TENDENCIAS Y DESAFÍOS QUE ENFRENTRAN LOS MEDIOS ANTE AVANCES DIGITALES Y LA IA!
Por: FERNANDO GIRALDO NARANJO (Estratega en Mercadeo y Publicidad, CEO en FGN Advertising Global Boutique)
FGN ADVERTISING GLOBAL BOUTIQUE. El informe de KPMG titulado «Medios e información: Tendencias de futuro» analiza las principales tendencias y desafíos que enfrentan los sectores de medios de comunicación y entretenimiento en un escenario en el que tecnología y avances digitales están experimentando grandes cambios.
La dependencia de buscadores, redes sociales y plataformas como Google Discover sigue siendo un desafío, ya que cualquier cambio en sus algoritmos o políticas puede impactar directamente en la rentabilidad de los medios. Este contexto obliga a los medios y empresas informativas a buscar alternativas para mantener su alcance y relevancia, explorando nuevas formas de generar ingresos y fortalecer su relación con las audiencias.
Para afrontar estos retos, los directivos del sector están centrando sus esfuerzos en la integración de la inteligencia artificial en sus procesos, el incremento de ingresos mediante modelos de suscripción y la implementación de estrategias para fortalecer la credibilidad y el reconocimiento de sus organizaciones como medios responsables. Al mismo tiempo, trabajan en mejorar la eficiencia operativa y reducir costos, conscientes de que la sostenibilidad a largo plazo dependerá de su capacidad para adaptarse a un entorno en constante evolución.
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La IA como Agente Transformador en los Medios de Comunicación
La Inteligencia Artificial Generativa se ha consolidado como un motor de transformación en el sector de los medios de comunicación, optimizando procesos y ofreciendo experiencias personalizadas a los usuarios. Gracias a esta tecnología, las organizaciones periodísticas pueden responder con mayor agilidad a las demandas del público, automatizando tareas como la redacción inicial de reportajes y la moderación de comentarios. Esto permite liberar recursos para enfoques más estratégicos y profundos en la producción de contenido.
Sin embargo, los modelos iniciales de IA han presentado desafíos, como respuestas excesivamente generalistas y problemas de precisión. Para abordar estas limitaciones, la implementación de técnicas como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) ha permitido mejorar la exactitud y la actualización en tiempo real de los contenidos generados. Los medios de comunicación han reconocido el potencial disruptivo de la IA Gen, como lo evidencia el hecho de que el 57% de los directivos encuestados ya han integrado herramientas basadas en esta tecnología en sus organizaciones, mientras que un 37% planea hacerlo en el corto plazo.
Áreas de Implementación y Personalización de Contenidos
Las principales áreas en las que los medios enfocan la implementación de la IA incluyen la transformación de la creación de contenido (68%), el análisis de datos y la predicción de tendencias (63%) y la automatización de procesos editoriales de producción (63%). Otras aplicaciones, como la personalización de la experiencia del usuario (39%) y la optimización de ingresos publicitarios (36%), también están ganando relevancia.
La llegada de la IA ha impulsado nuevas estrategias de personalización de contenidos, productos y servicios. Medios como el periódico danés Ekstra Bladet han adoptado tecnologías que permiten a los lectores elegir entre artículos completos, resúmenes o versiones en audio. La alemana Ippen y la BBC han seguido enfoques similares, esta última con proyectos piloto como chatbots interactivos y contenido promocional personalizado. La revista TIME ha innovado con un chatbot en su sección Person of the Year, que permite interacciones dinámicas con los lectores, ofreciendo traducciones, resúmenes y versiones en audio.
El New York Times ha apostado por recomendaciones personalizadas basadas en los temas leídos con mayor frecuencia y el tiempo dedicado a cada uno. En Noruega, Verdens Gang (VG) ha introducido resúmenes generados por IA, los cuales han logrado incrementar el compromiso de los lectores, con un 74% indicando que los resúmenes los motivaron a leer los artículos completos. En Latinoamérica, el diario Clarín ha desarrollado UalterAI, un asistente de lectura que ofrece resúmenes concisos, listas de palabras clave y módulos de análisis detallado.
