Por Néstor Altuve

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

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

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

Webinar sobre IA y su impacto en la formación de periodistas

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Webinar sobre desinformación, IA y democracia: Una mirada regional

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

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

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

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

Cierre general sobre esta primera fase del ciclo

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

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

Proyección hacia la segunda fase

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

Por Gastón Roitberg

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

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

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

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

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

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

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

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

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

The New York Times

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

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”.

Por Néstor Altuve – altuvenestor@gmail.com

En el horizonte del año 2024, se vislumbra una transformación crucial para los medios de comunicación, marcando el comienzo de una nueva era en la que la inteligencia artificial (IA) desempeñará un papel central. Esta revolución no solo pretende abordar problemas específicos, sino también brindar ventajas competitivas significativas en el siempre dinámico panorama de la industria de medios.

Identificación de Objetivos y Metas

Para emprender el camino hacia la implementación de la IA en el ámbito mediático, es imperativo comenzar identificando de manera precisa los objetivos y metas específicas. Los medios de comunicación deben abordar con claridad qué problemas concretos desean resolver mediante la aplicación de la IA. ¿Se busca mejorar la eficiencia en la producción de contenido, personalizar la experiencia del usuario y/o revolucionar la publicidad? Además, es esencial considerar qué ventajas competitivas esperan obtener al adoptar esta tecnología, de acuerdo con las tendencias emergentes.

Evaluación de Recursos y Capacidades Actuales

Siguiendo en este camino, resulta crucial realizar una evaluación exhaustiva de los recursos y capacidades actuales del medio de comunicación. Esta evaluación abarca desde la infraestructura tecnológica hasta los datos y las habilidades del personal. ¿Qué sistemas ya existentes pueden aprovecharse para la implementación de la IA? ¿Qué datos están disponibles para entrenar los modelos de IA y qué habilidades poseen los empleados actuales en relación con esta tecnología?

Imagen Generada con Bing

Proveedores de Tecnología y Servicios de IA

Con una visión más clara de sus metas y recursos, los medios de comunicación deben avanzar al siguiente paso: Identificar los proveedores de tecnología y servicios de IA. Este proceso implica responder preguntas cruciales como ¿Qué proveedores tienen experiencia en el sector de los medios de comunicación? ¿Qué soluciones específicas ofrecen y cuáles son los costos asociados a su implementación? Esta elección estratégica define la solidez del fundamento tecnológico que respaldará la integración de la IA.

Pruebas de Concepto para Demostrar el Valor de la IA

El cuarto paso marca un hito importante al involucrarse en pruebas de concepto con los proveedores seleccionados. La pregunta central en esta etapa es ¿Cómo se puede aplicar la IA de manera efectiva a la producción de contenido, la personalización de la experiencia del usuario y/o la publicidad? A través de estas pruebas, los medios de comunicación no solo visualizarán de manera concreta el valor añadido que la IA puede ofrecer en la resolución de problemas, sino que también construirán la confianza interna en esta tecnología emergente.

Integración con Modelos Tradicionales de Noticias y Periodismo

La integración de la IA con los modelos tradicionales de noticias y periodismo se erige como el quinto paso crucial. Este proceso implica reflexiones profundas sobre cómo equilibrar la precisión y objetividad de la IA con la necesidad continua de análisis y juicio humano en la creación de contenido. Asimismo, surge la pregunta crítica de cómo garantizar la transparencia y responsabilidad en el periodismo en medio de esta integración, preservando la integridad de la narrativa periodística.

Desarrollo de un Plan de Implementación y Capacitación para el Personal

El sexto paso, fundamental para el éxito de la implementación, exige el desarrollo de un enfoque claro para integrar la IA con los sistemas y procesos existentes de la empresa. Aquí, surgen interrogantes como ¿Cómo se integrarán las soluciones de IA en los sistemas existentes? ¿Cómo se garantizará la privacidad y seguridad de los datos? Además, es crucial abordar la cuestión de qué habilidades necesitan los empleados actuales para trabajar eficazmente con la IA, enfatizando la importancia de la capacitación continua.

