La inteligencia artificial, o IA, es el término de moda (^{Broussard et al., 2019}). En su sentido más amplio, se puede definir como “la capacidad de una máquina para imitar el comportamiento humano inteligente” (^{Prasad & Choudhary, 2021}). Sus impresionantes avances pueden evaluarse tanto en términos de la cantidad de recursos que se le dedican como de sus resultados, que tienen el potencial de revolucionar muchos sectores comerciales (^{Furman & Seamans, 2019}). Sin embargo, como ^{Steensen (2011)} señaló hace más de una década, cada vez que surge una nueva tecnología, tanto investigadores como profesionales profetizan “el fin de la historia, el fin de la geografía y el fin de la política” (^{Mosco, 2004, p. 13}).

• ^{Broussard et al., 2019}
  Artificial Intelligence and Journalism

  Journalism & Mass Communication Quarterly, 2019
  Broussard, M., Diakopoulos, N., Guzman, A. L., Abebe, R., Dupagne, M. & Chuan, C. (2019). Artificial Intelligence and Journalism. Journalism & Mass Communication Quarterly, 96(3), 673-695. https://doi.org/10.1177/1077699019859901
• ^{Prasad & Choudhary, 2021}
  State-of-the-Art of Artificial Intelligence

  Journal of Mobile Multimedia, 2021
  Prasad, R. & Choudhary, P. (2021). State-of-the-Art of Artificial Intelligence. Journal of Mobile Multimedia, 17(1-3), 427-454. https://doi.org/10.13052/jmm1550-4646.171322
• ^{Furman & Seamans, 2019}
  AI and the Economy

  Innovation Policy and the Economy, 2019
  Furman, J. & Seamans, R. (2019). AI and the Economy. Innovation Policy and the Economy, 19(1), 161-191. https://doi.org/10.1086/699936
• ^{Steensen (2011)}
  Online journalism and the primises of new technology

  Journalism Studies, 2011
  Steensen, S. (2011). Online journalism and the primises of new technology. Journalism Studies, 12(3), 311-327. https://doi.org/10.1080/1461670x.2010.501151
• ^{Mosco, 2004, p. 13}
  The digital sublime: Myth, power, and cyberspace, 2004
  Mosco, V. (2004). The digital sublime: Myth, power, and cyberspace. MIT Press.

El ámbito del periodismo no es una excepción. Aunque reconocemos que, sin duda, la integración de la inteligencia artificial está transformando el periodismo, socavando los modelos de negocio (^{López-García & Vizoso, 2021}; ^{Ufarte-Ruiz et al., 2021}) e impactando tanto en las rutinas profesionales como en los productos periodísticos (^{Túñez-López et al., 2021}), siguiendo a ^{Gutiérrez-Caneda et al. (2023)}, entendemos que la mejor forma de evaluar el impacto de la IA en el periodismo es profundizar en el conocimiento de las nuevas herramientas y analizar sus posibles aplicaciones.

• ^{López-García & Vizoso, 2021}
  Periodismo de alta tecnología: signo de los tiempos digitales del tercer milenio

  Profesional de la Información, 2021
  López-García, X. & Vizoso, Á. (2021). Periodismo de alta tecnología: signo de los tiempos digitales del tercer milenio. Profesional de la Información, 30(3), e300301. https://doi.org/10.3145/epi.2021.may.01
• ^{Ufarte-Ruiz et al., 2021}
  Los desafíos éticos del periodismo en la era de la inteligencia artificial

  Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 2021
  Ufarte Ruiz, M. J., Calvo Rubio, L. M. & Murcia Verdú, F. J. (2021). Los desafíos éticos del periodismo en la era de la inteligencia artificial. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 27(2), 673-684. https://doi.org/10.5209/esmp.69708
• ^{Túñez-López et al., 2021}
  Impact of Artificial Intelligence on Journalism: transformations in the company, products, contents and professional profile

  Communication & Society, 2021
  Túñez-López, J., Fieiras-Ceide, C. & Vaz-Álvarez, M. (2021). Impact of Artificial Intelligence on Journalism: transformations in the company, products, contents and professional profile. Communication & Society, 34(1), 177-193. https://doi.org/10.15581/003.34.1.177-193
• ^{Gutiérrez-Caneda et al. (2023)}
  AI application in journalism: ChatGPT and the uses and risks of an emergent technology

