamiento de contenidos.

Conclusiones: La madurez en la IA se alcanza cuando esta se integra estratégicamente en toda la cadena de valor del medio, asegurando transparencia frente al usuario (como lo promueve el Trust Project) y optimizando recursos sin sacrificar la calidad editorial.

Webinar sobre desinformación, IA y democracia: Una mirada regional

Contexto: En un año marcado por múltiples elecciones en las Américas, la sesión abordó la amenaza de las narrativas desinformantes impulsadas por la tecnología y cómo los medios pueden combatirlas.

Disertaciones: Con Néstor Altuve como moderador, Rodrigo Salazar, director ejecutivo del Consejo de la Prensa Peruana (CPP); Werner Zitzmann, director ejecutivo de la Asociación Colombiana de Medios de Información (AMI) junto con Adrián Pino y Soledad Arréguez de Proyecto Desconfío, Argentina, expusieron las tensiones entre ecosistemas digitales y estabilidad democrática.

Mensajes clave: Si bien la IA puede facilitar la manipulación, también dota a las redacciones de la capacidad para monitorear en tiempo real la circulación de campañas coordinadas o granjas de bots. Se enfatizó la urgencia de diseñar protocolos editoriales, simular escenarios reales de crisis y promover programas de alfabetización mediática para tender puentes de confianza con la ciudadanía.

Conclusiones: El buen periodismo, respaldado por herramientas de verificación automatizada, sigue siendo el principal escudo de la sociedad civil frente a la desinformación sistémica.

Cierre general sobre esta primera fase del ciclo

Quedó establecido que la inteligencia artificial trasciende la mera optimización operativa; representa un cambio de paradigma cultural e infraestructural que impacta el corazón del periodismo. Las señales del presente indican que el aumento drástico en la productividad mediática debe ir emparejado irrestrictamente con la supervisión humana, la verificación rigurosa y la transparencia.

La ruta trazada a lo largo de las sesiones es clara: la industria debe abrazar la adaptación continua, rediseñar sus procesos y capacitar incesantemente a sus equipos. Frente a fenómenos como la desinformación electoral, el fortalecimiento institucional de los medios y la alfabetización de las audiencias son pasos indispensables. Este ciclo de la SIP es como un faro estratégico que ofrece directrices accionables para que las empresas de comunicación en las Américas puedan sortear los desafíos de rentabilidad, tecnología y ética periodística con solidez y visión de futuro.

Proyección hacia la segunda fase

Dada la apremiante necesidad del sector por seguir decodificando este fenómeno en constante evolución, el esfuerzo institucional continuará con una segunda fase de diálogos que promete igual riqueza, intensidad y profundidad. Este compromiso continuo de la SIP, aliados y colaboradores reafirma una clara visión de futuro: acompañar activamente a las empresas periodísticas no solo para que logren adaptarse a la coyuntura tecnológica, sino para que asuman un liderazgo proactivo en la era digital. La continuidad de estos espacios asegura que el debate constructivo sobre innovación, sostenibilidad y ética siga nutriendo la indispensable transformación de la industria periodística en la región.

Por Horacio Ruiz / Editor de Hora de Cierre

Aunque muy frágil, a veces de semblante moribundo, el diario impreso sigue resistiendo la extinción. No solo se niega a bajar del escenario de la industria sino que, a menudo, aún en la era de la IA, sigue siendo el principal protagonista de empresas periodísticas.

El próximo 3 de mayo el diario The Pittsburgh Press Gazette, que solo se imprime dos veces por semana, dejará de publicarse por completo luego de acumular 350 millones de dólares en pérdidas entre 2005 y 2025. Su desaparición total, impreso y online, llega después que en enero de este año, otro diario metropolitano estadounidense, el Atlanta Journal Constitution (Cox Enterprises), empezó a publicarse únicamente en formato digital, dejando a la principal ciudad de Georgia sin un diario impreso.

Preocupante es el caso de The Washington Post, uno de los diarios más emblemáticos de Estados Unidos, que aún circula impreso y online, siete días a la semana, pero que tuvo que despedir en marzo a 300 trabajadores, un tercio de su plantel, suprimiendo además la cobertura de Deportes y Noticias Internacionales.

A finales de 2025, la tirada media diaria de The Washington Post cayó por debajo de los 90.000 ejemplares. La tirada particularmente disminuyó un 21,2 % en el semestre que finalizó en septiembre de 2025. Pero aunque las cifras de la edición impresa no son buenas, el periódico en papel sigue llegando a más de 1,1 millones de lectores cada semana, según datos publicitarios de 2025.

El mayor problema del Post no parece ser la caída del impreso sino que, por diversos motivos, una enorme disminución (hasta un 90%) de las suscripciones digitales entre 2021 y 2025. Según esto, la incertidumbre sobre el futuro de los diarios en algunos casos no estaría tanto ligada a la obsolescencia de los impresos sino que al fracaso de ciertas estrategias digitales o decisiones editoriales.

En contra de la corriente

La sorpresa en lo que va del año la dio The Houston-Chronicle con una inversión de 10 millones de dólares en un nuevo centro de impresión que incluye una rotativa Goss Uniliner adquirida, precisamente, del ya casi extinto The Pittsurgh Press-Gazette. El Chronicle imprime allí 10 diferentes periódicos, incluyendo las ediciones regionales de The New York Times, The Wall Street Journal, The USA Today y el San Antonio Express-News.

El redoblar la apuesta por la impresión, aún cuando en el ámbito digital el Chronicle registra una masiva audiencia de tres millones de lectores con 125 millones de páginas vistas cada mes, tiene mucho que ver con el rendimiento de la empresa madre, Hearst Corporation, que ha registrado ganancias en el orden de los $26.000 millones de dólares en los últimos dos años.

La división de impresos, aunque no es la más rentable, sí ha presentado resultados alentadores. En 2025 Hearst completó su dominio de las principales cabeceras de Texas con la adquisición en septiembre de The Dallas Morning News, venerable diario que había sido propiedad de la familia Dealey desde 1885. Antes, en febrero, adquirió The Austin American News en un trato con Gannett.

La rotativa nueva en Houston, que llegó desde Pittsburgh, puso de manifiesto que en algunos mercados los impresos aún siguen generando entusiasmo. Además del éxito de las revistas, algunos periódicos tradicionales parecen haber logrado extender la vida de los impresos más allá de lo previsible.

«Tenemos la obligación de seguir imprimiéndolo», dijo Joe Mireles, jefe del taller de impresión de The Houston Chronicle. «La gente sigue queriéndolo. Siguen esperándolo». 

Una de cal y otra de arena

Sin embargo, los desiertos informativos en Texas han proliferado ante el retroceso de pequeños diarios locales, en su mayoría impresos. Aún áreas metropolitanas de tamaño considerable como Arlington, con 400,000 habitantes, no cuentan con periódicos comprometidos con el acontecer local.

El área de Houston ofrece un panorama diferente por varias razones. El crecimiento de zonas urbanas bien planificadas, la estrategia del envío de periódicos impresos por correo regular y el boom de los bienes inmuebles, son algunos de los motores que propician esta excepción.

Un caso especial es Community Impact, con sede en Pflugerville, al norte de Austin. Esta empresa de medios de propiedad familiar desafía el declive de los impresos. El modelo Impact utiliza el servicio postal de EE. UU. para distribuir gratuitamente periódicos mensuales a todo color, en todos los hogares de una extensa zona de cobertura. En 2025, abarcaron a unos 2,5 millones de buzones en más de 70 comunidades.

Su principal fuente de ingresos es la publicidad de pequeños negocios locales y marcas regionales. La empresa gestiona su propia planta de impresión, valorada en 10 millones de dólares, lo cual les permite controlar los costes de producción y generar ingresos adicionales mediante la impresión de proyectos para otras organizaciones.

En Florida los principales diarios impresos se hallan en franco declive. Solo uno de ellos, The Tampa Bay Times, registra circulación por encima de los 100.000 ejemplares diarios. Un caso con mucho contraste es The Orlando Sentinel que registra una circulación diaria de apenas unas 20.000 copias mientras sus servicios digitales presentan una audiencia masiva de hasta 15 millones de visitantes únicos por mes.

En un sentido opuesto, The Villages Daily Sun de Florida, 70 kilómetros al noroeste de Orlando, es un periódico impreso que también desafía las tendencias nacionales de declive del sector. Centrado en noticias hiperlocales dirigidas a una comunidad acomodada de mayores de 55 años, es uno de los periódicos de más rápido crecimiento del país, con una tirada que va rumbo a los 60.000 ejemplares diarios. Este impreso ni siquiera divulga públicamente su rendimiento en las plataformas digitales.

Historia de dos ciudades

En el sur de Florida, en 2024 The Miami Herald registró menos de 13.000 copias diarias y, al mismo tiempo, destaca como uno de los productos digitales mejor valorados dentro de la empresa MacClatchy. Su diario hermano, en español, El Nuevo Herald, tiene una circulación impresa adicional de unos 10.000 ejemplares impresos al día. En conjunto ambos llegan a más de 1,5 millones de personas cada semana a través de sus plataformas impresas y digitales.

La circulación impresa de The Sun Sentinel de Fort Lauderdale es menor de 16.000 ejemplares diarios, pero el producto en papel juega un papel importante en la venta de suscripciones combinadas, impresa y digital. El diario ofrece dos paquetes; uno con solo dos ediciones impresas además de los productos digitales y otro que incluye el impreso los siete días de la semana.

A eso se le conoce como onboarding, un proceso en el que se utiliza el formato impreso para mantener los ingresos mientras se va trasladando gradualmente a la audiencia a las plataformas digitales. El objetivo es retener los segmentos de mayor edad y alto poder adquisitivo que en el sur de Florida son esenciales para los medios, no solo porque prefieren la experiencia táctil del diario impreso sino también por su fidelidad a la marca. 

Otro factor es que, según diversos estudios de marketing, los cupones en el diario impreso, tanto en Florida como en muchos otros estados norteamericanos, aún tienen un peso importante en las preferencias de compra del público.

Como en el caso de The Houston Chronicle, el Sentinel de Fort Lauderdale cultiva otro frente de negocio con los impresos. Su plantel en Deerfield Beach imprime siete ediciones diarias, incluyendo  The Miami Herald.

Ciudad de gigantes

La ciudad de Nueva York cuenta con los tres diarios impresos más rentables de la nación. The Wall Street Journal desde hace muchos años es el que vende más copias en papel. El informe más reciente fija su circulación impresa en 412.000 ejemplares frente a 250.000 de The New York Times.

Sin embargo, el Times  domina en total de suscripciones, impresa y online, con 12,8 millones de suscriptores frente a solo 4,7 millones del Journal. De hecho, a escala mundial el Times es el caso más exitoso de una empresa periodística en la transición hacia lo digital con productos "bundle" no noticiosos que incluyen, entre otros, juegos, cocina y el diario deportivo The Athletic que solo se edita en formato digital.

De los 1.500 quioscos para el expendio de periódicos que existían en La Gran Manzana en la década de 1950, actualmente solo quedan 300. El costo de las ediciones dominicales para los dos grandes diarios neoyorquinos es de $12 dólares por el Times y $11 por el Journal. Esto confirma uno de los vaticinios que se hacían hace 20 años, en el inicio de la transición digital: los impresos no se extinguirán por completo sino que poco a poco se convertirán en artículos de consumo solo al alcance de los sectores socioeconómicos más pudientes.

Una historia de dos tabloides es la de The New York Post y su competidor The Daily News. En 2022, el Post, propiedad de News Corp., registró su primer año de ganancias desde que Rupert Murdoch lo adquirió en 1976. Desde entonces su rendimiento ha sido sostenido y, a la versión impresa, se le atribuye gran parte del crédito. Algunos analistas consideran que su formato sensacionalista, tangible y a todo color ofrece una experiencia "creíble y duradera" que actúa como antídoto contra la "fatiga digital". La circulación diaria promedio del Post en el inicio de 2026 es de 122.100 ejemplares diarios.

Al mismo tiempo, el Post afirma haber alcanzado 85 millones de usuarios únicos en la web y News Corp. anunció en enero de este año el lanzamiento de su gemelo, el California Post, con oficinas en Los Ángeles.

The Daily News, en cambio, ha recorrido un camino mucho más difícil, dejando de ser el principal tabloide de la ciudad para convertirse en una empresa periodística sin oficinas que funciona con personal en remoto. No obstante, el Daily News sigue compitiendo mano a mano con el Post en las ediciones impresas dominicales.

En la costa oeste

En California, The San Francisco Chronicle, al igual que la mayoría de los principales periódicos estadounidenses, ha experimentado un descenso constante en su tirada impresa. A pesar de ello, el Chronicle sigue imprimiendo en sus instalaciones de Fremont, altamente automatizadas y de última generación, que siguen siendo unas de las más avanzadas del mundo.

El Chronicle, propiedad de Hearst, logró volver a obtener beneficios a mediados de la década de 2010 gracias a una combinación de crecimiento digital y operaciones de impresión eficientes. Todavía se puede recibir el periódico en casa o comprar ejemplares en los quioscos. Los suscriptores digitales también tienen acceso a la edición electrónica que es una réplica digital del periódico impreso.

