La forma en que los medios informan a sus lectores sobre el uso de inteligencia artificial en la elaboración de noticias influye de manera directa en cómo se percibe el papel real de periodistas y sistemas automatizados, según una investigación académica aceptada en la conferencia CHI 2026 de la Association for Computing Machinery. El estudio analiza distintos modelos de visualización para explicar la colaboración entre humanos e IA en la producción periodística y concluye que los avisos textuales tradicionales resultan insuficientes para comunicar esa relación con claridad.
La investigación, desarrollada por Amber Kusters y Pooja Prajod, investigadoras del centro nacional de investigación en matemáticas e informática de los Países Bajos (Centrum Wiskunde & Informatica), junto a Pablo Cesar, adscrito a ese mismo organismo y a la Universidad Tecnológica de Delft, y Abdallah El Ali, investigador del CWI y de la Universidad de Utrecht, se basa en un enfoque mixto que combina sesiones de co-diseño, prototipado y un experimento de laboratorio con seguimiento ocular.
En una primera fase, diez especialistas en diseño y en interacción persona-ordenador generaron 69 propuestas para representar visualmente la colaboración humano-IA en el proceso informativo. A partir de ese conjunto, los autores seleccionaron cuatro formatos para su evaluación: un aviso textual, una línea temporal basada en roles, una línea temporal basada en tareas y un sistema interactivo tipo chatbot.
En la segunda fase, 32 participantes analizaron artículos de noticias acompañados por estos distintos sistemas de divulgación, tanto en versiones mayoritariamente escritas por periodistas como en versiones con una contribución predominante de IA. Los resultados muestran que todas las visualizaciones permiten identificar, en términos generales, si un texto ha sido producido principalmente por humanos o por sistemas automatizados, pero con diferencias relevantes en eficacia y percepción. Las líneas temporales, tanto las centradas en roles como las centradas en tareas, ofrecen una visión más clara del proceso editorial y facilitan la comprensión de qué parte del trabajo corresponde a cada agente.
El estudio detecta, además, que el diseño de estas visualizaciones no es neutral. Las líneas temporales basadas en roles tienden a amplificar la percepción de la participación de la IA en artículos escritos mayoritariamente por humanos, mientras que las líneas temporales basadas en tareas desplazan la percepción hacia una mayor intervención humana en textos generados principalmente por sistemas automatizados. Por su parte, el formato tipo chatbot proporciona el mayor nivel de detalle y profundidad informativa, aunque requiere más tiempo de atención y resulta menos inmediato para el lector medio.
Los avisos puramente textuales, que son hoy la fórmula más extendida en plataformas y medios digitales, aparecen como el mecanismo menos eficaz. Los participantes los perciben como genéricos, fáciles de pasar por alto y poco útiles para entender cómo se ha producido realmente la noticia. Los datos de seguimiento ocular confirman que este tipo de aviso recibe menos atención visual que los formatos gráficos o interactivos.
Los autores subrayan que estos hallazgos tienen implicaciones directas para la transparencia informativa y la confianza en el periodismo en un contexto de uso creciente de herramientas generativas. Más allá de cumplir con futuras exigencias regulatorias, como las previstas en la normativa europea sobre inteligencia artificial, el diseño de sistemas de divulgación claros y comprensibles puede ayudar a que los lectores evalúen mejor la autoría, la responsabilidad editorial y la credibilidad de las informaciones. El trabajo advierte, no obstante, de que una mala elección del formato puede distorsionar la percepción del papel real de la IA, lo que refuerza la necesidad de criterios editoriales claros y consistentes en este ámbito.