  Profesional de la Información, 2023
  Gutiérrez-Caneda, B., Vázquez-Herrero, J. & López-García, X. (2023). AI application in journalism: ChatGPT and the uses and risks of an emergent technology. Profesional de la Información, 32(5), e320514. https://doi.org/10.3145/epi.2023.sep.14

En este marco, este trabajo, que presenta parte de los resultados del proyecto I+D+I “IVERES: Identificación, Verificación y Respuesta. El Estado democrático ante el desafío de la desinformación desinteresada”,¹ pretende identificar cómo los medios de comunicación aplican la inteligencia artificial en sus rutinas de trabajo. Para ello, se ha optado por una investigación exploratoria y de diseño cualitativo para comprender el panorama mediático. Esta investigación combina una recopilación documental mediante una revisión sistemática de la literatura con una encuesta a personas expertas en periodismo.

El periodismo siempre ha estado profundamente influenciado por los cambios tecnológicos. En consecuencia, las implicaciones de la IA para este sector deben considerarse en el contexto más amplio de la digitalización de los medios (^{Peña-Fernández et al., 2023}; ^{Zelizer, 2019}). En palabras de ^{Broussard (2019)}, “las tecnologías de IA, independientemente de lo transformadoras que resulten ser a corto, mediano o largo plazo, pueden entenderse como parte de una historia más amplia de reconfiguración del periodismo en relación con la computación” (p. 673).

• ^{Peña-Fernández et al., 2023}
  Without journalists, there is no journalism: the social dimension of generative artificial intelligence in the media

  Profesional de la Información, 2023
  Peña-Fernández, S., Meso-Ayerdi, K., Larrondo-Ureta, A. & Díaz-Noci, J. (2023). Without journalists, there is no journalism: the social dimension of generative artificial intelligence in the media. Profesional de la Información, 32(2), e320227. https://doi.org/10.3145/epi.2023.mar.27
• ^{Zelizer, 2019}
  Why Journalism is about more than digital technology

  Digital Journalism, 2019
  Zelizer, B. (2019). Why Journalism is about more than digital technology. Digital Journalism, 7(3), 343-350. https://doi.org/10.1080/21670811.2019.1571932
• ^{Broussard (2019)}
  Artificial Intelligence and Journalism

  Journalism & Mass Communication Quarterly, 2019
  Broussard, M., Diakopoulos, N., Guzman, A. L., Abebe, R., Dupagne, M. & Chuan, C. (2019). Artificial Intelligence and Journalism. Journalism & Mass Communication Quarterly, 96(3), 673-695. https://doi.org/10.1177/1077699019859901

Según algunos autores (^{Caswell & Dörr, 2018}), el inicio de la alianza entre periodismo y computación se remonta a 1952, cuando se utilizó un ordenador para predecir el resultado de las elecciones presidenciales en Estados Unidos; otros sitúan el nacimiento de esta práctica en las redacciones estadounidenses a finales de los años sesenta (^{Linden, 2017}), concretamente cuando el periodista Philip Meyer perfiló a los manifestantes de los disturbios de Detroit en 1967 gracias a una encuesta realizada con ayuda de un ordenador (^{Weber & Napoli, 2018}).

• ^{Caswell & Dörr, 2018}
  Automated Journalism 2.0: Event-driven narratives

  Journalism Practice, 2018
  Caswell, D. & Dörr, K. (2018). Automated Journalism 2.0: Event-driven narratives. Journalism Practice, 12(4), 477-496. https://doi.org/10.1080/17512786.2017.1320773
• ^{Linden, 2017}
  Algorithms for journalism: The future of news work

  The Journal of Media Innovations, 2017
  Linden, T. C. (2017). Algorithms for journalism: The future of news work. The Journal of Media Innovations, 4(1), 60-76. https://doi.org/10.5617/jmi.v4i1.240
• ^{Weber & Napoli, 2018}
  Journalism History, Web Archives, and New Methods for Understanding the Evolution of Digital Journalism

  Digital Journalism, 2018
  Weber, M. S. & Napoli, P. M. (2018). Journalism History, Web Archives, and New Methods for Understanding the Evolution of Digital Journalism. Digital Journalism, 6(9), 1186-1205. https://doi.org/101080/21670811.2018.1510293

A mediados de la década de los 2000, periodistas y especialistas en tecnologías de la información comenzaron a colaborar aplicando métodos computacionales a la búsqueda, filtrado, composición, presentación y distribución de noticias (^{Danzon-Chambaud, 2021}; ^{De-Lara et al., 2022}).

