Las noticias podrían dejar de tener una versión única para convertirse en contenidos que cada lector modifica con ayuda de la inteligencia artificial. Una misma información podría recibirse como un resumen de dos minutos, una explicación detallada, un pódcast o un relato presentado desde una perspectiva determinada. El cambio iría más allá de la personalización que ya utilizan los medios para recomendar artículos: los ciudadanos podrían intervenir en la forma, la extensión y hasta el enfoque de las noticias que consumen, sin que esas modificaciones pasaran necesariamente por las redacciones que las elaboraron.
Esta es una de las principales posibilidades examinadas por una investigación publicada el 23 de octubre de 2026 en la revista científica Convergence, elaborada por Henrik Rydenfelt, de la Universidad de Helsinki, y Joel Kiskola y Thomas Olsson, de la Universidad de Tampere. El trabajo, titulado AI for the audiences: Envisioning the future media environment, analiza cómo la utilización de inteligencia artificial generativa por parte de las audiencias podría transformar el consumo informativo, el papel de los periodistas, la identidad editorial de los medios y sus modelos de negocio.
Los investigadores parten de una distinción: hasta ahora, buena parte de los estudios sobre inteligencia artificial y periodismo se han concentrado en las aplicaciones dentro de las redacciones, como la automatización de tareas, la generación de contenidos o la mejora de los procesos de producción. Sin embargo, se ha prestado menos atención a lo que ocurrirá cuando sean los propios ciudadanos quienes utilicen estas herramientas para seleccionar, interpretar y modificar las noticias que reciben.
Para explorar esas posibilidades, el equipo reunió a 17 investigadores especializados en periodismo, comunicación, ciencias políticas, sociología, filosofía e interacción entre personas y ordenadores, entre otras disciplinas. A través de talleres y cuestionarios desarrollados en distintas fases, construyeron y analizaron seis aplicaciones informativas ficticias basadas en tecnologías existentes y concebidas para explorar escenarios plausibles a dos o tres años. Los autores aclaran que estas simulaciones no pretenden predecir el futuro, sino identificar transformaciones posibles y examinar sus consecuencias.
De leer las noticias a intervenir en su elaboración
Uno de los escenarios más representativos aparece en Forms, una aplicación imaginaria capaz de convertir las noticias en pódcast y otros formatos con la duración y profundidad elegidas por el usuario. Otra, denominada NewsLens, permite seleccionar y modificar artículos según distintas perspectivas. Zenith funciona como un asistente que conversa sobre la actualidad de manera amistosa y adapta las informaciones a las preferencias de la persona, mientras que NewsComics transforma noticias en historietas personalizadas.
Aunque las aplicaciones son ficticias, permiten examinar una evolución de las capacidades actuales de la inteligencia artificial. Los lectores podrían solicitar información procedente de distintas fuentes, cambiar su extensión, pedir explicaciones adicionales, modificar el formato o seleccionar determinados enfoques. El contenido resultante dependería de sus instrucciones y de las decisiones del sistema utilizado.
La consecuencia más importante sería que las noticias dejarían de funcionar exclusivamente como productos terminados y pasarían a convertirse en materiales susceptibles de transformaciones continuas. Los investigadores denominan prodification a esta posible evolución, caracterizada por la desaparición progresiva de las fronteras entre producción, distribución y modificación de contenidos. El público ya no se limitaría a recibir la información, sino que participaría en su reconstrucción mediante la tecnología.
Este planteamiento guarda relación con el modelo de contenido líquido analizado anteriormente por el Laboratorio de Periodismo, que propone organizar la información periodística en componentes reutilizables para generar distintas presentaciones. La nueva investigación aborda el fenómeno desde la perspectiva de las audiencias y examina qué sucede cuando esa capacidad de transformación puede quedar en manos de aplicaciones ajenas a los medios.
Los autores ya habían estudiado la relación entre inteligencia artificial y consumo de noticias en otra investigación, publicada por el Laboratorio de Periodismo el pasado marzo, que identificaba cuatro posibles escenarios para el futuro del periodismo. El nuevo trabajo profundiza en las características de ese ecosistema informativo y en los mecanismos que podrían modificar la relación entre medios y lectores.
El riesgo de que los medios pierdan el control sobre sus noticias
Una de las cuestiones más debatidas por los participantes es la pérdida de control editorial. Hasta ahora, aunque los algoritmos de las plataformas determinan en buena medida qué contenidos llegan a los usuarios, las noticias conservan generalmente la estructura y el enfoque establecidos por sus autores. Con las nuevas aplicaciones, esa situación podría cambiar.
Los investigadores ponen como ejemplo una herramienta que permitiera modificar la perspectiva de una información. Dos lectores podrían acudir a una misma aplicación y recibir versiones adaptadas a preferencias diferentes, aunque ambas procedieran de un mismo contenido original. Esto podría debilitar la identidad de los medios, porque el usuario ya no accedería necesariamente a la interpretación editorial que distingue a una publicación de sus competidores.
