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.

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).

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.

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.

Hora de Cierre

A lo largo de tres años de trabajo y dedicación los laboratorios conjuntos de Google y la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP) se han establecido como un factor de cambio en la industria periodística de la región. Ahora mismo, más de 45 medios de 12 países están involucrados en un programa de ocho meses en proyectos basados en inteligencia artificial cuyos efectos se harán sentir en el ecosistema informativo por años.

Los medios participantes conforman una comunidad diversa que incluye organizaciones tradicionales, regionales y nativas digitales de países como Bolivia, Costa Rica, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicaragua, Paraguay, Panamá, República Dominicana, Uruguay y Venezuela.

En la 81ª Asamblea General de la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP), el Líder de Alianzas de Noticias de Google para Hispanoamérica Rodrigo Bonilla, presentó los avances y próximos pasos de la colaboración entre Google y la SIP para fortalecer la innovación, la sostenibilidad y la seguridad en los medios de la región. También respondió inquietudes de los participantes sobre inteligencia artificial, tráfico digital y la relación entre las grandes empresas tecnológicas y el ecosistema de medios.

Bonilla destacó que la alianza entre Google y la SIP se ha convertido en un ejemplo de cooperación sostenida en favor de la transformación digital del periodismo en América Latina. “Nuestro objetivo es que los medios cuenten con las herramientas necesarias para prosperar en una era dominada por la innovación tecnológica”, afirmó.

Los lectores están buscando experiencias más visuales, contextuales y personalizadas, que integren distintas perspectivas y que estén orientadas a soluciones.

En su presentación, Bonilla abordó los profundos cambios que atraviesa el consumo de noticias, impulsados por las nuevas generaciones de usuarios y por la irrupción de la inteligencia artificial (IA) en la producción y distribución de contenidos. “Los lectores están buscando experiencias más visuales, contextuales y personalizadas, que integren distintas perspectivas y que estén orientadas a soluciones”, explicó.

Añadió que estos cambios representan tanto desafíos como oportunidades para las redacciones, que pueden aprovechar los avances tecnológicos para reforzar la interacción con sus audiencias y fortalecer la calidad de su información. “Lo nuevo no es la transformación, sino la velocidad con la que la tecnología nos permite responder a la demanda de los usuarios”, subrayó.

La evolución de los productos de Google

Bonilla detalló cómo los avances en inteligencia artificial están redefiniendo los productos de Google, desde Search hasta Gmail y Discover, todos ellos ahora potenciados por modelos generativos más potentes y versátiles. El buscador, señaló, procesa hoy más de 14 mil millones de consultas diarias, de las cuales un 15% son completamente nuevas. “Nuestra visión de la búsqueda se centra en cuatro ejes: personalización, multimodalidad, descubrimiento impulsado por IA y capacidades asistenciales. El objetivo sigue siendo conectar a los usuarios con información de calidad y con los medios que la producen”, afirmó.

El representante de Google destacó que los nuevos formatos de búsqueda —como AI Overviews y AI Mode— no buscan sustituir la información de los medios, sino aumentar su visibilidad y relevancia. Estas funciones permiten a los usuarios explorar más a fondo los temas de interés, mostrando un conjunto más amplio de enlaces útiles y atribuyendo de forma destacada las fuentes originales. “Estamos comprometidos con que la evolución de la búsqueda siga generando tráfico de calidad para los sitios periodísticos. No se trata solo de cantidad, sino de la profundidad y la permanencia del lector”, puntualizó.

Aliada del periodismo

Durante su intervención, Bonilla subrayó que la inteligencia artificial debe concebirse como una aliada del periodismo, no como una amenaza. “La IA libera tiempo para la investigación profunda, permite analizar grandes volúmenes de datos y ayuda a los periodistas a crear contenido más relevante y contextualizado”, explicó.

En ese sentido, destacó herramientas impulsadas por GNI como Pinpoint, enfocada en el periodismo de investigación; Flow, que facilita la generación de visualizaciones y videos cortos; y Fact Check Explorer y SynthID, desarrolladas para fortalecer la verificación y trazabilidad del contenido digital.

Bonilla reafirmó el compromiso de Google con la protección de los derechos de autor y la transparencia en el uso de contenidos para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.

Asimismo, Bonilla reafirmó el compromiso de Google con la protección de los derechos de autor y la transparencia en el uso de contenidos para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Mencionó el sistema Google Extended, que permite a los editores decidir si su contenido puede ser utilizado o no en este tipo de procesos, y subrayó que “toda innovación debe basarse en la confianza y el respeto al trabajo periodístico”.

Esfuerzos en la América Latina

Bonilla repasó las principales iniciativas desarrolladas junto a la SIP en los últimos años: Enhanced Fundamentals Lab (2023), centrado en fortalecer los fundamentos digitales de los medios; el Acelerador de Ingresos Digitales (2024), orientado a mejorar la sostenibilidad económica de las redacciones; y el AI Product Lab (2025), actualmente en marcha, que reúne a más de 40 medios de 12 países en un programa de ocho meses con 12 sesiones grupales, 44 talleres individuales y acompañamiento personalizado para el desarrollo de proyectos basados en inteligencia artificial.

El enfoque de estos laboratorios garantiza que las soluciones no solo se diseñen, sino que también se implementen, alineando la visión de negocio con la ejecución editorial y tecnológica para generar un cambio cultural sostenible.

Los medios participantes en el AI Product Lab son, por Bolivia: Cabildeo Digital, El Diario, Revista Nómadas; por Costa Rica: CR Hoy, La Nación, Teletica; por Ecuador: Ecuavisa, El Diario, El Universo Ecuador, Expreso, La Hora; por El Salvador: Alharaca, Elsalvador.com, La Prensa Gráfica, Redacción Regional; por Guatemala: Agencia Ocote, Prensa Libre, Ruda + Prensa Comunitaria; por Honduras: Criterio.hn, Diario El Heraldo, Revista Estrategia & Negocios, Tu Nota; por Nicaragua los medios en el exilio: 100% Noticias , Confidencial*, Divergentes, La Prensa; por Paraguay: ABC Color, El Nacional, El Otro País; por Panamá: La Prensa, Medcom; por República Dominicana: El Nuevo Diario, Grupo Diario Libre, Listín Diario, N Digital; por Uruguay: Búsqueda, El Observador, El País, Montevideo Portal y por Venezuela: 2001, Efecto Cocuyo, El Nacional, El Regional del Zulia, La Vida de Nos, Runrun.es

Acceso a recursos técnicos y capacitación

Como parte de su exposición, Bonilla compartió recursos técnicos de Google Search Central, incluyendo guías sobre el funcionamiento de AI Overviews y AI Mode, recomendaciones de rendimiento y tráfico, y herramientas para analizar caídas de visitas o cambios en el algoritmo. Los asistentes pudieron acceder a esta información mediante códigos QR proyectados durante la sesión.