• ^{Danzon-Chambaud, 2021}
  A systematic review of automated journalism scholarship: guidelines and suggestions for future research

  Open Research Europe, 2021
  Danzon-Chambaud, S. (2021). A systematic review of automated journalism scholarship: guidelines and suggestions for future research. Open Research Europe, 1(4). https://doi.org/10.12688/openreseurope.13096.1
• ^{De-Lara et al., 2022}
  Implantación de la Inteligencia Artificial en los medios españoles: análisis de las percepciones de los profesionales

  Textual & Visual Media, 2022
  De Lara, A., García-Avilés, J. & Arias-Robles, F. (2022). Implantación de la Inteligencia Artificial en los medios españoles: análisis de las percepciones de los profesionales. Textual & Visual Media, 15, 1-17. https://doi.org/10.56418/txt.15.2022.001

Todas estas prácticas forman lo que se define como periodismo computacional (^{Vállez & Codina, 2018}), un término empleado tanto en la práctica como en el lenguaje académico. El periodismo informático incorpora las prácticas en las que “máquinas” ayudan a los periodistas en distintos momentos de su rutina, como aquellas, más recientes, en las que la IA produce automáticamente productos noticiosos (^{De-Lima-Santos & Ceron, 2022}). Algunos autores hablan en estos casos de periodismo automatizado (^{Ali & Hassoun, 2019}), otros de periodismo algorítmico (^{Canavilhas, 2022}; ^{Linden, 2017}), periodismo robot (^{Salazar-García, 2018}), o eso-periodismo (^{Tejedor & Vila, 2021}).

• ^{Vállez & Codina, 2018}
  Periodismo computacional: evolución, casos y herramientas

  Profesional de la Información, 2018
  Vállez, M. & Codina, L. (2018). Periodismo computacional: evolución, casos y herramientas. Profesional de la Información, 27(4), 759-768. https://doi.org/10.3145/epi.2018.jul.05
• ^{De-Lima-Santos & Ceron, 2022}
  Artificial Intelligence in News Media: Current Perceptions and Future Outlook

  Journalism and Media, 2022
  De-Lima-Santos, M. & Ceron, W. (2022). Artificial Intelligence in News Media: Current Perceptions and Future Outlook. Journalism and Media, 3(1), 13-26. https://doi.org/10.3390/journalmedia3010002
• ^{Ali & Hassoun, 2019}
  Artificial Intelligence and Automated Journalism: Contemporary Challenges and New Opportunities

  International Journal of Media, Journalism and Mass Communications, 2019
  Ali, W. & Hassoun, M. (2019). Artificial Intelligence and Automated Journalism: Contemporary Challenges and New Opportunities. International Journal of Media, Journalism and Mass Communications, 5(1), 40-49. https://doi.org/10.20431/2454-9479.0501004
• ^{Canavilhas, 2022}
  Artificial Intelligence and Journalism: Current Situation and Expectations in the Portuguese Sports Media

  Journalism and Media, 2022
  Canavilhas, J. (2022). Artificial Intelligence and Journalism: Current Situation and Expectations in the Portuguese Sports Media. Journalism and Media, 3(3), 510-520. https://doi.org/10.3390/journal-media3030035
• ^{Linden, 2017}
  Algorithms for journalism: The future of news work

  The Journal of Media Innovations, 2017
  Linden, T. C. (2017). Algorithms for journalism: The future of news work. The Journal of Media Innovations, 4(1), 60-76. https://doi.org/10.5617/jmi.v4i1.240
• ^{Salazar-García, 2018}
  Los robots y la Inteligencia Artificial. Nuevos retos del periodismo. Doxa Comunicación

  Revista Interdisciplinar de Estudios de Comunicación y Ciencias Sociales, 2018
  Salazar García, I. A. (2018). Los robots y la Inteligencia Artificial. Nuevos retos del periodismo. Doxa Comunicación. Revista Interdisciplinar de Estudios de Comunicación y Ciencias Sociales, 27, 295-315. https://doi.org/10.31921/doxacom.n27a15
• ^{Tejedor & Vila, 2021}
  Exo Journalism: A Conceptual Approach to a Hybrid Formula between Journalism and Artificial Intelligence