Su circulación diaria ha caído de los 40.000 ejemplares, menos de la décima parte de lo que circulaba hace unos 20 años. No obstante, su base de suscriptores digitales en 2023 era de casi 150.000 personas y en crecimiento.

El segundo diario de la ciudad es el San Francisco Examiner que sigue siendo gratuito y circula impreso tres días a la semana, incluyendo el domingo, como una estrategia de circulación combinada en la que el impreso lleva la tarea de crear contenido en profundidad diferente al de las plataformas digitales.

Los Ángeles Times aún es el diario de mayor circulación en California. Su promedio de circulación impresa diaria ha comienzos de 2026 se fijó en 63.500 copias. El periódico, que se halla en una etapa de reestructuración, ha apostado decididamente por el formato digital y cuenta con más de 550. 000 suscriptores digitales y una audiencia mensual en línea de aproximadamente 40 millones de visitantes únicos.

Pero según cifras de 2024, Los Ángeles Times aún recibía un 54% de sus ingresos del negocio en papel, tanto en circulación como en venta de publicidad. Solo un 23% provenía de los formatos digitales, lo mismo que un 23% de otros negocios como eventos, alquiler de estudios, licencias y propiedad intelectual.

Nutriéndose mutuamente

Los lectores de la versión impresa del Times suelen pertenecer a hogares con ingresos elevados (más de 100 000 dólares anuales) y se les considera responsables de la toma de decisiones. Este es un patrón que se repite con frecuencia en las operaciones de los diarios tradicionales en Estados Unidos. En no pocas instancias, el diario impreso aún es la principal fuente de ingreso que, incluso, sostiene a los formatos digitales.

Para el USA Today el impreso permanece en el centro de su estrategia. El año pasado su empresa matriz, Gannet Co. Inc., cambió su nombre por USA Today Co., señalando que aunque la compañía cuenta con centenares de periódicos, su identidad está volcada en su producto principal que se imprime en 37 localidades de Estados Unidos.

EL USA Today se sigue distribuyendo en los mismos canales de hace 20 años; hoteles, aeropuertos y presenta una base de 89.200 suscriptores domiciliados. A comienzos de este año la empresa informó que los ingresos digitales exceden un 47% del total de sus ingresos y que su meta es sobrepasar el 50% a fines de 2026.

Mientras tanto, la empresa firmó un acuerdo de licencia de contenido con Meta y Microsoft para alimentar sus herramientas de inteligencia artificial, con lo que espera compensar la pérdida de ingresos por publicidad en sus productos impresos.

Durante años, muchos medios compitieron por aparecer en la primera página de Google. Ahora empieza otra competencia: lograr que sus contenidos sean encontrados, comprendidos, citados y reutilizados por sistemas basados en modelos de lenguaje. Ya no basta con publicar bien. También conviene estar estructurados para ser entendidos por máquinas inteligentes.

Por Néstor Altuve / info@nestoraltuve.com

Hay una pregunta que ya no debería estar confinada al equipo de tecnología, ni al área de SEO, ni a una conversación marginal sobre innovación: cuando un sistema de inteligencia artificial busca una respuesta sobre un tema de actualidad, ¿puede encontrar, interpretar y atribuir correctamente el contenido de su medio?

La pregunta parece técnica. En realidad, es profundamente estratégica.

Porque en el nuevo entorno digital, cada vez más personas no llegarán primero a una portada, a una home o incluso a una página de resultados tradicional. Llegarán a una respuesta generada, a un resumen conversacional, a una recomendación sintetizada o a una cita construida por un sistema de IA. Y en ese entorno, la calidad periodística sigue siendo decisiva, pero ya no alcanza por sí sola. La estructura empieza a importar casi tanto como el contenido.

Eso es, en términos simples, lo que significa LLM discovery: la capacidad de un contenido para ser descubierto, comprendido, relacionado con el contexto correcto y, en el mejor de los casos, citado o recomendado por sistemas basados en grandes modelos de lenguaje.

El uso del contenido periodístico por la IA: un tema sensible que exige acuerdos inteligentes

A medida que los sistemas de inteligencia artificial descubren, procesan, resumen y reutilizan contenidos periodísticos, emerge una tensión que ya no puede tratarse como un asunto periférico. Los medios necesitan ser encontrados, comprendidos y atribuidos en estos nuevos entornos. Pero al mismo tiempo crece la inquietud por el uso de su contenido sin suficiente reconocimiento, contexto o retorno económico.

Es, sin duda, un tema álgido. Y seguirá siéndolo.

Sin embargo, el error sería abordarlo solo desde la queja, el miedo o la lógica defensiva. La discusión de fondo no debería limitarse a si la IA usa o no usa contenido periodístico, sino a bajo qué condiciones lo hace: con qué nivel de atribución, con qué transparencia, con qué límites, con qué trazabilidad y bajo qué esquemas de compensación o intercambio de valor.

Para los medios, aquí no solo está en juego la protección de su propiedad intelectual. También está en juego su capacidad de conservar contexto, marca, autoridad y monetización en una nueva capa de intermediación digital. Y para las empresas de IA, también debería estar claro que el acceso sostenible a contenido confiable, actualizado y bien producido no puede construirse sobre relaciones ambiguas o desequilibradas.

Por eso, más que una guerra sin salida, lo que se necesita es avanzar hacia acuerdos beneficiosos para ambas partes. Acuerdos que reconozcan el valor económico, editorial y social del periodismo, y que al mismo tiempo permitan que los sistemas de IA accedan a información de calidad bajo reglas claras, transparentes y sostenibles.El equilibrio no aparecerá solo. Habrá que negociarlo, diseñarlo y defenderlo.

El descubrimiento en LLM ya es un asunto de negocio

Durante mucho tiempo, la lógica dominante fue relativamente clara: producir contenido relevante, optimizarlo para buscadores, mejorar velocidad de carga, titular bien, cuidar indexación y competir por tráfico. Esa lógica no desaparece, pero se vuelve insuficiente.

Los sistemas basados en IA no siempre navegan como un usuario humano. Muchas veces consumen datos estructurados, interpretan entidades y relaciones, consultan endpoints, procesan sitemaps, leen marcado semántico y dependen de señales de claridad para reducir errores de interpretación. En otras palabras, para las máquinas, una superficie digital clara y estructurada puede ser más útil que una página visualmente impecable pero ambigua o difícil de procesar.

Si su contenido no se entiende bien en entornos de IA, puede pasar una de tres cosas: no aparece, aparece mal o aparece sin el contexto que protege su marca y su valor editorial. Las tres son peligrosas. La primera reduce visibilidad. La segunda erosiona confianza. La tercera puede diluir reconocimiento y capacidad de monetización.

Por eso este ya no es solo un problema de tráfico. Es un problema de distribución futura, posicionamiento de marca, autoridad editorial y competitividad.

La diferencia entre ser visible en buscadores y ser descubrible por LLM

El buscador tradicional, simplificando mucho, organiza páginas. El sistema basado en LLM intenta comprender significados.

En el mundo clásico del SEO, la página era la unidad principal de competencia. En el entorno LLM, esa lógica se desplaza hacia algo más profundo: entidades, atributos, relaciones y contexto. Dicho de otro modo, no basta con tener un buen artículo sobre elecciones, inflación o fichajes deportivos. El sistema necesita entender con claridad quién escribió, qué organización publica, sobre qué hecho trata, cuándo fue publicado, cuándo fue actualizado, qué tema cubre, con qué otras piezas se relaciona y por qué debería considerarlo confiable.

Aquí está la gran diferencia: el SEO clásico optimizaba para ranking; el descubrimiento en LLM obliga a optimizar para comprensión.

Un ejemplo simple. Un portal económico publica una nota sobre la decisión de un banco central. Si la pieza tiene un titular claro, fecha visible, autor identificado, tema correctamente categorizado, datos estructurados tipo NewsArticle, enlaces a contexto previo, una URL estable y un sitemap bien mantenido, le da a la máquina una historia inteligible. Si, en cambio, la nota está enterrada en una arquitectura caótica, con etiquetas inconsistentes, fecha ambigua, autor genérico y fuerte dependencia de JavaScript para renderizar el contenido, el sistema tendrá más dificultad para leerla correctamente.

La nueva regla: el buen contenido debe venir bien empaquetado

En medios, solemos pensar en el contenido como una pieza editorial. Para los sistemas de IA, además de pieza editorial, debe ser también un objeto bien descrito.

Eso exige ordenar el contenido en varias capas.

La primera capa es la claridad editorial. Titulares precisos. Bajadas útiles. Cuerpos de texto bien estructurados. Subtítulos que orienten. Párrafos que definan con nitidez quién, qué, cuándo, dónde y por qué. Esto no es una concesión a las máquinas. Es buen periodismo. Pero ahora también funciona como una señal de legibilidad algorítmica.

La segunda capa es la estructura semántica. El contenido debe tener una jerarquía visible y lógica. Una cobertura sobre un escándalo político, por ejemplo, no debería ser una isla. Debe relacionarse con perfiles de protagonistas, cronologías, piezas explicativas, documentos fuente, coberturas previas y actualizaciones posteriores. En lenguaje sencillo: el sitio debe ayudar a la máquina a entender que no son páginas sueltas, sino partes de un mapa de conocimiento.

La tercera capa es la consistencia. Si un mismo tema se etiqueta hoy como “Elecciones 2026”, mañana como “Comicios” y pasado mañana como “Política electoral”, el medio complica la tarea de interpretación. La taxonomía deja de ser un asunto administrativo y se convierte en una señal estratégica. Un sitio consistente enseña. Un sitio desordenado confunde.

Feeds, APIs, sitemaps y metadatos: la tubería que ahora importa más

Hay una frase que muchos medios tendrán que asumir cuanto antes: las máquinas no “viven” la experiencia del sitio; consumen sus datos.

Traducido al mundo editorial, esto significa varias cosas.

Un feed bien diseñado no es solo un archivo para distribución. Puede convertirse en una vía útil para que terceros entiendan qué publica el medio, con qué frecuencia, sobre qué temas y con qué atributos. En noticias, un sitemap específico para contenido noticioso permite informar mejor sobre artículos recientes y sus datos relevantes.

Una API limpia y ordenada permite exponer contenido, metadatos, actualizaciones, catálogos temáticos, perfiles de autores o bases documentales de forma consistente. No todos los medios necesitan abrir APIs públicas desde mañana. Pero sí necesitan pensar como si su contenido debiera poder circular de forma estructurada y comprensible.

Los metadatos son el idioma auxiliar de la página. No sustituyen al periodismo, pero ayudan a describirlo. Fecha de publicación, fecha de modificación, autor, sección, tipo de pieza, idioma, organización editora, imagen principal, temas asociados, formato y relación con otras piezas son señales que reducen ambigüedad.

Y las URLs estables también cuentan. Una página cuyo enlace cambia innecesariamente o depende de parámetros opacos pierde claridad y trazabilidad. Para una máquina, una URL limpia y persistente ayuda a consolidar identidad y contexto.

Los datos estructurados no son decoración: son contexto legible

Muchos medios todavía tratan el marcado estructurado como una tarea secundaria. Error.

Los datos estructurados, usando vocabularios como Schema.org, ayudan a los sistemas a entender qué es una página y qué representa cada elemento. En noticias, NewsArticle permite describir piezas periodísticas; Organization y NewsMediaOrganization ayudan a identificar al publisher; y propiedades vinculadas a autoría, fecha, imágenes o principios editoriales aportan contexto adicional.

Para un directivo no técnico, la mejor analogía es esta: el contenido es la noticia; el dato estructurado es la ficha técnica que permite que una máquina no adivine, sino entienda.

Y en esta etapa, reducir la necesidad de que la máquina “infiera” es una ventaja competitiva.

Autoría, fecha, jerarquía temática y confianza: señales que ya pesan más

En periodismo, confianza y atribución siempre importaron. En la era LLM, importan doble.

Por eso un medio que quiera ser más reusable por sistemas de IA debería cuidar, como mínimo:

Cuando todo eso está alineado, el medio se vuelve una fuente más clara, trazable y reusable.

Errores que están reduciendo la visibilidad de muchos medios

Aquí aparece una parte incómoda: muchos sitios periodísticos siguen operando con arquitecturas que fueron aceptables para otra etapa del internet.

Los errores más frecuentes son bastante reconocibles.

El primero es confiar demasiado en la capa visual. Sitios muy atractivos para humanos, pero difíciles de procesar para máquinas por exceso de scripts, componentes anidados o renderizado deficiente.

El segundo es bloquear o limitar sin querer la accesibilidad de crawlers reputados.

El tercero es usar taxonomías pobres o inconsistentes. Etiquetas improvisadas, secciones duplicadas, temas mezclados, categorías sobredimensionadas.

El cuarto es carecer de disciplina en fechas y actualizaciones. Cambiar fechas sin claridad, no distinguir publicación original de actualización o mostrar señales contradictorias daña comprensión y credibilidad.

El quinto es pensar que una “página especial para IA” resuelve el problema. No se trata de inventar un escaparate artificial para LLM, sino de mejorar la calidad estructural real del ecosistema digital.