Modelos Pequeños de Lenguaje (SLM) como Alternativa a los LLM
A pesar de los avances en personalización, la implementación de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) presenta desafíos, especialmente en términos de costos y recursos computacionales. Para abordar esta problemática, los modelos de lenguaje pequeños (Small Language Models o SLM) emergen como una solución viable para medios con menos capacidad de inversión. Los SLM ofrecen ventajas como menor consumo de memoria, mayor velocidad de respuesta y la posibilidad de ejecutarse en hardware menos potente, como dispositivos móviles o servidores de menor capacidad.
Empresas tecnológicas como Hugging Face han desarrollado SmolLM, una serie de modelos de código abierto optimizados para tareas específicas. Medios como Reuters ya están utilizando modelos de menor tamaño para la curación de contenido y la generación de resúmenes de noticias.
The Washington Post experimenta con modelos compactos para la moderación de comentarios y la generación de titulares, mientras que Bloomberg ha adaptado versiones reducidas de su modelo BloombergGPT para el análisis financiero en tiempo real.
La implementación de técnicas RAG y SLM representa el futuro de la integración de la IA en los medios de comunicación. Si bien su adopción presenta desafíos en términos de infraestructura y adaptación de modelos, su potencial para mejorar la calidad del contenido y la interacción con el usuario es significativo. A medida que los medios continúen innovando en personalización y eficiencia, el impacto de la IA
en la industria periodística será cada vez más profundo y transformador.
Por otro lado, la regulación del contenido generado por IA es otro de los grandes desafíos legales. Aunque se han dado pasos hacia la consolidación de un marco normativo, aún no existe un consenso claro sobre la propiedad intelectual y los derechos de autor en este ámbito. Muchos litigios en curso, como el de The New York Times contra OpenAI y Microsoft, buscan esclarecer si el uso de contenido
protegido para entrenar modelos de IA constituye una infracción o un «uso legítimo».
Otras demandas, como las de The Intercept y Alden Global Capital, han cuestionado la extracción de datos sin autorización, argumentando que afecta la viabilidad económica de los medios. Sin embargo, algunas de estas demandas han sido desestimadas, estableciendo precedentes que podrían influir en futuras decisiones.
A medida que se clarifiquen las regulaciones y surjan nuevos acuerdos entre plataformas y medios, es posible que se consoliden modelos de ingresos compartidos, reduciendo conflictos y promoviendo una relación más equitativa en el ecosistema digital. Ante los prolongados litigios, muchas empresas de medios han optado por acuerdos de licencia con Open AI como una solución pragmática. A finales de 2024, al menos 15 grupos editoriales, incluyendo Associated Press, Axel Springer, El País y Le Monde, habían cerrado acuerdos para permitir el uso de sus contenidos en el entrenamiento de modelos de IA. Uno de los últimos en sumarse fue el grupo Hearst, que licenció contenidos de más de 40 periódicos y revistas como Esquire y Cosmopolitan. Según su directivo Jeff Johnson, la colaboración busca mejorar la relevancia de los resultados en ChatGPT, incluyendo citas y enlaces a fuentes originales.
Otras plataformas también han seguido esta estrategia. Meta firmó un acuerdo con Reuters para licenciar contenidos en su chatbot y se espera que en 2025 amplíe estas alianzas en Europa. En España, PRISA Media cerró un trato con Perplexity para compartir ingresos publicitarios y permitir a los medios integrar motores de respuesta personalizados en sus webs. El programa ha atraído a numerosos editores internacionales.
La irrupción de startups como OpenAI, Anthropic y Perplexity ha impulsado a gigantes como Apple, Meta y Amazon a acelerar la integración de IA en sus ecosistemas, con iniciativas como Apple Intelligence, Rufus y modelos de código abierto. Google y Microsoft también han reforzado su apuesta con Gemini y Copilot.
Sin embargo, los acuerdos entre editores y plataformas tecnológicas han generado tensión en redacciones como The Atlantic, Business Insider y Vox Media. Periodistas y sindicatos temen que estas asociaciones beneficien más a las tecnológicas que a los propios medios, afectando la transparencia, equidad y estabilidad laboral. Aunque las direcciones ven en la IA una oportunidad de modernización, persisten dudas sobre la compensación justa y el reconocimiento del trabajo periodístico.