  Journalism And Media, 2021
  Tejedor, S. & Vila, P. (2021). Exo Journalism: A Conceptual Approach to a Hybrid Formula between Journalism and Artificial Intelligence. Journalism And Media, 2(4), 830-840. https://doi.org/10.3390/journalmedia2040048

En este caso, la inteligencia artificial se utiliza para interpretar, organizar y presentar noticias en formatos legibles para humanos, gracias a algoritmos que procesan grandes cantidades de datos (^{García-Orosa et al., 2023}). En otras palabras, los datos se convierten en noticias de forma casi autónoma (^{Ali & Hassoun, 2019}) o con mínima o nula intervención humana (^{Linden, 2017}).

• ^{García-Orosa et al., 2023}
  Algorithms and communication: A systematized literature review

  Comunicar Digital/Comunicar, 2023
  García-Orosa, B., Canavilhas, J. & Vázquez-Herrero, J. (2023). Algorithms and communication: A systematized literature review. Comunicar Digital/Comunicar, 31(74), 9-21. https://doi.org/10.3916/c74-2023-01
• ^{Ali & Hassoun, 2019}
  Artificial Intelligence and Automated Journalism: Contemporary Challenges and New Opportunities

  International Journal of Media, Journalism and Mass Communications, 2019
  Ali, W. & Hassoun, M. (2019). Artificial Intelligence and Automated Journalism: Contemporary Challenges and New Opportunities. International Journal of Media, Journalism and Mass Communications, 5(1), 40-49. https://doi.org/10.20431/2454-9479.0501004
• ^{Linden, 2017}
  Algorithms for journalism: The future of news work

  The Journal of Media Innovations, 2017
  Linden, T. C. (2017). Algorithms for journalism: The future of news work. The Journal of Media Innovations, 4(1), 60-76. https://doi.org/10.5617/jmi.v4i1.240

Aunque el periodismo automatizado está en auge, estudios recientes destacan que el periodismo sigue siendo un “esfuerzo profundamente humano” (^{Broussard et al., 2019}), es decir que la IA es y será crucial para ayudar a los periodistas en diferentes tareas sin sustituirlos. Para abordar esta temática, el estudio identifica las empresas, medios y agencias de comunicación que aplican inteligencia artificial en su trabajo.

• ^{Broussard et al., 2019}
  Artificial Intelligence and Journalism

  Journalism & Mass Communication Quarterly, 2019
  Broussard, M., Diakopoulos, N., Guzman, A. L., Abebe, R., Dupagne, M. & Chuan, C. (2019). Artificial Intelligence and Journalism. Journalism & Mass Communication Quarterly, 96(3), 673-695. https://doi.org/10.1177/1077699019859901

Como se ha mencionado, el objetivo principal de esta investigación es identificar las empresas, medios y agencias de comunicación que aplican la inteligencia artificial en su trabajo. Para lograr este objetivo, el estudio emplea un enfoque descriptivo, explicativo y exploratorio, realizando un análisis de la literatura científica a través del mapeo de estudios de caso. ^{Yin (1989)} apunta que el método de estudio de caso es apropiado para temas considerados prácticamente nuevos debido a las características distintivas de la investigación, que examina el fenómeno en su entorno real, cuando los límites entre este y su contexto no son claramente evidentes. Esta metodología ofrece una variedad de herramientas, como entrevistas, observación participante, cuestionarios o documentos bibliográficos, y permite una contextualización suficiente de los fenómenos estudiados (^{Ufarte-Ruiz et al., 2021}). Además, el enfoque de estudio de caso facilita la examinación de los fenómenos desde múltiples perspectivas en lugar de a través del lente de una sola variable (^{Martínez Carazo, 2006}).