Qué hacer ahora

Un medio no necesita rehacer todo su sitio esta semana. Pero sí necesita empezar con una hoja de ruta seria.

Primero, haga una auditoría de superficie legible por máquinas. Revise qué ve realmente un crawler en sus páginas clave, si el contenido principal renderiza bien, si los artículos tienen datos estructurados correctos, si sus sitemaps están actualizados y si la accesibilidad no está siendo limitada sin intención.

Segundo, ordene la taxonomía editorial. Menos etiquetas improvisadas y más arquitectura temática coherente. Un tema debe ser un tema en todo el sitio.

Tercero, fortalezca las señales de confianza. Autoría clara, fichas de autores, principios editoriales, datos de contacto, políticas visibles, fechas coherentes y correcciones transparentes.

Cuarto, trabaje el sitio como un sistema de conocimiento, no como una colección de páginas sueltas. Conecte perfiles, coberturas, dossiers, explicadores, cronologías y archivos.

Quinto, alinee a redacción, producto, SEO y tecnología. Porque este desafío no pertenece a un solo departamento. Es una nueva disciplina transversal.

El punto de fondo: aquí no se juega solo una mejora técnica

La discusión sobre descubrimiento en LLM puede parecer una conversación de especialistas. No lo es.

Lo que está en juego es quién será legible en la nueva capa de intermediación digital. Quién podrá seguir siendo fuente. Quién conservará atribución. Quién convertirá su archivo en activo reutilizable. Y quién correrá el riesgo de producir valor que otros sistemas resumirán sin devolverle suficiente reconocimiento.

Para los medios, esta conversación llega en un momento delicado: ingresos presionados, audiencias fragmentadas, dependencia de plataformas y necesidad urgente de construir ventajas que no se evaporen con el siguiente cambio del algoritmo. Precisamente por eso, ordenar la arquitectura editorial para sistemas de IA no es una tarea cosmética. Es una inversión en capacidad de descubrimiento, autoridad y futuro.

La buena noticia es que esta transición no exige abandonar el periodismo. Exige hacerlo más inteligible.

Porque en la era de la IA, seguirán ganando los medios que informen mejor. Pero también, cada vez más, los que estén mejor estructurados para que las máquinas puedan reconocer que informan mejor.

Cinco recomendaciones ejecutivas para dueños y altos directivos de medios

El Instituto Reuters presenta radiografía sobre la apatía noticiosa de los jóvenes

Una nueva investigación del Instituto Reuters para el Estudio el Periodismo dada a conocer a fines de marzo ahonda en el análisis de cómo se mantienen informados los jóvenes entre 18 y 24 años. Se confirma que este segmento se aleja cada vez más de los canales de información tradicionales y que  4 de cada 10 de ellos solo se informan a través de las redes sociales, principalmente TikTok, Instagram y YouTube.

El estudio fue elaborado por los doctores investigadores del instituto; Craig T. Robertson, Richard Fletcher y Amy Ross Arguedas, junto a su directora Mitali Mukherjee. Se basaron en informes previos del Digital News Report y otras encuestas de Reuters con datos correspondientes al período 2013-2025. Sus datos, a lo largo de todos esos años, provienen de nueve mercados: Estados Unidos, Reino Unido, Alemania, Dinamarca, Italia, España, Japón y Brasil.

Quizás el dato más desalentador es que el hábito diario de consumir noticias es mucho menor en estos jóvenes que, por ejemplo, entre los mayores de 55 años. Solo un 64% de ellos accede a información diariamente en comparación a un 87% de los mayores. También se indica que un 51% de estos jóvenes dedican más atención a los creadores individuales de contenidos que a las marcas periodísticas más reconocidas.

Del lado positivo, quizás, se señala el hecho de que este grupo demográfico, a escala global, es más propenso a acceder a las noticias mediante el uso de inteligencia artificial y, también, está más a favor del uso de esa tecnología en los medios de comunicación.

Estos son algunos de los hallazgos más relevantes, según los investigadores.

• En las redes sociales y de vídeo, los jóvenes afirman que prestan más atención a los creadores de noticias individuales (51 %) que a las marcas de noticias tradicionales (39 %), en contraste con las personas de 55 años o más, que afirman prestar más atención a los medios de comunicación.

• En términos más generales, los jóvenes son más propensos que los grupos de mayor edad a preferir escuchar o ver las noticias en línea, aunque la preferencia por la lectura sigue prevaleciendo en la mayoría de los mercados por ahora. También consumen más podcasts que las personas mayores, pero los podcasts de noticias en concreto no son un factor tan determinante como lo son para las personas mayores.

• Los jóvenes consumen noticias con menos frecuencia que las personas de más edad. Alrededor de dos tercios (64 %) de los jóvenes de entre 18 y 24 años consumen noticias a diario, en comparación con el 87 % de las personas de 55 años o más. Esto se debe en parte a que el consumo de noticias a través de las redes sociales es menos intencionado y más incidental.

• Los jóvenes también muestran menos interés por las noticias. Solo un tercio (35 %) de los jóvenes de entre 18 y 24 años, en comparación con el 52 % de los mayores de 55 años, afirma estar «muy» o «extremadamente» interesado en las noticias en 2025. Los jóvenes están menos interesados en temas como la política y relativamente más interesados en contenidos divertidos y de entretenimiento. Los hombres jóvenes están comparativamente más interesados en la ciencia y la tecnología, y las mujeres jóvenes en las noticias sobre salud mental.

• Aproximadamente cuatro de cada diez (42 %) jóvenes afirman que «a veces» o «a menudo» evitan las noticias, aunque este porcentaje es similar al de otros grupos de edad. Todos los grupos de edad citan el carácter deprimente de las noticias como la razón principal, pero los jóvenes son relativamente más propensos a decir que las noticias no les parecen relevantes o que les resultan difíciles de entender.

• Las personas de entre 18 y 24 años se sienten más cómodas con la IA y utilizan los chatbots para informarse con mayor frecuencia y de formas más elaboradas que las personas de más edad. Alrededor del 15 % utiliza la IA para acceder a las noticias semanalmente, en comparación con solo el 3 % de los mayores de 55 años. Además, tienen una actitud más positiva hacia el periodismo asistido por IA y son más propensos a afirmar que utilizan la IA para orientarse y simplificar noticias complejas.

• Los jóvenes no tienen opiniones fundamentalmente diferentes sobre el desempeño de los medios de comunicación en comparación con los grupos de mayor edad, pero sí hay diferencias de grado. En todos los grupos de edad, las opiniones sobre la cantidad y la imparcialidad de la cobertura informativa tienden a ser positivas, aunque los jóvenes de 18 a 24 años son ligeramente más propensos a pensar que no se les da suficiente cobertura y que esta es «injusta».

• La mayoría de las personas de todas las generaciones están a favor de la idea de una información imparcial, pero los jóvenes piensan con mayor frecuencia (el 32 % frente al 19 % de los mayores de 55 años) que «no tiene sentido que los medios de comunicación sean neutrales en ciertos temas», como el cambio climático o el racismo.

• Los jóvenes tienen «necesidades de usuario» muy variadas, pero en general similares, en lo que respecta a las noticias, y las diferencias medias en la confianza en las noticias según la edad también son menores de lo que a menudo se supone: nueve puntos porcentuales  menos entre los jóvenes de 18 a 24 años (37 %) que entre los mayores de 55 años en 2025.

Los investigadores del Instituto Reuters enfatizaron que el objetivo principal de este estudio es ayudar a comprender estas actitudes y patrones de comportamiento de las generaciones de lectores más jóvenes para así contribuir a la sostenibilidad financiera de los medios y como parte de la salud democrática de las sociedades.

Ver el informe completo aquí (inglés).

La segunda sesión del curso "Social Media para periodistas en el exilio", organizado por la Red Latinoamericana de Periodismo en el Exilio (RELPEX), se centró en la "Anatomía de un video exitoso" y ofreció herramientas críticas para conectar con las audiencias actuales.

“La gente ojea más de 100 metros de contenido al día. Hay muchísimas oportunidades de impactar a los usuarios con nuestro contenido, por eso es importante editar de forma estratégica para captar la atención en los primeros segundos”, sostuvo Dalila Dawid, cofundadora de Ocena MediaLab, encargados del taller.

La RELPEX es un programa de la Sociedad Latinoamericana de Prensa (SIP) para apoyar a periodistas y medios en situación de movilidad, exilio o desplazamiento. Su objetivo principal es que estas voces no sean silenciadas, estén donde estén.

Actualmente hay cerca de 400 periodistas que conforman la RELPEX, quienes tienen acceso a programas de asistencia de emergencia y legal, programas de empleabilidad y recursos de formación, como este taller.

La batalla por los primeros segundos

Las estadísticas presentadas durante la segunda sesión de la capacitación revelan un enorme desafío: los usuarios acceden a sus redes entre 12 y 15 veces al día, con sesiones de apenas 2 a 4 minutos. En este breve lapso, un video orgánico dispone de solo 5 segundos para captar el interés, mientras que las fotos y textos cuentan con apenas 1 a 3 segundos antes de que el usuario continúe navegando. Es por eso que el contenido debe ser lo más digerible posible, considerando que las personas suelen consumir redes mientras realizan otras actividades en simultáneo

El potencial del video corto y vertical

Ante este panorama, la recomendación principal es invertir en video corto y vertical, como Reels, TikTok y Shorts. Estos formatos inmersivos facilitan que el periodista sea descubierto por nuevas audiencias y aumente su comunidad. Una de las grandes ventajas es la accesibilidad técnica, ya que se puede producir contenido de alta calidad utilizando únicamente el teléfono celular, sin necesidad de herramientas de edición pagas o cámaras profesionales.

• Para maximizar el impacto de estos videos, se sugirieron las siguientes buenas prácticas:

• Realizar videos a pantalla completa y con sonido, pero que incluyan subtítulos, dado que muchos usuarios los ven silenciados.

• Dirigirse directamente a la cámara para aportar humanidad y generar cercanía con el espectador.

• Utilizar la voz en off como una herramienta poderosa de storytelling cuando se emplean imágenes de apoyo.

• Ser intencional: definir claramente el mensaje antes de comenzar a grabar.

Errores comunes y la estructura de la viralidad

El curso también identificó prácticas que deben evitarse para no comprometer el alcance de las cuentas, como por ejemplo, subir videos con marcas de agua de otras aplicaciones, usar música con derechos de autor, publicar en formato horizontal o utilizar clickbait.

Finalmente, se enfatizó que la retención de la audiencia no es producto del azar, sino de una estructura sólida. Un video con potencial viral debe impactar desde el inicio, generar tensión o curiosidad y entregar valor de forma dinámica mediante el uso de varios clips. Para lograr este dinamismo, se recomendó la planificación previa y el uso de aplicaciones de edición como Inshot o CapCut.

Por Néstor Altuve - @nestoraltuve – info@nestoraltuve.com

El newsletter dejó de ser un complemento editorial. Es, o debe ser, una unidad estratégica de negocio.

Durante años, los medios lo trataron como canal de distribución. Luego como herramienta de fidelización. Hoy, en plena aceleración de la inteligencia artificial, y en un contexto especialmente desafiante para los medios latinoamericanos, con caída de ingresos publicitarios y alta dependencia de plataformas, el newsletter entra en su fase más exigente: o se convierte en producto diferencial o será reducido a simple insumo resumible.

La IA no va a eliminar los boletines. Va a eliminar los irrelevantes. Y eso, estratégicamente, es una oportunidad.

I. El cambio estructural: del “email enviado” al “producto editorial con economía propia”

Los medios que entendieron primero este cambio, como The New York Times con The Morning, o Quartz al diseñar newsletters como productos con métricas propias de retención, asumieron algo esencial. Un newsletter no es contenido enviado, es una relación estructurada con una audiencia identificable y medible.

Ismael Nafría lo resume con claridad: sin definición de audiencia y propuesta de valor, el boletín se diluye. Adam Pasick ha mostrado cómo los newsletters pueden convertirse en puerta de entrada a la suscripción. Luciana Cardoso trabajó el newsletter como producto con indicadores propios de engagement y retención.

La inteligencia artificial acelera esta lógica.

Cuando el lector recibe un resumen automático de múltiples boletines, función que ya empieza a integrarse en entornos de correo con IA, la pregunta deja de ser “¿me llegó?” y pasa a ser:

¿Me aporta algo que no puedo obtener en segundos?

En mercados donde el tráfico orgánico es frágil, esta pregunta es crítica.

II. La nueva competencia: el filtro semántico

Antes competías contra otros medios.

Hoy compites contra el resumen automático.

Los modelos de IA:

·       Extraen puntos clave.

·       Detectan patrones.

·       Eliminan redundancias.

·       Priorizan información estructurada.

Si tu newsletter es:

·       Informativo pero genérico.

·       Recopilatorio sin análisis.

·       Lista de enlaces con breve comentario.

Estás en terreno vulnerable.

El futuro pertenece a lo no resumible.

A aquello cuya esencia no cabe en tres líneas.

III. Las cuatro tipologías que sobrevivirán

1.     El newsletter de voz autoral

Cuando la voz es el producto, el canal deja de ser el centro.