Implementación y Medición de Resultados

La fase de implementación real y la medición de resultados se despliegan en el séptimo paso. En este punto, las preguntas clave incluyen ¿Cómo se evaluará el éxito de la implementación de la IA en términos de eficiencia, productividad y/o ventaja competitiva? Además, surge la necesidad de medir el retorno de la inversión derivado de la implementación de la IA, proporcionando una comprensión clara de los beneficios tangibles a obtener.

Monetización y Rentabilización de la IA

En el octavo paso, los medios de comunicación deben abordar cuestiones estratégicas de monetización y rentabilización asociadas a la incorporación de la inteligencia artificial. Aquí, la reflexión se centra en ¿Cómo se pueden generar ingresos a partir del uso de la IA? ¿Qué modelos de negocio específicos pueden ser aplicados con éxito, considerando las oportunidades económicas que esta tecnología ofrece?

Políticas y Procedimientos Éticos

A medida que la implementación de la IA se consolida, el noveno paso entra en el terreno de las políticas y procedimientos éticos. Este paso crítico exige respuestas a preguntas fundamentales como ¿Cómo se evalúan y mitigan los riesgos éticos asociados con el uso de la IA? ¿Cómo se recopilan, almacenan y protegen los datos utilizados por la IA, asegurando el respeto a la ética y la privacidad de los usuarios?

Iteración y Mejora Continua

El décimo y último paso establece la necesidad continua de iteración y mejora. Aquí, la atención se debe dirigir hacia la aplicación de lecciones aprendidas para mejorar la producción de contenido, personalización y/o publicidad. Además, es esencial considerar cómo se pueden aprovechar las nuevas tecnologías emergentes en el campo de la IA para obtener ventajas competitivas adicionales, garantizando una evolución constante en respuesta a los cambios en el entorno mediático.

Conclusiones: Hacia un Futuro en los Medios Potenciado por la IA

En resumen, la implementación exitosa de la IA en los medios de comunicación en 2024 demanda un enfoque estratégico y holístico. Desde la identificación de objetivos hasta la mejora continua, este proceso no solo augura una transformación en la entrega de contenido más personalizado, sino también la preservación de la integridad periodística en el siempre cambiante panorama mediático.

Por último, recordemos que a finales de los 90’s llego la Internet y muy poco hicieron los medios para adaptarse a ella. Hoy, ya conocemos la realidad. Así como para aquel momento estaba “cantado” el efecto en la industria, hoy se repite con la llegada de lleno de la IA y no se pueden quedar atrás nuevamente.

Ver esta artículo en el Blog de Néstor Altve.

https://nestoraltuve.com/2023/05/09/roadmap-para-la-adopcion-de-la-inteligencia-artificial-en-un-medio-de-comunicacion/

Por: Mariana Belloso

Ezequiel Arbusti es un especialista en el desarrollo de audiencias digitales que está haciendo un aporte importante entre los medios de la región: les ayuda en la propuesta, desarrollo y análisis de estrategias digitales para la creación de contenidos que les permitan llegar efectivamente a sus públicos. 

A través de su empresa, Marktube Group, pone a disposición de las redacciones su experiencia, que incluye haber contribuido al crecimiento y éxito de plataformas digitales como TKM y Terra, en América Latina. Actualmente, desarrolla un bootcamp especializado para 40 medios de Centroamérica, a través del Enhanced Fundamentals Lab, coorganizado por la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP) y Google News Initiative (GNI). 

La transformación digital de los medios latinoamericanos no ha sido sencilla, ni para plataformas grandes que cuentan con los recursos, ni para proyectos nuevos que son nativos digitales. Aún hoy, uno de los principales retos es la medición de datos sobre las audiencias. En esta entrevista, Arbusti explica por qué las herramientas de análisis son vitales para definir las estrategias digitales de los medios periodísticos.

¿Por qué a algunos medios se les dificulta utilizar, o hacerlo de manera correcta, las herramientas de análisis de audiencias?

Usar con frecuencia o de manera adecuada las herramientas de análisis de audiencias por lo regular conlleva una curva de aprendizaje a la que la mayoría de los periodistas dentro de las redacciones digitales no ha tenido acceso.

