El debate sobre el papel de la inteligencia artificial en el periodismo se ha intensificado en los últimos años, impulsado tanto por el ritmo de innovación tecnológica como por la inquietud ciudadana sobre cómo estas herramientas pueden afectar a la calidad, la independencia y la credibilidad de la información.
Diversos estudios coinciden en que la audiencia muestra reservas: por un lado, existe la percepción de que la IA puede mejorar procesos internos y facilitar tareas rutinarias en redacciones con recursos limitados; por otro, crece el temor a que su uso diluya la responsabilidad humana en la selección, elaboración y verificación de las noticias. En este contexto, la transparencia se ha convertido en una exigencia social y en un reto ético para los medios de comunicación que experimentan con estas tecnologías.
Precisamente, IJNET ha publicado un reportaje en el que analiza investigaciones realizadas por el Minnesota Journalism Center, en colaboración con Poynter y Trusting News, que evidencian esta tensión. Según los datos recogidos, el 94% de las personas encuestadas considera que los medios deben revelar el uso de IA en sus contenidos, más de un 60% lo acepta únicamente si existen políticas claras de aplicación y un 30% rechaza de plano que se emplee en cualquier circunstancia.
Benjamin Toff, director del Minnesota Journalism Center y responsable del proyecto, resume la situación con una advertencia: aunque las redacciones están comprensiblemente preocupadas por no quedarse atrás en la innovación, deben ser cautelosas y evitar adelantarse demasiado a lo que sus audiencias están dispuestas a aceptar en el uso de estas tecnologías.
El artículo recoge también la clasificación de la científica de datos y exbecaria Knight del ICFJ Nikita Roy, que identifica cuatro grandes áreas en las que ya se está aplicando la inteligencia artificial: la creación de contenidos (generación de titulares o textos breves), la optimización de flujos de trabajo (transcripción y corrección), la analítica y monitorización (predicción de cancelaciones de suscripciones o ajustes en los muros de pago) y las herramientas orientadas al público (chatbots o sistemas de resumen de artículos). Para Roy, los periodistas deben familiarizarse con estas aplicaciones y entenderlas en profundidad, ya que solo así podrán aplicarlas de forma adecuada.
En paralelo, IJNET subraya que el componente ético es central para sostener la confianza. Organizaciones como Trusting News recomiendan que toda nota de divulgación sobre uso de IA detalle qué hizo la herramienta, por qué se utilizó, de qué manera intervino la supervisión humana y cómo se garantizó que la pieza cumplía los estándares editoriales.
El ejemplo más sencillo sería un aviso explícito: “Este contenido fue resumido con ayuda de inteligencia artificial y revisado por un periodista para asegurar su exactitud y contexto”. En investigaciones complejas, puede ser necesario detallar más, como en el caso de análisis de registros públicos donde se aclare que los reporteros cotejaron manualmente la información procesada por la IA.
El reportaje de IJNET recopila además recursos para las redacciones que buscan establecer normas claras. Trusting News ha elaborado un “AI Trust Kit” con guías, plantillas y ejemplos prácticos para implementar políticas de transparencia; el Poynter Institute ofrece un “starter kit” para abordar cuestiones sobre por qué y cómo se utiliza la IA, incluidas sus aplicaciones visuales; y MediaWise, en colaboración con Associated Press y con apoyo de25 Microsoft, ha desarrollado un curso para introducir la alfabetización en IA en las redacciones y enseñar a comunicar su uso en un lenguaje comprensible para el público.
La evidencia recogida converge en una conclusión común: el público quiere saber cuándo, cómo y para qué se usa la inteligencia artificial en el periodismo. La clave para mantener la confianza no está tanto en prohibir o generalizar su uso, sino en que cada medio explique de manera clara y verificable cuál es el papel de estas herramientas y cómo los periodistas siguen ejerciendo el control editorial en cada pieza.