Casos como Letters from an American o iniciativas independientes como Status demuestran que el lector no abre por información, sino por interpretación.

La IA puede sintetizar datos.

No puede replicar trayectoria, criterio acumulado ni reputación editorial.

Claves estratégicas:

·       Postura definida.

·       Marco conceptual propio.

·       Narrativa consistente en el tiempo.

·       Firma reconocible.

·       Responsabilidad intelectual.

Para medios grandes, implica fortalecer autores con identidad clara.

Para independientes, convertir la marca personal en activo estratégico.

2.     El newsletter de utilidad económica concreta

Aquí el valor no es editorial, sino decisional.

Sobrevive aquel que:

·       Ahorra tiempo.

·       Reduce riesgo.

·       Genera ingresos.

·       Mejora decisiones.

Los boletines sectoriales o verticales especializados, especialmente en economías con déficit de información de calidad, tienen ventaja competitiva.

Si un ejecutivo paga por información que impacta su gestión, el consumo puede variar y el valor ya fue capturado.

Claves estratégicas:

·       Problema específico.

·       Audiencia definida.

·       Profundidad técnica.

·       Modelo de pago explícito.

·       Impacto medible.

3.     El newsletter como puente de entrada estratégica

El email deja de ser destino. Se convierte en puente.

El newsletter:

·       Activa.

·       Recuerda.

·       Contextualiza.

·       Dirige tráfico cualificado.

El contenido profundo vive en:

·       Ecosistema propio.

·       Membresía.

·       Comunidad.

·       Plataforma premium.

En entornos donde el tráfico social es inestable, este modelo fortalece independencia.

La IA puede amplificarlo si el resumen despierta suficiente interés para profundizar.

4.     El newsletter como comunidad

Este es el territorio menos automatizable.

Donde existen:

·       Respuestas reales.

·       Eventos.

·       Interacción directa.

·       Reconocimiento entre miembros.

·       Identidad compartida.

La IA puede resumir contenido.

No puede crear pertenencia.

La comunidad es ventaja estructural.

IV. La transformación estratégica que deben asumir los medios

1.     Pasar de volumen a arquitectura

Muchos medios acumulan newsletters sin modelo económico definido.

La pregunta estratégica no es cuántos envías.

Es cuánto valor generan.

Cada newsletter debe tener:

·       Objetivo claro (adquisición, retención, monetización o posicionamiento).

·       KPI financiero asociado.

·       Segmentación definida.

·       Propuesta de valor concreta.

En entornos de recursos limitados, dispersión equivale a fragilidad.

2.     Diseñar para IA, no contra IA

La optimización futura incluirá:

·       Primeros párrafos con contexto estratégico claro.

·       Titulares que sintetizan valor diferencial.

·       Llamados a la acción visibles tempranamente.

·       Estructura que sobreviva al resumen automático.

Así como aprendimos SEO, debemos entender el nuevo entorno semántico.

No se trata de adaptarse a una moda tecnológica.

Se trata de sobrevivir al filtro.

3.     Integrar IA en el backend

La IA debe fortalecer la arquitectura de relación, no reemplazar criterio editorial.

Usos estratégicos:

·       Analizar comportamiento de lectura.

·       Detectar abandono.

·       Personalizar frecuencia.

·       Recomendar contenido histórico relevante.

·       Segmentar dinámicamente.

La automatización sin estrategia genera ruido.

La automatización con arquitectura genera ventaja.

V. Monetización: el punto que nadie puede dejar suelto

Un newsletter sin modelo económico explícito es vulnerable.

Modelos viables:

·       Patrocinio premium.

·       Suscripción directa.

·       Membresía corporativa.

·       Eventos derivados.

·       Informes ejecutivos.

·       Productos formativos.

·       Servicios B2B.

El newsletter debe estar vinculado a:

·       Ingresos.

·       Retención.

·       Adquisición.

·       O reducción de costos.

Si no impacta el negocio, será el primero en cuestionarse ante ajustes presupuestarios.

VI. Errores estratégicos que acelerarán la irrelevancia

1.     Creer que el diseño compensa la falta de propuesta de valor.

2.     Confundir apertura con impacto económico.

3.     No diferenciar audiencia.

4.     No medir conversión real.

5.     Producir contenido intercambiable.

6.     Ignorar la dimensión comunitaria.

7.     Desvincularlo del modelo financiero del medio.

VII. Qué deben hacer hoy los medios grandes, medianos y pequeños

Medios grandes

·       Auditar portafolio de newsletters.

·       Eliminar redundancias.

·       Fortalecer autores estratégicos.

·       Vincular newsletters a conversión y retención.

Medios medianos

·       Elegir nichos claros.

·       Convertir uno o dos newsletters en producto central.

·       Integrarlos con comunidad.

·       Medir impacto económico.

Medios pequeños o independientes

·       Construir voz diferenciada.

·       Especializarse en verticales concretos.

·       Integrar modelo de pago temprano.

·       Diseñar ecosistema desde el inicio.

VIII. La pregunta definitiva

Si mañana tus lectores reciben solo un resumen automático de tu newsletter:

• ¿Quedará claro por qué deben leerte completo?

•  ¿Ofreces interpretación o solo información?

•  ¿Tienes modelo o solo envío?

•  ¿Construyes sistema o solo contenido?

La inteligencia artificial no elimina el newsletter.

Lo obliga a evolucionar.

En la nueva arquitectura digital, el email deja de ser mensaje.

Se convierte en activo estratégico dentro de un sistema de negocio.

Y en la economía de la atención automatizada, lo resumible desaparece.

Lo estratégico permanece.

Por Gastón Roitberg

Enlace al artículo original publicado en La Nación el 14 de febrero de 2026

En la conversación global sobre inteligencia artificial (IA) aplicada al periodismo, la tentación de correr detrás de la última novedad técnica suele ser tan grande como el riesgo de perder el eje. En The New York Times, sin embargo, el enfoque es otro: menos promesas grandilocuentes, más preguntas incómodas. Precisión, control humano y responsabilidad editorial son los principios que ordenan cada experimento.

Desde su rol como senior design editor of AI Initiatives, la colombiana Juliana Castro Varón trabaja en un punto sensible de la redacción: el cruce entre tecnología, diseño y criterio periodístico. Su equipo desarrolla herramientas internas que no buscan reemplazar periodistas, sino ampliar su capacidad para investigar, explorar grandes volúmenes de datos y encontrar historias que, de otro modo, quedarían sepultadas.

Lejos del imaginario del chatbot omnipotente, la IA que se usa en el Times funciona -en sus palabras- como “una linterna en la oscuridad”: ayuda a ver más con menos, a buscar agujas en pajares de documentos, audios o videos, y a organizar información compleja. Pero siempre bajo una premisa innegociable: la verificación y el juicio editorial siguen siendo humanos.

En diálogo con LA NACION, Castro Varón detalla cómo se decide qué herramientas escalan y cuáles quedan en el laboratorio, qué tareas se benefician realmente de la IA, por qué la síntesis automática es un terreno peligroso y cómo imagina el futuro del diseño editorial: menos texto generado, más interfaces de exploración, más trazabilidad y una relación más honesta entre tecnología y lector.

-¿Cuál es hoy el principal desafío de diseñar narrativas periodísticas potenciadas por IA dentro de una redacción tan grande y diversa como la del Times?

-La precisión. Esta es la principal razón por la cual hemos sido relativamente conservadores en lo que escalamos a los lectores: esta es una tecnología imprecisa y no queremos trasladar la carga de la verificación al lector. Por ejemplo, las herramientas para verificar si los audios o las imágenes son creadas con IA no son enteramente confiables. Eso no significa que la tecnología no sea útil, pero la hemos usado hasta ahora sobre todo internamente:

es una linterna en la oscuridad, nos ayuda a ver más con menos, a encontrar agujas en un pajar, a hacer que los lectores encuentren lo que buscan, y a entender mejor los datos a gran escala.

El otro gran desafío es mantener la confianza y la credibilidad con el lector. Todo el periodismo potenciado por IA que llega al público de

The New York Times

es rigurosamente verificado y supervisado por periodistas humanos. La IA es una herramienta de asistencia, no un sustituto del juicio editorial. Nuestro compromiso con los lectores es innegociable: la tecnología facilita la investigación y la producción, pero

la responsabilidad final de la veracidad siempre recae en nuestros reporteros y editores.

-¿Qué criterios usan para decidir si una herramienta de IA se convierte en un producto interno estable o queda como un simple experimento en el laboratorio?

-Aunque hay excepciones, por lo general el orden es: encontramos una necesidad o un proceso que está tomando mucho tiempo, y desarrollamos una versión sencilla de un producto que reduzca esta fricción. Cuando tenemos un prototipo, testeamos con un grupo pequeño de usuarios para ver si lo encuentran útil y, si es así, lo mejoramos basados en la retroalimentación del testeo. Escogemos cosas para enfocarnos cuando tiene una utilidad recurrente en el flujo de trabajo real. Preferimos resolver un problema frecuente a escala (por ejemplo, búsqueda semántica y organización de documentos). Cuando descubrimos que algún experimento es solo novedad técnica pero no mejora nuestro trabajo, se queda en el laboratorio.

-¿Cómo se aseguran de que las nuevas interfaces narrativas creadas con IA mantengan el estándar editorial y ético del Times?

-Tenemos estándares y principios públicos: usarla como una herramienta en servicio de nuestra misión, transparente y éticamente, y con revisión y guía humana. Cuando diseñamos para periodistas evitamos “cajas negras” que oscurecen el contexto; la herramienta debe facilitar la verificación humana, no reemplazarla.

-¿Qué tipo de tareas creativas o repetitivas de los periodistas son las que más se están beneficiando con IA generativa o agéntica?

-El principal beneficio ha sido con tareas de “fuerza bruta” digital: buscar agujas en un pajar (análisis de miles de videos o documentos), transcripciones y estructuración de datos desordenados. El análisis, el contexto y la creatividad siempre es más poderoso cuando viene de expertos reporteros.

-¿Cuál fue el aprendizaje más fuerte al integrar agentes de IA que colaboran con periodistas sin reemplazar su criterio profesional?

-La IA es útil para aislar y organizar información, pero peligrosa para sintetizar verdades. Para entender mejor dónde es nuestra labor más invaluable es importante experimentar. La respuesta de dónde es más útil es a menudo diferente para cada persona.

-¿Cómo trabajan junto al staff para que la IA no sea vivida como una amenaza, sino como un copiloto que amplía la capacidad narrativa?

-Nuestros estándares no solo son transparentes y públicos, sino que centran la revisión humana. Además de desarrollar prototipos, nuestro equipo hace capacitaciones. No creemos que darle a la redacción IA y exigir que la usen sin guía o ayuda sea el camino. En cambio, vamos mesa por mesa, atendemos casos uno por uno, y demostramos cómo puede ser (o no) útil cierta herramienta en eliminar la fricción y facilitar tareas tediosas. Liberamos tiempo para que ellos hagan el reportaje real y creativo, y creamos canales de comunicación para colaboración y preguntas sobre estos procesos.

-¿Qué señales internas detectan para saber que una herramienta diseñada por ustedes realmente está mejorando la calidad del periodismo?

-La principal es la publicación de historias que hubieran sido humanamente imposible por volumen de datos o tiempo. Hay muchísimos ejemplos, pero utilizaré tres para mostrar el rango de cómo utilizamos la IA: primero, para entender mejor la IA. En una historia reciente sobre cómo un hombre desarrolló un delirio después de charlar extensamente con ChatGPT, analizamos los chats (un millón de palabras) y usando las API de chatbots de la competencia hicimos tests para ver si otros chatbots se comportarían de una manera igualmente peligrosa. Segundo, para estudiar lo que políticos o personalidades han dicho en televisión o podcasts. Nuestros periodistas han escrito historias sobre Charlie Kirk, Tulsi Gabbard, Doctor Oz y Peter Hegseth, entre otros. Y tercero, para entender mejor nuestra propia cobertura. Usamos IA para entender nuestro archivo de 52 lugares para visitar y para encontrar y reconectar con personas entrevistadas por el New York Times en Gaza.

-¿Qué experimentos recientes con IA en el Times son más prometedores en términos de contar historias de maneras que antes eran imposibles?

-Creo que estamos haciendo un trabajo tremendo en el periodismo investigativo. Ahogar a los periodistas en documentos es cada vez más difícil, ahora tenemos las herramientas para surfear sobre ellos y encontrar con mayor velocidad lo que la gente necesita saber. También el análisis computarizado de video para reportajes de investigación: poder “leer” imágenes a escala cambia las reglas del juego.

-En una industria que suele correr detrás de la novedad, ¿cómo se filtran la “moda” tecnológica de lo que realmente aporta valor al lector?

-No somos un martillo buscando clavos. Partimos del problema periodístico, no de la herramienta. Exploramos agresivamente porque es importante entender qué es lo que las herramientas pueden hacer, y qué no, pero después de la experimentación, si no hay una necesidad narrativa o de producción clara, lo descartamos, o lo archivamos por un tiempo.

-¿Qué riesgos concretos se identifican al usar IA generativa en procesos creativos y cómo se mitigan desde el diseño?