Muchas veces por una falta de conocimiento sobre de la retribución que puede traer el análisis constante de los datos que facilitan estas plataformas pero también –y sobre todo– por una visión limitada sobre los perfiles profesionales que integran el medio. Por ejemplo, pocas veces un redactor de contenido escrito para la web tendrá entre sus actividades principales revisar continuamente las notas con mejores rendimientos en horas recientes. Es en gran medida el editor quien en el mejor de los casos tendrá abierta la ventana de Google Analytics para basar sus decisiones en esos datos. 

En medios más consolidados y con mayores recursos incluso habrá una figura de editor de audiencias que se dedique únicamente a revisar de forma pormenorizada esos datos, para generar conclusiones que puedan ser utilizadas por el resto del equipo. La falta de recursos económicos o humanos y la escasa actualización profesional de los periodistas son el principal obstáculo para que los medios incorporen estas herramientas en sus redacciones. 

Vemos que hay aún muchos medios que no las usan, ¿es factible operar un medio o llevar un proyecto informativo en línea sin hacer estas mediciones?

Los medios que se dedican a generar información para la web y no utilizan plataformas de análisis de datos carecen de una estrategia digital porque van a ciegas. Usar estas herramientas permite a las redacciones conocer mejor a su audiencia y por lo tanto elaborar productos interesantes y valiosos para los usuarios que con el tiempo se fidelizarán con el medio. 

A menos de que su modelo de negocio no dependa directamente de la obtención de usuarios o páginas vistas, en el largo plazo es poco probable que un medio sin ruta sobreviva.

¿Qué ventajas tienen quienes sí las usan?

Además de elaborar un perfil a profundidad de su audiencia real y sus potenciales usuarios, la ventaja más significativa es contar con una operación estratégica en el día a día. Los datos no solo aportan una perspectiva integral sobre el rendimiento de los contenidos publicados sino que estos datos están actualizándose a una velocidad que le permite a los medios tener un criterio justificado sobre cómo dirigir sus esfuerzos y optimizar los recursos de los equipos para obtener mejores resultados y mayores ganancias.

¿Es complicado o costoso usar las herramientas de análisis?

Cuando un periodista no está familiarizado con conceptos básicos de análisis de audiencias o no tiene noción de su utilidad siempre es recomendable empezar con un curso introductorio, en el caso de la suite de Google ninguno tiene costo e incluso cuentan con un certificado oficial que el periodista podrá obtener una vez que domine la herramienta. 

La mayoría de las herramientas de análisis de datos para medios de comunicación cuentan con una versión gratuita y están al alcance de cualquier redacción. 

¿Qué pueden hacer los medios que nunca las han usado? ¿Por dónde les recomendarías comenzar?

La herramienta más básica e indispensable es Google Analytics: es una plataforma con la que los periodistas menos avezados en cuestión de exploración de datos podrán comenzar a familiarizarse con los términos y con la lectura de reportes sencillos. A su vez, Google Search Console es una poderosa e intuitiva herramienta que permite a las redacciones obtener datos muy específicos para delinear una estrategia de contenido directo y orgánico, que sin duda puede incrementar en un porcentaje importante la adquisición de tráfico del medio.

¿Qué consejo les darías a los medios que inician, a los proyectos nuevos? ¿Y a los medios más antiguos que les ha costado montarse en la ola digital?

Es una señal esperanzadora para el periodismo digital que en estos tiempos turbulentos continúen surgiendo propuestas nuevas; a estos medios que recién nacen les aconsejaría que no escatimen en la profesionalización de sus periodistas, que apuesten por perfiles multidisciplinarios que aporten frescura a sus redacciones y que a su vez incluyan prácticas o metodologías de vanguardia. 

Para los medios legacy mi recomendación es que inviertan en la capacitación de sus redacciones respecto a las plataformas de las que hemos hablado ya pero también que inyecten una visión de producto en los contenidos que generan. En términos de supervivencia, diversificar sus modelos de negocio siempre será una buena práctica. 