La IA en las redacciones no busca reemplazar a los periodistas, sino potenciar su capacidad, facilitando el análisis de datos complejos para descubrir nuevas historias. Este modelo colaborativo, donde humanos y máquinas se complementan, promete elevar el periodismo de investigación. Además, la IA ha demostrado su eficacia en la atención al cliente, como en Medien Hub Bremen Nordwest, donde un bot integrado con la base de datos de la empresa gestiona automáticamente quejas y retrasos en la entrega de periódicos. Diseñado para manejar el 20% de las llamadas, este sistema ha superado expectativas al gestionar más del 30%, con una tendencia a alcanzar el 40%.
El futuro de la creación colaborativa estará marcado por la integración de humanos e IA, con agentes inteligentes capaces de ejecutar tareas complejas con mayor precisión y eficiencia. Este avance promete transformar el periodismo y otras industrias, llevando la inteligencia artificial a un nuevo nivel de impacto.
Nuevos paradigmas y tendencias en búsquedas
De la misma manera, la inteligencia artificial está transformando la forma en que se localiza y accede a la información en Internet, pasando de motores de búsqueda que presentan enlaces basados en palabras clave a ofrecer respuestas personalizadas y contextualizadas en lenguaje natural. Este cambio mejora la experiencia del usuario, pero también presenta retos en cuanto a la procedencia y credibilidad de las fuentes, así como la monetización de contenidos. Los nuevos motores de búsqueda basados en IA, como SearchGPT de OpenAI y Bing Chat de Microsoft, ofrecen respuestas directas y completas sin necesidad de acceder a fuentes originales, lo que limita la exploración y el descubrimiento de información diversa.
Aunque estas herramientas son útiles para obtener respuestas rápidas, pueden generar desinformación y desincentivar la interacción con fuentes originales, lo que reduce la curiosidad y la «serendipia» del descubrimiento. Esta tendencia puede concentrar el control de la información en grandes corporaciones como Open AI y Google. Para los medios, la creciente dependencia de la IA podría representar una
amenaza, ya que podría reducir el tráfico y los ingresos publicitarios, como indican algunos estudios que estiman pérdidas de hasta 2.000 millones de dólares anuales. Frente a esto, los medios deben adaptarse, optimizando su contenido para mantenerse relevantes y asegurar su visibilidad en este nuevo paradigma de búsqueda.
El consumo de noticias está cambiando rápidamente, con las redes sociales y agregadores de noticias como las principales fuentes de información, especialmente entre los más jóvenes.
Esto ha reducido las visitas directas a los sitios web de los medios, afectando sus ingresos publicitarios. Los algoritmos de recomendación, como los de Google Discover, juegan un papel clave en este cambio al ofrecer contenido personalizado, lo que genera tráfico masivo hacia los medios si cumplen con los criterios de relevancia. Sin embargo, esto también ha traído riesgos, como la dependencia excesiva de plataformas como Google Discover, lo que deja a los medios vulnerables a cambios en los algoritmos.
Además, la competencia por captar la atención de los usuarios fomenta contenidos sensacionalistas, lo que puede afectar la credibilidad de los medios. En este contexto, se necesita establecer métricas de
calidad consensuadas para evaluar los sitios de noticias, especialmente con la próxima renovación del proceso de medición en España para el periodo 2026- 2030.
La transformación del sector audiovisual
En 2025, el sector audiovisual enfrentará una transformación significativa impulsada por la IA Generativa y la adaptación a nuevas demandas del mercado. La personalización de contenidos será clave, junto con la necesidad de llegar a nuevas audiencias y explorar nuevos formatos y canales. Las nuevas generaciones, especialmente la Generación Z, están redefiniendo el consumo audiovisual, prefiriendo contenidos de ficción y entretenimiento protagonizado por celebridades, mientras que las noticias pierden relevancia entre los jóvenes.
La transición de las noticias a plataformas digitales está siendo compleja debido a los altos costos operativos y la falta de interés de las grandes plataformas por este tipo de contenidos. Además, los canales FAST (televisión gratuita con publicidad) están ganando terreno frente a los modelos de streaming bajo suscripción.
