La implementación de herramientas tecnológicas en el periodismo no es nueva; su evolución desde el análisis estadístico en los años 60 hasta la automatización de noticias refleja una continua adaptación a los avances tecnológicos (Bucher, 2017). En sus inicios, estas herramientas se limitaban a funciones específicas, como la generación de reportes meteorológicos mediante algoritmos (Galily, 2018). Décadas después, su alcance se amplió hacia áreas como deportes, finanzas y medicina (Mondría Terol, 2023).

La década de los 90 marcó un punto de inflexión con el desarrollo de herramientas que automatizaban la producción de noticias a través de plantillas preconfiguradas, un concepto conocido como automated journalism (Túñez-Lopez et al., 2019). Un ejemplo de automated journalism fue el programa Wordsmith, usado por Associated Press para redactar informes trimestrales de empresas (Calvo-Rubio y Ufarte-Ruiz, 2020). Este enfoque, centrado en la eficiencia, dio paso a un modelo más avanzado conocido como robot journalism, en el que los algoritmos no solo generan texto, sino que también seleccionan y procesan información de forma autónoma (Kim y Kim, 2018). Un ejemplo de uno de los medios pioneros en el robot journalism fue Los Angeles Times, que durante el 2014 utilizó el software Quakebot para generar automáticamente informes sobre terremotos al conectarse a los datos del United States Geological Survey, escribir textos en base a una plantilla preestablecida y publicarlos de manera automática (Calvo-Rubio y Ufarte-Ruiz, 2020).

En la actualidad, una de las industrias periodísticas que más han utilizado aplicaciones de IA de forma integral es la estadounidense. Algunos ejemplos de estas herramientas son Haliograf, un robot reportero que tenía como tarea redactar notas para los Juegos Olímpicos de Río y sobre las elecciones presidenciales de Estados Unidos en el 2018 para The Washington Post (Kim et al., 2020); o Bertie, una plataforma que utilizaba IA para publicar notas sobre temas actuales para Forbes. Actualmente, muchos medios estadounidenses generan noticias con IA (Salazar García, 2018).

En general, la IA ha facilitado a los periodistas la transcripción de audios, el análisis de datos o la generación de reportes (Mateos Abarca y Gamonal Arroyo, 2024). Además, esta tecnología tiene una importante injerencia en la personalización y recomendación de contenidos (González Esteban y Sanahuja, 2023), así como la detección de información falsa, sus patrones y características (Flores Vivar, 2019). Sin embargo, su uso plantea desafíos éticos significativos.

Uno de los riesgos más destacados es la posibilidad de priorizar métricas de rendimiento sobre la calidad informativa, lo que puede derivar en contenidos descontextualizados o sesgados (Ufarte Ruiz et al., 2021). Además, la automatización excesiva amenaza con reducir el matiz humano en la información (Mateos Abarca y Gamonal Arroyo, 2024) y comprometer la diversidad de voces en el discurso público (Noain Sánchez, 2022). Otro problema crucial es la creciente desconfianza del público hacia las noticias generadas por IA, especialmente cuando no se transparenta el rol de estas herramientas en la creación de contenido (Ross Arguedas, 2024), pues puede traer consigo el riesgo de generar desinformación, difusión de los contenidos falsos, contenido antiético y fraudulento (Peña-Fernández et al., 2023).

Estas preocupaciones han llevado a la toma de medidas por parte de instituciones académicas y profesionales, quienes urgen a incorporar valores éticos en su uso, enfatizar la calidad de la autoría, transparencia y jerarquización en los contenidos generados por IA (González Esteban y Sanahuja, 2023).

La implementación de la inteligencia artificial en el periodismo mexicano es similar a la experiencia latinoamericana, pues comparte una serie de barreras que van la dependencia tecnológica a la falta de regulación específica lo que impacta en desigualdades y dificultades en la supervisión ética de las aplicaciones de IA (Zuazo, 2023). Si bien la IA ha ofrecido oportunidades para optimizar procesos en el periodismo latinoamericano, su implementación urge un marco normativo sólido y una alfabetización digital que permita mitigar sus riesgos (Herrera-Ortiz et al., 2024).

