Ante la creciente presión sobre la supervisión humana, 20 gestores de medios explican cómo están reestructurando sus flujos de trabajo y resultados a la luz del auge de la IA.
Por Ramaa Sharma
«¡Gritamos!». Eso fue lo que dijo Ole Reissmann, director de IA en Der Spiegel , cuando le pregunté qué opinaba sobre la IA y las cuestiones de gobernanza que plantea. «Ahora la descomponemos y entregamos todas las piezas a un sistema de IA que no controlamos, que puede tener sesgos que desconocemos, que la vuelve a ensamblar y luego le añade nuestro nombre y nuestra marca», dijo. «¿Qué aspecto tiene eso? ¡Gritamos!».
Der Spiegel no es la única publicación que se enfrenta a estos desafíos. Muchas otras tienen dificultades para implementar estructuras de gobernanza que les permitan afrontar los retos que plantea el auge de la IA.
Para este artículo, entrevisté a 20 líderes de redacciones, expertos y académicos de 13 países. Si bien sus inquietudes eran diversas, surgió un tema recurrente entre los líderes más avanzados en el campo de la IA: cuanto más experimentaban con ella, más se daban cuenta de que las cuestiones de gobernanza más complejas planteaban interrogantes existenciales mucho más profundos.
Martin Schori , exdirector de IA editorial del periódico sueco Aftonbladet y ahora cofundador de Hint, quería saber cómo puede el periodismo seguir siendo relevante cuando un modelo de lenguaje avanzado puede resumir casi cualquier artículo en tres puntos clave. Luke Bradley-Jones , el recién nombrado director ejecutivo de The Economist Group, me comentó que comprender cómo será el periodismo en un mundo posbúsqueda es lo que le quita el sueño.
Estas preguntas no se limitan a la tecnología o los modelos de negocio, sino que giran en torno al poder y la responsabilidad. Obligan a los medios de comunicación a preguntarse cuál es la función del periodismo en la era de la IA. ¿Quién controla realmente los sistemas que dan forma al contenido que consumen las audiencias? ¿Quién asume la responsabilidad cuando algo sale mal? ¿Y cómo pueden los medios de comunicación mantener la confianza cuando dependen de herramientas que no poseen ni comprenden del todo?
Muchas organizaciones de noticias aún se encuentran en una etapa inicial al abordar estas cuestiones. Según un estudio reciente de FT Strategies y WAN-IFRA, basado en las respuestas de 448 redacciones, el 57 % no cuenta con representación de IA en sus organizaciones, mientras que el 64 % todavía produce noticias para un único canal tradicional. La medida más común del éxito de la IA fue también la eficiencia, con un ahorro de tiempo de reportaje del 42 %.
1. Cómo las redacciones abordan la gobernanza de la IA
Están surgiendo tres enfoques generales para la gobernanza de la IA.
En un extremo del espectro se encuentran las organizaciones donde el uso de la IA ha surgido de forma orgánica, en lugar de a través de un proceso de gobernanza formal. Los periodistas utilizan herramientas como ChatGPT sin políticas formales de redacción ni mecanismos de supervisión, a menudo debido a la falta de recursos o ancho de banda.
El segundo enfoque parte de directrices o principios, respaldados por comités interdepartamentales y la supervisión humana del contenido generado por IA. Dentro de este grupo, algunas organizaciones son más explícitas que otras sobre el papel de sus valores en la configuración del diseño de la gobernanza.
Algunas organizaciones de mayor tamaño han optado por un tercer enfoque y han creado estructuras más formales. YLE, la BBC y la televisión checa, por ejemplo, cuentan con responsables y equipos dedicados a la IA responsable.
La televisión checa nombró a Veronika Macurova Krizova como su primera responsable de IA responsable y estrategia en enero de este año. Es abogada especializada en propiedad intelectual, con funciones que abarcan la gobernanza, la alfabetización en IA y la adopción ética de la IA. También está interesada en explorar mecanismos prácticos que puedan ayudar a los periodistas a protegerse contra los medios sintéticos, la ingeniería social y otros intentos de manipulación, un área que, en su opinión, actualmente recibe poca atención informativa.
En la BBC, James Fletcher lidera el área de IA responsable, no solo para noticias. Su equipo se estructura en torno a tres pilares: gobernanza y riesgo, principios y políticas, y evaluación y ciencia de datos. La unidad de Política Editorial es responsable de los principios editoriales. El trabajo del equipo de Fletcher consiste en garantizar que la IA no los socave.