¿Cuál sería el tool kit imprescindible para un medio en la actualidad?

Además de un buen CMS, plataformas de análisis de datos como Google Analytics, Google Search Console; para temas de monetización por publicidad programática Google AdSense o Google Ad Manager; para edición de contenidos gráficos y audiovisuales la paquetería de Adobe o la página en línea Canva; Notion, Trello o Monday para la gestión de los equipos; Slack o Google Chat para la comunicación interna; para mejorar la optimización de contenidos Semrush o Ahrefs; y, por último, herramientas de gestión de redes sociales como Hootsuite o Buffer. 

Por Horacio Ruiz / Editor de Hora de Cierre

Los micropagos como modelo de negocio viable para las noticias llevan muchos años en entredicho, pero el anuncio de la app holandesa Blendle, renunciando de una vez por todas a ese tipo de monetización, ha hecho creer que el cobro por piezas individuales como artículos, videos, infografías, etc., podría estar completamente descartado. ¿Pero, en realidad, lo está?

Los editores de noticias deben ser cuidadosos en no juzgar a la ligera el potencial de los micropagos. Es cierto que hace algunos años fueron señalados como "los salvadores de la industria del periodismo" o el "iTunes de las noticias" y que con esto se inflaron grandes expectativas que no se cumplieron, pero no todo está dicho hasta ahora. 

Blendle hace 10 años comenzó a vender, por menos de un dólar, artículos individuales pero, aunque tuvo un buen comienzo, los muros de contenido, con paquetes de suscripciones en oferta, despegaron, sobre todo durante la pandemia, convirtiéndose en la nueva estrella de la monetización de los contenidos. 

En general se cree que los lectores prefieren pagar por todo lo que contiene un sitio que solo por un pequeño pedazo. Además, se require muchos micropagos para obtener ganancias y, también, la tecnología para que los medios reciban ingresos múltiples por cantidades pequeñas ha estado en pañales. Al menos hasta ahora.

Según investigaciones de marketing, uno de los problemas de los micropagos es que los usuarios ni siquiera están enterados de qué son o en qué consisten. Los medios no han abrazado esa estrategia y tampoco han sabido darla a conocer bien.

Los minipagos proveen flexibilidad por cuanto los lectores pueden pagar por lo que quieren cuando lo quieren, sin comprometerse a suscripciones a largo plazo, más costosas.

Puede ser que para los creadores de contenidos representan una alternativa fiable frente a los modelos de pago tradicionales. Además, es probable que el contenido mediante un pago chico contribuya a un mayor grado de engagement con el lector que paga y que obtiene una sensación de pertenencia por muy poco dinero.

Los micropagos también contribuyen a crear nichos de contenido que pueden abrir las puertas a nuevos productos editoriales. 

En el lado negativo, las tarifas de los micropagos no solo tienen que ser bajas, sino también tomar en cuenta que a menudo los medios tienen que pagar a intermediarios como Paypal o Venmo. Pero eso podría estar cambiando con una tecnología web que permite las criptomonedas y los espacios más abiertos para el comercio digital.

Con la Web3, el blockchain, las criptomonedas y las NFT, se han abierto nuevas posibilidad para que los creadores de contenido reciban pagos directamente de la audiencias. Todo sin tener que establecer cuentas para procesar los pagos.

También hay factores socioeconómicos por considerar. La periodista Marina Adami de Reuters Institute, observó que a casi la mitad de líderes de medios noticiosos encuestados en 2022 le preocupa que el avance de los modelos de suscripción costosos estén empujando al periodismo a servir solo a las élites, dejando atrás a la mayoría de la personas.

La realidad es que solo una pequeña fracción de lectores está pagando suscripciones. En ese sentido, Dominic Young, ex ejecutivo de estrategias comerciales de News Corp y fundador de la plataforma de micropagos Axate, dijo que "el pago casual" por contenido puede ser un complemento de modelos de suscripciones, sin que uno tenga que eliminar al otro.

"Muchas organizaciones noticiosas llegan a un tope con sus suscripciones y se les hace difícil seguir creciendo, sobre todo porque es difícil hacerlo subiendo los precios", expresó Young.

