En América Latina, muchos medios siguen viviendo la misma paradoja, más tecnología, más herramientas, más “data”… y, sin embargo, el dinero no aparece con la fuerza que debería. Se experimenta. Se prueba. Se montan dashboards. Pero el impacto financiero real en ingresos, márgenes y EBITDA, no se materializa con consistencia.

El caso de United Daily News Group (UDN), Taiwán, es valioso porque no vendió humo. Construyó una estrategia integral en tres frentes. Publicidad, curación editorial y recomendaciones y la conectó con resultados medibles. +280% en conversiones a suscripción digital (2023), +180% en penetración de membresías y mejoras publicitarias de hasta 4× en CTR único en segmentos específicos.

La lección más incómoda es esta: UDN no “implementó IA”; implementó un modelo de negocio liderado por la audiencia, donde la IA es el motor operativo.

Y ese es el punto donde la conversación cambia. No se trata de herramientas, se trata de estrategia de ingresos.

1) La decisión que lo cambió todo: pasar de inventario a inteligencia

UDN enfrentó un problema común, su publicidad dependía mucho de venta directa, pero la segmentación era básica y el rendimiento se resentía frente al ecosistema dominado por plataformas. La respuesta no fue “bajar costos”. Fue reconstruir el modelo publicitario para vender algo distinto. Conocimiento de audiencia.

Lo crítico es que no lo hizo con una acción aislada, sino con una arquitectura de capacidades:

• Infraestructura de datos que conectara señales de comportamiento y contexto.
• Investigación e insights convertidos en segmentos accionables.
• Modelos predictivos para anticipar respuesta por segmento.
• Optimización creativa y omnicanal con ciclos de prueba.
• Medición y retroalimentación continua para aprender campaña tras campaña.

El resultado práctico fué campañas soportadas por datos y modelos en volumen, y un salto evidente en performance. En 2023 se reporta que el modelo de IA elevó hasta 4× la tasa de clics única en ciertas categorías, y que 40% de las órdenes ya estaban respaldadas por servicios publicitarios basados en datos.

Traducción para un medio latinoamericano: si sigues vendiendo “impresiones”, compites por precio. Si empiezas a vender “inteligencia de audiencia”, compites por valor.

2) Curate X: cuando la redacción deja de “adivinar” y empieza a convertir

El segundo pilar es, quizás, el más transformador: Curate X. Un programa interno de curación asistida por IA lanzado en 2021.

Aquí hay una idea que los medios subestiman, la conversión no es un accidente. UDN decidió incorporar la conversión a suscripción dentro de la planificación editorial, desde el origen.

El corazón del sistema fue el Consensus Map (Mapa de Consenso): una guía estructurada que convierte el juicio editorial en una jerarquía de temas → categorías → subcategorías → ángulos, ya alineada con objetivos de suscripción.

Además, Curate X opera con 36 modelos dinámicos actualizados a diario, y no se limita a la redacción. Cruza negocio, branded content, multimedia y más.

Y lo más importante, se volvió parte del trabajo diario. Más de 250 periodistas lo usan regularmente, siguiendo métricas en tiempo real (vistas, tiempo de lectura, finalización, conversiones).

El efecto fue contundente, UDN reporta que las historias seleccionadas con ayuda de Curate X convierten a suscriptores a una tasa 3× mayor.

Traducción para América Latina: no se trata de “hacer más contenido”. Se trata de producir contenido con intención, diseñado para mover al usuario en un viaje: descubrimiento → hábito → registro → pago.

3) Recomendaciones (aiAssist): personalización que empuja engagement y suscripción

El tercer pilar fue elevar la experiencia del lector con recomendaciones personalizadas, aiAssist, un sistema que combina IA predictiva y generativa para curar entrega de noticias.

aiAssist analiza en tiempo real preferencias de lectura y recomienda contenido, tanto en web como en app, incluso con canales VIP en 2023 para sugerencias según perfil.

UDN reporta que con estas herramientas el consumo de artículos creció 1,6× y hubo un impulso de 1,3× en nuevas suscripciones atribuible a una mejor alineación entre contenidos ofrecidos y expectativas de la audiencia.

Y aquí está el detalle que no se debe ignorar. Aprox. 15% de las noticias ya se crean basadas en insights de preferencias de usuario.

Traducción para un medio latinoamericano: si tu portada es la misma para todos, estás desperdiciando valor. La personalización no es lujo, es eficiencia comercial.

4) El “ingrediente invisible”: cultura y adopción (sin esto, todo falla)

UDN instaló un mantra que vale oro para cualquier redacción: “IA como copiloto”.

Y lo protegió con una idea simple. La IA asiste, no reemplaza, y el criterio humano sigue mandando.

El mensaje es directo: la tecnología sola no cambia redacciones, la cultura lo hace.

Traducción para América Latina: el principal riesgo no es “equivocarse con un modelo”. El principal riesgo es implantar IA sin gobernanza editorial y sin confianza interna.

5) Cómo aterrizar esto con un método efectivo: IA con impacto financiero real

El punto no es copiar. El punto es copiar la lógica:

• audiencia como centro,
• datos como lenguaje común,
• IA como motor,
• métricas financieras como juez.

Ese es el espíritu del Método Altuve: IA + Monetización Empresarial, cuyo foco declarado es “transformar la IA en resultados financieros medibles” con “una hoja de ruta clara y accionable”, evitando pilotos eternos sin retorno.

Y aquí está el criterio que más ayuda a un CEO: hablar ROI, impacto y resultados (no tecnicismos).

Bajo ese marco, el caso UDN se convierte en una receta replicable:

A. Publicidad: de vender espacios a vender segmentación

Objetivo financiero: elevar CPM efectivo / CTR / tasa de conversión del anunciante, y aumentar penetración de productos data-driven.

Motor: first-party data + segmentación + modelos predictivos + optimización creativa.

B. Curación editorial: de agenda interna a agenda con intención de conversión

Objetivo financiero: aumentar registro, retención y suscripción atribuible a contenido.
Motor: mapa editorial (tipo Consensus Map) + modelos de interés + medición en tiempo real.

C. Recomendaciones: de “portada única” a journeys personalizados

Objetivo financiero: subir páginas por usuario, frecuencia, retorno y probabilidad de pago.
Motor: motor de recomendación + aprendizaje por engagement + loops de retroalimentación.

Hoja de ruta para medios latinoamericanos (publicidad + curación + recomendaciones)

La tabla está diseñada para ejecutar en fases y medir impacto financiero, alineada con el enfoque de hoja de ruta y resultados medibles del Método Altuve.

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