La adopción de inteligencia artificial en los medios continúa concentrándose de forma muy mayoritaria en la producción periodística, mientras las áreas comerciales y otras partes del negocio presentan todavía un desarrollo mucho menor. Alrededor del 60% de las implementaciones recogidas por J·Index se producen dentro de las redacciones, una diferencia que apunta a que buena parte de la sig0uiente fase de aplicación de esta tecnología puede trasladarse hacia otras funciones de las empresas informativas.
J·Index, desarrollado por la periodista y consultora ucraniana Katya Gorchinskaya, reúne más de 3.000 casos públicos de utilización de IA por organizaciones informativas de todo el mundo. La base de datos recopila alrededor de una veintena de parámetros de cada implementación y permite analizar patrones por organizaciones, mercados y zonas geográficas. Sus datos proceden de investigación manual, búsquedas automatizadas y métodos asistidos por inteligencia artificial.
Uno de los resultados más significativos es que la adopción de IA no está limitada a los grandes grupos: cerca de un tercio de los casos registrados corresponde a medios pequeños, locales o hiperlocales. El tamaño, sin embargo, sí condiciona la manera en que se incorpora la tecnología. Las organizaciones con más recursos tienden a desarrollar estrategias más sistemáticas, con equipos específicos y una visión más amplia de sus efectos sobre el modelo de negocio, mientras que los medios pequeños suelen avanzar mediante herramientas o procesos concretos.
La investigación también está detectando una cierta homogeneización en la arquitectura de los asistentes editoriales. Muchos se apoyan en archivos propios o reglas editoriales del medio, utilizan uno o varios modelos de IA y reúnen funciones como redacción, consulta del archivo, transcripción o corrección. Los sistemas más desarrollados incorporan además una capa de coordinación capaz de gestionar distintos agentes especializados.
Otro patrón afecta a la dependencia tecnológica. Algunos medios están construyendo sistemas internos capaces de operar sobre distintos proveedores de modelos, de forma que pueden cambiar el modelo utilizado sin modificar la herramienta con la que trabajan los periodistas. France Télévisions, medIAGen, News Corp Australia y NewsGPT aparecen entre los ejemplos recopilados. Sin embargo, sigue siendo más habitual utilizar herramientas independientes apoyadas cada una en modelos diferentes.
El liderazgo aparece como uno de los factores que más claramente diferencia a los medios que experimentan de forma aislada de aquellos que integran la IA de manera estructural. Según Gorchinskaya, la presencia en los equipos directivos de personas que comprendan tanto las oportunidades como la capacidad disruptiva de la tecnología favorece estrategias más sistemáticas y de mayor recorrido, con independencia del tamaño de la organización. Algunos medios pequeños llegan así a situarse entre los que presentan mayores niveles de adopción.
Los medios de servicio público muestran además comportamientos diferenciados. Según los datos de J·Index, tienen mayor tendencia a entrenar modelos propios y a aplicar la IA a ámbitos como la accesibilidad, la inclusión o las lenguas minoritarias, donde los incentivos comerciales pueden ser menores. También existen diferencias geográficas relevantes en cuestiones como el uso de presentadores sintéticos o el entrenamiento de modelos propios.
La base de datos revela igualmente algunas carencias. Las mediciones sobre resultados, indicadores e impacto de las implementaciones siguen siendo escasas, lo que dificulta determinar con precisión hasta qué punto las inversiones en IA están generando mejoras verificables. Al mismo tiempo, casi nueve de cada diez presentadores sintéticos cuyo género puede identificarse en la base de datos son mujeres, un patrón que Gorchinskaya relaciona con la reproducción de estereotipos de género en el desarrollo de avatares.
Los datos sugieren, por tanto, que el sector ha avanzado con rapidez en la automatización de tareas editoriales, pero todavía se encuentra en una fase mucho más temprana en la aplicación de la IA al conjunto del negocio. Gorchinskaya advierte además de que J·Index no constituye un censo completo de proyectos: solo recoge implementaciones que han sido comunicadas públicamente, por lo que sus resultados permiten detectar patrones entre los casos conocidos, pero no medir de forma exhaustiva toda la adopción de inteligencia artificial en los medios.
