IA en el periodismo: ganadores, perdedores y la desaparición del punto medio

En una nota para Twipe, Sarah Cool-Fergus analizó cómo la inteligencia artificial está cambiando la industria de la información, aunque no de la manera que suelen sugerir los titulares. Según explica, la realidad es más compleja y reveladora, como sostiene Ezra Eeman, director de Estrategia e Innovación en la emisora pública holandesa NPO y líder de la iniciativa Global AI and Media de WAN-IFRA.

El artículo reúne las principales ideas del primer episodio del podcast AI Frontrunners in News, en el que Eeman describió cuatro dinámicas clave para entender qué significa realmente la IA para el futuro de los medios de información.

El sueño de que la IA pague por las noticias se apoya en modelos poco viables

Para muchos editores, la expectativa es clara: que las empresas de IA paguen por el periodismo que usan sus modelos. Sin embargo, según Eeman, las propuestas más comentadas se caen cuando se llevan a la práctica.

1. Pago por rastreo
Este modelo propone cobrar una microtarifa cada vez que un sistema de IA analiza un artículo. Aunque suena sencillo, el volumen lo hace inviable.

Eeman lo ilustra así: “si sabes que ChatGPT procesa mil millones de consultas al día, ¿cuál es el precio de un rastreo? Incluso con una microtarifa, eso significaría miles de millones al año que tendrían que pagarse”.

En la práctica, si se aplicara este esquema, los modelos de IA tendrían que cerrar el acceso gratuito, subir drásticamente las suscripciones o buscar maneras de obtener contenido sin pagar.

2. Reparto por atribución
En este caso, los ingresos se reparten según qué fuentes aportan a una respuesta de IA. Algunas compañías, como ProRata, han hecho pruebas con esta idea, pero tiene dos problemas claros:

Ningún gran actor de la IA la ha adoptado, lo que la deja en un nicho sin escala.

Es casi imposible de ejecutar: si una respuesta se construye con cientos de fuentes, repartir de forma justa montos minúsculos es inviable.

“¿Confías en que una sola parte defina el mecanismo de atribución o habrá diferentes mecanismos según la plataforma? ¿Confiarías en que Google decida qué parte del pastel te corresponde?”

3. El modelo Spotify
Este enfoque, inspirado en la música, supone que los medios recibirían pagos recurrentes cada vez que su contenido sea “reproducido”. Perplexity lo planteó con su suscripción Comet Plus. Pero, como señala Eeman, las noticias no funcionan como la música: “las canciones se reproducen muchas veces con el tiempo, mientras que un artículo se lee una sola vez”.

El resultado sería que el valor de cada historia sería tan bajo que los ingresos perderían sentido. Para Eeman, la conclusión es clara: aunque los medios esperan compensación, estos modelos no ofrecerán ingresos relevantes. El potencial de la IA para el periodismo está en otro lado.

La industria de la información no desaparecerá, pero sí el punto medio

Aunque los modelos de negocio siguen sin resolverse, la visión de Eeman sobre el futuro es en general optimista. No predice un colapso total, sino un “vaciamiento” del medio: el panorama se dividirá en tres niveles.

• Quién sobrevive: las grandes marcas reconocidas se mantendrán. Su prestigio y autoridad garantizarán que sigan siendo fuentes confiables.
• Quién prospera: surgirán proyectos pequeños e inteligentes, como medios de nicho o creadores que usan IA para atender a audiencias específicas con contenido especializado.
• Quién tendrá dificultades: los medios medianos, dependientes de modelos publicitarios en declive y sin la escala de los grandes ni la agilidad de los pequeños, quedarán en la parte más frágil.

Eeman lo compara con la vida diaria: “¿Por qué voy a la panadería local? Porque sé que tienen mejores croissants que el supermercado, que tiene de todo”. Las grandes marcas son los supermercados; los pequeños jugadores de nicho son las panaderías. Lo que quede en medio tendrá pocas posibilidades.

El verdadero retorno de la IA no está en ingresos, sino en eficiencia

En los últimos meses, algunos titulares (basados en un informe del MIT) aseguraban que hasta el 95% de los proyectos de IA empresarial fracasan. Para Eeman, este es un ejemplo de cómo los medios se quedan con el dato llamativo sin analizarlo. Critica además la base del estudio, al que describe como una “encuesta bastante ligera” con apenas 53 entrevistas.

Su propia encuesta para WAN-IFRA ofrece un contraste: solo el 9% de los casos de uso de IA generaron ingresos directos claros, pero los resultados fueron mucho más positivos al medir productividad y eficiencia.

En las redacciones, la IA ya está mostrando su valor en agilizar procesos, automatizar tareas repetitivas y permitir que los periodistas se concentren en labores más relevantes. Según Eeman, el verdadero retorno de la IA hoy está en las eficiencias del día a día, aunque no siempre aparezca en los titulares.

En un mundo de bots, el periodismo humano gana valor

Para Eeman, a medida que aumenta la producción de contenido generado por IA, el periodismo humano se vuelve más valioso. Señala varias funciones que la tecnología no puede reemplazar y que se convertirán en diferenciales clave para los medios de información:

• Vigilar al poder: los sistemas de IA encuentran patrones, pero no investigan ni cuestionan a la autoridad.
• Juicio e intención humanos: el tono propio, la personalidad y las decisiones editoriales sobre por qué contar una historia son rasgos exclusivamente humanos.
• “Botas en el terreno”: no hay sustituto para la cobertura presencial. La IA puede describir un incendio forestal con datos, pero no contar lo que vive la gente en el lugar.

Construcción de confianza: en un entorno saturado, la verificación, el fact-checking y la credibilidad de marca son el mayor activo de un medio.

“¿Quién está vigilando al poder? No creo que los sistemas de IA vayan a hacerlo”.

Las preguntas de fondo

La IA no acabará con el periodismo, pero sí lo transformará. Según Eeman, los medios de información no deben apostar todo a modelos de compensación poco realistas ni temer ser reemplazados por máquinas. El futuro dependerá de dos factores: las eficiencias operativas que la IA ya ofrece y el valor único que solo puede aportar el periodismo humano.

De ahí surge la pregunta que todo medio, periodista y lector debe hacerse: en un mundo donde la IA produce contenido sin límites, ¿qué valor humano único estás dispuesto a pagar?