Los usos que en Latinoamérica se le ha dado a la IA enfatizan la automatización de noticias, la segmentación de audiencias y la generación automatizada de contenidos. Sin embargo, esto ha traído como consecuencia una serie de preocupaciones en la región al respecto de la veracidad del contenido y la posible precarización laboral (Berrío González et al., 2023; Toro-Bravo et al., 2024), así como la polarización del debate público y una mayor exposición a la desinformación (Barredo-Ibáñez et al., 2021; López López et al., 2023).

Por ello es posible entender la etapa incipiente en la que se encuentra la adopción de la IA en el periodismo mexicano. Aun así, hay ejemplos notables de su implementación. Entre ellos, destaca Verificado, que emplea PinPoint de Google para verificar información; El Financiero, que utiliza IA en temas de análisis financieros, y Animal Político, que implementa bases de datos automatizadas (Tejedor Calvo, 2023). Asimismo, el caso de Grupo Fórmula, con NAT, la primera presentadora virtual de noticias en Latinoamérica, que representa un avance significativo en la integración de esta tecnología en los medios nacionales (Mera, 2023). NAT fue creada a partir de tres plataformas de IA que construyen su voz, imagen y su contenido y su labor es presentar los resúmenes de noticias durante la mañana, tarde y noche. Similar al caso de NAT, el periodista Antonio Tello fue el primero en utilizar un avatar de sí mismo para presentar las noticias en NTV+ (Kira, 2024).

A pesar de estos avances, y en concordancia con los retos experimentados en Latinoamérica, la adopción de la IA en México enfrenta barreras como la limitada infraestructura tecnológica, la capacitación insuficiente y las restricciones económicas (Farina Ojeda, 2014).

En general, los medios digitales mexicanos coinciden en que la implementación de la IA se encuentra en una etapa exploratoria. Su integración depende de los recursos disponibles en el medio y la percepción de sus beneficios y riesgos, lo que ha hecho que algunos medios la utilicen para mejorar la producción de contenido, mientras otros minimicen su integración, relegándola a tareas que optimicen procesos. Para ilustrar de manera más clara su implementación, se utilizan las categorías propuestas por Mayoral Sánchez et al. (2023) al respecto de los tres procesos que experimenta la información en medios: la compilación, la producción y la distribución.

La etapa que de manera más recurrente es señalada por los entrevistados es la producción de contenido, principalmente la redacción y corrección de textos. Medios como El Financiero y Grupo Reforma han adoptado herramientas de IA generativa, como ChatGPT y Gemini, para mejorar la calidad lingüística de las notas periodísticas y optimizar los tiempos de producción. En El Financiero, por ejemplo, la IA se ha convertido en un aliado indispensable para garantizar una presentación impecable del contenido: «Terminas de redactar tu nota y antes de que la publiques, la pasas por las herramientas de IA con el objetivo de que vea la sintaxis, la redacción, los errores de dedo y demás» (entrevista con El Financiero).

Por otra parte, la IA también ha impactado la producción audiovisual, aunque su implementación varía entre medios. TV Azteca, N+, Imagen Noticias y Grupo Fórmula son quienes más han utilizado estas herramientas en esta área de la comunicación. TV Azteca, por ejemplo, ha empleado herramientas que permiten ajustar la iluminación y sonido de un video en cuestión de segundos, lo que facilita la producción en situaciones con recursos limitados:

Medios como Grupo Reforma han explorado la generación de imágenes con IA para diseñar portadas de suplementos, lo que representa una tendencia emergente en la automatización del diseño gráfico. Sin embargo, algunos medios como Imagen Noticias y El Financiero han expresado su preocupación de que estas herramientas desincentiven la formación técnica y profesional de los reporteros, lo que impactaría negativamente en la creatividad y el pensamiento crítico. De ahí que la mayoría de estas aplicaciones sean utilizadas en lo individual por los colaboradores del medio y no de manera generalizada,

Finalmente, el medio que plantea el avance más importante al respecto es Grupo Fórmula, que ha implementado personajes virtuales como NAT, Sofi y Max, adaptados a temáticas específicas como entretenimiento, política y deportes. Este tipo de implementación es única dentro del ecosistema periodístico mexicano y plantea un debate sobre la automatización de la presentación de noticias, aunque el medio tiene claro que el factor humano aún está detrás de la programación y alimentación de estos avatares.