-Una de las partes favoritas de mi trabajo es diseñar herramientas para periodistas, porque implica charlar con ellos y entender mejor su proceso. Nosotros procuramos proteger los procesos creativos y no relegamos la creatividad a la máquina. Como ya dije, el mayor riesgo es la precisión, la pérdida de matices. Lo mitigamos, en parte, diseñando herramientas como Cheatsheet, que generan muy poco texto nuevo y en cambio utilizan las fuentes primarias para buscar, clasificar, extraer fragmentos relevantes y organizar el material original.

-¿Cómo imagina el diseño del producto editorial en un mundo donde los agentes de IA serán cada vez más autónomos?

-Menos generación de texto plano y más interfaces de exploración; ¡menos chatbots! El diseño deberá centrarse en la trazabilidad: mostrar visualmente de dónde viene cada dato que el agente presenta, y, por supuesto, personalización multimodal: cómo prefiere cada usuario recibir cierta información dependiendo de sus propias rutinas e intereses.

-¿Qué habilidades necesitan hoy los periodistas para colaborar con sistemas inteligentes sin perder voz propia ni estilo?

-La forma más efectiva de sacar provecho de este momento es entender qué pueden y qué no pueden hacer las herramientas. Eso solo se alcanza con experimentación profunda, con ensayo y error. No basta probarla una vez y si la respuesta es decepcionante decidir que la inteligencia artificial es inútil. Los periodistas deben hacer con esta tecnología lo que hacen mejor: “interrogar” a la base de datos sin confiar ciegamente en la respuesta de la máquina, usarlo como un filtro, no como verdad.

-Y, mirando un poco más lejos, ¿qué nuevas plataformas o lenguajes narrativos cree que pueden emerger a partir de la IA agéntica aplicada al periodismo?

-La exploración multiformato a escala es una de las cosas que la IA facilita muchísimo. Es decir, la capacidad de conectar un podcast con un artículo, con un video, con un documento de base, con otro artículo de hace años que ayuda a entender qué ha pasado desde entonces. Interfaces de exploración que permitan tener el periodismo en el centro pero que dejen a los usuarios recibir información en el formato que prefieran.

Por Néstor Altuve / @nestoraltuve / info@nestoraltuve.com

Durante más de dos décadas, la visibilidad de un medio digital se jugó en un terreno relativamente estable, el buscador. Aparecer en la primera página de resultados, idealmente en los primeros tres enlaces, equivalía a existir. No lograrlo era, en la práctica, quedar fuera del radar informativo. Esa lógica se ha roto. No de forma abrupta ni con un anuncio oficial, sino mediante un desplazamiento silencioso y progresivo que hoy redefine quién es visible en Internet y quién no.

El punto de inflexión no es Google como empresa, sino el cambio de interfaz mental del usuario. Cada vez más personas ya no “buscan” información, la preguntan. Y esperan una respuesta directa, completa y contextualizada, sin navegar, sin comparar enlaces, sin salir de la pantalla. Esa respuesta ya no la entrega una lista de resultados, sino un modelo de inteligencia artificial que sintetiza, prioriza y decide qué fuentes merecen ser utilizadas. La web sigue existiendo, pero ha dejado de ser la puerta de entrada. La nueva puerta es la respuesta generada por IA.

De la economía del clic a la economía de la cita

Para los medios de comunicación, este cambio no es cosmético. Es estructural. Cuando aparecen resúmenes generados por IA en las búsquedas, los clics hacia los sitios web caen de forma significativa. No porque el contenido haya perdido calidad, sino porque la necesidad de visitar la fuente se reduce drásticamente. El usuario ya obtuvo lo que quería, una respuesta.

Esto implica un giro radical en la lógica de la visibilidad. Antes, el objetivo era atraer tráfico. Hoy, el objetivo es ser utilizado como fuente. La competencia ya no se libra por posiciones en una página de resultados, sino por ser el medio que la IA decide citar, parafrasear o incorporar en su síntesis. El SEO tradicional, optimizar para motores de búsqueda, cede terreno ante una nueva disciplina emergente, la optimización para motores de respuesta.

En este nuevo escenario, la unidad de valor deja de ser la página completa. Pasa a ser el fragmento, la frase clara, el dato preciso, el párrafo estructurado que una IA puede extraer, entender y reutilizar sin ambigüedades.

La nueva invisibilidad: existir sin ser usado

Aquí aparece una de las amenazas más subestimadas para los medios, especialmente los medianos y pequeños. Un medio puede tener sitio web, estrategia SEO, enlaces entrantes y hasta tráfico estable, y aun así ser invisible para la IA. Visible para el buscador, pero irrelevante para el sistema que hoy media la relación entre información y usuario.

Los modelos de IA no “navegan” la web como lo hace una persona. No descubren contenidos del mismo modo ni otorgan valor por simple existencia. Operan sobre patrones de autoridad, recurrencia, claridad y confianza acumulada en sus datos de entrenamiento y señales posteriores. El resultado es una nueva brecha, medios que existen, pero no aparecen en las respuestas. Contenidos publicados que no forman parte del conocimiento operativo de la IA.

En consultas de descubrimiento, “recomiéndame”, “explícame”, “qué medios cubren”, la presencia de actores nuevos o poco diferenciados es mínima. La IA tiende a apoyarse en fuentes que ya reconoce como legítimas, consistentes y estables. No es una conspiración, es una consecuencia técnica del modo en que aprende y reduce riesgos.

Quién gana y quién pierde en este nuevo mapa

Este cambio no es neutral. Beneficia de forma clara a ciertos perfiles de medios y castiga a otros.

Salen fortalecidos los medios con marca reconocible, identidad editorial clara y autoridad acumulada. También aquellos que producen contenido estructurado, directo, con datos verificables y lenguaje preciso. La IA “prefiere” aquello que puede reutilizar sin esfuerzo ni reinterpretación.

Asimismo, ganan los medios que están presentes en múltiples capas del ecosistema digital: web, redes sociales, video, bases de datos públicas, perfiles enciclopédicos. Cuantas más huellas coherentes deja una marca informativa, más fácil resulta para la IA incorporarla a su marco de referencia.

En cambio, pierden terreno los sitios genéricos, el contenido diseñado solo para keywords, los artículos largos sin estructura clara y los medios sin una propuesta editorial diferenciada. En un entorno dominado por respuestas, gana quien suena a verdad, no quien publica más.

Qué deben hacer los medios, ahora

Imagen y Contenido de Néstor Altuve

La pregunta estratégica ya no es “cómo llevamos al usuario a nuestra web”, sino “cómo logramos que la IA nos recuerde”. Eso exige cambios concretos.

Primero, pensar el contenido no solo para lectores humanos, sino también para sistemas de síntesis. Claridad, jerarquía, contexto explícito y datos bien formulados dejan de ser buenas prácticas opcionales y se convierten en requisitos de supervivencia.

Segundo, fortalecer la identidad de marca periodística. La notoriedad ya no es solo marketing, es una señal de confianza para los modelos. Un medio indistinguible es un medio prescindible.

Tercero, aceptar que la visibilidad ya no se mide únicamente en tráfico. Ser citado, referenciado o utilizado por sistemas de IA es una nueva forma, indirecta pero poderosa, de influencia informativa.

La web no ha muerto. Pero ha cambiado de dueño simbólico. La visibilidad ya no la reparte un buscador que lista enlaces, sino una inteligencia artificial que decide qué voces merecen formar parte de la respuesta. Para los medios, adaptarse no es una opción estratégica más. Es la condición mínima para seguir existiendo en el nuevo mapa informativo de Internet. 

Al iniciarse un año crucial en la relación entre la industria periodística y  la inteligencia artificial, tres autores del Instituto Reuters para el Estudio del Periodismo recopilaron las opiniones de expertos a escala mundial en torno a lo que podría ocurrir durante 2026. Estos cinco temas recurrentes fueron identificados entre los vaticinios:

• El público accederá cada vez más a las noticias a través de la IA.

• Aumentará la demanda de trabajo de verificación.

• La automatización y los agentes transformarán las redacciones.

• Las redacciones mejorarán sus habilidades y crearán infraestructura de IA.

• La IA potenciará aún más a los periodistas de datos.

A continuación un resumen de lo abordado por los editores consultados.

Gina ChuaExecutive Editor at Large, Semafor

El público acelerará el uso de chatbots/LLM (Large Language Models) para acceder a la información, a pesar de sus problemas bien documentados en cuanto a precisión y alucinaciones, y el tráfico a los sitios de noticias seguirá disminuyendo.  Algunas redacciones intentarán migrar hacia arriba, apostando por la reputación de la marca, los periodistas estrella y la voz de la redacción, para establecer relaciones directas con los lectores fieles. Otras recurrirán a la IA para aumentar su eficiencia y su producción. Y unas pocas redacciones emprendedoras comenzarán a experimentar con cómo aprovechar este nuevo comportamiento de los usuarios proporcionándoles interfaces similares a los chatbots.

Alessandro AlvianiLead for Generative AI, Süddeutsche Zeitung 

2026 podría marcar un punto de inflexión: las experiencias conversacionales sin pantalla y basadas en el audio podrían convertirse cada vez más en una puerta de entrada para el consumo de información. Las líneas entre «leer», «escuchar» e «interactuar» se difuminarán. Los usuarios no solo podrán hacer preguntas y recibir respuestas rápidas, sino también cambiar a audio lineal para acceder a reportajes originales y profundos sin interrupciones.  Esto crea nuevas oportunidades, pero también retos. El primero es estructural: ¿cómo diseñamos el periodismo para situaciones en las que los usuarios pasan con fluidez de la conversación a la escucha de formatos largos sin utilizar una pantalla? Esto va más allá de la tan citada «muerte» del formato del artículo. Se trata de crear nuevos flujos y experiencias de usuario que aún no existen, en un momento en el que un nuevo ecosistema de información mediado por la inteligencia artificial ha redefinido profundamente los hábitos y puntos de entrada tradicionales.

Olle ZachrisonSenior News Editor AI, BBC News

En 2026, oiremos hablar aún más de los navegadores basados en IA y los modos de IA en los dispositivos. Funciones como el modo IA de Google, el modo Atlas de ChatGPT y la barra lateral Copilot de Microsoft ganarán más popularidad y cambiarán cada vez más la forma en que el público consume las noticias. Estas herramientas eluden los esfuerzos por bloquear los rastreadores de IA: los usuarios pueden simplemente pedir a su dispositivo que explique, resuma o traduzca lo que aparece en su pantalla. Esto acelera aún más el declive de las referencias de búsqueda, pero también tiene implicaciones para los propios servicios impulsados por IA de las empresas de medios de comunicación. Si los resúmenes, las traducciones o las funciones conversacionales se convierten en características integradas de los dispositivos, como los audífonos de nueva generación, eso debe tenerse en cuenta en nuestras propias decisiones de diseño.  Es probable que la industria de las noticias tenga que centrarse en soluciones asistidas por IA más personalizadas, tanto a nivel interno como para el público, en lugar de imitar a los asistentes comerciales. Esto es intrínsecamente positivo, ya que ayuda a salvaguardar la independencia, mantener los estándares editoriales y conservar un mejor control sobre nuestros datos.

Sannuta RaghuLeader of Scroll Media’s AI Lab

El cambio más significativo será el colapso de la idea de que un artículo equivale a una historia. El artículo siempre ha sido un contenedor cerrado, un objeto lineal único, porque así lo exigían la impresión y las URL. Se parte del supuesto de que los usuarios son uniformes y llegan en el mismo momento con el mismo nivel de conocimiento. En realidad, el público llega con niveles muy diferentes de familiaridad, preguntas y necesidades. A medida que se incorporan interfaces maleables a los productos informativos, el artículo se convierte en un punto de entrada. Para el público, el cambio es experiencial: la gente no «leerá las noticias» tanto como navegará y consultará información verificada. Para las organizaciones de noticias, el cambio no consiste tanto en cambiar la forma de hacer periodismo como en cambiar la forma de organizar la información para su uso.

Florent DaudensCEO, Mizal.ai

Los clics no serán la medida del éxito. Lo será la conversación, lo que significa descubrir nuevas cadenas de valor y experiencias de usuario. Esto puede resultar complicado, pero existe una brecha de oportunidades: un estudio reciente del Instituto Reuters mostró que la búsqueda de información se ha convertido en el principal caso de uso de la IA (24 % semanal), mientras que el consumo de noticias se sitúa en un mero 6 %. Parte de la ecuación radica en conectar a las personas con voces individuales, no solo con identidades institucionales.

Mayor  demanda de verificación

Joshua OgawaHead of AI & Visual Strategy, Editorial Division, Nikkei

Te guste o no, ver ya no es creer en la era de las falsificaciones generadas por IA y los deepfakes, que inundan el espacio de la información digital. El periodismo fotográfico y videográfico no es una excepción. Las organizaciones de noticias solían tener muy poca tolerancia con cualquier alteración digital de las imágenes o los videos que publicaban, incluso antes de la llegada de la IA generativa. Ahora que cualquiera puede crear imágenes y videos sintéticos fotorrealistas de forma fácil y económica, sin dejar apenas rastro, cada vez es más difícil mantener el mismo nivel periodístico. Es de esperar que la industria de las noticias se tome finalmente en serio la inversión en las herramientas y habilidades necesarias para verificar y autenticar el contenido visual. La adopción de soluciones disponibles como C2PA ha sido dolorosamente lenta por diversas razones. Pero aún estamos a tiempo de preservar el papel del periodismo visual como prueba y evitar el beneficio del mentiroso.