Además, destacó los esfuerzos de capacitación de Google News Initiative en América Latina: los programas GNI Live, que ofrecen seminarios virtuales abiertos cada dos semanas; la red de expertos regionales en Brasil, Argentina, Colombia y México, que ha capacitado a más de 8.700 periodistas en 2025; y los cursos gratuitos en línea que se desarrollan junto al Centro Knight de la Universidad de Texas en Austin.

Al cierre de su intervención, Bonilla reafirmó que la colaboración entre Google y la SIP continuará profundizándose en los próximos años, con un enfoque en tres pilares: innovación tecnológica, sostenibilidad digital y fortalecimiento de redacciones seguras y resilientes. “Estamos atravesando un momento de transición muy profundo, y el diálogo abierto con los medios y asociaciones como la SIP es fundamental para construir juntos el futuro del periodismo latinoamericano”, concluyó.

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”.

YouTube asegura que cada día sus usuarios suben 20 millones de nuevos videos a su plataforma, lo cual para muchos editores de medios de comunicación resulta intimidante y hasta disuasivo. ¿Cómo hacer visible – ya no se diga monetizar – nuestro contenido ante una competencia tan abrumadora? 

Sin embargo, pese a todos los desafíos que conlleva desarrollar una estrategia de videos en YouTube, la oportunidad ahora se presenta más grande que nunca. La llamada “economía de creadores” se está desbordando por las redes sociales y Goldman Sachs Research estima que para fines de 2027 alcanzará un volumen de negocios por medio trillón de dólares, el doble del volumen actual. 

Y, con el impulso de la inteligencia artificial, seguramente ese es tan solo un comienzo. 

YouTube en estos momentos se está consolidando como la fuente de información preferida para varios segmentos de la población. La BBC anunció hace unos días que esa plataforma ya es el segundo servicio informativo más visto en el Reino Unido, después de la propia BBC. El dato provino del informe anual de Ofcom. 

Uno de cada cinco jóvenes británicos va a la plataforma de compartir videos apenas enciende su smartTV y, en comparación al año pasado, el doble de los mayores de 55 años se están conectando  

Los números de la popular plataforma de video son espectaculares. Se acerca a los 3.000 millones de usuarios en el mundo; ya alcanzó mil millones de horas de uso diario y un 70% de su audiencia se deriva de los dispositivos móviles. 

El periodista independiente británico, Johnny Harris, cuenta con 6,5 millones de suscriptores en su plataforma de YouTube. Veterano de Vox, donde realizó varios documentales que atrajeron a millones de visitas, Harris considera que no hubiera triunfado “como periodista a la antigua usanza, porque no habría podido encajar en las normas del periodismo tradicional”. 

En conversación con Journalism.uk durante el Festival Internacional de Periodismo realizado en abril en Perugia, Italia, Harris instó a los periodistas tradicionales a beneficiarse de la economía de creadores de contenido, profundizando en temas complejos de desarrollar en los formatos tradicionales. 

Uno de los secretos es trabajar a largo plazo. Según las estadísticas de Pew Research, la mayoría de aspirantes a creadores de contenido se rinde después de haber subido un promedio de solo 22 videos. La presión de producir varias piezas y con rapidez es agotadora. Una gran cantidad de los videos que se suben no tienen suficiente calidad y, consecuentemente, son ignorados por los algoritmos de las plataformas.  

"Hay que publicar mucho para conseguir visitas y, al final, hay que jugar al juego de la economía de la atención, y a muchos de nosotros eso nos molesta porque queremos hacer el trabajo del Señor: queremos hacer periodismo”, aseguró Harris en Journalism.uk. 

Nuevas habilidades

El periodista británico señaló que las habilidades periodísticas no siempre se traducen en habilidades empresariales. Sus colegas, dijo, tienen que aprender habilidades que el periodista medio no posee: gestión, contratación, finanzas, acuerdos de marca y, lo que es más importante, delegación. 

Con esa visión, que podría ser emulada en cualquier sala de Redacción, Harris formó un equipo de 17 personas que ha consolidado su negocio de producción de contenido audiovisual en el que aborda temas de interés pero que no necesariamente forman parte de la agenda noticiosa diaria. 

La Inteligencia Artificial es una de las razones por la que la producción de videos, largos o cortos, se está disparando. Ahora se pueden editar videos con mucho menor esfuerzo y mayor rapidez. Los algoritmos de la IA son capaces de escribir, editar y postear un video en una fracción del tiempo que le toma a un humano.  

"Al optimizar las tareas que requieren mucha mano de obra y permitir una mayor creatividad, las herramientas de IA están ayudando a los equipos a crear contenido de alta calidad en una fracción del tiempo y el costo que se requería anteriormente. Esta evolución permite que las organizaciones se conecten con el público, impulsen el compromiso y alcancen sus objetivos”, afirmó Hriday Gulrajani, analista de investigación sénior de Info-Tech Research Group 

Harris señaló que también la IA le permitirá depender menos de los ingresos publicitarios para aumentar la suscripción de pago ya que los algoritmos, cada vez con más certeza, permiten identificar cuáles son las historias en que deben centrase y cuáles pueden abordar con menos frecuencia. 

El periodista dijo que no se trata de abandonar el periodismo, sino que de entender “que existe una demanda de buena información, como siempre la ha habido” pero que no es necesario correr detrás de todo lo nuevo o solo detrás de lo que es tendencia. 