• ^{Yin (1989)}
  Case Study Research. Design and Methods, 1989
  Yin, R. K. (1989). Case Study Research. Design and Methods. Sage.
• ^{Ufarte-Ruiz et al., 2021}
  Los desafíos éticos del periodismo en la era de la inteligencia artificial

  Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 2021
  Ufarte Ruiz, M. J., Calvo Rubio, L. M. & Murcia Verdú, F. J. (2021). Los desafíos éticos del periodismo en la era de la inteligencia artificial. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 27(2), 673-684. https://doi.org/10.5209/esmp.69708
• ^{Martínez Carazo, 2006}
  El método de estudio de caso: estrategia metodológica de la investigación científica

  Pensamiento & Gestión, 2006
  Martínez Carazo, P. C. (2006). El método de estudio de caso: estrategia metodológica de la investigación científica. Pensamiento & Gestión, (20), 165-193. https://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/pensamiento/article/view/3576

En primer lugar, consultamos el mapeo internacional de medios que utilizan la automatización en la producción de información desarrollado por el proyecto I+D+I “IVERES: Identificación, Verificación y Respuesta. El Estado democrático ante el reto de la desinformación desinteresada” y ^{Tejedor (2023)}, para desarrollar un mapeo desde mayo de 2023 hasta enero de 2024. La adopción de una técnica de muestreo intencional (^{Sandelowski, 1995}) nos permitió “buscar deliberadamente casos ricos en información que capturen variaciones analíticamente importantes en el fenómeno objetivo” (p. 81).

• ^{Tejedor (2023)}
  La inteligencia artificial en el periodismo: Mapping de conceptos, casos y recomendaciones, 2023
  Tejedor, S. (2023). La inteligencia artificial en el periodismo: Mapping de conceptos, casos y recomendaciones. Editorial UOC.
• ^{Sandelowski, 1995}
  Sample size in qualitative research

  Research in Nursing & Health, 1995
  Sandelowski, M. (1995). Sample size in qualitative research. Research in Nursing & Health, 18(2), 179-183. https://doi.org/10.1002/nur.4770180211

Las variables analizadas incluyen país de origen, tipo de medio, IA utilizada y función, con el fin de analizar y proporcionar dimensiones e indicadores en torno al periodismo y la IA.

Adicionalmente, y como complemento al caso de estudio, se ha diseñado una encuesta con una pregunta de selección de tipo ranking y jerarquización para adquirir una mayor precisión acerca de las dimensiones e indicadores derivados del mapeo realizado (^{Cervi, 2019}). Los criterios de selección de los sujetos se basan en su responsabilidad en los ámbitos del periodismo, la investigación y la innovación (^{Ufarte-Ruiz et al., 2018}), siguiendo criterios de idoneidad y pertinencia del perfil. En la encuesta, 11 sujetos confirmaron su participación y emitieron su consentimiento informado de forma electrónica.

• ^{Cervi, 2019}
  Citizen Journalism and User Generated Content in Mainstream Media. New Dialogic Form of Communication, User-Engagement Technique or Free Labor Exploitation?

  Revista de Comunicação Dialógica, 2019
  Cervi, L. (2019). Citizen Journalism and User Generated Content in Mainstream Media. New Dialogic Form of Communication, User-Engagement Technique or Free Labor Exploitation? Revista de Comunicação Dialógica, 1, 120-141. https://doi.org/10.12957/rcd.2019.41871
• ^{Ufarte-Ruiz et al., 2018}
  Fact checking: un nuevo desafío del periodismo

  Profesional de la Información, 2018
  Ufarte-Ruiz, M., Peralta-García, L. & Murcia-Verdú, F. (2018). Fact checking: un nuevo desafío del periodismo. Profesional de la Información, 27(4), 733-741. https://doi.org/10.3145/epi.2018.jul.02

La encuesta se realizó con el objetivo de extraer impresiones y llegar a conclusiones que permitan analizar y comprender la realidad respecto a los medios de comunicación y la inteligencia artificial. Fue diseñada en Google Forms y se distribuyó de forma online durante el mes de mayo de 2024. Se preguntó a los participantes sobre el uso de la IA en las redacciones y las capacidades que debería tener la tecnología. Aunque la pregunta se realizó con el propósito de jerarquizar las diferentes opciones proporcionadas, los participantes contaban con un apartado para añadir cualquier otra característica que consideraran importante y que no estuviera incluida en las opciones del formulario inicial. La pregunta era la siguiente:

A partir de la técnica de análisis de casos mediante revisión bibliográfica, se identificaron un total de 108 medios de comunicación que utilizan o han utilizado algún tipo de inteligencia artificial. Del total de la muestra, 72 de los medios que utilizan estas tecnologías son periódicos, seguidos de 14 medios televisivos, 14 agencias de noticias, cinco medios radiales y tres medios multiplataforma (periódico, televisión y radio).