Shuwei FangShorenstein Fellow, Harvard Kennedy School

El contenido sintético ya ha inundado el entorno informativo. En 2026 es cuando se vuelve conflictivo. En agosto de 2025, casi la mitad de la indignación en las redes sociales por el cambio de logotipo de la cadena de restaurantes estadounidense Cracker Barrel fue sintética; las críticas auténticas se amplificaron hasta convertirse en una controversia que hizo caer las acciones. Es de esperar que esto madure y se convierta en algo intencionado: ataques microdirigidos y orquestados diseñados para mover los mercados y extraer valor. El público no aprenderá a detectar las falsificaciones (no puede), por lo que delegará esta tarea, y algunos estarán dispuestos a pagar [por este servicio]. Los contratistas de defensa ya comercializan sistemas de detección basados en la inteligencia artificial, pero solo para un mercado reducido. Los medios de comunicación tienen la credibilidad editorial para llevar esto más allá, pero pueden carecer de la agilidad necesaria. Las empresas emergentes tienen la agilidad, pero deben generar confianza.

Automatización en las salas de Redacción

David CaswellConsultor

En 2026, las organizaciones de noticias utilizarán cada vez más la IA agencial para la automatización integral de flujos de trabajo complejos. En 2023-24, muchos productores de noticias automatizaron tareas individuales de la sala de redacción, como resumir artículos, generar titulares, redactar boletines informativos, editar textos y similares, a menudo mediante el uso de «kits de herramientas de IA». Esto generó algunas eficiencias útiles. Pero en 2025, los límites de la «automatización de tareas» se han hecho evidentes. El ahorro de tiempo y dinero es decepcionante, y la IA centrada en tareas parecía un callejón sin salida estratégico. Mientras tanto, han aparecido agentes de IA habilitados por nuevos «modelos de razonamiento», procesos que comprenden objetivos generales, formulan preguntas aclaratorias y luego ejecutan las numerosas tareas individuales necesarias para alcanzar esos objetivos. Las herramientas de «investigación profunda» son ejemplos tempranos. Los agentes de IA ya pueden automatizar flujos de trabajo de producción de conocimiento muy sofisticados que superan con creces la complejidad de las simples tareas de una sala de redacción. En 2026, más salas de redacción descubrirán estas potentes capacidades y comenzarán a utilizarlas estratégicamente en la recopilación de noticias, las investigaciones, las entrevistas, la verificación de datos y mucho más.

La construcción de nuevas estructuras con IA

Katharina Schell Deputy editor-in-chief, Austria Presse Agentur

Las organizaciones de noticias cambiarán su enfoque de la IA en la producción a la IA en la distribución y la monetización. El potencial de la IA en la producción de medios se ha sobreestimado en parte y ya se ha explotado en parte, pero la monetización de contenidos se convierte en un reto cada vez más acuciante. Incluso las empresas de medios que hasta ahora se han mostrado reacias considerarán acuerdos de contenido con plataformas de IA en 2026.  La IA conversacional seguirá creciendo en lo que respecta a la información actualizada. «Las noticias me encontrarán» será sustituido gradualmente por «Puedo solicitar noticias en cualquier momento». Como efecto secundario paradójico, el público seguirá perdiendo confianza en las noticias difundidas en línea, ya que el alto grado de penetración de la IA significa que prácticamente toda la información es sospechosa. 

Tess JeffersDirector of newsroom data and AI, Wall Street Journal

Los editores utilizarán modelos de audiencia sintéticos: chatbots de IA entrenados para encarnar los perfiles clave de la audiencia. Estos altavoces «siempre activos» proporcionarán a los reporteros y editores comentarios instantáneos. ¿Quieres charlar sobre una idea? ¿Quieres saber si tu titular atrae a tu lector objetivo? Solo tienes que preguntar a tu audiencia (IA). La personalización de las noticias alcanzará su máximo apogeo, yendo más allá del contenido para llegar a la personalización generativa impulsada por la IA del formato, el tono, el estilo y la profundidad. Aunque el público rara vez quiere todas las funciones, la mayoría de los lectores utilizarán una o más de estas opciones en algún momento. Los editores de noticias crearán una gran cantidad de productos GenAI para ofrecer al público esta flexibilidad. El paso final es la democratización total de los datos de la audiencia en toda la sala de redacción, impulsada por chatbots de datos dedicados. Los datos y la información ya no se limitarán a los paneles de control o a funciones especializadas. 

Tshepo TshabalalaProject manager, JournalismAI

La IA dejará de ser solo un experimento divertido y se convertirá en una necesidad básica para las redacciones más pequeñas. En 2026, estas pequeñas y medianas empresas de noticias dependerán principalmente de la IA para ser más sostenibles y ahorrar tiempo. Piensa en la IA como un pasante digital supereficiente: se encargará de las tareas aburridas y repetitivas, como resumir artículos largos, transcribir entrevistas y procesar datos sencillos. Esto liberará a los reporteros humanos para que se centren en las historias serias e impactantes para sus respectivas comunidades. Fundamentalmente, la IA también empezará a ayudarles a ser más sostenibles y a pensar en implementar estrategias de crecimiento de los ingresos para mantenerse a flote. Sin embargo, lo importante no es la tecnología en sí, sino conseguir que la gente la utilice correctamente. Las pequeñas redacciones seguirán teniendo dificultades para que la IA funcione perfectamente en las noticias muy locales y para que su personal se sienta totalmente cómodo con ella. Los actores inteligentes invertirán en formación y ética, utilizando la IA para hacer un mejor trabajo. 

Sebastián Auyanet TorresConsultant in audience development, product and impact

El avance más significativo en 2026 debería ser la generalización del «vibe coding», es decir, el uso del lenguaje natural para crear herramientas internas personalizadas. Las redacciones de todos los tamaños, así como los creadores de noticias individuales, pasarán cada vez más del software genérico a diseñar sus propios sistemas internos que se adapten perfectamente a su realidad operativa. Esta capacidad podría permitir, por ejemplo, una recopilación de datos propios de mayor calidad y una identificación precisa de la audiencia.Sin embargo, el impacto final es humano. Al automatizar la lógica compleja mediante herramientas personalizadas, eliminamos las excusas operativas para el aislamiento. Esta tecnología nos libera finalmente para hacer lo que los algoritmos no pueden: salir del edificio para escuchar, sentir y facilitar la conexión. En 2026, la IA se convierte en el motor que impulsa el retorno al servicio comunitario cara a cara, algo que ya ha estado ocurriendo de diferentes maneras.

Rubina FillionAssociate editorial director of AI Initiatives, New York Times

Aunque en el New York Times nunca utilizamos la IA para escribir artículos, sí que puede ayudar a crear borradores de resúmenes y metadatos. Incluso estos breves fragmentos de texto deben cumplir con altos estándares editoriales. Cuando las redacciones utilizan la IA para los titulares SEO o el texto alternativo, necesitan formas concretas de medir si realmente están dando en el blanco.  Nuestro equipo de Iniciativas de IA trabaja con periodistas y líderes de producto para desarrollar marcos que evalúen la calidad editorial. Esto comienza con la decisión de las características clave, como la precisión, y cómo puntuarlas para cada fragmento de texto generado por la IA. Esto nos proporciona datos para mejorar las indicaciones y seleccionar los modelos adecuados para la tarea. El texto se edita minuciosamente antes de su publicación, de acuerdo con nuestros principios para el uso de la IA. La buena redacción es subjetiva. Pero aún así hay formas de medirla. Mi colega Duy Nguyen y yo compartimos lo que aprendimos de este proceso.

Sonali VermaGenAI Initiative Lead, INMA

El uso de la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia en el ámbito de las noticias pasará a ser algo habitual: el verdadero enfoque se centrará en la generación de ingresos a través de nuevos productos que nos ayuden a prestar un mejor servicio a las audiencias existentes y a atraer a nuevas audiencias. Veremos cómo las organizaciones de noticias imaginan productos que hasta ahora eran increíblemente caros o imposibles de crear (por ejemplo, multimodales y personalizados) y los monetizan de manera eficaz.

La empoderación de los periodistas

Martin StabeData Editor, The Financial Times

Una gran promesa de la IA para los periodistas es que les permitirá rastrear documentos a gran escala. Pero para encontrar una aguja, primero hay que armar un pajar. Y recopilar de manera proactiva tesoros de datos potencialmente noticiosos para su análisis no es algo que la mayoría de las organizaciones de noticias hayan hecho históricamente. Claro, los equipos de periodismo de datos llevan mucho tiempo ingiriendo vastos conjuntos de datos para historias individuales. Para estos equipos expertos en tecnología, las investigaciones basadas en la clasificación de documentos habilitada por LLM ya se han convertido en un resultado rutinario. El resto de la organización suele mantener un solo conjunto de datos importante para uso editorial: sus propios archivos. Por lo tanto, no es de extrañar que tantas aplicaciones de IA en los medios de comunicación se centren en resumir y reempaquetar historias publicadas anteriormente. Pero, casi por definición, los archivos no son el lugar donde se encuentran las primicias. Para ello, se necesitan datos nuevos de fuentes externas. En 2026, más redacciones se darán cuenta de esto y adoptarán nuevas funciones de ingeniería de datos orientadas a la edición.

Jaemark TordecillaJournalist, technologist, and media advisor

El procesamiento y la publicación de conjuntos de datos públicos preparados para la inteligencia artificial serán increíblemente valiosos tanto para las organizaciones de noticias como para el público, dada la facilidad con la que se pueden investigar con la ayuda de chatbots.  A principios de este año, cuando Filipinas estaba en plena polémica por la corrupción en las infraestructuras contra las inundaciones, programé un script para extraer datos de la página web oficial del Gobierno y los publiqué en una hoja de cálculo. Esto permitió a los medios de comunicación y a los think tanks crear sus propias investigaciones. Lo más interesante es que los ciudadanos de a pie tomaron esa hoja de cálculo, la subieron a ChatGPT y formularon preguntas sobre ella en sus contextos locales.

Los autores del artículo original son Marina Adami, Eduardo Suárez y el doctor Felix Simon del Instituto Reuters. Ver artículo completo aquí.

Hora de Cierre

Un artículo de Gina Chua en Columbia Journalism Review abordó hace unos días cómo la inteligencia artificial está cambiando la formas de consumir información y, para empezar, recordó que — según el Instituto Reuters — aunque solo un siete por ciento de los adultos utilizan actualmente los chatbots como fuentes de noticias; en el segmento de menores de 25 años es más del doble; un 15 por ciento. Esto indicaría que, pese a los informes y denuncias sobre inexactitudes, falta de transparencia o alucinaciones de los chatbots, no está lejos el día en que asistentes conversacionales como ChatGPT y Gemini sean comúnmente consultados por el público en general para informarse.

"La explicación es que los sistemas de IA están más en sintonía con las necesidades individuales que las organizaciones de noticias", sentenció Chua, directora ejecutiva de Semafor y, también, del Centro Tow-Knight para el Futuro del Periodismo en la City University de New York (CUNY).

Ella considera que aunque la IA presenta "todo tipo de peligros para la democracia y la participación ciudadana" también vivimos en un mundo "en el que las comunidades que nunca se vieron bien atendidas por las noticias genéricas podrían encontrar (en los chatbots) información más adaptada a sus necesidades y contada más desde su punto de vista".

Chua explora en ese artículo el futuro de la relación de los medios de comunicación con sus audiencias y la forma en que esa relación influye en sus modelos de negocio. Considera que los medios desde hace varios años entregaron la distribución de su contenido a las grandes plataformas, olvidándose de cultivar su especialidad: la construcción de narrativas y el servicio a las necesidades de los individuos. Al finalizar, escribe: "En cualquier caso, esperar que los lectores sigan siendo los mismos, o creer que podemos convencerlos de que dejen de leer historias generadas por IA, es una fantasía que no podemos permitirnos".

Al finalizar el 2025 uno de los debates centrales en la industria de los medios de comunicación es el uso de herramientas de IA para crear contenido, pero también para segmentar las audiencias. Aquella colina dorada de comienzos de la era digital; la segmentación individual de las noticias, es una meta que hoy está más al alcance que nunca de los editores. El problema es que, también, la preocupación por la privacidad y por el uso indebido de datos personales ha aumentado exponencialmente.

La hiper personalización de la información, aunque permite medir los sentimientos y las preferencias de los lectores, en tiempo real y tomando en cuenta todas sus variantes, también puede crear cajas de resonancia mediática que pueden aislar a los individuos de un intercambio más global de ideas y perspectivas, entregándoseles sólo el contenido que quieren recibir de acuerdo a sus ideas o nociones.

Una columna de Daniele Codega en Adge, publicada en octubre, observó que en mercadotecnia por muchos años se trabajó en la creación de productos para un público lo más amplio posible. "Pero con la IA estamos entrando en un nuevo paradigma; la personalización ya no es una táctica, sino la base misma", aseguró.