“Encuentre el nicho que le apasione, que le guste, que sienta que podría trabajar en él durante décadas”, enfatizó. 

Los “newsinfluencers” 

El año pasado, la preocupación por el desplazamiento de los periodistas tradicionales por parte de los creadores de contenido en línea pareció alcanzar su punto álgido. Una encuesta del Pew Research Center reveló que el 37 % de los jóvenes de entre 18 y 29 años y el 26 % de los adultos de entre 30 y 49 años en Estados Unidos obtenían regularmente noticias de «influencers de noticias».  

Muchos se han planteado una amenaza existencial para el periodismo de parte de los influencers y los creadores de contenidos en las plataformas como YouTube, TikTok o Instagram. Según Gallup, un 36 % de los adultos estadounidenses afirmaba «no confiar en absoluto» en los medios de comunicación para informar de las noticias «de forma completa, precisa y justa».  

Durante la pasada elección presidencial de Estados Unidos, republicanos y demócratas, resaltaron la relevancia de los influencers lo cual acrecentó el temor en los medios tradicionales de que los estuvieran desplazando. 

Sin embargo, en los últimos meses se ha observado un creciente reconocimiento entre algunos periodistas tradicionales de considerar su relación con los denominados influencers como complementaria o colaborativa, en lugar de competitiva.  

Otros editores están llamado a los periodistas “a defender sus puestos” en el ecosistema digital y no cederlo fácilmente ante el empuje de los creadores de contenido independientes. A medida que el panorama mediático sigue cambiando, la colaboración -- y hasta una posible fusión - entre los periodistas tradicionales y los creadores de contenido se perfila como el camino a seguir.  

La plataforma de YouTube ofrece algunas ventajas para los llamados “newsfluencers” (periodistas influenciadores). En primer lugar, a diferencia de Facebook o TikTok, los videos largos o cortos, estadísticamente, tienen una mayor vida activa en YouTube. 

Además, este es el segundo motor de búsqueda más usado después de Google, y aunque las búsquedas a través de las herramientas de inteligencia artificial están creciendo rápidamente, siempre los videos de las grandes plataformas forman parte del contexto de la información que se mueve en IA. 

Los Shorts de YouTube han alcanzado los 200 mil millones de vistas diarias, casi el triple de los 70 mil millones de TikTok. Al mismo tiempo se estima que un 50% o más de esas vistas diarias provienen de videos que no son actuales. Es decir, los videos de YouTube tienden a captar audiencias por días, semanas o meses, y no solo en las horas de alta competencia con otras plataformas. 

Los formatos en YouTube incluyen podcasts, mini documentales, programas educativos e infinidad de temas de nicho que representan muchas formas de monetizar los contenidos. La plataforma asegura que desde 2020 ha pagado a creadores de todo el mundo más de 70 mil millones de dólares. 

En los últimos dos años YouTube se ha convertido en la plataforma dominante de streaming,por encima de Netflix, así como para la distribución de noticias de TV, sobrepasando en alcance y “engagement” a Facebook como fuente de información. 

El codiciado segmento de audiencia, de 18 a 34 años, que ya no depende de la TV linear para informarse, está creciendo muy rápido den YouTube. 

Cargado de herramientas

YouTube quiere proporcionar a los administradores de canales más herramientas para ayudarles a hacer crecer sus comunidades dentro de la aplicación, incluyendo información actualizada sobre la participación de la audiencia y marcadores mejorados de oportunidades de interacción en la transmisión. 

Sobre todo, YouTube ofrece a los administradores de canales más información sobre la participación de la audiencia, incluyendo datos ampliados sobre los espectadores «nuevos» y «recurrentes». 

La plataforma lidera el uso de tecnología aplicada a disposición de sus usuarios. En julio anunció que su modelo de generación de videos, Veo2, ahora permitirá a los creadores transformar cualquier fotografía en un video corto. La función, Foto a Video, está impulsada por Gemini, el asistente e IA de Google. 

Los creadores de Shots pueden añadir efectos generativos impulsados por Veo, que puede generar imágenes y, también, convertir selfies en videos. 

 Además, YouTube ofrece a los usuarios acceso a herramientas de creación Gen AI. En una publicación que denomina «AI playground», la plataforma aclara que, con Gen AI, los creadores pueden examinar ejemplos y sugerencias para generar todo tipo de contenidos, desde imágenes y vídeos hasta música. 

Por el momento, el acceso al patio de recreo de IA solo es funcional para los usuarios de Estados Unidos y Canadá, así como de Australia y Nueva Zelanda. 

Por Néstor Altuve – info@nestoraltuve.com

Cuando más de 60 profesionales de medios levantan la mano (o su móvil) para responder en tiempo real sobre el estado de la inteligencia artificial en sus redacciones, lo que emerge no es solo una fotografía, sino un diagnóstico profundo de prioridades, miedos y oportunidades no aprovechadas.

Ver la grabación de toda la actividad conducida por Néstor Altuve en SIPConnect 2025.

A continuación, analizamos una por una las ocho preguntas claves del taller, con datos reales, explicaciones estratégicas y recomendaciones ejecutivas para actuar… no para quedarse en el diagnóstico.

Resultado:La gran mayoría (23 respuestas) se ubican entre 1 y 20 puntos sobre 100 y, lo más llamativo, el 80% no supera el 40/100. Lo que se traduce en un gran camino por recorrer en cuanto a la adopción y uso de la IA en los medios de comunicación.Solo 2 medios indicaron estar por encima de 60/100 y ninguno por encima de 81/100.

Análisis:La inteligencia artificial en los medios hispanos sigue en fase embrionaria. La falta de un plan estratégico, combinada con estructuras organizativas que siguen viendo la IA como un “experimento técnico” y no como una herramienta empresarial, impide escalar.

Acción sugerida:Pasar de la exploración intuitiva a una hoja de ruta con retorno. Medios que han logrado avanzar, lo han hecho no por tener más recursos, sino por tener métrica financiera clara y liderazgo decidido.

Resultado:La opción más frecuente fue: “No está claro” (13 respuestas).Le sigue, con 10 respuestas ambas, Es un esfuerzo disperso entre áreas y Dirección Editorial

Análisis:Cuando la innovación no tiene dueño o está dispersa, se vuelve anecdótica. Esta falta de claridad delinea una oportunidad: la IA necesita un liderazgo transversal, que conecte tecnología, contenido y negocio.