El segundo proceso clave en la integración de IA es la recopilación y análisis de datos, sobre todo en las tareas de transcripción y análisis de audios. Herramientas como PinPoint permiten la transcripción en tiempo récord, la organización de grandes volúmenes de información y el establecimiento de patrones útiles para la investigación periodística. En El Universal, estas herramientas ayudan a clasificar información compleja de manera rápida y precisa: «Tú metes un PDF o un audio y te identifica personajes, lugares o dependencias... Nos divide por estado, padecimiento, tal vez por fecha, y ya podemos hacer cruces de datos» (Colaborador de El Universal).

Sin embargo, no todos los medios han incorporado estas herramientas con el mismo entusiasmo. Algunos, como Grupo Milenio y Grupo Reforma, han señalado que la IA en este proceso aún requiere una supervisión manual intensiva, ya que los algoritmos pueden generar errores en la categorización y en la recuperación de información. No obstante, medios como Animal Político han superado este obstáculo al usar la IA para la verificación de información. Este medio ha desarrollado un departamento especializado, El Sabueso, que emplea tecnología de IA para verificar imágenes, audios y videos, así como rastrea su origen y autenticidad. Sin embargo, para los medios también en este proceso reside la mayor de sus desconfianzas hacia la IA: «Ya todo me lo va a hacer la computadora… Te enfrentas mucho en esta carrera a que la gente sea floja» (entrevista con Imagen Noticias).

Además, algunos entrevistados de El Financiero han advertido que plataformas como Bard han cometido errores al recuperar información incorrecta o desactualizada, lo que obliga a los periodistas a implementar procesos adicionales de verificación: «De repente vas a tener que estar revisando cada cosa que haya escrito la IA y que sea adaptado a nuestro idioma, adaptado al lenguaje del medio» (entrevista con El Financiero). Esto resalta la paradoja de una tecnología diseñada para simplificar tareas, pero que a menudo exige una supervisión intensiva para garantizar su fiabilidad.

La tercera etapa en la que la IA ha comenzado a integrarse en el periodismo mexicano es en la distribución de la información y la interacción con la audiencia. Aquí, el avance ha sido más limitado y está sujeto a una mayor incertidumbre sobre su impacto en la relación con los lectores. Plataformas como N+ han implementado chatbots para mejorar la experiencia del usuario, permitiendo a los lectores acceder a contenido relevante de manera inmediata: «Pueden directamente preguntarle al chatbot el tema del que están interesados y les arroja los links del material más reciente que ha salido al respecto» (entrevista con N+).

Sin embargo, a diferencia de los usos en producción y obtención de datos, la integración de IA en la distribución de contenido ha generado una mayor resistencia. Para muchos medios, el uso de chatbots y asistentes virtuales en el periodismo refuerza el temor al reemplazo humano. Mientras que algunos medios, como Grupo Fórmula y El Financiero, han apostado por esta tecnología, otros han optado por mantener la interacción humana con la audiencia como una prioridad estratégica.

En general, la mayor preocupación compartida entre los medios mexicanos es que la IA, en cualquiera de estas tres fases, pueda afectar la ética periodística y la estabilidad laboral en el sector. La automatización podría reducir la demanda de nuevos periodistas y afectar la formación de jóvenes profesionales. Un colaborador de Grupo Milenio advierte: «Voy a tener un riesgo laboral, porque este chavo que quería salir de la universidad para trabajar de becario va a ser reemplazado por una inteligencia artificial» (entrevista con Grupo Milenio) Además, la rápida evolución de estas tecnologías exige una capacitación constante, lo que supone un desafío tanto para los medios como para sus empleados, pues deja afuera a quienes no puedan capacitarse en el corto plazo.

