La inteligencia artificial dejó de ser una promesa futurista para convertirse en el epicentro de la transformación más acelerada y desafiante del periodismo moderno.

La 81.ª Asamblea General de la Sociedad Interamericana de Prensa (SIP) en 2025 se consolidó como un punto de inflexión donde la Inteligencia Artificial (IA) no fue vista como una moda pasajera, sino como el motor de una transformación estructural que exige liderazgo inmediato y una redefinición del valor humano en el periodismo.

El consenso fue claro. La IA es una disrupción más grande y acelerada que las provocadas por la web, los smartphones y las redes sociales, y ya no es un asunto del futuro, sino una realidad que exige estrategias concretas.

Introducción: La Pregunta Fundamental del Cambio

El tono de urgencia y oportunidad fue perfectamente establecido por Néstor Altuve, consultor experto en transformación digital y ciberseguridad, en la introducción del panel sobre las experiencias de IA en las redacciones:

“Todos lo sabemos, la inteligencia artificial ya no es un tema del futuro, es una realidad que habita entre nosotros en nuestras redacciones y en nuestras decisiones en cada historia que publicamos. Y frente a eso, la pregunta ya no es si cambiará el periodismo. La verdadera pregunta es, ¿estamos listos para conducir ese cambio o dejaremos que ocurra sin nosotros? La inteligencia artificial está redefiniendo la esencia del oficio. No solo automatiza, amplifica, nos ayuda a investigar mejor, a verificar más rápido, a entender más profundo, y cuando lo hace bien, nos devuelve algo que de alguna manera habíamos perdido, el tiempo para pensar. Porque cuando la tecnología asume lo repetitivo, el periodista puede volver a ser lo que siempre fue, un analista del presente y un narrador del futuro.”

Altuve destacó que el verdadero valor de la IA reside en su propósito, no en la producción masiva, ya que mejora las decisiones, permite monetizar mejor, optimiza operaciones, y reduce costos, obligando a pensar de manera distinta. La IA, concluyó, no vino a reemplazar a los periodistas, sino a recordarles por qué su oficio sigue siendo necesario, empujándolos a evolucionar y recuperar la curiosidad. La diferencia entre los medios que temen y los que se atreven a experimentar no reside en el presupuesto, sino en la mentalidad.

I. La Disrupción Acelerada y el Enfoque Actual en la Eficiencia

Rosental Álves, pionero en periodismo digital, enfatizó que la disrupción actual es «más grande que la disrupción que hubo» y que la velocidad de los cambios en IA es superior a la experimentada con la web en los años 90 y principios de 2000.

Actualmente, los medios están utilizando la IA en una primera fase enfocada en la eficiencia y la productividad. Usando la tecnología para mejorar y aumentar el rendimiento en las mismas tareas que ya se realizaban. El uso de la IA en la sala de redacción fue declarado no solo una opción, sino una obligación, aunque debe hacerse con respeto, ética, y transparencia. La IA es vista como una herramienta que permite a los medios amplificar y automatizar procesos, lo cual es fundamental para el análisis de datos, la investigación periodística, y la generación de valor agregado.

Sin embargo, esta aceleración ha tenido una consecuencia directa en el modelo de negocio. Los motores de IA y las nuevas plataformas están robando tráfico. A diferencia de los buscadores tradicionales que generaban los «viejos links azules» (enviando algo de tráfico), las plataformas emergentes de IA no mandan prácticamente ninguna visita a los sitios web. Esto ha contribuido a una caída del tráfico derivado de motores de búsqueda o plataformas de alrededor del 40% en el último año, lo que representa un dato «muy, muy relevante».

II. La Respuesta de las Redacciones: Experiencias y Capacitación

Las organizaciones y los medios compartieron diversas estrategias para integrar la IA, destacando la necesidad de capacitación y la creación de herramientas propias.

Iniciativas Institucionales (SIP-CLAEP y GNI)

La SIP ha reaccionado a esta emergencia con programas de capacitación especializados, como el diplomado SIP-CLAEP 2025 centrado en la «inteligencia artificial aplicada al periodismo,» cubriendo credibilidad, machine learning, automatización, verificación de datos y ética. Además, se lanzó el AI Product Lab en alianza con Google News Initiative, un programa de formación y mentoría con financiamiento diseñado para ayudar a 40 redacciones a «diseñar e implementar soluciones innovadoras» alineadas con objetivos editoriales y comerciales, extendiéndose hasta abril de 2026.

Caso Associated Press (AP): El Principio Humano

Ivett Chicas, Vicepresidenta de AP para América Latina, subrayó la importancia de establecer principios éticos y de uso responsable. El principio fundamental de AP es el «Human in the loop». Nada se publica si no ha sido visto por un editor, un reportero o una persona.