Acción sugerida:Nombrar un responsable de IA (no necesariamente técnico), capaz de articular iniciativas con impacto y coordinar esfuerzos entre redacción, comercial, tecnología y dirección general.

Resultado:Las palabras más frecuentes fueron: “experimentar”, “nada”, “transcripción”, “automatizar”, “eficiencia», «resúmenes” y «newsletter«.

Análisis:El uso sigue limitado a tareas básicas, sin visión de escalabilidad ni conexión directa con generación de ingresos o ahorro.

Acción sugerida:Identificar uno o dos casos de uso con ROI claro (por ejemplo, automatización de propuestas comerciales, generación de audionoticias o predicción de cancelación de suscripciones) y diseñar un piloto con medición económica desde el primer día.

Resultado:Empate técnico entre quienes están en fase de “prueba” (12) y quienes ya están “implementando en áreas clave” (12). 14 medios revelan una peligrosa paralización con respuestas entre un «Hemos discutido, pero no actuado» y «Aún no hemos hecho nada».

Análisis:El interés existe, pero no ha madurado en gobernanza ni en resultados financieros visibles. La mayoría de las redacciones no sienten estar a tiempo, pero casi 2/3 (64%) están haciendo al menos algo. Una especial atención y llamado a esos 14 medios, el 36% de las respuestas, que están de alguna forma paralizados a movilizarse.

Acción sugerida:Acelerar la transición del piloto a la práctica sostenible mediante tres pasos:

Resultado:Optimización editorial y personalización fue la respuesta más votada (18 menciones en 1er lugar). Le siguen automatización de tareas y monetización de contenidos.

Análisis:Existe claridad sobre el potencial inmediato en producción de contenido y relación con audiencias. Pero sigue habiendo temor o falta de preparación para aplicar IA en monetización o eficiencia comercial.

Acción sugerida:Aprovechar ese “punto de entrada” editorial como vía para demostrar el valor de la IA, y desde ahí extenderla a productos, ingresos y decisiones comerciales. La clave: ir de lo “creativo” a lo “rentable” sin perder el foco periodístico.

Resultado:Variedad de interesantes palabras en las respuestas de esta pregunta abierta. Más allá de las muchas razones alineadas con la mejora editorial y periodística, aparecen respuestas con palabras relativas a la monetización, ahorros, sostenibilidad y sobrevivencia del negocio.

Análisis:La IA no se ve (aún) como amenaza, sino como posibilidad de elevar el trabajo periodístico. Pero esa narrativa debe aterrizarse con lógica económica o no será sostenible.

Acción sugerida:Hacer convivir ética periodística y retorno financiero. La IA debe ayudar a informar mejor y también a sostener el modelo de negocio. Hay espacio para ambos… si se miden con los indicadores adecuados.

Resultado:La automatización de tareas operativas fue la acción más votada (16 respuestas). Luego aparece Optimizar un flujo editorial con IA con 10 respuestas. Interesante que, aunque menor el resultado, la tercera sea Monetizar un contenido con IA (14% de las respuestas). Eso es un buen indicativo

Análisis:Las redacciones buscan resultados rápidos, visibles, y que no requieran grandes inversiones. La IA operativa (automatizar procesos repetitivos) es la puerta de entrada.

Acción sugerida:Establecer pilotos con impacto cuantificable: por ejemplo, medir horas de trabajo ahorradas, tiempos de publicación reducidos, o errores evitados. Esto alimenta el siguiente paso: optimizar el modelo de costos.

Resultado:Se repiten las respuestas asociadas a las mejoras editoriales, periodísticas, darle valor a los contenidos y la productividad. Llama la atención las frases asociadas a la sostenibilidad del negocio.

Análisis:En su mayoría, las motivaciones son operativas, pero reflejan también una búsqueda por mejorar la calidad del trabajo y recuperar tiempo para pensar.

Acción sugerida:Traducir estos logros en indicadores financieros simples: cuánto vale el tiempo ahorrado, cuántas piezas adicionales se generan, cuánto más rápido se cierra una venta. Solo así la IA dejará de ser una moda y se convertirá en motor estratégico.

La encuesta no solo midió opiniones, reveló decisiones pendientes.Lo que vimos fue un ecosistema periodístico que quiere avanzar, pero necesita estructura, medición y liderazgo.

No basta con usar IA. Hay que hacerla rentable, eficiente y sostenible.

Y eso se logra no desde lo técnico, sino desde lo estratégico y financiero, como ya lo están haciendo los medios que han dejado de ver la IA como herramienta… y la han asumido como inversión.

A través del programa Acelerador de Ingresos Digitales de la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP), con el apoyo de Google News Initiative, varios de los medios de comunicación más emblemáticos de Centroamérica, avanzan por la ruta correcta hacia la sustentabilidad. Mediante asesorías técnicas y mentorías personalizadas, las organizaciones periodísticas implementaron cambios cruciales en sus procesos comerciales, de tecnología y estrategias de monetización.

En Guatemala, Prensa Libre centró sus esfuerzos en mejorar su ecosistema digital mediante la corrección de datos estructurados, la optimización de Core Web Vitals y una mejor indexación de contenidos. Estas acciones les permitieron aumentar en 40% sus ingresos programáticos durante la etapa de proyectos.

“El Acelerador de Ingresos Digitales tuvo un impacto muy positivo y transformador en nuestro medio, ya que permitió detectar cuellos de botella técnicos, fortalecer nuestras capacidades internas y alinear objetivos de negocio con estrategias digitales claras y medibles”, señaló Joan Lima, Coordinadora de Audiencias Digitales del diario guatemalteco.

En El Salvador, La Prensa Gráfica renovó su área comercial digital, priorizando un enfoque consultivo basado en datos. A través de capacitaciones conjuntas entre los equipos comercial y editorial, y una reformulación de productos, lograron incrementar en un 14% sus ganancias respecto a 2024 y sumar cinco nuevas marcas internacionales.