Por lo tanto, mientras algunos medios han encontrado en la IA una herramienta útil para mejorar la producción y distribución de contenido, otros priorizan la supervisión humana para garantizar la precisión y credibilidad de la información. Es decir, la implementación de IA en los medios digitales mexicanos no sigue una única tendencia, sino que se adapta a las necesidades y limitaciones de cada organización.

En cuanto al segundo objetivo de esta investigación, las respuestas de los medios de comunicación ofrecen una explicación de los factores que ralentizan su adopción y limitan su impacto. En esta sección se comparan los principales obstáculos que han limitado su implementación, agrupados en tres dimensiones clave: las restricciones económicas, la falta de regulación y el riesgo de desinformación. Es importante considerar que estas limitaciones también revelan una serie de oportunidades.

El primer obstáculo, y el más recurrente, en los medios entrevistados es el alto costo de implementación de IA, especialmente en lo que respecta a su escalamiento dentro del flujo de producción. Mientras que medios como Grupo Fórmula han destinado una gran cantidad recursos económicos, al grado de crear empresas filiales especializadas en la IA, otros medios con menor capacidad financiera han enfrentado dificultades para acceder a estas tecnologías. Aunque el costo de acceso individual a herramientas como ChatGPT o Bard puede ser manejable, su implementación a nivel corporativo supone un gasto considerable, lo que ha hecho que medios como Imagen Noticias o TV Azteca, dejen en manos de sus reporteros el asumir los costos de estas herramientas. En palabras de un editor de Imagen Noticias: «Si tú piensas que la empresa le va a pagar a cada redactor [...] no creo que pase, y yo todavía no sabría hoy cómo iría a pedir ese dinero a los administrativos» (entrevista con Imagen Noticias).

Esta disparidad en el acceso a IA sugiere que los medios con mayores ingresos han podido experimentar más ampliamente con estas tecnologías, mientras que aquellos con recursos limitados han adoptado una postura más conservadora a la espera de modelos de financiamiento o herramientas de menor costo para integrarlas. Es decir, el análisis costo-beneficio aún es relevante para decidir si adoptar o no estas herramientas.

De las respuestas dadas por los medios informativos se distinguen tres facilitadores de la implementación de la IA pese a los desafíos económicos: el uso de herramientas gratuitas disponibles en línea; las alianzas estratégicas con desarrolladores que les permitan diversificar la implementación de la IA más allá de los contenidos informativos, como el caso de Grupo Fórmula; y la implementación gradual de la IA, que les permite justificar el porqué de la inversión en estas tecnologías.

El segundo desafío identificado en la investigación es la falta de un marco regulatorio claro para el uso de IA en el periodismo mexicano. En ese sentido, dos posturas prevalecen en los medios mexicanos: mientras algunos consideran que la falta de regulación es un problema inminente, otros han desarrollado estrategias internas para minimizar los riesgos asociados con la propiedad intelectual y los derechos de autor.

Desde la primera óptica, medios como Grupo Reforma han señalado que la ausencia de normativas dificulta la protección del contenido generado por IA y crea incertidumbre sobre la propiedad de los textos y diseños automatizados. Una colaboradora enfatiza: «Hemos batallado para que a través de derechos de autor o de la propiedad industrial se protejan los intangibles de las empresas [...] imagínate el debate sobre las nuevas tecnologías para proteger toda la información que está surgiendo» (entrevista con Grupo Reforma).

Por otro lado, El Financiero ha optado por una estrategia más cautelosa, asegurándose de que todo contenido generado con IA pase por un filtro humano para evitar problemas legales en el futuro. Un editor del medio señala: «La credibilidad de un medio juega un factor súper fundamental en los riesgos que están ocurriendo. Publicar información sin verificar pone en juego la reputación del medio» (entrevista con El Financiero).