«Pensamos mucho en cómo lograrlo, tanto a través de la cultura como del cumplimiento normativo», me dijo. «Tenemos un gran ejemplo en nuestra cultura editorial general: en la BBC, miles de personas toman decisiones editoriales a diario sobre riesgos bastante significativos. En general, lo hacen por su cuenta, y casi siempre aciertan; si necesitan ayuda, pueden acudir a un equipo central. Ese es el tipo de modelo que queremos extender a la gobernanza de la IA en general».
JP/Politikens en Dinamarca inició su andadura en materia de gobernanza en 2019 en colaboración con cuatro universidades, con el apoyo del Fondo de Innovación de Dinamarca . El objetivo era desarrollar sistemas de IA responsables, reduciendo al mismo tiempo la dependencia de las principales plataformas tecnológicas.
Su primer resultado fue un marco de gobernanza que denominaron Brújula de Valores , sobre el cual nuestra colega Marina Adami escribió en diciembre de 2024. Esta brújula ayuda a las editoriales a definir su papel en la sociedad y sus valores antes de tomar decisiones tecnológicas.
Kasper Lindskow , jefe de IA de JP/Politikens Group, describe un proceso que comienza antes de tomar cualquier decisión tecnológica: «El desarrollo de un producto de IA comienza con la definición de tu papel en la sociedad como editor, independientemente de la tecnología, para asegurarte de que tus esfuerzos se basen en ello».
Franco Piccato es el director ejecutivo de Chequeado, una organización argentina de verificación de datos que trabaja con IA desde 2015. Piccato cree que los medios de comunicación deberían alinear cualquier iniciativa de IA con su misión: «Nos hemos apresurado mucho a implementar la IA porque es la última novedad. Pero si pudiéramos escuchar primero a nuestra audiencia y ver dónde podemos ser más útiles, entonces estaríamos alineando nuestra misión con nuestros procesos internos y los resultados que necesitamos para servirles mejor».
Laura Zommer dirigió Chequeado durante una década antes de cofundar Factchequeado en 2022, una colaboración con la empresa española de verificación de datos Maldita, dirigida al público hispanohablante en Estados Unidos. Trasladó la misma filosofía a la nueva organización y la extendió al área de adquisiciones.
El chatbot «Chat Migrante» de Factchequeado se basa en fuentes oficiales seleccionadas y en el periodismo propio de la organización. Fue desarrollado por Botalite , la división tecnológica de Maldita , en parte porque, al tratarse de un proveedor con sede en España, se aplicaban las normas europeas de protección de datos. Factchequeado también negoció con el proveedor pruebas automatizadas periódicas, además de sus propias evaluaciones internas quincenales.
2. La supervisión humana está bajo presión.
Independientemente de cómo las organizaciones abordaran la gobernanza de la IA o dónde decidieran poner el énfasis, una cosa se mantuvo constante en casi todas las redacciones con las que hablé: mantener la supervisión humana sigue considerándose la principal salvaguarda cuando se trata de contenido generado por IA.
Pero las limitaciones de este enfoque ya empiezan a notarse. A medida que los modelos de IA se vuelven más capaces, el desafío no radica solo en revisar adecuadamente los resultados generados por la IA, sino también en el impacto que esto podría tener en los propios periodistas.
«La IA no reduce el trabajo, sino que lo intensifica». Así describió recientemente la Harvard Business Review la situación que se observa en las organizaciones que adoptan la IA. En el sector periodístico, esta intensificación parece recaer sobre los editores, que ya estaban sobrecargados de trabajo.
Antes de dedicarse a la consultoría, Annika Ruoranen fue la responsable de IA responsable en la emisora pública finlandesa YLE. Comentó que le preocupaba dónde recaía la responsabilidad de la gobernanza en la redacción.
«Ese nivel de mandos intermedios está repleto de trabajo», dijo. «Se ocupan de las tareas diarias, de la calidad de las historias, y luego tengo que ir allí y pedirles que también se encarguen de la gobernanza de la IA».
Sannuta Raghu , jefa de producto de IA en Scroll en India y ex becaria del Instituto Reuters, comparte opiniones similares: «Debido a la carga que supone la IA, ahora tenemos que examinarla con lupa, algo que [de otro modo] no nos supondría ningún problema… y eso está provocando cansancio».
Este cansancio ha llevado a Scroll a introducir límites en el nivel de producción asistida por IA que se espera que revise el personal.