Respecto a su experiencia en el programa, Liliana Flamenco, coordinadora de cooperación y proyectos, comentó: “Todo lo hacen muy de acuerdo con las necesidades y a lo establecido en cada proyecto. El acompañamiento desde el inicio, la guía, sesiones y mentorías son tan necesarias. Definitivamente son proyectos que nos ayudan a sostenernos y mantenernos como medio de comunicación”.

También en El Salvador, El Diario de Hoy se enfocó en alinear sus métricas técnicas y publicitarias con una mejor experiencia del usuario, obteniendo un notable aumento del rendimiento general del sitio y una mejor accesibilidad.

“Logramos fortalecer nuestras capacidades técnicas, mejorar la toma de decisiones basada en datos y avanzar hacia una estructura digital más eficiente y rentable. El intercambio con los mentores y el enfoque en resultados concretos aportaron un gran valor al desarrollo del proyecto y al crecimiento digital de nuestra organización”, explicó Santiago Gómez, Project Manager del diario salvadoreño.

El proyecto desarrollado por El Diario de Hoy incluyó mejoras en el código y ajustes técnicos enfocados en la monetización y la usabilidad, lo que representó un aumento de 20 puntos en rendimiento y 2% en CTR.

En junio, la SIP informó que en Honduras el Acelerador de Ingresos Digitales permitió a E&N Brand Lab, la unidad de contenido patrocinado de la revista regional Estrategia&Negocios susperar sus objetivos de ventar y transformar su estrategia comercial. E&N es editada por Grupo Opsa, el principal conglomerado de medios de comunicación hondureño que incluye a los diarios de referencia La Prensa y Heraldo, el diario económico Diez y GoTV.  

La iniciativa incluyó el rediseño de la identidad visual de Brand Lab, la actualización de su presencia online, la creación de un nuevo kit de medios digitales y el desarrollo de productos de contenido para redes sociales.

Dirigido por Patricia Carolina Muñoz Avelar, Jefe Regional de Ventas de Estrategia&Negocios, el proyecto logró resultados notables en solo tres meses: Se realizaron 27 presentaciones de ventas y se cerraron 9 operaciones, superando el objetivo de conversión del 20%. "Fue un proceso desafiante pero muy enriquecedor. Conseguimos alinear los equipos editorial, de marketing y tecnológico para ofrecer una propuesta sólida y coherente", explicó Muñoz.

Agregó que uno de los puntos fuertes del proyecto fue su capacidad para integrar distintas áreas de la organización.

El Acelerador de Ingresos Digitales, en la que participan más de 40 medios de comunicación de América Latina, tiene como objetivo ayudar a las organizaciones de noticias a fortalecer sus modelos de ingresos a través de la tutoría, la consultoría estratégica y el apoyo financiero. "No fue sólo una inyección de recursos. Tuvimos un apoyo constante, con un calendario claro que nos ayudó a mantenernos centrados y a ejecutar con eficacia", señaló Muñoz. «Sin Google, esto no habría tenido la misma escala ni la misma calidad».

El programa se desarrolla con el apoyo técnico de la empresa de asesoría digital para medios MarkTube Group con sede en Ciudad de México.

El Acelerador de Ingresos Digitales estará operando hasta agosto de 2025. Otros dos diarios emblemáticos de la región centroamericana que participan en el programa son La Prensa de Nicaragua y Listín Diario de República Dominicana.

El director ejecutivo de la SIP, Carlos Lauría, afirmó que "el trabajo conjunto con Google permite a medios locales avanzar hacia la transformación digital con impactos reales en sus ingresos y capacidades operativas". Añadió que el programa "demuestra que con acompañamiento estratégico y una mentalidad abierta al cambio es posible fortalecer la independencia económica de los medios en contextos complejos”.

Rodrigo Bonilla, líder de alianzas de noticias para Hispanoamérica de Google News Initiative, comentó: “Observar los resultados de estas tres iniciativas, con objetivos claros y una ejecución efectiva, refuerza nuestra convicción en el valor de nuestros programas, por el impacto significativo y transformador que generan en las empresas de medios. Es a través de alianzas que promueven programas como este Acelerador que podemos contribuir enormemente a un ecosistema de noticias cada vez más dinámico y desafiante”.

“Este tipo de resultados muestran lo que sucede cuando un medio tiene claridad, foco y el acompañamiento adecuado. Lo que lograron estos equipos no fue solo una mejora técnica o comercial: fue una transformación que fortalece su sostenibilidad en el ecosistema digital”, consideró Ezequiel Arbusti, CEO y fundador de Marktube Group.

Por Horacio Ruiz / Editor de Hora de Cierre

Un filón se ha abierto ante los ojos de los medios de comunicación. El acuerdo de The New York Times de alimentar con sus contenidos a la IA generativa de Amazon puede ser el heraldo de una nueva interacción entre los gigantes tecnológicos y la industria de la prensa. 

Aunque este no es el primer acuerdo de este tipo, sí es el más significativo ya que el diario líder en Estados Unidos permite ver un entendimiento nuevo con las empresas de IA, cuando aún está pendiente su querella contra OpenAI y Microsoft por supuestamente haber utilizado sin autorización sus contenidos y archivos para nutrir al ChatGPT. Esta herramienta registra entre 400 y 500 millones de usuarios por semana. 

Hasta ahora el Times se mantenía opuesto a que sus contenidos sirvieran para entrenar los chatbots de la inteligencia artificial. Ahora, según algunos detalles del acuerdo que se filtraron, el diario circulará sus contenidos a través del asistente de voz Alexa + de Amazon, plataforma actualizada para difundir contenidos curados con inteligencia artificial. 

En febrero The New York Times anunció el desarrollo de Echo, un modelo interno de IA dirigido a fortalecer la producción de sus múltiples formas de contenido. Ahora el acuerdo con Amazon permite suponer que, en general, la industria de los medios puede estar encaminándose hacia una nueva convivencia, con una tecnología que todavía provoca dudas y hasta temor. 

Esto en parte se debe a que los modelos de ingresos tradicionales, mayormente anuncios y suscripciones, enfrentan una durísima competencia y audiencias muy fragmentadas. La hora ha llegado de adoptar modelos de monetización impulsados por la inteligencia artificial generativa.  