En cuanto a la distribución geográfica, Estados Unidos lidera el uso de la inteligencia artificial con 22 medios de comunicación que emplean estas herramientas. Por su parte, España ocupa el segundo puesto con 14 medios de comunicación, seguido de Reino Unido con nueve. Otros países como Francia, México, Suecia, Alemania, Argentina y China cuentan con unos pocos medios de comunicación que recurren a la IA con diferentes fines. Mientras tanto, países como Japón, Rusia, Honduras, Sudáfrica, Colombia, Portugal y Noruega aún no utilizan la IA en la mayoría de sus medios, pues solo uno o dos en cada país han optado por introducir estas tecnologías en su día a día.

Para categorizar los diferentes usos de la IA se establecieron siete funciones que identifican los propósitos de la incursión de diferentes herramientas en los medios de comunicación. Las funciones fueron: generación de texto, generación de video, generación de audio, generación de imágenes, monitoreo de tendencias, verificación y otras.

Los resultados muestran que la generación de texto es el principal uso que los medios de comunicación hacen de las tecnologías de IA, con 46 medios que utilizan diferentes herramientas de este tipo. Por su parte, 29 medios de comunicación utilizan herramientas de generación de video, algunos con fines audiovisuales y de contenido web, mientras que otros lo utilizan para crear avatares. Además, 16 utilizan herramientas con fines de monitoreo de tendencias, 11 aprovechan las tecnologías para procesos de verificación, mientras que solo dos para generación de imágenes y una para generación de audio. Es notorio que algunas empresas de medios utilizan la IA para más de una función. Este es, por ejemplo, el caso de medios como Bloomberg, en Estados Unidos, que utiliza herramientas de monitoreo de tendencias, generación de texto y video, o Mediaset, en España, que utiliza la IA para generación de texto, video, audio e imagen.

Las diferentes funciones de la IA responden a la cantidad de herramientas disponibles para que los medios de comunicación las utilicen. Si bien algunas empresas no mencionan qué herramienta específica utilizan, el estudio logró identificar las principales en cada área en las que la mayoría confían para su trabajo. Para la generación de texto, las herramientas que se identificaron fueron Quill, Quakebot, Arkadium, Wordsmith, Heliograf, Talk2020, Soccerbot, Gabriele, Chat-GPT, RADAR, Syllabs y Tobi. Para la generación de video, las empresas de medios utilizan herramientas como Wibbitz, Synthesia, InVideo, Alex, D-ID, EB-Synth y otras que crean avatares. Por otro lado, Stable Diffusion, Dall-E y Dreambooth fueron identificadas como las herramientas más comunes para la generación de imágenes. La revisión bibliográfica no identificó herramientas para la generación de audio.

Para la verificación destacan Check y TJ Tool. En cuanto al seguimiento de tendencias, NPR One, CromaAi, Pinpoint, Blossom, Virality Oracle y Zombie son las utilizadas por las empresas de comunicación. Como ya se ha comentado, existen otros usos y servicios que proporciona la IA, y herramientas como Data Desk, para el seguimiento de datos, y Perspective API, para la gestión de comentarios, resultan imprescindibles en este ámbito.

Llama la atención cómo 27 empresas de comunicación han optado por desarrollar su propia tecnología de IA. Por ejemplo, AOS Fatos, una agencia de noticias de Brasil dedicada al fact-checking, desarrolló Radar AOS Fatos, una herramienta de IA para detectar contenidos potencialmente engañosos que circulan en las redes sociales. Otro caso es el de The Times, que ha desarrollado James, un software de aprendizaje automático que analiza los hábitos, intereses y preferencias de los lectores para predecir el contenido que probablemente les interese y luego enviárselo por correo electrónico, en su formato preferido, en el momento en que es más probable que lo lean.

En el caso de la encuesta que se realizó a expertos en áreas de comunicación, periodismo y tecnología, es notable que algunos de los participantes seleccionaron más de una funcionalidad con el mismo valor. Por ejemplo, siete de los 11 participantes consideran que el fact-checking es la funcionalidad principal y más útil para un medio de comunicación, mientras que tres creen que es la búsqueda en los fondos documentales, dos consideran el seguimiento de tendencias, dos el análisis del acceso y uso por parte de los usuarios, uno votó por la edición de contenidos y uno por la generación de contenidos.

