Un informe del Instituto Reuters revela que el 78% de líderes digitales y editores consideran la inversión en tecnología de inteligencia artificial fundamental para la supervivencia del periodismo. Sin embargo, los modelos de monetización permanecen inmaduros y las asociaciones entre plataformas de IA y editores resultan escasas y exclusivas. La adopción generalizada en redacciones contrasta con la ausencia de caminos claros hacia la rentabilidad económica.
El uso de herramientas de IA generativa entre el público experimentó un salto sustancial en 2025, pasando del 40% al 61% de personas que las han utilizado alguna vez. El uso semanal casi se duplicó del 18% al 34%, según encuestas realizadas en seis países. Esta adopción acelerada genera preocupaciones sobre la disminución del tráfico de referencia hacia sitios de noticias, que constituye la base del modelo publicitario tradicional.
Las organizaciones periodísticas enfrentan una presión existencial mientras buscan equilibrar la integración de IA con la preservación de estándares editoriales. El fenómeno se manifiesta globalmente: redacciones desde Nueva York hasta Nueva Delhi experimentan con aplicaciones que van desde transcripción automatizada hasta personalización de contenido. La tensión entre innovación tecnológica y sostenibilidad financiera define el panorama actual del periodismo.
Adopción masiva en redacciones sin retorno claro de inversión preocupa a ejecutivos
La implementación de inteligencia artificial alcanzó niveles significativos en redacciones del Reino Unido, donde la adopción se encuentra ahora generalizada entre periodistas británicos. Las herramientas de IA apoyan principalmente tareas de recopilación inicial de noticias, seguidas por procesamiento de información y análisis. Esta distribución refleja prioridades operativas donde la eficiencia en etapas tempranas del flujo de trabajo resulta crítica.
La investigación de WAN-IFRA identifica la falta de claridad sobre el retorno de inversión como el obstáculo principal para la adopción organizacional completa. Nikita Roy, fundadora del Newsroom Robots Lab, señala que muchas redacciones permanecen en una fase de experimentación aislada sin integrar las herramientas en estrategias periodísticas más amplias. Esta situación crea lo que especialistas denominan “efecto de patio de juegos” donde equipos prueban tecnologías sin objetivos definidos.
Las aplicaciones más beneficiosas de la IA en periodismo resultan ser relativamente mundanas, contrario a afirmaciones grandiosas sobre su potencial transformador. La transcripción automática, traducción de idiomas y edición gramatical representan casos de uso establecidos con valor demostrable. Herramientas de terceros como Google Notebook LM sorprendieron a profesionales con su precisión para resumir transcripciones, documentos y datos de investigación.
Simultáneamente, las nuevas funcionalidades de IA en plataformas de búsqueda amenazan con reconfigurar fundamentalmente el ecosistema de información. La implementación de resúmenes generados por IA en Google reduce el tráfico de referencia hacia sitios originales. Publicadores temen que usuarios satisfechos con respuestas sintéticas eviten hacer clic en fuentes originales, socavando modelos publicitarios que dependen de visitas directas.
“El retorno de inversión es la pregunta más grande para la mayoría de líderes de redacciones ahora. La gente quiere experimentar, pero también quiere saber: ¿cuál es el objetivo final? Esta incertidumbre en torno al retorno de inversión es a menudo lo que ralentiza la adopción organizacional.”
Nikita Roy, fundadora Newsroom Robots Lab
El ecosistema de asociaciones entre publicadores y plataformas de IA permanece inmaduro y fragmentado. OpenAI mantiene acuerdos exclusivos con pocos editores premium, mientras cuenta con apenas tres personas en su equipo global de asociaciones. Esta escala limitada señala la falta de madurez del ecosistema. Apple y Amazon implementan estrategias similares de acuerdos selectivos, mientras Google optó por no pagar específicamente por resúmenes de IA hasta ahora.