Según un informe de la investigadora de mercados Fortune Business Insights, la generación de riqueza con IA crecerá de un poco más de 67 mil millones de dólares en 2024 a casi 968 mil millones en 2032.   

Hace un mes The Washington Post y OpenAI  anunciaron una "alianza estratégica" que pemitirá al chatbot de ChatGPT dar acceso a reportajes, resúmenes, citas y enlaces del Post. OpenAI informó que ha concretado alianzas similares con más de 20 empresas periodísticas que involucran a unos 160 medios en 20 idiomas. 

Algunos incluidos en esos acuerdos son The Guardian de Londres y el grupo escandinavo Schibsted. En estados Unidos;  Politico (propiedad del grupo alemán Axel Springer), Wired, Vanity Fair, la revista Time, Vox Media, etc. Un gran valor para todos ellos es la ampliación de sus audiencias globales a través de los chatbots de la IA. También: la posibilidad de cubrir audiencias hiper fragmentadas mediante tecnología de punta. 

El lado oscuro de estos acuerdos es la explotación de la publicidad.

 Durante décadas los medios se han quejado del monopolio publicitario de las grandes plataformas mediante los usos de sus contenidos. ¿Tienen alguna cláusula al respecto estos nuevos acuerdos? No lo sabemos. 

Por otra parte, otros medios se unieron a la demanda pendiente del Times contra OpenAI y Microsoft, entre ellos, The Daily News, Chicago Tribune y The San Jose Mercury News. Se espera que el resultado de este juicio iniciado hace dos años también contribuya a definir las relaciones de las tecnológicas con los medios. 

Podemos decir que son relaciones de dos vías. Una hacia el acceso a las audiencias que ofrecen los generadores de  inteligencia artificial y otro hacia la compensación por los contenidos que nutren el conocimiento de esa misma IA. Los detalles específicos en cada uno de los acuerdos no son públicos pero, según informes de prensa, podrían representar ingresos de hasta cinco, 10 o más millones de dólares en cada caso. 

El diario español El País (Prisa Media) es la única empresa mediática de Iberoamérica que hasta ahora es parte de los acuerdos para alimentar los motores de la IA con los productos de sus salas de Redacción. Incluye al económico Cinco Días, el deportivo As y el Huffpost. 

Las agencias de prensa también se han sumado a la tendencia. The Associated Press (AP) lo hizo con Gemini de Google mientras que Agence France Presse (AFP) optó por Le Chat, "el ChatGPT" de la tecnológica francesa Mistral. 

La agencia española EFE anunció esta semana un acuerdo con la tecnológica californiana ProRata para entregar su contenido abierto a través del motor de búsqueda conversacional Gist.ai, lanzado hace solo seis meses. 

Un entendimiento que llamó mucho la atención fue dado a conocer en octubre pasado entre Meta AI y la agencia Reuters. La empresa de Mark Zuckerberg pagará por utilizar las noticias de Reuters para responder preguntas en tiempo real de sus usuarios en Facebook, WhastApp e Instagramp. Son 4.000 millones de usuarios al mes.  

Como lo explicó el analista David González de Red de Periodistas, con esta decisión Zuckerberg "se cambió la camiseta".  

"Esta colaboración marca un cambio significativo en la estrategia de Meta respecto a las noticias, ya que la compañía había estado reduciendo el contenido noticioso en sus plataformas en los últimos años", señaló González. 

Meta informó que también empezará a utilizar datos de los usuarios de sus redes sociales, como Facebook, para entrenar su inteligencia artificial. Desde hace cinco años la empresa ha hecho lo mismo para alimentar los algoritmos de Instagram. 

Recientemente un tribunal alemán autorizó a Meta a utilizar contenido de sus usuarios dentro de la Unión Europea para nutrir a Meta AI. La empresa proveerá un formulario donde sus abonados podrán objetar, pero sólo en Europa, incluyendo Reino Unido. No hay formulario para los usuarios de América Latina y la empresa se reserva el derecho de rechazar las objeciones. 

Aunque los grandes medios de comunicación tienen más poder de negociación con las grandes tecnológicas, no es su derecho exclusivo.

 Los medios más pequeños y otras organizaciones de noticias también pueden negociar y llegar a acuerdos aunque enfrenten más dificultades. 

La colaboración entre medios o asociaciones de medios puede aumentar el poder de negociación de los más pequeños y, de hecho, eso ya ha ocurrido en acuerdos alcanzados con Google con agrupaciones de medios, como el caso de Brasil. Aparte de eso, el gigante tecnológico también ha realizado pagos a medios de México y Argentina a través de su iniciativa de compensación Showcase. 

Otra posibilidad para las empresas periodísticas más pequeñas es explotar la cobertura local de los medios o su atención a nichos específicos como política, derechos humanos, relaciones internacionales, etc. Estos son valores en los contenidos que podrían resultar atractivos a las plataformas de inteligencia artificial. 

La editora noruega Schibsted, que ya acordó con OpenIA, tiene presencia en el sector de anuncios clasificados en algunos países latinoamericanos como México (Anumex y Segundamano), Colombia (La Guía, Fincaraiz y Fotocarro), Chile (Yapo), Brasil (OLX) y la República Dominicana (Corotos). Estos avisos son parte del contenido que contribuye a nutrir los sistemas de IA. 

No obstante, algunos analistas consideran que existen riesgos para los medios que suscriben acuerdos de contenido con la IA.

.Podrían estar creando, alegan, competidores capaces de presentar el contenido que producen en formas más atractivas o accesibles y, además, gratuitamente. Esto podría tener un efecto negativo en la captación y conservación de suscripciones. 

También no deja de preocupar un reciente informe de la BBC que indicó errores factuales o "alucinaciones" en casi un 20 por ciento de los textos que generan los chatbots de la IA, lo cual podría afectar la reputación de los medios. 

Para los medios latinoamericanos, una iniciativa tecnológica reciente podría ayudar a mejorar su relevancia en la carrera por la supremacía de los sistemas de inteligencia artificial. 

Luego de dos años de desarrollo, para mediados de junio está previsto el debut de Latam GPT, el primer modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) desarrollado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) de Chile, organización privada sin fines de lucro  que ha recibido el apoyo de decenas de instituciones de América Latina. 