AP ha centrado su estrategia en cuatro áreas clave:

1. Educación: Creación de módulos de entrenamiento obligatorios (incluyendo data compliance y qué tipo de información se puede subir) para todo el personal, desde becarios hasta vicepresidentes.
2. News Gathering (Recolección de Noticias): Creación de herramientas propias para aumentar la capacidad de reportaje, como minutes (que genera transcripciones y resúmenes automatizados de reuniones de gobierno local) y AP Verify (una plataforma única para simplificar la verificación de fotos y videos, incluyendo geolocalización, detección de sombras y texto generado por IA).
3. Producción y Distribución: Uso de IA para mejorar metadatos, transcripción automática, y códigos de tiempo, facilitando la edición y distribución.
4. Investigación y Desarrollo: Asumir que es necesario experimentar y compartir tanto los éxitos como los fracasos.

Caso El Comercio (Perú): Alianzas y Archivo

Juan Aurelio Arévalo, director periodístico de El Comercio, presentó el MediaLab, una unidad interdisciplinaria que busca capacitar a la redacción (incluyendo fotógrafos y diagramadores) y desarrollar proyectos propios. Han establecido el lineamiento ético de que todo contenido con IA siempre tendrá supervisión humana.

Sus desarrollos incluyen:

• Chatbots: Creación de chatbots conversacionales (como «Merlín») que responden preguntas del usuario basándose estrictamente en el contenido publicado por el diario, incluyendo la hemeroteca digitalizada.
• Te lo resumo: Herramienta para extraer, procesar y estructurar información de PDFs, esencial para analizar proyectos de ley y comparaciones políticas.
• Integración en CMS: Uso de IA para revisar ortografía, alineación al manual de estilo, y recomendación de tags SEO dentro de su sistema ARC Composer.
• Digitalización Histórica: Empleo de IA para digitalizar y restaurar su vasto archivo fotográfico histórico (que incluye 9 millones de negativos sin digitalizar), dando vida a fotos antiguas.

El Comercio fue el primer medio latinoamericano en firmar una alianza estratégica con Perplexity, un motor de búsqueda que cita las fuentes. Si bien hay una retribución económica, el principal interés de esta alianza es el acceso a tecnología para acelerar el desarrollo interno.

III. La Gran Disrupción Pendiente: Los Agentes de IA

Rosental Álves advirtió que lo que se ha visto hasta ahora es solo la primera fase, y la próxima gran disrupción vendrá del lado de las audiencias, que empezarán a informarse a través de Agentes de IA.

Un Agente de IA es definido como algo más que un Large Language Model (LLM). Son representantes autónomos del usuario que piensan, ejecutan, planean órdenes y evolucionan. En los próximos dos o tres años, la gente común tendrá varios agentes: uno para noticias, otro para planear el hogar, etc.

El desafío para los medios es prepararse para la comunicación inteligente, ya que el agente del usuario decidirá cuándo ir a la Voz del Interior o a El Comercio para obtener información. Esta era democratizará el uso de agentes, que ya no dependerán de grandes servidores.

• AEO y Monetización: Si los agentes leen mejor las cosas estructuradas que la narrativa natural, surge el concepto de Agent Engine Optimization (AEO), que podría reemplazar o complementar el SEO. Esto plantea el problema de la monetización ¿Cómo se garantiza que el agente pague por el contenido? Álves sugirió que la viabilidad de los micropagos, que falló en eras anteriores, podría ser una gran oportunidad en este nuevo ecosistema para negociar transacciones específicas entre agentes.
• Periodismo Conversacional: Las nuevas generaciones estarán acostumbradas a un «periodismo conversacional,» que es una vía de dos manos (preguntas y respuestas), requiriendo un cambio cultural profundo en las redacciones.

IV. El Choque Epistemológico y la Amenaza a la Propiedad Intelectual

La velocidad y capacidad de la IA han exacerbado problemas preexistentes, especialmente la desinformación y el respeto a la propiedad intelectual.

La Crisis de la Verdad y los Errores de la IA

Rosental Álves predijo un «shock epistemológico,» donde será «cada vez más difícil distinguir lo que es real de lo que no es real». La desinformación, ya caótica, empeorará mucho con la IA, especialmente con la creación de agentes de desinformación con capacidades extraordinarias.

Irónicamente, la fiabilidad de las herramientas de IA generativa está disminuyendo. En el último año, las fallas («alucinaciones») se han duplicado. Hace un año, la tasa de error en respuestas de información actualizada era del 18%; hoy es del 35%. Las plataformas, por lo tanto, tienen un interés propio en hacer acuerdos con fuentes confiables para reducir estos errores.