A partir del 2 de agosto de 2026, el artículo 50 de la Ley de IA de la Unión Europea exige a los operadores que trabajan en la UE que «divulguen el texto generado por IA que publiquen para informar al público sobre asuntos de interés público… con excepción del texto que haya sido sometido a revisión humana o control editorial del que una persona física o jurídica sea responsable editorialmente».
Macurova Krizova formó parte de los grupos de trabajo que desempeñaron un papel activo en el desarrollo del «estándar» operativo para el Código de Buenas Prácticas de la Unión Europea sobre Transparencia del Contenido Generado por IA . Sin embargo, se muestra escéptica sobre cómo funcionarán estas excepciones en la práctica y plantea interrogantes sobre cómo debería ser una supervisión efectiva.
«Es muy fácil no abrir los fragmentos de citas», me dijo. «Es muy fácil dar un paso más y terminar con un texto casi listo. Por eso creo que los medios de comunicación de servicio público son más importantes que nunca. Siguen representando un periodismo fiable y el trabajo responsable de los profesionales, incluso en la era de la IA».
3. Rendición cognitiva y adulación
Además de la presión derivada de la carga de trabajo, la fatiga y los nuevos requisitos legales, los investigadores también están expresando su preocupación por la forma en que se diseñan muchos modelos de IA y el impacto que estos diseños tienen en el comportamiento de los usuarios.
Mala Kumar es la directora ejecutiva de Humane Intelligence , una organización sin fines de lucro dedicada a eliminar las barreras para la implementación de la IA en beneficio de la sociedad. Kumar se especializa en la evaluación de modelos de IA y ha dedicado años a realizar pruebas exhaustivas de algunos de los sistemas de IA que utilizamos a diario.
El red teaming es una práctica que originalmente se utilizaba para probar sistemas con fines de ciberseguridad. El equipo de Mala la utiliza para realizar pruebas estructuradas que permitan detectar taxonomías dañinas que puedan estar presentes o no, así como para el desarrollo de capacidades y como una forma de alfabetización en IA.
A través de este trabajo, ha observado una decisión de diseño recurrente en algunos de los modelos más utilizados: «OpenAI ha optado, esencialmente, por validar muchas cosas que la gente dice, incluso si son categóricamente una mala idea. Los modelos Claude y Gemini tienden a adoptar un enfoque mucho más equilibrado al formular sus ideas. Por ejemplo, pueden decir: «Esto no es una buena idea» o «Aquí está el porqué podría ser una buena o una mala idea». Hacen algo para matizar la afirmación, lo que al menos saca al usuario de esa idea y de esa especie de psicosis de IA en la que mucha gente se ha visto inmersa, donde constantemente se les valida y se les proporciona la información que desean».
El término «rendición cognitiva» fue introducido en un documento de trabajo de 2026 por los investigadores Steven Shaw y Gideon Nave de la Universidad Wharton de Pensilvania.
Definen la rendición cognitiva como «la tendencia conductual y motivacional a delegar el juicio, el esfuerzo y la responsabilidad en los resultados de la IA, particularmente cuando esos resultados se entregan de manera fluida, segura o con una fricción mínima».
En tres estudios con 1.372 participantes, descubrieron que las personas adoptaban los resultados de la IA incluso cuando estos eran deliberadamente erróneos, y demostraron que la confianza aumentaba independientemente de ello.
Si bien esta investigación aún está en sus inicios, algunos líderes de redacción comienzan a describir comportamientos similares en la realidad. Ibrahim Shehu , director editorial del grupo y redactor jefe de Media Trust Group en Nigeria, está preocupado por lo que observa en su redacción. «Siento que la IA está matando la creatividad humana», afirmó. «Muchos jóvenes en la redacción no reflexionan lo suficiente, no son creativos. Todos quieren usar la herramienta para hacer las cosas rápidamente».
Las preocupaciones de Shehu se extienden a la confianza del público. «Se trata de autenticidad… si las máquinas cuentan nuestras historias, existe el temor de que acabemos perdiendo audiencia», afirmó. Por ello, está explorando maneras de fomentar el pensamiento original y desalentar la dependencia excesiva de las herramientas de IA, incluyendo el posible uso de la detección mediante IA.
4. La IA como herramienta para reducir los sesgos
En un artículo que escribí en 2025 , describí una serie de sesgos que pueden surgir en los datos, los modelos y el ciclo de vida del aprendizaje automático, con ejemplos de cómo las redacciones los estaban mitigando. Esas preocupaciones y ejemplos siguen siendo relevantes hoy en día.