Los detalles aún no se conocen, pero se trata de presentar una alternativa a modelos de IA ya existentes, casi todos estadounidenses, un francés; Mistral y un chino, DeepSeek, que no reflejan con fidelidad el lenguaje y las culturas de Latinoamérica. Una incorporación masiva de datos y conocimientos de la región podrían ayudar a educar mejor a los sistemas de IA sobre su realidad. 

Alvaro Soto, director de CENIA, en declaraciones publicadas por varios medios de prensa, indicó que las plataformas líders como ChatGPT, DeepSeek o Gemini se entrenaron sobre todo con datos en inglés, por lo que a la hora de pedírseles información sobre Latinoamérica puede ser que "muestren vacíos o alucinen". 

Uno de los objetivos de Latam GPT es distribuir protocolos en cada país de la región para crear aplicaciones adaptadas a sus necesidades. Por el momento se utilizaría en educación, políticas públicas y preservación de lenguas autóctonas. También es posible una posterior incorporación a otras plataformas de IA. 

La revista Wired en español informó que para su lanzamiento Latam GPT presentará capacidades similares a la versión ChatGPT 3.5 que debutó en marzo de 2023. 

Por Horacio Ruiz / Editor de Hora de Cierre 

Llámesele interacción, compromiso, enganche, etc., el engagement es un indicador crítico en un medio de comunicación; su futuro con mucha seguridad depende de él. El concepto ha evolucionado a lo largo de la transformación digital; en un comienzo medía el número de “likes”, las compartidas o los comentarios en redes, pero ahora profundiza además en las preferencias de los lectores, en cómo se relacionan con el contenido o cómo este contenido influye en su comportamiento o si puede ofrecerles un sentido de comunidad que amerite su lealtad. 

La inteligencia artificial está acelerando esa evolución del engagement. Y va muy rápido. Las herramientas de IA pueden analizar el sentimiento de públicos o individuos, definir las tendencias y proporcionar información en tiempo real, lo cual permite realizar ajustes dinámicos en el contenido y la estrategia.   

En las redes sociales, por ejemplo, la IA rastrea y analiza las tendencias y los tópicos principales, permitiendo la posibilidad de producir contenido actual, relevante y a la hora más conveniente para diferentes tipos de lectores. 

Pero hay otros cambios aún más innovadores. En un reciente artículo de Richard Headland en The Press Gazette, se informa de una iniciativa en The Economist para reorientar el concepto de engagement, crear hábitos y mejorar la retención entre sus más de 1,2 millones de suscriptores a escala global. 

Tamsin Larcombe, vicepresidenta de The Economist que, precisamente, supervisa las áreas de retención y engagement, sostiene que cierto tipo de relaciones con los contenidos, más íntimas aunque menos frecuentes, pueden valer mucho más que la lectura de un artículo individual. 

La explicación, sostiene Larcombe, es que los modelos anteriores para medir el engagement fueron creados antes de la pandemia del Covid y no han sido fáciles de aplicar. Miden cada interacción en forma igualitaria, de forma que leer un boletín o newsletter se considera como algo del mismo valor que leer un solo artículo. 

“Ahora tenemos más formatos; artículos narrados, podcasts, webinars solo para suscriptores y un portafolio creciente de newsletters”, explicó. Así que con la ayuda del equipo de datos de The Economist se concluyó que “no todo el engagement con contenido es igual” y que un webinar o un podcast puede tener un valor de retención del usuario mayor al de la lectura de un artículo.  

Todo esto los ha llevado a trabajar con un calculador que concede a cierto tipos de engagement un valor 25 o hasta 100 veces mayor que otros. 

Aunque no dio detalles, por el secreto comercial, la ejecutiva dejó entrever que escuchar un podcast es más probable que reciba un mayor valor que leer un artículo de texto, aunque este último formato puede representar “más oportunidades” ya que la frecuencia de lectura de una pieza también es una de las consideraciones más importantes en el nuevo modelo. 

La revalorización del engagement en diferentes formatos ha llevado de The Economist a emprender una remodelación de su principal App, a un alto pero necesario costo ya que la estrategia central de la publicación gira en torno a esa herramienta. The Economist fue una de las medios pioneros en el mundo en cuanto a la adopción de una App. Comenzó casi como una réplica del semanario impreso, pero con el tiempo desarrolló su propio ritmo de actualizaciones continuas, historias diarias, podcast, videos, etc. 

Larcombe consideró que aunque la creación de modelos de engagement sofisticados como éste se está convirtiendo en algo vital para los editores de suscripciones, también presenta limitaciones.  

“Solo tiene en cuenta el compromiso digital, que es solo una parte. En realidad, el compromiso principal es más un sentimiento: es la conexión emocional personal o la relación con la marca, y eso no se puede medir necesariamente con clics digitales”, explicó  

 Y agregó: “Algunos de nuestros suscriptores del paquete (impreso y digital) pueden optar por interactuar sólo con el impreso. Así que si nos fijáramos sólo en los datos de interacción, parecerían una cohorte de alto riesgo porque no interactúan digitalmente. Pero en realidad son probablemente nuestros clientes más fieles”. 

Para complementar la modelización, The Economist encargó una encuesta entre los lectores para profundizar en el propio uso y percepción de la marca por parte de los suscriptores, y Larcombe destacó algunos resultados sorprendentes.  

Muchos de los suscriptores manifiestaron que utilizan o interactúan con The Economist mucho más de lo que se creía a partir de los datos disponibles. Esto influye positivamente en su percepción de la relación calidad-precio y, por tanto, reduce la probabilidad de que se den de baja como suscriptores.  

“Así que, aunque desde el punto de vista de los modelos no pensemos que están tan comprometidos o engaged, sí lo están según ellos. Fue importante superponer este análisis a los datos digitales, de lo contrario habríamos perdido ese matiz”, expresó Larcombe. 

Pero, en realidad, son muy pocos en el mundo los medios que han elevado la discusión sobre el engagement al nivel de The Economist. 

En América Latina, la medidora de audiencias ComScore desde hace unos años mide el índice de engagement de los medios a partir del tiempo promedio que duran las visitas de sus usuarios. 