En cuanto a la segunda funcionalidad más útil, hubo una variación en las respuestas. Cuatro personas expertas opinan que es la edición de contenidos, dos la búsqueda en fondos documentales, dos seleccionaron la generación de contenidos, dos el seguimiento de tendencias y otros dos votaron por el análisis de acceso y uso por parte de los usuarios. Por otro lado, dos participantes opinan que el seguimiento de tendencias es la tercera funcionalidad de la IA más útil para el periodismo. Mientras tanto, uno eligió la edición de contenidos, uno la búsqueda en fondos documentales, uno la generación de contenidos y uno el análisis de acceso y uso por parte de los usuarios.

En la cuarta posición destaca la generación de contenidos y el análisis de acceso y uso por parte de los usuarios con dos votos cada uno, mientras que la generación de contenidos, la edición de contenidos y el seguimiento de tendencias tienen un voto cada uno. La quinta posición solo recibió un voto cada uno en generación de contenidos, seguimiento de tendencias y análisis de acceso y uso por parte de los usuarios.

Tres participantes seleccionaron la generación de contenidos como la sexta funcionalidad más útil, mientras que la edición de contenidos, la búsqueda en fondos documentales y el análisis del acceso y uso por parte de los usuarios recibieron dos votos cada uno. La verificación de datos y el seguimiento de tendencias obtuvieron un voto cada uno. Finalmente, tres participantes creen que la verificación de datos es la utilidad menos importante de la IA para los medios, dos eligieron el seguimiento de tendencias, otros dos la edición de contenidos, uno la búsqueda en fondos documentales, uno la generación de contenidos y uno el análisis del acceso y uso por parte de los usuarios.

Los participantes pudieron agregar otras funcionalidades que consideraron importantes y que no fueron mencionadas en las opciones anteriores. Entre ellas destacan la promoción del pensamiento crítico, traducción de textos, chatbot con respuesta rápida a los usuarios, organización y análisis predictivo del impacto de la información mediante el análisis del tráfico web que han tenido noticias relacionadas en medios propios y en otros medios del país.

La tecnología que impone la IA está cambiando los medios de comunicación hacia nuevos modelos enfocados menos en el alcance y más en la interacción, a través de contenidos más personalizados (^{Tejedor, 2023}). A partir de una revisión exhaustiva, este análisis revela una variación significativa entre los diferentes tipos de medios y regiones geográficas que han implementado el uso de estas tecnologías. Entre las empresas identificadas, los periódicos son los usuarios predominantes de IA, con un 65.7 %. Le siguen la televisión (13.9 %), las agencias de noticias (13.0 %), la radio (4.6 %) y los medios multiplataforma (2.8 %). Esto indica una mayor inclinación hacia estas tecnologías en los periódicos en comparación con otras formas de medios como la televisión o la radio. Este resultado va de la mano con el hecho de que la funcionalidad más utilizada es la generación de texto, sobre todo en los periódicos, lo que demuestra una importante demanda de creación automatizada de contenidos para facilitar las tareas periodísticas, y cada vez más empresas de medios están optando por ello.

• ^{Tejedor, 2023}
  La inteligencia artificial en el periodismo: Mapping de conceptos, casos y recomendaciones, 2023
  Tejedor, S. (2023). La inteligencia artificial en el periodismo: Mapping de conceptos, casos y recomendaciones. Editorial UOC.