Codega es un diseñador de productos digitales que ha trabajado en proyectos en empresas diversas como Apple, PayPal, Goldman Sachs, Gucci y Pfizer. "Incluso a gran escala, la IA se percibe menos como una emisión y más como una conversación individualizada. Y a medida que los usuarios confían cada vez más en herramientas como ChatGPT y Google Gemini, desarrollan la expectativa de que las experiencias personalizadas sean la norma", aseguró.

Agregó que los creadores de contenido ya no están dirigiéndose a audiencias divididas por segmentos demográficos o de tendencias de consumo, sino que "estamos diseñando y creando productos adaptados a las combinaciones de variables más específicas. Y, cada vez más, esos escenarios son personales".

En una reciente entrevista con Bloomberg TV, el Chief Marketing Officer (CMO) de Meta, Alex Schultz, se refirió a la tendencia hacia las "Audiencias de Uno". Schultz aborda el tema en un libro publicado en octubre que se titula The Art and Science of Digital Marketing & Advertising.

Al hablar sobre las posibles implicaciones en el uso masivo de datos personales para crear publicidad personalizada, Schultz dijo, sin presentar datos concretos, que los usuarios de plataformas digitales, en especial los jóvenes, "comprenden muy bien el uso de los datos y les gusta la publicidad personalizada".

El ejecutivo también dijo que, para él, el verdadero riesgo es no usar los datos personales para dirigir avisos individuales a cada usuario no solo en Meta sino en cualquier otra plataforma. Añadió que en Europa, donde se han puesto en pie leyes que limitan a las plataformas en el uso de esos datos, hay un sentimiento de que las empresas se están quedando atrás con respecto a las de Estados Unidos.

"A la gente le gustan los avisos personalizados cuando realmente son relevantes y útiles para ellos", dijo Schultz.

En marzo de este año BBC News anunció la creación de un nuevo departamento que utilizará la IA para ofrecer al público contenidos más personalizados, ya que, según su directora, Deborah Turness, la corporación ha estado «desafiando la gravedad» para llegar a la audiencia en medio de cambios radicales en la forma de consumir noticias.

La iniciativa es parte de una reestructuración que incluye la creación de BBC News Growth, Innovation and AI (Crecimiento, innovación e inteligencia artificial de BBC News). Este departamento se centrará en el segmento de menores de 25 años, en medio de un enorme cambio en el consumo de noticias a través de teléfonos inteligentes y plataformas como TikTok.

Turness afirmó que la corporación tenía que actuar con rapidez para contrarrestar una serie de dificultades, entre las que se incluyen "la tendencia creciente a evitar las noticias, el aumento del consumo de noticias en las plataformas sociales, el incremento de la competencia digital y el inevitable declive de la radiodifusión".

Herramientas recomendadas para la segmentación de audiencias:

Hora de Cierre

Muchos editores de sitios de noticias coinciden en que, si bien múltiples factores influyen en las fluctuaciones de tráfico, los chatbots impulsados por inteligencia artificial generativa —como ChatGPT, Gemini, Copilot o Perplexity— se han convertido en portales informativos tan eficientes que permiten a millones de usuarios acceder a respuestas, resúmenes y explicaciones sin visitar directamente a los medios. El fenómeno conocido como zero-click search se está consolidando como una de las amenazas más serias al modelo digital basado en audiencia.

Según datos de SimilarWeb, el porcentaje de búsquedas relacionadas con noticias que terminan sin un clic en un medio aumentó al 69% en mayo de 2025, frente al 56% del año anterior, cuando Google introdujo sus resúmenes generados con Gemini.

Helen Havlak, editora de The Verge —uno de los sitios de tecnología más influyentes de EE.UU.— señaló a NPR que el tráfico proveniente de Google cayó significativamente desde el despliegue de los resúmenes generados por IA. “La gente ve la respuesta en la parte superior y ya no visita el sitio”, afirmó. “Ese descenso coincide claramente con el auge de estos resúmenes”.

La situación ha llevado a muchos medios a replantear sus estrategias, impulsando suscripciones, boletines, podcasts y una relación directa con sus comunidades para sobrevivir a la caída de clics.

Una encuesta de AP-NORC reveló que casi el 60% de los adultos estadounidenses que usan IA la emplean para obtener información, y entre menores de 30 años la cifra asciende al 74%. Para una generación entera, el acceso a datos ya no pasa por Google, sino por asistentes conversacionales.

Klaudia Jaźwińska, investigadora de la Universidad de Columbia especializada en IA y periodismo, advierte que retirarse de los resúmenes de IA no es una opción real: “Si los editores se excluyen de los resúmenes, quedan fuera también de la búsqueda tradicional de Google”. Una encrucijada de alto riesgo.

Mientras tanto, Google sostiene que continúa enviando miles de millones de clics a los sitios de noticias y que la IA está permitiendo búsquedas más complejas que amplían la posibilidad de descubrimiento. Afirma, además, que la calidad de los clics ha mejorado y que las variaciones en el tráfico responden a múltiples factores.

El debate se agrava por la expansión de AI Overview, resúmenes generados que aparecen por encima de los enlaces tradicionales. Investigadores estiman que cerca del 20% de las búsquedas ya incluyen estos resúmenes, aunque algunos cálculos elevan la cifra al 50% según el tipo de consulta. Consultado por Hora de Cierre, el propio AI Overview estimó ese rango entre el 20% y más del 50%.

Para los editores, cuanto mayor sea este porcentaje, mayor será la amenaza. Google, por su parte, genera nuevos ingresos gracias a los anuncios asociados a AI Overview, fortaleciendo su negocio mientras los medios pierden tráfico.

The Verge, por ejemplo, ha redoblado sus esfuerzos en suscripciones, boletines y podcasts, e incluso ha rediseñado su sitio para que funcione más como una plataforma social, permitiendo seguir a autores y temas específicos. Pero la pregunta estructural persiste: ¿cómo atraer usuarios a un sitio si sus búsquedas ya no los llevan allí?

Un estudio del Pew Research Center reveló que cuando un usuario ve una respuesta de IA, es dos veces menos probable que haga clic en un enlace. Además, tiene más probabilidades de terminar su sesión de navegación después de leer el resumen. Havlak aporta una frase lapidaria: “El evento de nivel de extinción ya está aquí. Y muchos pequeños editores ya han quebrado”.

Las publicaciones con ingresos por suscripción están mejor protegidas, pero las que dependen exclusivamente de publicidad enfrentan un escenario cada vez más crítico.

Algunas empresas tecnológicas están planteando alternativas. Cloudflare impulsa un modelo de “pago por rastreo”, en el que los bots de IA —incluidos los de Google— deberían pagar por indexar contenido. Su CEO, Matthew Prince, fue contundente: “Si vamos hacia una web dominada por la IA, el modelo de negocio tiene que cambiar. Si los creadores de contenido no reciben compensación, dejarán de producir contenido. Y todos perderemos”.

La crisis del “cero clic” ya no es una tendencia: es un cambio de paradigma. Y para muchos medios, la pregunta no es solo cómo adaptarse, sino cómo sobrevivir.

Culminando un período de rápido avance, la legislatura de California impulsa la creación de un ecosistema digital poblado de contenidos marcados con el equivalente de “etiquetas de nutrición” con el propósito de frenar la proliferación de desinformación y restaurar la confianza del público en los contenidos que consumen Online. 

 Por John Reichertz

La legislatura de California, estado sede de 32 de las 50 empresas más importantes de Inteligencia Artificial (IA) del mundo, la semana pasada aprobó una  legislación que concretiza el esfuerzo de hacer disponible al público la información de procedencia de los contenidos digitales, dándole así una respuesta sistémica a la plaga de la desinformación y fraude online.

Por razones tecnológicas y financieras, es probable que las medidas de California, la cuarta economía del mundo, tengan impacto mundial entre aquellas plataformas, herramientas de IA y dispositivos de captura, fabricados y utilizados en el mundo occidental. Llevarían a la implementación a escala del estándar de procedencia C2PA promovido por la Iniciativa de Autenticidad de Contenido (CAI).

La votación de la legislatura corona un período de rápido avance del movimiento sobre la trazabilidad del contenido, que incluye el lanzamiento del teléfono Pixel 10 de Google con tecnología C2PA;  una implementación innovadora de C2PA por parte de France TV; una decisión de la asociación de proveedores de cámaras de seguridad de unirse a C2PA y la implementación de una política de procedencia en China.

El Senado de California votó 30-6 para aprobar la legislación que obligaría a las plataformas y redes a mostrar información de procedencia cuando está presente en los contenidos que circulen, y a los fabricantes de cámaras de fotografía y de video, como también grabadores de audio, a incluir la tecnología de procedencia como opción de uso en sus productos.

La cámara baja el viernes convalidó los cambios hechos en el Senado, enviando la ley al Gobernador Gavin Newsom para su firma.

“No se puede hacer la vuelta olímpica aún, pero tengo mucha fe”, dijo David Evan Harris, representante del Iniciativa de California para la Tecnología y la Democracia (CITED), que ayudó a redactar la legislación, presentada por Buffy Wicks, integrante de la cámara baja.

John Bennett, investigador del comité de privacidad y protección al consumidor, hizo un informe meses atrás para resumir para los legisladores la naturaleza de la legislación. En ese informe, dijo:

“La propagación descontrolada de contenido sintético amenaza con perjudicar a los californianos de diversas maneras, como la proliferación de pornografía DeepFake no consensuada, estafas, daños a la reputación y la distribución de desinformación electoral dirigida. Una estrategia para combatir esto es integrar datos de procedencia (origen) en el contenido generado por IA y capturado en tiempo real que permitan a los espectadores verificar el contenido”.

El año pasado la legislatura estatal aprobó el Acta AI de Transparencia, SB 942, que obliga a los proveedores de IA Generativa, a partir del 1 de enero de 2026, a incluir en los contenidos generados información sobre el origen de los mismos, incluyendo su creación mediante la IA, el nombre del sistema generador y la fecha de la producción.

Pero los autores y proponentes de esa legislación sabían que ese primer paso era incompleto sin las medidas contempladas en la legislación aprobada ahora, ya que:

·       No tenía sentido práctico marcar las obras de IA como tales si esa información de origen no estaba visible en las plataformas/redes.

·       Visto que la IA puede crear imágenes, videos y audios esencialmente indistinguibles de capturas reales, era imprescindible que fuera posible, y a la vez, opcional, marcar capturas reales para darle al público las herramientas de conocer afirmativamente la naturaleza de cada contenido.

“Estos requisitos, junto con la SB 942, crearían un marco integral de divulgación y detección que permitiría la clasificación a gran escala del contenido como auténtico o artificial”, dijo Bennett, en su análisis, que contempla la utilización del estándar de procedencia C2PA impulsado por CAI, un esfuerzo colaborativo de más de 5.000 miembros de la cual la Sociedad Interamericana de Prensa forma parte.

La obligatoriedad de las plataformas y redes de mostrar la información de procedencia incluido en los contenidos entraría en vigor el 1 de enero de 2027 mientras que los dispositivos de captura deberían incluir tecnología de procedencia desde el 1 de enero de 2028.

El estándar C2PA es de fuente abierta y fue desarrollado dentro de la Fundación Linux, por un grupo de empresas incluyendo a Adobe, BBC, Publicis Groupe, Google, Microsoft, OpenAI, Sony, Intel, Meta, Amazon y TruePic. C2PA es el acrónimo por el nombre de este grupo técnico, la Coalición por la Procedencia y Autenticidad del Contenido. CAI es el grupo que públicamente promueve la adopción del estándar.

Actualmente, es el único esfuerzo tecnológicamente avanzado de procedencia, que además cuenta con apoyo amplio de todos los sectores del sistema de información y economía digital.

Con el estándar, el público tiene acceso a algo como una “etiqueta de nutrición” de los contenidos digitales. En el caso de capturas reales, la etiqueta dice donde, como, cuando y eventualmente, por quién fue logrado el registro (la fotografía, el video o el audio), y si fue cambiado después de su captura, y como. Para capturas reales, el uso de la tecnología es opcional, incluyendo la posibilidad de definir qué información de procedencia uno quiere compartir.

El estándar C2PA ya está siendo utilizado por ChatGPT, Dall-e, Sora, Bing y Adobe Firefly, y está visible en LinkedIn, con un icono CR visible en imágenes, que es un vínculo que lleva a la información de procedencia. Google y Facebook anunciaron sus planes para implementar el estándar, aunque no se sabe aun cuando.

La aprobación de esta legislación es solamente la más reciente de los avances logrados por quienes proponen que las credenciales de contenido, las etiquetas, sean ubicuos como parte de un esfuerzo de restablecer la confianza del público en los contenidos que usan para informarse, y para evitar ser víctima de fraudes y estafas, entre otras cosas.

A fines de agosto Google presentó su teléfono Pixel 10, siendo el primer Smartphone en incorporar de forma nativa la tecnología C2PA, dándole a los usuarios la opción de activar las credenciales de contenido sobre las fotografías sacadas con el Android. Leica, Nikon y Sony ya lanzaron cámaras C2PA, y Sony promete incluir la tecnología en una cámara de video antes de fin de año.