Para él, tanto el modelo de publicidad como el de las suscripciones están bajo presión y necesitan una válvula de escape en el medio.

"Hay más gente en el mercado dispuesta a pagar que dispuesta a comprar una suscripción y es allí donde entran los pagos casuales", según Young.

En contrapeso a esa observación, al analista danés de medios Thomas Baekdal, le preocupa que los micropagos propician que los lectores que podrían comprar suscripciones solo terminen comprando algunos artículos en algunas ocasiones, generando menos ingresos.

Sin embargo, los micropagos por piezas de contenido pueden ayudar a promocionar suscripciones más caras. O, al revés. Pero no todos los publishers están preparados para promocionar ambas posibilidades a la vez. 

También, no todos son capaces de ofrecer "pagos micro" o "pagos casuales" a lectores que han cancelado las suscripciones a largo plazo. Y aquí Elon Musk entra en escena. El dueño de X ha anunciado un servicio que permitirá a los editores una solución de "solo un clic" para cobrar por piezas de contenido. "Será una ganancia tanto para el público como para las organizaciones de medios", manifestó Musk.

No obstante, el debut de esa funcionalidad en X, que fue anunciada para abril, todavía en septiembre no se materializaba.

Birch sostiene que los gastos administrativos y la computación de los costos puede desalentar a la mayoría de publishers en cuanto a seguir una estrategia de micropagos.

"El punto de vista de los editores ha sido que si una suscripción cuesta 100 dólares al año, se necesitaría a 400 personas pagando 25 centavos por un artículo para igualar el ingreso, pero quizás un mejor cálculo sería que la alternativa a que centenares de personas paguen esos 25 centavos es...nada", opinó Birch.

Por algo, agregó, X ha decidido jugar la oportunidad con su propio servicio de micropagos. También lo está haciendo el anterior dueño de Twitter, Jack Dorsey, con Bluesky, por lo que puede ser que el mercado de los pagos chicos se halle en un punto de inflexión.

Por otra parte, los directores de medios temen que al implementar una estrategia de "pagos casuales" vayan a dañar la estrategia de suscripciones que a menudo toma años en poner en práctica y dar resultados.

En un artículo de Press Gazette por Aisha Majid, la fundadora del boletín de chismes de farándula, Popbitch, Camila Wrigth, afirmó:"No veo cómo podemos salir adelante sin los micropagos ya que esa es la forma en que la gente usa el internet, yendo de sitio en sitio".

Y sobre el peligro de que las suscripciones caras estén dejando atrás a las audiencias más pobres y menos educadas, aseguró que "siempre me ha gustado la idea de tener un producto abierto para todo el que lo quiera y, si fijas un pago chico al nivel correcto, no dejarás afuera a nadie que quiera leer".

Majid recordó que apenas un 6% de los directores de medios consultados por el Reuters Institute en 2022 dijeron que los pagos por artículos individuales serían importantes o muy importantes en 2023.

La falta de un protocolo estándar para los micropagos en línea es, según Majid, una de las principales razones por las que ese modelo no ha repercutido mucho en las estrategias de monetización. "Una solución amplia todavía es muy elusiva", subrayó la periodista de Press Gazette.

Para Dominique Young, de Axate, no se puede tener una mentalidad de si es esto o lo otro. "Se trata de reconocer que hay clientes para los que tu actual modelo no funciona pese a que tu producto sí lo hace. Y son estos los que pueden terminar siendo la fruta más fácil de cortar".

En el estudio del Reuters Institute de 2023, menos de un tres por ciento los consumidores consultados en 46 países dijeron haber realizado un pago pequeño para acceder a un artículo o edición en el ultimo año.

El professor danés de Periodismo Aske Kammer afirmó en un artículo de Greg Piechota de la International News Media Association (INMA) que, en general, la gente no tiene una opinión sobre los modelos de micropagos y que, más bien, les gusta lo que sí conocen, el "all you can eat" de las suscripciones completas.