Ivan Marchant, vicepresidente de ComScore Latinoamérica, explicó así la importancia del engagement: “el tiempo que un usuario permanece en el sitio o el número de páginas vistas que recorre el mismo usuario en una sesión indica que el contenido ha sido relevante y que ha quedado enganchado con algún contenido adicional que lo lleva a navegar por el sitio”. 

En abril ComScore dio a conocer su ranking de medios con mejor engagement en Colombia, correspondiente al año 2024. 

El Tiempo marcó 7.176 minutos e Infobae 6.660. El tercer lugar fue para Pulzo.com, nativo digital fundado en 2014 que marcó 5.849 minutos de promedio por visita. Pulzo atribuyó su éxito al diseño, la usabilidad y la facilidad de navegación de su sitio, así como “al trabajo de todo un equipo comprometido con contar historias que conectan y generan impacto”. 

Otro medio colombiano destacado por su engagement en ComScore fue El Heraldo, el puesto siete en la lista, con 5,2 minutos de promedio por cada visita a su web. La gerencia destacó que en septiembre de 2024 El Heraldo integró la plataforma Arc Publishing para gestionar y publicar contenidos digitales con mayor agilidad. 

“Las principales funciones de la tecnología del Arc Publishing son la creación de una versión digital más clara y entendible, mejor distribuida, optimizada para el móvil y que cargará con mayor velocidad”, aseguró el diario colombiano. 

América Latina, como región, tiene uno de los niveles más altos de engagement digital, según Jeremy Goldman, director de Marketing de la empresa investigadora de mercados, Emarketer. 

Los latinoamericanos, reveló durante un evento en São Paulo, utilizan los dispositivos móviles un 27 por ciento más que el promedio mundial y un 46 por ciento más en cuanto a las redes sociales. 

El ejecutivo indicó que la interacción de los latinoamericanos en las plataformas digitales es alta debido a que mercados como Argentina, Chile, Colombia y Brasil aún tienen espacio para crecer, mientras que en Estados Unidos la economía digital esta desacelerándose dada la madurez del mercado. 

"Lo que se observa en Latinoamérica es que hay una pequeña diferencia entre estar en redes sociales y estar en internet", puntualizó Goldman. 

Las redes sociales, agregó, ofrecen un atajo para que las marcas (y los medios) se comuniquen directamente con sus consumidores mostrando sus productos y servicios. 

Según Goldman, si bien la preferencia de los consumidores por los motores de búsqueda sigue siendo la misma, el uso de las redes sociales para buscar información y productos está creciendo.  

Un reciente estudio dirigido a medios de comunicación, a cargo de la Cátedra Ideograma-Universitat Pompeu Fabra (UPF) de Barcelona, señaló tres áreas claves a mejorar para lograr un mejor engagement. 

El objetivo de la cátedra, fundada en 2018, es ofrecer soluciones prácticas para afrontar la pérdida de relevancia y mejorar la fidelización de audiencias. El informe se titula: «Modelos de Activación de la Relevancia y el Engagement de Audiencias en Medios de Comunicación» (MAREA). 

En un artículo dando a conocer el estudio titulado publicado por Laboratorio de Periodismo de la Fundación Luca de Tena, se consigna que el principal reto para los medios, según la investigación, es mantener su relevancia ante audiencias cada vez más fragmentadas y, a la vez, recuperar la confianza deteriorada por las fakenews y la desinformación y el fenómeno del «populismo antimedios» que ejemplifican políticos como Donald Trump, Javier Milei o Nayib Bukele. 

Entre los factores que contribuyen a la pérdida de credibilidad, según el estudio, se cuentan el uso excesivo (y/o con sensacionalismo o amarillismo) del clickbait; la escasa inversión en contenido de calidad y el predominio de la opinión sobre la información. Como respuesta, el estudio académico propone un modelo basado en tres dimensiones: 

Reputación: la percepción que los usuarios reciben sobre la calidad del medio. 

Visibilidad: la forma en que el medio posiciona y distribuye los contenidos en diferentes plataformas digitales. 

Fidelización: la capacidad de retener las audiencias a largo plazo.

El engagement, en fin, puede considerarse como el insumo principal del producto periodístico; el valor del que dependen los modelos económicos en la era digital. 

El investigador de la International News Media Association (INMA), Greg Piechota, cree que el desconocimiento de lo que busca un lector es la primera causa de la poca demanda que tienen las ofertas de suscripción a los medios. 

“Puede existir una desconexión entre los proveedores de noticias y su audiencia, ya que muchas organizaciones no comprenden activamente las preferencias y necesidades de los lectores. Décadas de estudios académicos demuestran que las motivaciones psicológicas son más amplias e incluyen la necesidad de pertenencia, de conexión, de sentir placer o de escapar de los propios problemas”, aseguró Piechota. 

Los crucigramas de The New York Times, lo verticales temáticos, los clubs de lectores, son ejemplos de esfuerzos coordinados para crear engagement como parte de estrategias de negocio. El diario Il Messaggero de Roma, Italia, desde el año pasado  abordó el tema de la Numismática, la colección de monedas y su comercio, como parte de un esfuerzo por aumentar el engagement de sus lectores. Otros medios italianos han tomado el ejemplo ya que se trata de una actividad que se considera como parte del patrimonio cultural italiano. 

La idea es tratar de pensar en forma innovadora en la forma de entregar información a una audiencia determinada. El caso de The Economist muestra una empresa periodística líder que vuelca sus recursos sobre la tarea de conocer cada vez mejor a su público. Después de todo, para un medio de comunicación no puede existir un bien más preciado que ese. 

Un ejemplo que ilustra muy bien lo que es la relevancia del engagement es el sitio web de periodismo independiente cubano CiberCuba. Hace un par de años, en 2023, la investigadora NewsWhip lo catalogó como el segundo medio en español con más interacciones en redes sociales. Un total de 8,083 millones, muy cerca del primer lugar, Univisión, con 8,163 millones. 

Como se puede ver, el tamaño del medio no es lo más importante sino la relevancia que ofrece a su audiencia. De eso, en sínstesis, es de lo que el engagement se trata.