Los ingresos de licenciamiento de contenido a compañías de IA probablemente no compensarán las pérdidas de tráfico que experimentan los publicadores. Esta disparidad económica coloca a las organizaciones periodísticas en una posición precaria donde deben elegir entre firmar acuerdos potencialmente desfavorables o arriesgarse a volverse menos relevantes al bloquear su contenido. Diferentes regiones responden distintamente a esta reorganización de poder entre creadores de contenido y plataformas tecnológicas.
Desconfianza pública hacia contenido generado por IA amenaza modelos publicitarios
| Métrica | Dato |
|---|---|
| Uso alguna vez IA generativa | 61% (antes 40% en 2024) |
| Uso semanal IA generativa | 34% (antes 18% en 2024) |
| Cómodos con noticias hechas totalmente por IA | 12% |
| Cómodos con IA con supervisión humana | 21% |
| Cómodos con humano ayudado por IA | 43% |
| Cómodos con periodista humano totalmente | 62% (+4 puntos vs 2024) |
| Líderes que consideran IA esencial | 78% de editores y CEOs |
| Aceptación edición gramática/ortografía | 55% |
| Aceptación traducción idiomas | 53% |
| Aceptación crear imagen realista | 26% |
| Aceptación presentador artificial | 19% |
| Personas que usan IA para noticias | 6% (3% en 2024) |
| Uso IA 18-24 años (semanal) | 59% |
| Uso IA 55+ años (semanal) | 20% |
Impacto en confianza y aceptación publicitaria
Un estudio experimental con 1,261 participantes en Alemania reveló que los medios que emplean IA generativa para producir noticias experimentan menor confianza del público. Los encuestados mostraron particular desconfianza hacia noticias políticas generadas por IA comparadas con contenido de entretenimiento. La disposición a aceptar publicidad en sitios que utilizan IA también disminuyó significativamente, amenazando directamente los ingresos publicitarios.
La comodidad pública con aplicaciones de IA varía dramáticamente según la tarea periodística. Las personas aceptan más el uso de IA para tareas de backend como edición gramatical (55%) o traducción (53%), pero rechazan masivamente la creación de imágenes realistas cuando no existe fotografía real (26%) o presentadores artificiales (19%). Esta preferencia refleja el deseo del público de mantener autenticidad en elementos visuales y personales del periodismo.
Paralelamente, las percepciones públicas sobre el uso real de IA en redacciones se alinean con sus preferencias. Las personas creen que periodistas usan IA más frecuentemente para tareas que aprueban (51% cree que edición gramatical es regular) y raramente para funciones que rechazan (20% piensa que presentadores artificiales son comunes). Este alineamiento sugiere que redacciones responden a expectativas de audiencia al implementar tecnologías.
Sin embargo, solo el 33% del público en promedio entre seis países cree que periodistas siempre o frecuentemente verifican los resultados de IA antes de publicar. Esta cifra refleja cinismo hacia la institución mediática más que conocimiento directo de procesos editoriales. Las cifras resultan especialmente bajas en Reino Unido (25%) mientras alcanzan niveles más altos en Japón (42%) y Argentina (44%).
Por su parte, investigadores detectaron que individuos con percepciones de que la IA difunde información incorrecta confían menos en noticias generadas por IA. Este factor psicológico no moderó la relación con disposición a pagar o aceptación publicitaria. La polarización de opiniones sugiere que características de audiencia exacerbarán los efectos negativos de la adopción de IA en algunos segmentos demográficos.
“La IA en la redacción puede disminuir la confianza y los ingresos publicitarios de los medios. Este efecto podría exacerbarse dependiendo de las características de la audiencia. Las organizaciones mediáticas que consideran integrar IA en la producción de noticias deben considerar cómo se verá afectada la disposición de su audiencia a incurrir en costos.”
