A medida que la IA entra en los flujos de trabajo editoriales, los editores enfatizan políticas claras, la capacitación del personal y un fuerte criterio periodístico, tratando las herramientas generativas como un apoyo en lugar de un sustituto.
Los editores entran en 2026 con una presión constante para innovar con IA generativa, lo que choca con la necesidad de proteger los estándares editoriales y la confianza de la audiencia. A medida que la IA inunda el ecosistema mediático, los editores se dan cuenta de que su ventaja competitiva no reside en la rapidez con la que la usan, sino en la seguridad con la que la integran, ya que esta impacta la confianza y la relación directa que mantienen con su público.
Investigaciones recientes en redacciones canadienses revelan una realidad cautelosa. En medio del revuelo, los líderes de los medios no están contratando expertos en IA. En cambio, están redoblando sus esfuerzos en las habilidades periodísticas esenciales, considerando la IA como una herramienta de eficiencia en lugar de un sustituto del criterio humano. Es importante destacar que esta investigación se centró específicamente en el uso editorial de la IA, donde la prioridad es preservar la confianza de la audiencia, más que en su uso para el crecimiento empresarial o con fines comerciales.
Terra Tailleur y yo entrevistamos a directores ejecutivos y editores jefe de 12 medios de comunicación, desde emisoras públicas, medios de comunicación nacionales y agencias de noticias, hasta diarios regionales y startups digitales independientes, durante ocho meses para explorar cómo las redacciones canadienses utilizan y adoptan la IA en sus prácticas editoriales . Han surgido tres enfoques prácticos para la adopción responsable de la IA por parte de los líderes de los medios:
Barandillas que priorizan la confianza
Nuestros hallazgos sugieren una creciente brecha en función del tamaño de los medios de comunicación. Los más grandes, como la Corporación Canadiense de Radiodifusión (CBC), The Globe and Mail y Canadian Press, cuentan con sólidas barreras y políticas. Los medios más pequeños, limitados por el tiempo y los recursos, a menudo dependen de una supervisión informal. Esto relega los límites éticos a la intuición individual en lugar de a los estándares documentados.
En un estudio reciente de HEC Montreal a más de 400 periodistas , el 36 % de los encuestados desconocía si su organización contaba siquiera con una política de IA. Por lo tanto, los editores se enfrentan a un desafío operativo no en la elaboración de políticas, sino en su implementación clara y consistente desde la oficina ejecutiva hasta los escritorios de los periodistas.
Las redacciones pequeñas no cuentan con los presupuestos de las emisoras nacionales ni de las agencias de noticias. Por lo tanto, se ven obligadas a crear modelos más sencillos y prácticos. En Cabin Radio, en Yellowknife, por ejemplo, el editor Ollie Williams afirma que la experimentación con IA «ocurre tan lejos del escritorio que es como en la película Origen , donde el escritorio se ha plegado sobre sí mismo tres veces antes de que yo llegue». Por lo tanto, no tiene tiempo para investigar los usos de la IA ni para reunirse con el personal para desarrollar políticas formales, ya que está demasiado ocupado gestionando las operaciones diarias con su equipo editorial de cuatro personas.
Para las redacciones con recursos limitados, un modelo de gobernanza sencillo puede comenzar con un proceso de aprobación claro que requiera la aprobación del editor para todo uso de IA. Las redacciones deben divulgar activamente cuándo y cómo utilizan la IA, priorizar la transparencia con el público y capacitar al personal en verificación, en lugar de en habilidades técnicas.
Para 2026, el objetivo para las editoriales más pequeñas no es redactar un manual de 50 páginas. Más bien, deberían intentar establecer documentos dinámicos que proporcionen una guía clara para las tareas diarias. Como señaló DCN, « el personal necesita claridad sobre cuándo y cómo usar la IA y cómo validar sus resultados».
Capacitación y formación interna
Los medios con los que hablamos no contrataban ingenieros con un interés superficial en las noticias para fines editoriales. En cambio, están realizando capacitaciones internas para cubrir la brecha tecnológica. El enfoque se ha centrado en capacitar al personal existente, que ya comprende la voz, la ética y las audiencias de la marca, lo cual es más efectivo que contratar a personas con enfoque tecnológico que podrían carecer de talento periodístico.
Las herramientas se pueden enseñar en un entorno controlado. En la CBC, por ejemplo, se propusieron capacitar a todos los empleados, desde los contratados de verano hasta los veteranos con 30 años de experiencia, con un programa de IA de jornada completa adaptado de Radio-Canadá. Este enfoque mantiene la adopción de la IA arraigada en la cultura de la sala de redacción, no en la experimentación de los proveedores.
Prioridad en las competencias periodísticas básicas
En general, los editores jefes enfatizaron que la experiencia en IA es secundaria a una sólida base periodística. Más que la capacidad de redactar un mensaje ingenioso, buscaban curiosidad, pensamiento crítico y buen juicio. También se centraron en la capacidad de entrevistar, recopilar fuentes y encontrar buenas historias. Todas ellas son habilidades fundamentales que definen el periodismo de calidad.
Nicole MacIntyre, editora jefe del Toronto Star, nos comentó que, si bien la próxima generación » necesitará adoptar las herramientas que les permitan trabajar de forma más inteligente y eficiente, su éxito seguirá dependiendo de contar con las habilidades esenciales para adaptarse a un entorno mediático en constante cambio: curiosidad, pensamiento crítico, criterio firme y compromiso con la verdad». En definitiva, la fluidez en IA es importante, pero solo además de los fundamentos del periodismo.
Consideraciones antes de implementar productos de IA ambiciosos
La prueba para gerentes y juntas directivas este año reside en la gobernanza diaria: ¿Las redacciones están dando a los editores límites claros sobre la IA generativa o la están dejando al arbitrio? Antes de integrar la IA en las rutinas editoriales, plantéense estas preguntas clave:
- ¿Los editores de primera línea saben exactamente cuál es el límite para la IA generativa o dependemos de las vibraciones?
- ¿Estamos destinando tiempo y herramientas a verificar contenido asistido por IA o priorizando la velocidad sobre la confianza?
- ¿Los presupuestos respaldan la capacitación del personal actual en materia de inteligencia artificial o estamos esperando nuevas contrataciones perfectas?
- Dado que un tercio de la industria desconoce las políticas de IA, ¿qué pasos deben seguirse para convertir los PDF de la intranet en hábitos diarios?
Los editores que entran en 2026 se enfrentan a decisiones prácticas sobre cómo integrar la IA en los flujos de trabajo editoriales. Las redacciones canadienses con las que hablamos avanzan con cautela, centrándose en las barreras, la capacitación del personal y las habilidades esenciales para la redacción, en lugar de la experimentación rápida. Su enfoque sugiere que la IA en el periodismo se verá influenciada menos por la publicidad exagerada que por las realidades cotidianas de la capacidad de la sala de redacción, la supervisión y el criterio editorial.
Fuente: Digital Content Next
