La inteligencia artificial ha centrado buena parte de las conclusiones del Congreso Mundial de Medios de WAN-IFRA, celebrado en Marsella la pasada semana, donde directivos, editores y responsables de innovación de medios internacionales han coincidido en que la prioridad para la industria ya no es experimentar con esta tecnología, sino definir cómo se protege el contenido periodístico, cómo se remunera su uso, cómo se mide su fiabilidad dentro de las redacciones y cómo se construyen productos capaces de mantener una relación directa con las audiencias en una etapa de mayor intermediación tecnológica.
El encuentro, que ha reunido a más de un millar de profesionales de medios de más de 60 países, ha dejado una enseñanza transversal: la IA no aparece solo como una herramienta de eficiencia, sino como una infraestructura que está alterando la distribución, la producción, la relación con los lectores y el equilibrio económico entre editores y plataformas. La intervención de A.G. Sulzberger, editor de The New York Times, fue una de las referencias iniciales del debate, aunque el desarrollo posterior del congreso amplió el foco hacia la necesidad de acción colectiva, la protección de derechos, los nuevos productos basados en archivos periodísticos y la construcción de marcas informativas con mayor capacidad de diferenciación.
Uno de los debates más repetidos en Marsella ha sido el de la pérdida de control sobre el tráfico y la atribución. Los medios han operado durante años bajo un intercambio tácito con las plataformas: los buscadores y redes indexaban o distribuían contenidos y, a cambio, derivaban audiencia a los sitios originales. La expansión de respuestas generadas por IA, resúmenes automáticos y asistentes conversacionales está debilitando ese modelo, porque una parte creciente de las consultas puede resolverse sin que el usuario visite la fuente original. Para los editores, el riesgo no se limita a la pérdida de clics, sino que afecta a la monetización, al reconocimiento de marca y a la relación directa con los lectores.
La respuesta más articulada ha llegado a través de la reclamación de nuevas reglas de juego entre medios y desarrolladores de IA. La coalición SPUR, centrada en estándares para los derechos de uso de contenidos editoriales, ha ampliado su alcance internacional y ha incorporado a nuevos grupos de medios y asociaciones sectoriales. WAN-IFRA se ha sumado como socio estratégico, en una señal de que la industria busca negociar con más fuerza cuestiones como la transparencia en el uso de contenidos, las licencias, la protección técnica de los archivos y la distribución del valor generado por los sistemas de inteligencia artificial.
La discusión ha situado tres principios como base de esa relación: consentimiento, compensación y atribución. Los editores reclaman que el uso de contenidos periodísticos para entrenar modelos o generar respuestas no se produzca sin autorización, que exista una remuneración proporcional al valor aportado por la información profesional y que las respuestas de IA mantengan una atribución clara hacia las fuentes originales. Esta preocupación adquiere una dimensión especial en América Latina, donde se ha advertido de la fragilidad de los mercados publicitarios, la fuerte dependencia del tráfico referido y la ausencia de acuerdos integrales con empresas de IA pese al peso global del español.
El congreso también ha mostrado que la defensa del contenido no implica rechazar la IA, sino utilizarla para hacer periodismo que antes era difícil o inviable. Varias experiencias apuntan a esa dirección. Die Zeit ha usado inteligencia artificial para trabajar con archivos históricos de difícil acceso; medios regionales han explorado contenidos hiperlocales personalizados para comunidades mal atendidas; y Scroll, una redacción india de unas veinte personas, ha presentado una evolución de su plataforma hacia un espacio de trabajo fiable para académicos e investigadores, con capas diferenciadas de resumen estructurado, artículo periodístico propio y dosieres documentales basados en archivos y fuentes externas verificadas.
El caso de Scroll resume una de las enseñanzas más relevantes del congreso: los medios pequeños también pueden competir si convierten su archivo, su criterio editorial y su relación con comunidades específicas en productos de alto valor. Su propuesta distingue entre el contenido escrito por periodistas, que conserva como núcleo no intervenido por IA, y las capas adicionales de organización, mapas de conocimiento, cronologías, preguntas frecuentes y análisis de lagunas informativas. La clave no está en producir más contenido genérico, sino en construir entornos verificables donde el lector pueda entender qué se sabe, qué falta por saber y de dónde procede cada elemento de información.
La medición ha sido otro de los puntos prácticos más importantes. USA Today ha expuesto que el modelo de revisión humana permanente no escala cuando las redacciones empiezan a trabajar con agentes de IA capaces de ejecutar tareas más complejas. Su experiencia con un asistente para solicitudes de acceso a registros públicos mostró que los errores pequeños pueden inutilizar un proceso completo, especialmente cuando dependen de normativas distintas según el territorio. La solución presentada no fue aumentar la supervisión manual, sino definir criterios concretos de éxito, evaluarlos de forma estructurada y convertir esas evaluaciones en una capa de gobernanza continua.
Esta idea introduce una advertencia para las redacciones: la confianza en la IA no puede basarse en impresiones, aprobaciones rápidas o intuiciones de los periodistas, sino en métricas de funcionamiento, pruebas repetibles y conocimiento preciso de los puntos en los que el sistema falla. La figura del humano en el proceso sigue siendo necesaria, pero el congreso ha dejado claro que su papel debe evolucionar desde la revisión de cada salida hacia el diseño de criterios, la supervisión estratégica y la intervención en los momentos de mayor riesgo editorial.
Otra enseñanza recurrente ha sido la necesidad de preparar los contenidos para una distribución más automatizada. La fórmula planteada por varios ponentes puede resumirse en crear para humanos, estructurar para máquinas y prepararse para agentes. Esto significa mantener el valor diferencial del periodismo original, pero también organizar la información de forma que pueda ser leída, identificada, licenciada y distribuida correctamente en los nuevos entornos de búsqueda, asistentes personales y sistemas de recomendación automatizada. La adaptación técnica del contenido ya no se percibe como una tarea secundaria, sino como parte de la estrategia editorial y comercial.
El informe de Innovation presentado durante el congreso reforzó esa lectura, aunque su aportación fue más general. El documento insiste en que la inteligencia artificial debe entenderse como una infraestructura que afecta a ingresos, organización de redacciones, productos, audiencias directas y explotación de archivos. Su mensaje principal es que los medios que la usen solo para recortar costes corren el riesgo de perder diferenciación, mientras que los que la integren como motor de nuevos productos podrán generar ventajas más defensibles.
El debate de Marsella también ha devuelto protagonismo a la marca periodística. En un ecosistema donde la producción sintética de contenido puede multiplicarse y donde los usuarios reciben respuestas mediadas por plataformas, la confianza acumulada por una cabecera, su identidad editorial, su archivo y su relación con comunidades concretas se convierten en activos difíciles de replicar. La marca ya no aparece solo como un elemento de marketing, sino como una defensa estratégica para sostener suscripciones, negociar licencias y mantener una razón clara para que los lectores vuelvan al medio original.
Las conclusiones del Congreso Mundial de WAN-IFRA apuntan a una industria que intenta pasar de la reacción a la construcción de reglas propias. Los medios buscan acuerdos colectivos con plataformas de IA, estándares técnicos para saber cómo se usan sus contenidos, productos periodísticos más personalizados y verificables, sistemas de evaluación interna para reducir riesgos y estrategias de marca que refuercen la relación directa con sus audiencias. La inteligencia artificial ha sido presentada en Marsella como una amenaza para los modelos heredados, pero también como una prueba de valor para el periodismo que produce información original, verificable y necesaria.