David G.W. Birch lo expresó así en Forbes: "Pese a la evidencia contraria, sigo convencido de que existe una macro oportunidad con los micropagos".

Los daneses, según Kammer, no están familiarizados con el concepto de los pago micro y más bien, en entrevistas de grupos focales, dijeron que el concepto les parece confuso y que mejor debe llamárseles "pagos únicos" o "pago por artículo".

Pero, a la vez, destacaron como ventajas de los "pagos casuales" su bajo costo y la posibilidad de personalizar el contenido que consumen de diferentes fuentes.

Sin embargo, de 2.720 consumidores consultados, dos terceras partes dijeron preferir suscripciones en vez de artículos separados. Los "pagos únicos" tuvieron más aceptación entre mujeres, lectores de mayor de edad y audiencias más educadas, pero Kammer insistió que las suscripciones son más valoradas.

De igual manera, los profesionales de medios expresaron aprensión hacia los micropagos porque, según ellos, las suscripciones son más predecibles a la hora de planificar las finanzas y, también, son mejores para la construcción de relaciones con la audiencia.

Dicho esto, no se puede obviar que solo un 15 por ciento de las audiencias, en general, llegan a comprar una suscripción de un medio, lo cual deja fuera a la gran mayoría de lectores potenciales.

Este reto plantea la necesidad de no dejar de observar de cerca los mercados y, en el momento más oportuno, saber aprovechar las oportunidades de implementar una estrategia de micropagos como complemento de las suscripciones.

En el contexto actual, los medios de comunicación se enfrentan a una dura realidad. Los ingresos han caído y los costos crecen exponencialmente. El presupuesto es ajustado y las tecnologías que ofrecen las grandes compañías para adaptarse a las nuevas necesidades del mercado resultan impagables. 

La motivación para hacer periodismo de calidad disminuye y, a su vez, eso produce que cada vez existan menos compañías de medios. En consecuencia, la desinformación aumenta y la sociedad está menos informada. 

Rodrigo Rotonda, gerente de El Eco de Tandil, presentó Artic una multiplataforma innovadora para medios de comunicación. El proyecto nació con el apoyo de Google a partir del Google News Innovation Challenge 2021. “Yo empecé a desarrollar CMS luego de ver que eran impagables para nosotros, lo que propusimos es un proyecto que se ajuste a las necesidades de los medios medianos y pequeños”. 

El proyecto cuenta con cuatro módulos que son independientes pero pueden complementarse para optimizar los costos y aumentar los ingresos.

Artic son datos que se transforman en información. “Tenemos los usuarios, tenemos al medio motorizado por Artic y a los anunciantes. Nosotros con Artic le damos la posibilidad al medio de poder procesar información de sus lectores para vender mejor”, explicó Rotonda.

Al finalizar su presentación, el emprendedor presentó cinco reflexiones que lo acompañan y ayudan a desempeñarse día a día:

El periódico dominicano Listín Diario comenzó un programa de introducción y capacitaciones al mundo de la inteligencia artificial de la mano del Instituto Tecnológico de las Américas (ITLA).

El programa incluyó una fase teórica introductoria con todo el personal que labora en la sala de redacción, con perfiles ampliamente heterogéneos que van desde pasantes de periodismo, editores de video, infografistas, equipo de investigaciones, periodistas, fotógrafos y ejecutivos del medio.

En las venideras semanas los trabajos se centrarán en explorar las herramientas disponibles, reconocer sus potencialidades y cómo hacer un correcto uso en el día a día de la sala de redacción. También se contempla, a mediano plazo, construir una base de datos que se alimente a diario con las ediciones del periódico para agilizar las búsquedas de datos históricos, contrataciones de fuentes y el histórico de acontecimientos y sucesos.

Listín Diario es el decano de la prensa en República Dominicana. Fue fundado el 1 de agosto de 1889 por don Arturo Pellerano en Santo Domingo, conteniendo en principio una simple hoja de 5 x 6 pulgadas que registraba la entrada y salida de buques del puerto de la ciudad.