En cuanto a las plataformas de streaming, la competencia se intensificará en 2025 con ajustes de precios, medidas contra el uso compartido de cuentas y una expansión del contenido, incluyendo deportes y eventos en vivo. Netflix, Disney+ y Amazon Prime Video revisarán sus tarifas, mientras que plataformas como Max se diversificarán para atraer audiencias más variadas. La guerra por los derechos deportivos también será un factor clave en este reajuste estratégico, con plataformas negociando acuerdos globales para emitir eventos deportivos. De lo que no cabe duda es de que el futuro del sector audiovisual estará marcado por la adaptación a las nuevas tecnologías, la interacción con audiencias más jóvenes y
el reajuste de estrategias en un mercado cada vez más competitivo.
(TAMBIÉN EN FGN ADVERTISING: MARKETING VS. PUBLICIDAD, ¿CUÁL ES LA DIFERENCIA? )
El podcasting seguirá consolidándose como un formato clave
También durante este 2025, el podcasting seguirá consolidándose como un formato clave, especialmente entre los jóvenes, adaptándose a nuevas demandas y tecnologías. A pesar de su longevidad, está experimentando una transformación hacia el video, con plataformas como YouTube y Spotify integrando capacidades audiovisuales, lo que aumenta su relevancia en el ecosistema. Esta convergencia de podcasting y video presenta el riesgo de mayor dependencia de plataformas dominantes, pero también abre nuevas oportunidades, especialmente en el ámbito político y social, donde los podcasts están siendo fundamentales para movilizar audiencias y difundir mensajes clave, como ocurrió durante las elecciones de 2024.
No obstante, el podcasting enfrenta un entorno competitivo y saturado. Mientras crecen los podcasts pequeños y medianos, muchos luchan por competir con grandes producciones. Sin embargo, ejemplos como Reply All demuestran que los podcasts con enfoque narrativo original pueden lograr audiencias significativas.
Además, plataformas como Patreon permiten a los creadores independientes monetizar su contenido. En cuanto al futuro, la inteligencia artificial jugará un papel crucial en la creación y consumo de contenido, con herramientas que facilitan la creación automática de transcripciones y mejoran la accesibilidad para audiencias globales, lo que impulsará aún más el crecimiento de la industria, proyectada a
alcanzar 500 millones de oyentes a nivel global.
La clonación de voz ha surgido como una herramienta clave para traducir podcasts a diferentes idiomas sin perder la tonalidad original, siendo aprovechada por producciones internacionales. La inteligencia artificial también mejora la personalización, con plataformas como Spotify y YouTube ofreciendo
recomendaciones adaptadas a los gustos individuales y proporcionando análisis detallados a los creadores. Además, herramientas de edición como Filmora optimizan la creación de contenido, con detección inteligente de escenas y optimización automática del sonido, lo que ahorra tiempo y recursos. Google, con su herramienta NotebookLM, está revolucionando el podcasting, permitiendo
generar podcasts personalizados a partir de texto y otros formatos, facilitando el consumo de conocimiento de manera accesible.
La IA también está mejorando la interacción del público con los podcasts, con comandos de voz y avances en sonido envolvente y narrativas interactivas que ofrecen una experiencia más inmersiva. Estas innovaciones no solo facilitan la producción, sino que enriquecen la experiencia del oyente, asegurando que el podcasting siga siendo un medio dinámico y relevante en la era digital.
A pesar de las dificultades, la industria busca evolucionar para garantizar su sostenibilidad y crecimiento, con la inteligencia artificial generativa como uno de los principales motores de cambio. Esta tecnología no solo está modificando la forma en que se distribuyen y monetizan los contenidos, sino que está redefiniendo la creación misma de la información, obligando a replantear estrategias y modelos de
negocio.
*Este artículo fue creado con ayuda de una inteligencia artificial que utiliza ‘Machine Learning’ para producir texto similar al humano, y perfeccionado por la Sala de Prensa de FGN Advertising Global Boutique.
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Cortesía: FERNANDO GIRALDO NARANJO / FGN Advertising Global Boutique.