La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta de uso habitual en las redacciones, pero su despliegue avanza con escasas medidas de control de calidad, con falta de tiempo para revisar los resultados y con un público que, según los profesionales, apenas comprende las etiquetas que indican la participación de sistemas automatizados en la producción informativa. El escenario plantea a las publishers un reto inmediato: gobernar el uso de la IA con reglas claras que garanticen la calidad periodística y reduzcan el riesgo reputacional.
Un estudio de la Universidad de Zúrich, dirigido por Silke Fürst y Daniel Vogler y basado en una encuesta a 730 profesionales, constata que el 87 % utiliza ya herramientas de IA, mientras que el 13 % no lo hace nunca. La mayoría no percibe beneficios sustanciales ni en eficiencia ni en calidad, y el conocimiento de los marcos normativos existentes es bajo: solo un 22 % considera útil la guía sobre IA en el periodismo que el Consejo de la Prensa suizo aprobó en enero de 2024.
La investigación subraya que la mayoría de las redacciones carece de medidas sistemáticas de aseguramiento de calidad aplicadas al uso de IA. El 15 % de los periodistas encuestados reconoce que el empleo de estas herramientas ya ha provocado errores en la cobertura, un dato que, combinado con la falta de tiempo para revisar los contenidos generados, aumenta el riesgo de difundir información incorrecta. A ello se suma la constatación de que el público apenas entiende las actuales señalizaciones sobre IA, lo que erosiona la confianza y refuerza la necesidad de explicaciones más claras y sostenidas.
Los autores insisten en que los avisos genéricos no bastan: reclaman procesos internos específicos y personal con formación técnica capaz de entender el funcionamiento de los sistemas. Proponen introducir objetivos de calidad definidos, flujos de trabajo que incluyan tiempo real para la verificación y responsabilidades claras por sección o producto.
Brechas entre redacciones y falta de guías consolidadas
El estudio muestra también diferencias de recursos y de estrategia: las redacciones pequeñas se encuentran aún en fases de prueba, sin una hoja de ruta definida, mientras las grandes empiezan a desplegar un enfoque más estratégico y a contratar perfiles especializados. Esta asimetría se traduce en una brecha que condiciona tanto la capacidad de innovación como la uniformidad de estándares dentro del sector.
La demanda de reglas compartidas es amplia. El 80 % de los encuestados reclama estándares comunes que definan criterios de calidad, trazabilidad del contenido y responsabilidades editoriales. Sin embargo, la guía aprobada por el Consejo de la Prensa suizo en 2024 apenas ha calado en las redacciones. Los investigadores sugieren impulsar redes de colaboración entre medios para compartir metodologías, plantillas de control y hasta infraestructura técnica.
La investigación aborda además la dependencia de proveedores globales, especialmente estadounidenses. Los autores citan como ejemplo el modelo “Apertus”, de acceso abierto, transparente y entrenado con datos suizos, que podría reducir esa dependencia en determinados ámbitos. Para las publishers, este tipo de iniciativas plantea la oportunidad de explorar combinaciones de soluciones abiertas y comerciales bajo marcos de evaluación que incluyan métricas de calidad, trazabilidad y coste total de propiedad.
El reto de las publishers: transparencia, cooperación y control de calidad
Los investigadores plantean tres frentes de actuación para la industria. El primero pasa por reforzar la transparencia hacia el público con explicaciones continuas y comprensibles sobre cómo se utilizan las herramientas de inteligencia artificial y qué controles existen para garantizar la fiabilidad de los contenidos.
El segundo eje apunta a la necesidad de cooperación entre medios, con redes de intercambio de conocimientos y proyectos conjuntos que permitan reducir costes y acelerar la creación de capacidades comunes, un aspecto clave para que las redacciones pequeñas no queden rezagadas.
El tercero sitúa la calidad como prioridad estratégica. Esto implica integrar procesos de verificación en los flujos de trabajo, dedicar tiempos específicos a la comprobación de la información y establecer responsables claros en cada área editorial.
El informe concluye que la tensión entre eficiencia y calidad sigue sin resolverse. Para las publishers, el desafío inmediato consiste en definir hasta qué punto la búsqueda de productividad puede convivir con la preservación de estándares periodísticos, en un contexto en el que la IA ha pasado de ser un experimento puntual a ocupar un lugar estable en la rutina de las redacciones.