“Hemos compartido con los ejecutivos de la redacción que todo lo que habíamos pensado y planeado hasta el año anterior debe ser revisado ante la irrupción de la inteligencia artificial”, comentó Miguel Franjul, director del centenario periódico caribeño, en la introducción del primer taller.

El director animó al equipo a no temer ante el uso de la inteligencia artificial en las labores diarias de los periodistas pero también a tener presentes los principios éticos y morales en los que se fundamenta el oficio periodístico, que han sido santo y seña del periódico de los dominicanos por 134 años.

La primera de las ponencias estuvo a cargo del maestro Jorge Taveras, catedrático del Itla y de la Universidad Autónoma de Santo Domingo (UASD), quien explicó los cimientos de lo que hoy conocemos como inteligencia artificial y estará a cargo de los usos y exploración de determinadas herramientas que están disponibles de forma gratuita.

“Lo importante no es que nos centremos en el uso particular de las herramientas, sino en la capacitaciones y formación del profesional que usará esas herramientas”, dijo Taveras.

La inteligencia artificial ha vivido su periodo de mayor reconocimiento público en los últimos meses con la versión del chatbot Chat GPT, de Open IA.

El ITLA es una institución de estudios superiores fundada en el año 2000 por el Estado dominicano.

Los cursos que ofrece el instituto son para tecnólogos en Redes, Software, Multimedia, Sonido, Seguridad Informática, Mecatrónica, Manufactura Automatizada, Diseño Industrial, Manufactura de Dispositivos Médicos, Analítica y Ciencia de los Datos, Informática Forense, Energías Renovables, Inteligencia Artificial, Telecomunicaciones y en Desarrollo de Simulaciones Interactivas y Videojuegos. 

Por Eduardo Tessler

Los modelos de negocio de los medios digitales siguen navegando en un mar de incertidumbres. Si por un lado los grandes players internacionales en mercados consolidados obtienen buenos resultados con las suscripciones y la venta directa de publicidad, en los países latinoamericanos la fórmula más utilizada sigue siendo la publicidad programática y la dependencia de plataformas en caída, como la impresa. Las suscripciones no encantan a los clientes potenciales como parecía antes. El tiempo pasa, los números aún necesitan crecer y documentos bien diseñados como el Digital News Report 2023 -del Instituto Reuters- desarrollado en 46 países y 93.000 entrevistas, ofrecen algunas buenas ideas.

Para los que prefieren mirar el vaso medio vacío, dos malas noticias:

En otras palabras, la lucha por la supervivencia, que ya es muy dura, podría volverse aún más difícil, según la encuesta. Pero siempre hay quien mira el vaso medio lleno y celebra dos buenas noticias que trae el DNR2023:

Una lectura cuidadosa del Informe del Instituto Reuters aporta muchas otras buenas ideas y puntos de vista. Hay información específica para cada país encuestado. De las Américas se encuentran Argentina, Brasil, Canadá, Chile, Colombia, Estados Unidos, México y Perú -de hecho, todos ellos tienen al Medio Digital como principal fuente de noticias y al Medio Impreso en último lugar en preferencias.

El negocio digital está tomando la delantera en las empresas de comunicación, sin duda alguna. Pero la sostenibilidad sigue siendo un desafío, ya que hubo mucha confusión y estrategias equivocadas al principio del proceso hace 25 años. Ahora, con la popularización de las herramientas de Inteligencia Artificial, habrá otras lógicas para equilibrar el juego. Simplemente no puedes cruzarte de brazos y creer que la imagen final ya está definida. Habrá cambios constantes, en la sociedad y en las empresas de medios. Aquellos que entiendan las reglas primero tendrán ventajas.

El panorama actual de los medios de comunicación es, cuando menos, desafiante. La irrupción de las fake news, nuevos players y tecnologías disruptivas están obligando, tanto a los grandes grupos como a los periódicos independientes, a adaptarse muy rápidamente y a modificar la forma de trabajar.

Las nuevas redacciones 3.0 tienen que cubrir las necesidades de un tipo de consumidor que demanda ya no solo informaciones “en tiempo real” como les ofrecen bloggeros e influencers, sino que también exige a los medios una imagen más cuidada, adaptada a sus intereses y con formatos cada vez más fáciles de digerir, a la vez que una información más profunda y contrastada. 