Estudio experimental publicado en Journalism Studies, agosto 2025
La disposición a pagar por suscripciones no resultó afectada significativamente por el uso de IA en producción de noticias según el mismo estudio. Esta disociación entre confianza/aceptación publicitaria y disposición de pago sugiere que diferentes motivaciones impulsan decisiones de suscripción versus tolerancia a publicidad. Los hallazgos complican estrategias de monetización que intentan equilibrar múltiples flujos de ingresos.
En contraste, un estudio económico encontró que sitios de noticias confiables pueden beneficiarse de la degradación general del ecosistema de información. Lectores confrontados con contenido falso generado por IA mostraron mayor retención de suscripciones y visitas diarias al reconocer el valor de fuentes verificadas. El fenómeno sugiere una oportunidad paradójica donde el caos informacional aumenta la prima por credibilidad.
Simultáneamente, el tráfico de referencia desde plataformas digitales disminuyó drásticamente en mercados clave. Irene Jay Liu, directora de IA en el Fondo Internacional para Medios Públicos, reporta caídas del 50% al 60% en tráfico entre grandes publicadores en Brasil, Sudáfrica e Indonesia durante el último año. Esta crisis se atribuye principalmente a motores de búsqueda que resumen contenido periodístico sin generar clics hacia sitios originales.
La consolidación de poder hacia compañías tecnológicas preocupa especialmente cuando las siete empresas principales que invierten en IA representan ahora el 30% de la economía estadounidense. Los inversores de capital riesgo expresan inquietudes sobre una posible burbuja de IA, inciertos sobre si estallará o se desinflará gradualmente en 2025. Esta volatilidad económica afecta el ecosistema periodístico que depende cada vez más de infraestructura tecnológica externa.
Las desigualdades existentes entre organizaciones noticiosas probablemente se reforzarán con la IA. Publicadores internacionales bien financiados obtienen ventajas tempranas mientras medios locales y regionales carecen de recursos para experimentación comparable. Esta brecha digital amenaza con crear un ecosistema periodístico de dos niveles donde solo organizaciones élite acceden a herramientas y talento necesarios para competir efectivamente.
El periodismo local enfrenta desafíos particulares adaptándose a innovaciones tecnológicas. Un estudio teórico sobre Alemania y Noruega documenta cómo características únicas del periodismo local contribuyen a dependencias de trayectoria que obstaculizan la adopción de innovación. La consolidación de mercados noticiosos locales en cadenas mediáticas busca economías de escala, pero frecuentemente a costa de cobertura hiperlocal diferenciada.
Además, 50 millones de estadounidenses carecen ahora de acceso a noticias locales según el Centro Medill, estableciendo un nuevo máximo histórico. El modelo publicitario que sostenía periódicos y emisoras locales se erosionó con participación creciente de ingresos fluyendo hacia plataformas tecnológicas en lugar de organizaciones noticiosas. Los modelos de IA dependen del trabajo de periodistas sin compensación justa hacia redacciones y reporteros responsables de la investigación original.
Las decisiones que organizaciones noticiosas y gerentes tomen sobre cuándo, dónde y cómo usar tecnología determinarán en gran medida los efectos de la IA en el periodismo y el ámbito público. El uso de IA no mejorará automáticamente el periodismo o la calidad de información disponible públicamente. Esta transformación solo se logrará si la tecnología se emplea intencionadamente para ese propósito con salvaguardas éticas robustas.
Finalmente, los próximos años definirán si el periodismo puede navegar exitosamente esta transición tecnológica manteniendo su función democrática esencial. La consolidación de IA en redacciones representa solo el primer paso de una transformación más amplia. El desafío crítico permanece: convertir capacidades tecnológicas en modelos económicos sostenibles que preserven periodismo de calidad accesible para todas las comunidades.
Enlaces de interés:
- Informe IA y noticias 2025 – Reuters Institute
- Estudio confianza pública en IA periodística – Journalism Studies
- IA prioridad estratégica para periodismo – WAN-IFRA
- Reporte IA en noticias – Columbia Journalism School
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