La inteligencia artificial puede agravar uno de los problemas que arrastra el periodismo desde hace dos décadas: la presión por publicar cada vez más, más rápido y con menos recursos. Pero también puede ofrecer una salida a esa dinámica si las redacciones dejan de utilizarla principalmente para acelerar los procesos existentes y empiezan a preguntarse qué trabajo periodístico merece realmente ser automatizado, qué funciones deberían reforzarse y qué nuevas formas de informar pueden hacerse posibles gracias a la tecnología. Esa es la principal propuesta de Journalism in the Age of AI. From Acceleration to Reimagination, de Seth C. Lewis, Rodrigo Zamith y Tomás Dodds, publicado en 2026 por Polity.
Los autores describen la llegada de la IA generativa como un «momento constitutivo» para el periodismo, una etapa en la que están siendo cuestionadas algunas de las ideas que han definido tradicionalmente la profesión: quién produce las noticias, qué significa ser autor, cómo se verifica una información, qué distingue al periodista de una máquina y dónde reside la autoridad de los medios cuando una parte creciente del acceso a la información pasa por intermediarios algorítmicos. La cuestión decisiva es qué periodismo merece seguir haciendo el ser humano cuando una máquina puede asumir parte de la producción.
Durante las anteriores transformaciones digitales, sostienen Lewis, Zamith y Dodds, las nuevas tecnologías añadieron tareas al periodista. Las webs obligaron a adaptar contenidos, las redes sociales multiplicaron los canales que atender y los teléfonos móviles consolidaron una producción permanente. La IA introduce una diferencia: puede asumir directamente una parte de esas tareas. Por eso, el debate centrado únicamente en cuántos puestos puede sustituir resulta insuficiente. La pregunta que proponen es qué trabajos periodísticos pueden realizarse ahora que antes resultaban inviables, demasiado costosos o directamente imposibles.
Ese planteamiento desplaza el valor del periodista hacia actividades en las que continúan siendo determinantes la experiencia, el criterio y la interacción humana. Si redactar determinados textos ocupa menos tiempo, los profesionales podrían dedicar más recursos a buscar fuentes, contrastar versiones, investigar, comprobar afirmaciones, comprender documentos complejos, trabajar sobre el terreno y adoptar decisiones editoriales y éticas. El libro insiste también en la posibilidad contraria: que las empresas utilicen la tecnología simplemente para obtener más contenidos de plantillas reducidas, aumentando todavía más la velocidad de una producción que los autores comparan repetidamente con una rueda de hámster.
Automatizar la redacción solo tiene sentido si el tiempo liberado mejora el trabajo periodístico. La complementariedad entre periodistas y máquinas ocupa por ello un lugar central en la propuesta. Los autores defienden que las redacciones deberían evaluar cada aplicación de IA por su capacidad para ampliar el trabajo periodístico y no únicamente por el ahorro de tiempo o costes que proporciona. También contemplan el rechazo deliberado de determinadas aplicaciones cuando deterioren la calidad, entren en conflicto con principios profesionales, dañen a las fuentes o conviertan a los periodistas en simples supervisores de una producción automatizada.
Cuatro objetivos
La propuesta se concreta en cuatro objetivos. El primero consiste en hacer el periodismo más accesible, adaptando la información a distintos idiomas, formatos y modalidades según las formas en que las comunidades necesitan consumirla. El libro cita el uso de traducción mediante IA en Le Monde y el proyecto Factivo de Scroll, que transforma artículos en vídeos en lenguas locales de India. La lógica cambia desde pedir al público que se adapte al producto elaborado por la redacción hacia ofrecer la información de la manera más útil para cada audiencia.
El segundo objetivo es construir un periodismo más resistente a la desinformación, lo que supone tratar la verificación como una capacidad estructural de las organizaciones y combinar el trabajo profesional con nuevos sistemas para detectar afirmaciones, rastrear contenidos y acelerar investigaciones.