Para conseguir estos objetivos los medios cuentan con avances tecnológicos a su disposición. Desde Protecmedia se apuesta por tres pilares fundamentales: la automatización de los procesos, la eliminación de tareas repetitivas y la búsqueda de nuevos procesos orientados y para ello es imprescindible apoyarse cada vez más en tecnologías basadas en IA.

Como ya se pudo ver en el último congreso de JournalismAI, lo que hasta hace algunos años podía parecer ciencia ficción se ha convertido en un “must have” en los medios de todo el mundo. 

Actualmente se pueden encontrar en el mercado diferentes herramientas que permiten a las redacciones 3.0 enfocar sus esfuerzos, intuición y creatividad en ofrecer un mejor producto, sin perder el tiempo en trabajos “secundarios”:

• Sitios personalizados y A/B testing automatizados: Ya no es suficiente con ofrecer buena información, el usuario demanda una experiencia personalizada. Con el big data e IA’s bien entrenadas somos capaces de mostrar, a cada usuario, contenidos personalizados según sus intereses. Además, con el A/B testing seremos capaces de seleccionar, de forma automática, que combinaciones de titular, subtitulo e imagen funcionan mejor para cada usuario. Estas herramientas son fundamentales para fidelizar a los lectores y aumentar el tráfico a los artículos.

• Análisis de videos automatizado: Cada vez es más habitual que los vídeos se conviertan en el núcleo de las noticias. Una redacción 3.0 debe estar equipada con herramientas que le permitan extraer automáticamente datos de estos vídeos, para facilitar su etiquetado y análisis de contenido. 

Herramientas como AIVA "Análisis de Vídeo por Inteligencia Artificial", analizan vídeos y fotos a través de Inteligencia Artificial; de esta manera facilitan a cualquier usuario la búsqueda de video o fotografías del archivo en segundos.

• DAM Inteligente: en todo momento en una redacción están en uso miles de archivos diferentes: PDF, Word, Excel, fotografías, vídeos, audios, etc. La gestión de estos datos consume recursos y tiempo. Un DAM basado en Inteligencia Artificial es capaz de simplificar estos procesos: por ejemplo, el usuario puede, con solo introducir un archivo en el sistema, indexar todos los textos automáticamente y generar meta etiquetas que ayudan a organizar los documentos.

Otro valor añadido que ya están explotando algunos medios es la posibilidad monetizar todo ese archivo histórico al ofrecerlo, a través de un e-commerce, tanto a curiosos como a empresas de información o productoras.

• Speech to text: El auge del podcast ha hecho imprescindible esta herramienta que se demandaba desde hace años (siempre ha habido entrevistas larguísimas que pasar a papel) y que nos permite transcribir automáticamente todo el contenido de un audio a un archivo de texto. Así, todo el contenido de audio estará disponible y accesible para toda la redacción, en todo momento.

• Asistentes de diseño: Los periódicos en papel siguen gozando de una imagen de mayor “prestigio” entre los usuarios y esta herramienta es la conexión entre el mundo impreso y el mundo digital. AIDA es "Artificial Intelligence Design Assistant", una tecnología que nos permite automatizar la maquetación de publicaciones impresas a partir del contenido que ya tenemos publicado en la web. El asistente de diseño definitivo permite a los maquetadores centrarse en la creatividad (evitando pérdidas de tiempo con tareas repetitivas) y a los periodistas retrasar la hora de cierre, permitiendo llevar a papel las informaciones de última hora y ofreciendo unos minutos, o incluso horas, preciosos a la hora de ofrecer un producto de máxima calidad.

Estas herramientas no solo están disponibles para los grandes medios, es más, en muchas ocasiones son los medios más pequeños los que demuestran una mayor flexibilidad a la hora de manejar el cambio y adoptar novedosas soluciones tecnológicas. La democratización del uso de estas tecnologías en las redacciones 3.0 está permitiendo que la información veraz y contrastada llegue cada día más lejos.