Los participantes también contemplan una situación especialmente ilustrativa: que las redacciones utilizaran inteligencia artificial para generar titulares llamativos y los lectores emplearan otras herramientas para neutralizar ese sensacionalismo. Se produciría así una interacción permanente entre las decisiones editoriales de los medios y las modificaciones introducidas posteriormente por sus audiencias.
El estudio identifica este fenómeno como una nueva superposición de filtros informativos. A los periodistas, editores, plataformas y algoritmos que ya intervienen en la selección de noticias se añadirían sistemas de inteligencia artificial capaces de decidir tanto qué información llega a cada persona como la forma en que se presenta.
Noticias diferentes para cada persona y menos referencias compartidas
La personalización también ofrecería oportunidades. Los investigadores consideran que las aplicaciones podrían facilitar el acceso a la información de grupos con necesidades diferentes, superar barreras lingüísticas y adaptar las noticias al tiempo disponible o al nivel de conocimiento de cada usuario. Incluso podrían contribuir a reducir el rechazo que algunas personas sienten hacia el consumo de actualidad.
Sin embargo, la misma capacidad plantea un riesgo para la función social del periodismo. Si cada ciudadano puede determinar no solo qué noticias recibe, sino también cómo se presentan y qué aspectos se destacan, podría aumentar la exposición selectiva a contenidos que refuercen sus preferencias.
La hiperpersonalización podría terminar debilitando la existencia de una base informativa compartida, necesaria para que ciudadanos con opiniones diferentes puedan debatir sobre los mismos acontecimientos. Los participantes advierten de que filtrar sistemáticamente las noticias desagradables o contrarias a las propias creencias puede limitar la capacidad para comprender otras perspectivas.
Se trata de una preocupación relacionada con la «burbuja de uno» sobre la que advirtió Eli Pariser, aunque el estudio incorpora otras posibilidades. Entre ellas figura que la inteligencia artificial facilite experiencias informativas compartidas y personalizadas para grupos de personas, recuperando determinadas formas de consumo colectivo.
Qué ocurre con el periodismo y quién paga por sus contenidos
La transformación también afectaría a la economía de los medios. Los investigadores plantean que las aplicaciones de inteligencia artificial podrían convertirse en nuevos intermediarios entre la producción periodística y las audiencias, aprovechando informaciones elaboradas por terceros para ofrecer servicios personalizados.
En ese escenario, los artículos y otros productos periodísticos dejarían de consumirse necesariamente en su forma original. Sus contenidos podrían utilizarse como materiales para elaborar numerosas versiones distintas, lo que dificultaría reconocer la autoría, preservar la identidad editorial y determinar la responsabilidad sobre la información finalmente difundida.
El estudio plantea expresamente quién debería compensar económicamente a las empresas periodísticas cuando aplicaciones externas utilizan sus contenidos. Los participantes comparan esta posibilidad con las relaciones que ya mantienen los medios con las grandes plataformas y se preguntan si podrían surgir acuerdos de remuneración semejantes a los existentes en otros sectores culturales.
No obstante, los autores no consideran inevitable que toda la intermediación quede en manos de las grandes tecnológicas. Los propios medios podrían desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial que mantuvieran su identidad periodística, su relación con los usuarios y cierto control sobre la presentación de los contenidos. A más largo plazo, también contemplan un ecosistema más fragmentado, con agentes de IA especializados que reduzcan la dependencia de unas pocas plataformas dominantes.
Los periodistas podrían centrarse más en obtener información original
Otro de los cambios examinados afecta a la organización del trabajo periodístico. Si los sistemas de inteligencia artificial pueden convertir una misma información en distintos formatos y extensiones, las redacciones podrían modificar la manera de preparar sus contenidos.
Una posibilidad planteada por los participantes es que los periodistas se concentren más en recopilar y verificar hechos, elaborar investigaciones completas y reunir materiales de calidad, dejando que diferentes aplicaciones construyan posteriormente las presentaciones que necesita cada audiencia.
Los investigadores utilizan el concepto de producción prefigurativa para describir esta hipótesis: en lugar de elaborar exclusivamente productos cerrados destinados al consumo directo, los medios producirían materiales que podrían servir de base para artículos, pódcast, vídeos o explicaciones personalizadas.
La fiabilidad aparece como un elemento central de este modelo. Los participantes consideran que las herramientas de inteligencia artificial podrían ayudar a contrastar fuentes, pero también introducir errores e interpretaciones que no estaban presentes en la información original. Además, advierten de una contradicción: si la automatización terminara debilitando o sustituyendo la actividad periodística, las propias aplicaciones podrían perder las fuentes fiables que necesitan para funcionar.
Los autores identifican asimismo riesgos relacionados con la introducción de elementos ficticios en las noticias, la reproducción de estereotipos y la dificultad para distinguir qué partes de un contenido proceden de fuentes periodísticas y cuáles han sido modificadas por inteligencia artificial.
A estas cuestiones se suma la privacidad. Para ofrecer una personalización más profunda, las aplicaciones podrían necesitar información sobre hábitos, preferencias y comportamientos de los usuarios, además de datos procedentes de otros servicios y dispositivos. Los participantes advierten de que esta acumulación de información personal ampliaría las posibilidades de vigilancia y de utilización de los datos con fines diferentes de los estrictamente informativos.