Propiedad Intelectual y las Tres C

Existe un consenso global, defendido por la SIP ante la OMPI (Organización Mundial de la Propiedad Intelectual), de que el uso de contenido periodístico para entrenar motores de IA debe regirse por las «Tres C»:

1. Consentimiento: Los motores no deben usar el contenido sin autorización previa.
2. Compensación: Debe haber un pago pactado por el uso del contenido, ya que es Propiedad Intelectual (IP).
3. Crédito o Cita: Las respuestas basadas en el contenido de los medios deberían incluir una cita o, idealmente, un hipervínculo al medio original.

El uso de contenido periodístico para entrenar IA sin compensación es considerado un «robo a escala industrial». El desafío es mayúsculo porque si el agente de un usuario es rechazado por un muro de pago, buscará la información gratis en otros lugares (como redes sociales), aunque la calidad sea inferior.

Paul Deegan (News Media Canadá) confirmó que, si bien la IA tiene un potencial increíble para la investigación, es crucial que no haya «crawling without credit, compensation, and consent». Deegan también señaló que la defensa de la propiedad intelectual es un tema geopolítico, ya que Estados Unidos históricamente defiende las patentes farmacéuticas o de semillas, pero su estrategia de IA no incluye la palabra copyright.

Lecciones de Regulación (Canadá)

El caso de la Ley de Noticias en Línea de Canadá demostró que la regulación puede funcionar, aunque no sin desafíos. Mientras que Google negoció un fondo de $100 millones anuales (indexado a la inflación) para editores y radiodifusores, Meta optó por eliminar las noticias de sus plataformas en Canadá para no pagar.

El acuerdo con Google estableció un parámetro de compensación por periodista, resultando en un pago anual comparable a los acuerdos cerrados con grandes medios como el New York Times. Sin embargo, la paradoja de Meta fue señalada como «muy grave». Los usuarios pueden recibir propaganda política o desinformación en Facebook/Instagram en Canadá, pero no noticias verificadas, lo que contribuye a la desinformación.

V. El Imperativo Humano: Criterio y la Lucha contra la Comoditización

La principal amenaza, según Mauricio Cabrera (fundador de Story Baker), no es la tecnología, sino la propia industria por haberse dedicado durante años a replicarse, obsesionada con el tráfico y el SEO.

El Síndrome del Agente Smith

Cabrera usó la analogía de Matrix: El Agente Smith simboliza la comoditización o lo genérico. Si los medios se enfocan solo en replicar información escrita o periodismo genérico, se convierten en el Agente Smith, y la IA puede reemplazarlos fácilmente. La visita a un sitio ya es el equivalente a pasar a la página 40 de un periódico; el usuario ya no necesita ir al sitio para obtener la información.

Para evitar la comoditización, los medios deben ser «Human First». Esto significa usar la IA para el objetivo de impactar en la sociedad y en el interés comercial, no para convertirse en esclavos de las plataformas.

Las Gemas del Infinito del Periodismo

Cabrera enumeró los atributos esenciales que el periodista debe rescatar para diferenciar su trabajo:

1. Criterio: El periodista debe tener la capacidad de decidir qué contar, cómo contarlo y por qué importa.
2. Preguntas Correctas: La IA requiere las preguntas correctas para producir contenido de autor.
3. Dominio Multiplataforma: Los periodistas deben dominar formatos, plataformas, y narrativas, incluyendo video y audio. Un periodista debe ser un «narrador multiplataforma» capaz de escribir una nota y hacer un documental.
4. Propiedad Intelectual (IP): El objetivo debe ser dejar de comoditizarse para crear IP (historias que se conviertan en producto), lo que requiere reducir plantillas y capacitar a los talentos más valiosos.
5. Marca Personal: Tanto el periodista como el propio «robot» (agente de IA) deben construir una marca personal con identidad y estilo propios. Las redacciones están llenas de «seres invisibles,» y si no hay afinidad con el autor, la audiencia no genera sentido de pertenencia.
6. Curaduría Estratégica: La curaduría humana es fundamental para ofrecer contexto y evitar que los medios pierdan el foco al subirse a «todo».

En resumen, la IA debe ser vista como un motor de transformación y exploración, no como un mero atajo para hacer lo mismo de siempre, pues ese camino es, según el análisis, equivocado. Se requiere un liderazgo con visión de futuro que potencie el talento y promueva la innovación, aceptando que la solución no será a corto plazo.

RAxIA