A pesar de este contraste, existe un consenso general sobre la necesidad de desarrollar marcos legales que brinden certeza sobre el uso de IA en la producción de noticias y el manejo de datos sensibles. Para mitigar la falta de regulación externa, los medios entrevistados han implementado la supervisión humana y una comunicación transparente con la audiencia al revelar el grado de injerencia de la IA en la creación de contenidos. Finalmente, el riesgo de desinformación derivado del contenido generado por IA emerge como uno de los temas más críticos. En este punto, la preocupación se centra en la manipulación de contenido automatizado, mientras que el contraargumento se enfoca en el uso de la IA para verificar noticias falsas. Si bien Animal Político ha puesto el ejemplo de cómo implementar esta tecnología para asegurarse de la veracidad de la información, la mayoría de los medios se muestra renuente a confiar. Una colaboradora de TV Azteca enfatiza:

El rol de la supervisión humana es el punto de convergencia de ambas perspectivas, pues es el ser humano el único que puede fomentar altos estándares de precisión y veracidad en la información. Es decir, para los medios entrevistados, el periodista sigue siendo imprescindible, aunque sus competencias deban ser distintas.

Un último tema sobre el cual los medios entrevistados reflexionan es al respecto del futuro que les espera con la evolución de la IA. Sus respuestas resaltan tres áreas clave de transformación: la educación universitaria, el rol estratégico de la IA en la producción periodística y los desafíos laborales que enfrentará la próxima generación de periodistas. Si bien existe un consenso sobre la necesidad de adaptación, las respuestas varían según el enfoque de cada medio y sus experiencias previas con la IA.

La preocupación más recurrente es la incapacidad de las universidades y de los propios periodistas para adaptarse a las transformaciones tecnológicas. Los medios de comunicación destacan una postura clara compartida, la necesidad de reformar los planes de estudio de las instituciones académicas para incluir competencias relacionadas con la IA. Advierten que los conocimientos impartidos actualmente resultan insuficientes para enfrentar los retos del entorno laboral contemporáneo. Un ejemplo significativo es la experiencia compartida por TV Azteca:

Los medios coinciden en que la incorporación de herramientas de IA no solo debe ser técnica, sino estratégica y creativa. En este sentido, destacan la necesidad de que los futuros periodistas aprendan a interpretar datos, gestionar bases de información y programar instrucciones para optimizar procesos. Por ejemplo, uno de los medios, N+ enfatiza el papel clave de los docentes en esta transición:

Aunado a esto, y más allá de su aplicación técnica, los medios entrevistados ven la necesidad de adoptar la IA para generar nuevas formas de producción de contenido. Por ejemplo, medios como El Financiero, Grupo Reforma, Animal Político, TV Azteca y N+ han visto en la IA una forma de mejorar y hacer más eficiente el trabajo periodístico, por lo que se espera que la simplificación de tareas sea cada vez más prevalente. Estos medios tienen en claro que la IA no reemplazará el trabajo crítico del periodista, pero sí dejará obsoleto a quienes tienen una visión muy instrumental del periodista, como la transcripción de boletines.

Dentro de este rubro, hay medios que destacan, pues han visto en la IA un futuro brillante para crear nuevas experiencias de consumo. Sobresalen El Universal y Grupo Fórmula, que han implementado la IA no solo para tener una mayor segmentación e interacción con las audiencias, sino también para proporcionarles una experiencia inmersiva con la creación de avatares.

Finalmente, la última reflexión hacia el futuro se centra en el impacto de la IA en el mercado laboral. Es clara la postura de Imagen Noticias o Mileno, que pronostican un decremento de la productividad de los periodistas, debido a la sobredependencia de la IA. Sin embargo, esta no es la postura prevalente en los demás medios. Si bien ellos prevén que un periodista incapaz de comprender y aplicar herramientas de IA enfrentará barreras significativas en un entorno laboral altamente competitivo y tecnificado, también consideran que la adaptabilidad y la programación de esta tecnología serán competencias necesarias para el periodismo.