En octubre de 2025, Aspen Digital reunió a líderes y profesionales del periodismo y la tecnología de toda Latinoamérica y el mundo para una jornada de conversación, debate e intercambio de información. El resultado fue un enfoque pragmático y centrado en la audiencia para la IA: experimentar con audacia, estandarizar con prudencia y responsabilizar a los humanos (incluidos los que desarrollan las herramientas de IA).
En las diferentes sesiones se destacaron ocho temas clave :
- Más allá de las herramientas, hacia la transformación: La IA está cada vez más integrada en los flujos de trabajo de las redacciones, impulsando una productividad medible. El reto ahora es ir más allá de las herramientas de productividad y abordar la transformación de la IA con una mentalidad abierta.
- La cultura supera a las herramientas: Las redacciones exitosas que nombran líderes de IA, crean grupos de trabajo interdisciplinarios y brindan capacitación continua al personal tienden a adoptar la IA con mayor rapidez y seguridad. Los líderes de IA pueden reducir las brechas entre editores, tecnólogos y reporteros, y ayudar a acelerar el uso responsable de las herramientas de IA.
- El periodismo distintivo importa más que nunca : A medida que las noticias entregadas por chatbots siguen creciendo, los editores invierten en los tipos de reportajes que solo los humanos pueden ofrecer: reportajes de investigación y empresariales, análisis profundos e interacción con las comunidades a través del diálogo, la escucha y las experiencias compartidas. Sin embargo, incluso el periodismo más distintivo debe seguir siendo visible, un desafío constante.
- Están surgiendo productos de IA orientados al usuario : Tras el éxito inicial de las aplicaciones de IA orientadas al flujo de trabajo, muchas redacciones están experimentando con herramientas orientadas al público. Estas pueden incluir chatbots que extraen información de archivos o bases de datos seleccionadas, o avatares generados por IA diseñados para preservar la seguridad de los periodistas. Los primeros indicadores son alentadores, pero los problemas de precisión, coste, seguridad y fiabilidad a gran escala siguen sin resolverse.
- Las alianzas estratégicas serán esenciales para la sostenibilidad a largo plazo del periodismo: es fundamental construir coaliciones que trasciendan los límites tradicionales de las redacciones, incluyendo organizaciones comunitarias, grupos de la sociedad civil, instituciones culturales, tecnólogos y defensores de los derechos digitales que comparten el interés en fortalecer el ecosistema informativo. Al mismo tiempo, los editores también están forjando alianzas entre sí para fortalecer la resiliencia del periodismo.
- Derechos, ingresos y realismo: El consentimiento y la compensación para las organizaciones de noticias por parte de las empresas de IA que extraen datos de los editores siguen sin resolverse. Las coaliciones sectoriales impulsan las «3C» (Consentimiento, Compensación y Cita). El consentimiento busca restaurar el control sobre cuándo y cómo se incorporan los archivos de noticias; la compensación aborda la asimetría en el poder de negociación y garantiza que se comparta el valor generado por la información de alta calidad; y la citación busca preservar la visibilidad de la marca y redirigir el tráfico hacia las fuentes originales cuando los sistemas de IA revelan su trabajo.
- Se necesitan urgentemente estándares globales de procedencia : Los estándares globales de procedencia se están volviendo esenciales. La función del periodismo no es arbitrar si todo el contenido es generado por IA o no, sino salvaguardar la autenticidad de la información, exponer los medios manipulados cuando aparecen y ayudar al público a comprender lo que la IA puede y no puede hacer.
- Los modelos lingüísticos soberanos y regionales son una infraestructura estratégica: Estos modelos se están consolidando como una infraestructura clave para el ecosistema de la información. Iniciativas como LATAM GPT buscan construir un LLM regional abierto que refleje los contextos y las lenguas latinoamericanas, con prácticas transparentes de gobernanza de datos diseñadas para corregir sesgos importados de modelos entrenados en otros países.
Informe publicado en enero de 2026
Fuente: Aspen Digital