Un año después, me sorprendió la cantidad de redacciones que utilizan la IA para detectar sesgos en su propio periodismo. David Caswell , asesor de líderes de redacción en todo el sector, cree que algunos sesgos pueden ser más difíciles de corregir que los detectados por los sistemas de IA.
Reflexionando sobre su época trabajando para la BBC durante el referéndum británico sobre la permanencia en la UE, comenta: «Nos perdimos el Brexit… medio país estaba furioso con el statu quo. Y en toda nuestra redacción no lo percibimos, porque todos vivimos dentro de la M25».
Schori, cuando aún trabajaba en Aftonbladet, describió los experimentos que analizaban quién estaba representado en la cobertura informativa:
«Si nos fijamos en las cifras, podemos ver que las mujeres no leen mucho de nuestra cobertura política. Y… entonces se puede llegar a la conclusión de que a las mujeres no les gusta la política. No creo que esa sea la respuesta. Probablemente… a las mujeres no les atrae la forma en que cubrimos la política.»
Las mismas técnicas que permiten detectar sesgos en la toma de decisiones en las redacciones pueden ayudar a revelar cómo pueden surgir sesgos dentro de los propios sistemas de IA. Como explicó James Fletcher de la BBC: «Hay cosas que solo se pueden detectar a gran escala; ciertos tipos de sesgo son un claro ejemplo de ello. Si analizas un solo texto, no puedes saber si utiliza más pronombres masculinos que femeninos en la traducción. Pero si analizas 10 000 textos, sí puedes».
Es un principio que cobrará mayor importancia a medida que las redacciones avancen hacia sistemas más automatizados. «Una cosa es contar con la intervención humana en un caso aislado, como ocurre con cualquier sistema automatizado», afirmó Kasper Lindskow. «Otra cosa es contar con la intervención humana en todo el proceso de análisis, donde se pueden identificar patrones. Siempre es positivo incorporar esta función, pero será cada vez más necesaria a medida que la IA automatizada mejore y desempeñe un papel cada vez más central en la redacción».
5. ¿Qué sigue para la gobernanza de la IA?
No todas las grandes cuestiones de gobernanza pueden ser respondidas por redacciones individuales. Están empezando a formarse coaliciones y los gobiernos y reguladores están prestando mayor atención. La coalición «Spur», que ahora cuenta con más de 30 organizaciones de medios, es un ejemplo de ello; trabaja para establecer estándares e infraestructura compartida que permitan una relación más justa entre los editores y las plataformas de IA.
Para las redacciones que se encuentran en las primeras etapas de su implementación de IA, la gobernanza aún comienza con la misión, los valores y los principios editoriales. La supervisión humana sigue siendo una salvaguarda importante, pero es igualmente importante reconocer sus limitaciones y diseñar sistemas que no dependan de que los humanos detecten todos los errores.
Algunas organizaciones ya están avanzando en esa dirección. Sannuta Raghu, jefa de IA en Scroll en India, ha estado implementando el llamado «Átomo de Noticias», un marco que desarrolló durante su beca en el Instituto Reuters. Este marco etiqueta los componentes del periodismo a nivel de oración con metadatos que preservan la procedencia, la atribución y el contexto editorial.
Para Raghu, estas decisiones sobre infraestructura son una cuestión de gobernanza: «Esa reestructuración a nivel de infraestructura es una especie de directiva de gobernanza en sí misma, porque así es como se almacenan los datos, así es como se visualizan».
El IPTC, el organismo global de normalización de los medios de comunicación, está trabajando con Sannuta para explorar si el átomo de noticias, en su totalidad o en una versión recientemente mejorada, podría convertirse en un estándar de datos.
Otros buscan influir más allá de sus propios sistemas. Ole Reissmann me comentó que por eso Der Spiegel está yendo más allá de la concesión de licencias de contenido para colaborar directamente con empresas como Google en la forma en que su periodismo se difunde, se atribuye y se representa dentro de los productos de IA. The Economist también está experimentando con versiones de su periodismo diseñadas específicamente para agentes de IA.
Las organizaciones que han estado «gritando» (en palabras de Ole) están haciendo cada vez más que simplemente dar la voz de alarma. Están probando nuevas infraestructuras, nuevas alianzas y nuevas formas de influencia sobre los sistemas que darán forma al futuro del periodismo. Si la gobernanza quiere seguir el ritmo de una IA cada vez más autónoma, tendrá que ir más allá de las políticas y los principios, y considerar cómo integrarse en la propia arquitectura.
Fuente: Reuters Institute