Andy Parsons, director general de CAI, dijo sobre el lanzamiento, “Este es un momento muy emocionante para la transparencia de los medios, para los fotógrafos y para las Credenciales de Contenido de C2PA. El nuevo Pixel 10 de Google es el primer teléfono que integra Credenciales de Contenido en el núcleo de su proceso de captura de fotos, y ha alcanzado el nivel más alto ofrecido por el Programa de Conformidad de C2PA”.

En otro avance, France Televisión gano el premio de Tecnología e Innovación de la European Broadcasting Union (EBU) por su implementación del estándar C2PA en dos de sus programas.

“En un contexto donde la desinformación y los DeepFakes erosionan gravemente la confianza pública y desestabilizan las democracias, France Televisión ha dado un paso decisivo al convertirse en la primera emisora ​​en adoptar sistemáticamente el protocolo C2PA a diario”, escribió Romuald Rat, director del Tech Lab de France Televisión, en la revista Tech-I del EBU. “Esta iniciativa marca un punto de inflexión en la participación de los medios públicos en la transparencia informativa y la lucha contra la manipulación de contenidos digitales”.

Mostrando la amplitud del esfuerzo, ONVIF, la asociación que nuclea a los proveedores de cámaras de seguridad para promover estándares abiertos comunes, se unió como miembro de C2PA.

“Preservar la autenticidad del video nunca ha sido tan importante, ya que las amenazas de la IA generativa y otros métodos de manipulación de contenido siguen aumentando exponencialmente, independientemente del sector y el caso de uso”, afirmó Leo Levit, presidente del Comité Directivo de ONVIF. “La labor de ONVIF para preservar la integridad del video y el reconocimiento de la C2PA contribuirán a generar confianza en los usuarios de que el video grabado puede verificarse como genuino y sin manipulaciones”.

ONVIF dijo que preservar la integridad de los videos de seguridad es fundamental ya que los mismos son utilizados en procedimientos judiciales, investigaciones policiales e incidentes de seguridad corporativa, donde cualquier duda sobre la validez de la evidencia en video puede socavar los resultados y erosionar la confianza institucional.

Finalmente, el 1 de septiembre China se constituyó como el primer país en el mundo en imponer un sistema obligatorio de procedencia de los contenidos generados con IA. Los contenidos IA deben llevar dos sistemas de identificación, uno visible al público, y otro con meta datos adjuntos a cada fotografía, audio, video, documento producido por la IA.

Los críticos dicen que mientras la campaña de China oficialmente está diseñada para el combate a la desinformación, al ser obligatorio podría ser utilizada como herramienta de censura.

“China ha puesto en práctica lo que otros aún debaten: un estándar nacional de autenticidad de la IA”, dijo en un posteo en LinkedIn Barbara Cresti, un experto en IA que da asesoramiento a las juntas directivas de empresas. “La infraestructura técnica demuestra que es posible. Las implicaciones políticas nos recuerdan sus riesgos”.

"El impreso sigue siendo Rey en Japón”, tituló recientemente The Press Gazette al presentar su escalafón de países donde los diarios impresos aún se hacen sentir con fuerza. 

El matutino Yomiuri Shimbum de Tokio presentó un auditaje de 6,2 millones de copias diarias, mucho menos que las 10 millones de copias que promediaba hace unos 15 años, pero lo suficente para seguir siendo el diario de mayor circulación en el mundo. 

En segundo lugar en la lista de The Press Gazette se ubicó otro matutino japonés, el Asahi Shimbun con 3,568,000 de ejemplares diarios. El Dainik Bhaskar de Bophal, India, le pisa los talones con solo mil copias menos, según datos de la auditora ABC correspondientes al segundo semestre de 2022. 

En realidad, en la lista de los 10 diarios más grandes del mundo, solo hay otro diario que no es ni japonés ni indio; El Diario del Pueblo de China, órgano oficial del Partido Comunista, que también imprime un poco más de tres millones de ejemplares diarios. 

La incógnita es que, siendo la India y China los países más poblados de la tierra (cada uno con alrededor de 1.500 millones de habitantes), ¿por qué en Japón, con una población mucho menor los diarios impresos siguen teniendo tanto éxito?  

Lo que más frecuentemente se escucha de boca de los especialistas de la industria es que los grandes diarios impresos de Japón, muchos de ellos aún en su formato de sábana, están integrados en una cultura y en hábitos colectivos que todavía permiten la distribución a domicilio de periódicos, hasta dos veces al día; por la mañana y por la tarde.  

Es obvio que en Japón y la India la circulación de periódicos impresos está cayendo en forma pronunciada, como en cualquier otra parte del muno, pero su caída “es menos dramática y desde una altura mucho más alta que en otros lugares”. 

En perspectiva, el diario de mayor circulación en Estados Unidos, The Wall Street Journal, imprime un promedio diario de 473.000 copias. El promedio de USA Today apenas sobrepasa las 100.000 y The Daily Mail, líder en Reino Unido, promedia los 627.000 ejemplares. 

El periódico alemán Bild probablemente es el diario impreso de mayor circulación en Europa y el hemisferio occidental con un promedio un poco menos de un millón de copias diarias.  

Según cifras del Instituto Reuters, la circulación total de los periódicos diarios japoneses disminuyó de 53 millones en 2004 a 26 millones en 2024, y la mayor parte de ese descenso se produjo en los últimos diez años. No obstante, aún 26 millones de ejemplares diarios en una población de 124 millones de personas, representan más de un diario impreso por cada cinco habitantes. Una proporción única en el mundo.

Puede decirse que, mientras los diarios impresos en todo el mundo están muriendo, en Japón se están extinguiendo con dignidad. Pese al avance de la digitalización y al hecho de que Japón es una de las naciones tecnológicamente más avanzadas, los diarios tradicionales siguen siendo los medios de referencia, en parte por la buena calidad y variedad de periodismo que ofrecen, incluyendo piezas de investigación, comentarios bien ponderados, reportajes bien sustentados y desde múltiples perspectivas. 

Natasha Randhawa, en un artículo publicado en la web británica MediaCat observó recientemente que “si bien la implementación de muros de pago refleja la adaptación de las publicaciones a la rápida digitalización, para muchos lectores la tradición y la confianza siguen siendo factores clave en el consumo de medios”.  

En una encuesta nacional realizada este año por SmartNewes Media Research Institute, un 68,7 % de los japoneses encuestados afirmó que confían en los medios de comunicación, incluidos los periódicos, y los niveles más altos de confianza se registraron entre los grupos de mayor edad. Otra encuesta realizada por el Kioichō Strategy Institute reveló que, en 2025, un 40,3 % de los japoneses mayores de 18 años seguía confiando en los periódicos, aunque la mayoría recurría a los portales web para informarse de las últimas noticias. 

"Esta credibilidad consolidada de la prensa escrita ha creado lealtades duraderas, y muchas familias se suscriben al mismo periódico desde hace generaciones. La sociedad japonesa, muy envejecida, en la que un tercio de la población tiene más de 65 años, también se inclina más por lo tangible de la prensa escrita que por las fuentes en línea”, expresó Randhawa.  

El Yomiuri Shimbun sigue restringiendo el acceso digital a la prensa escrita y no ofrece suscripciones exclusivamente digitales, lo que pone de relieve que el número de lectores de la prensa escrita sigue siendo elevado. 

Lección #1 de los diarios japoneses: En una era de noticias falsas y consumo rápido de medios, el público sigue valorando la profundidad, la fiabilidad y la credibilidad. Los medios impresos que se centran en estos atributos pueden hacerse un hueco, incluso en un mundo en el que prima lo digital. 

Otro aspecto que explica la resiliencia de los impresos japoneses es que gozan de una fuerte presencia física en la vida diaria del país.  

Sea mañana o tarde, la imagen típica de ejecutivos y oficinistas con el diario de papel bajo el brazo aún no se extingue en las grandes ciudades. Para muchos a japoneses (aunque ciertamente cada vez menos) los impresos son parte del ritual diario y contribuyen a crear un sentido de permanencia y seriedad del que los dispositivos digitales a menudo carecen. Los gigantes de papel producen contenido de calidad que alimenta esa tradición y por eso aún resultan atractivos a sus lectores de base. 

Por otra parte, una y otra vez las estadísticas indican que los lectores de mayor edad tienden a pagar por suscripciones en comparación con los más jóvenes que esperan acceso gratis a los contenidos a través de internet y las redes sociales. 

También  el archipiélago  japonés es libre de “desiertos informativos”. Los impresos aún disfrutan de una fuerte estructura de distribución en todo el país y forman parte de un ecosistema mediático robusto y moderno. 

Los periódicos locales e hiper locales conservan una relación estrecha con sus lectores y comunidades. Muchos operan en sociedad con negocios y organizaciones en una relación simbiótica que contribuye a su durabilidad. 

Lección #2 de los diarios japoneses: Mantener una fuerte presencia física ayuda a las marcas mediáticas a conservar a sus lectores fieles, especialmente en las generaciones mayores. No todos son nativos digitales. También, el ofrecer noticias hiper locales que responden directamente a las necesidades e intereses de una comunidad mantiene la relevancia de un periódico impreso. En un mundo de noticias globalizadas, la cobertura hiper local fomenta conexiones más fuertes con los lectores. 

Los diarios impresos en Japón a lo largo de su existencia han construido una relación de transparencia y confianza con su público que se traduce en la prevalencia de las altas cifras de circulación diaria. En ese sentido, los impresos son vistos como una autoridad mayor cuando se les compara a nuevos medios como blogs, podcasts o las redes. 

Según una encuesta Dentsu realizada hace un año, los periódicos y las revistas gozan de una confianza significativamente mayor que las plataformas de redes sociales o los medios de comunicación online. Esta confianza no es solo generacional, incluso entre los consumidores de entre 30 y 40 años, los medios impresos se consideran más fiables. ¿Por qué? Parte de la respuesta radica en los altos estándares de precisión y responsabilidad del periodismo japonés. Los medios impresos están sujetos a una tradición de rigor. Los errores se corrigen públicamente. Los diseños se crean con claridad. La tipografía es deliberada y ordenada. Por el contrario, los espacios digitales se perciben como caóticos, llenos de información errónea y regidos por algoritmos en lugar de un criterio editorial. 

Lección # 3 de los impresos japoneses: Generar confianza entre su público mediante contenidos de calidad, una información ética y la transparencia garantizará una audiencia fiel. A medida que crecen las fuentes de noticias digitales, seguirá existiendo la demanda de fuentes de información tradicionales y fiables. La credibilidad es un bien supremo de los medios que los diarios japoneses han sostenido a través del tiempo. 

El diario estadounidense, The Atlanta Journal-Constitution, con una base de 40.000 suscriptores en su edición impresa, anunció la semana pasada que el 31 de dicembre de 2025 pondrá fin a la impresión con papel y tinta para concentrarse en las plataformas digitales. Hace 20 años, en su mejor momento, el diario imprimía en domingos hasta 630.000 ejemplares.  

Este año otros diarios de áreas metropolitanas en Estados Unidos han anunciado la reducción de sus ediciones impresas: El Star-Ledger de Newark, Nueva Jersey, dejó de imprimirse en febrero de 2025, y el Dubuque Telegraph Herald y The Cedar Rapids Gazette del estado de Iowa redujeron su frecuencia de impresión a solo tres días por semana.  

The Des Moines Register, el principal diario de Iowa por más de un siglo, hace dos años cortó su edición impresa los sábados y, a cambio, ofreció a sus suscriptores acceso a una edición electrónica. 

De acuerdo con la agencia japonesa de análisis de mercados ULPA, en el dilema entre impreso y digital, lo diarios japoneses optan por un enfoque “complementario” y no de “sustitución”. 

“En Japón la impresión genera valor de marca; lo digital amplía el alcance y captura de datos. Las campañas diseñadas teniendo en cuenta esta sinergia suelen obtener mejores resultados”, aseguró en el informe de ULPA. 

La impresión, según estos conceptos, es ideal para momentos que requieren mucha atención: lanzamientos de productos, campañas de temporada y narraciones que requieren carga emocional. También es esencial para categorías en las que la toma de decisiones es lenta y meditada, como la educación, los viajes y la sanidad. El formato digital destaca por su velocidad y escala. Ofrece actualizaciones en tiempo real, permite bucles de retroalimentación y abre las puertas a mercados más amplios. Pero sin la presencia estable de la impresión, las campañas digitales pueden parecer efímeras. En Japón, ambos formatos funcionan mejor juntos. 

Lección # 4 de los diarios japoneses:  En Japón, los medios digitales y tradicionales no están en guerra, sino que son aliados. Los códigos QR integrados en los medios impresos, los enlaces a redes sociales en los folletos y el contenido exclusivo para la web que se promociona en las revistas son tácticas habituales. Las campañas más exitosas no segmentan los canales, sino que los combinan. Los medios impresos ofrecen profundidad, mientras que los digitales ofrecen amplitud. Juntos crean un ecosistema mediático que se adapta a las preferencias de los consumidores japoneses, que oscilan entre ambos mundos en función del contexto, la intención y la edad.