Estados Unidos es líder mundial en el uso de la IA, lo que muestra una fuerte tendencia de integración tecnológica en el sector de los medios, seguido de España y el Reino Unido. Curiosamente, algunos países muestran una integración mínima de la IA en su sector; por ejemplo, solo un medio en África utiliza IA, así como países como Mongolia, Rusia, Honduras y Túnez. Las disparidades en la adopción de la IA en diferentes medios y países muestran el ritmo desigual de avance tecnológico e integración dentro de la industria de los medios globales. Esto sugiere que, si bien algunas regiones están a la vanguardia del uso de la IA, otras aún están en las primeras etapas o están rezagadas en la adopción de esta tecnología. Las investigaciones futuras deberían estudiar los factores que impulsan la adopción de la IA en los principales países y tipos de medios e investigar las barreras en las regiones y formas de medios con tasas de adopción más bajas. Esto ayudará a comprender el panorama tecnológico y formular estrategias de acuerdo con la realidad. Algunas empresas utilizan la IA para múltiples funciones, lo que demuestra la versatilidad y las capacidades integrales de las herramientas e ilustra el potencial que tienen para ayudar significativamente a diferentes roles dentro de las operaciones de los medios. La creciente aparición de la IA y la tecnología automatizada ha cambiado las rutinas y el conocimiento requerido de los periodistas, transformando la forma en que capturan, procesan, generan y distribuyen su trabajo (^{García-Avilés, 2019}). Como se mencionó anteriormente, la generación de texto surgió como la aplicación más frecuente, seguida de la generación de video. Las herramientas de monitoreo y verificación de tendencias son utilizadas por 16 y 11 empresas de medios, respectivamente, para mantenerse al tanto de los temas emergentes y garantizar la precisión del contenido. Cabe destacar que la generación de imágenes y audio se usa con menos frecuencia. Los hallazgos resaltan el papel fundamental de la IA en los medios modernos al ofrecer diferentes herramientas que ayudan con la eficiencia y la personalización.

• ^{García-Avilés, 2019}
  El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo

  Revista de Innovación en Periodismo, 2019
  García Avilés, J. A. (2019). El impacto de la Inteligencia Artificial en el periodismo. Revista de Innovación en Periodismo. https://mip.umh.es/blog/2019/11/02/el-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-el-periodismo/

Las investigaciones futuras deberían investigar el impacto directo del uso de estas tecnologías en el consumo de medios y las oportunidades que la generación de audio e imágenes puede ofrecer directamente en los medios.

De la comparación entre la revisión bibliográfica y la encuesta sobresale que, si bien la generación de textos es la herramienta más utilizada en las empresas de comunicación, los expertos consideran que el fact-checking es la herramienta más útil. Sin embargo, solo 11 de las empresas de comunicación disponen de una herramienta de verificación de datos. Esto subraya la importancia crítica que los profesionales del sector conceden a la precisión y fiabilidad de los contenidos de los medios de comunicación. Aunque los expertos categorizan la generación de contenidos como importante, no es la herramienta prioritaria que creen que deberían utilizar los medios de comunicación.

En resumen, si bien la verificación de datos surge como la funcionalidad más crítica para una empresa de medios según los expertos encuestados, también hay una apreciación significativa por las funcionalidades relacionadas con la recuperación de información, el monitoreo de tendencias, el análisis de usuarios y la gestión de contenido. Esto refleja la naturaleza multifacética de las operaciones de los medios y las diversas necesidades dentro de la industria. Entender a los medios, no solo como un sistema informativo, sino como un actor social significativo con la capacidad de observar, participar y catalizar procesos políticos resalta su profundo impacto en la memoria colectiva y los imaginarios sociales, que están cada vez más moldeados por las tecnologías de la información y la comunicación.

Dado este contexto, se vuelve crucial anticipar el impacto que tendrá la IA en la producción de contenido. Por lo tanto, establecer parámetros éticos y regulatorios que se alineen con las realidades contemporáneas y los contextos locales es uno de los principales desafíos que enfrenta el desarrollo regional (^{Apablaza-Campos & Wilches Tinjacá, 2024}). Este estudio ofrece un panorama completo de las aplicaciones de la IA en los medios de comunicación, destacando el predominio de la generación de texto y video, y la importancia de adoptar herramientas de verificación de datos según los expertos. Los resultados sugieren una tendencia significativa hacia la adopción de la IA en los medios, impulsada por la capacidad de la tecnología para agilizar diferentes procesos.

• ^{Apablaza-Campos & Wilches Tinjacá, 2024}
  Inteligencia artificial para la generación de contenidos en Iberoamérica: experiencias editoriales en medios de comunicación, 2024
  Apablaza-Campos, A. & Wilches Tinjacá, J. A. (Eds.). (2024). Inteligencia artificial para la generación de contenidos en Iberoamérica: experiencias editoriales en medios de comunicación. DataFactory, Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano, Iniciación Científica. https://doi.org/10.15765/librosic.v5i60