El tercero es desarrollar lo que los autores denominan «micro-relevancia»: conectar asuntos de interés general con las necesidades concretas de cada persona. Una información sobre contaminación del agua, por ejemplo, puede convertirse para un ciudadano en una respuesta inmediata sobre si el agua de su domicilio es segura y a quién debe dirigirse. La personalización debería servir para aumentar la utilidad de la información sin fragmentar el conocimiento compartido.
El cuarto objetivo apunta hacia un periodismo más conversacional. Los autores consideran que determinadas convenciones de las noticias responden más a las rutinas históricas de la profesión que a la manera actual en que muchas personas buscan información. Los sistemas generativos permiten imaginar productos en los que la audiencia pueda preguntar, solicitar explicaciones adicionales, cambiar el nivel de complejidad o recibir una información adaptada a sus conocimientos previos. La relación dejaría de limitarse al consumo de un artículo cerrado y podría desplazarse hacia la consulta del conocimiento obtenido mediante el trabajo periodístico.
El peligro es crear más información y, al mismo tiempo, menos conocimiento profundo. Los autores relacionan esa posibilidad con cuatro procesos: la desprofesionalización del trabajo periodístico, la dependencia de infraestructuras tecnológicas externas, el deterioro de la deliberación democrática y una posible atrofia cognitiva provocada por la delegación continua de tareas intelectuales. En la formación de periodistas, por tanto, consideran insuficiente enseñar simplemente a manejar herramientas de inteligencia artificial. Proponen desarrollar alfabetización en IA, conocimiento sobre sus limitaciones y capacidad para comprobar cuándo una herramienta mejora el trabajo y cuándo introduce errores o elimina precisamente el esfuerzo necesario para formar criterio profesional.
La autonomía de los medios aparece como otra condición de esa reinvención. El libro advierte de que las empresas periodísticas dependen cada vez más de un reducido grupo de compañías que controlan computación en la nube, modelos fundacionales y sistemas de distribución. Los autores denominan a esta concentración «infrastructural capture» y señalan que el poder sobre el periodismo ya no depende únicamente de quién posee un periódico o una televisión, sino también de quién controla las infraestructuras digitales necesarias para producir, distribuir y consumir información.
Por esa razón, la transformación propuesta tampoco puede recaer exclusivamente sobre periodistas y directivos. Lewis, Zamith y Dodds plantean la necesidad de implicar a ciudadanos, reguladores, educadores y otras organizaciones, especialmente porque la capacidad negociadora de una redacción aislada resulta reducida frente a las grandes plataformas tecnológicas. También defienden que las políticas públicas consideren el periodismo como un bien público y que se estudien infraestructuras capaces de reducir esa dependencia tecnológica.
«Jobs to be done»
La alternativa que plantean consiste en diseñar el periodismo desde las necesidades de las personas y no desde los productos que las redacciones ya saben fabricar. El libro recupera para ello el enfoque de «jobs to be done», desarrollado por Clayton Christensen y utilizado hace dos décadas por el American Press Institute: las personas no buscan necesariamente artículos, informativos o formatos concretos, sino comprender qué sucede en su comunidad, interpretar un problema complejo o disponer de información que les permita tomar una decisión. La inteligencia artificial ampliaría las posibilidades de responder a esas necesidades siempre que la tecnología quede subordinada a esa finalidad.
El dilema que atraviesa toda la obra queda así situado entre dos caminos. Uno utiliza la IA para prolongar la dinámica digital de producir el mismo trabajo más deprisa y más barato. El otro aprovecha que algunas tareas pueden ser automatizadas para reconsiderar qué debe hacer una redacción, dónde aporta un valor específicamente humano y qué productos informativos pueden construirse alrededor de las necesidades reales de los ciudadanos. Los autores sitúan ahí decisiones sobre complementar o sustituir el trabajo humano, trabajar junto a las máquinas o bajo sus procesos y conservar autonomía tecnológica o aumentar la dependencia de las grandes plataformas.
