Periodismo “as a service”

La industria de los medios sigue evaluando cómo redefinir su posición dentro de la cadena de valor digital. Ya no basta con informar, hay que construir propuestas de valor capaces de responder a nuevas necesidades sociales, tecnológicas y económicas. Bajo esta lógica,  dejarán progresivamente de concebirse como un simple productor de noticias para evolucionar hacia una organización orientada a comunidades, servicios, datos y soluciones. 

En este contexto, hace tiempo que hablamos del periodismo como servicio, (Journalism as a Service, JaaS). Una evolución natural de las tesis de diversificación, hibridación y orientación hacia la creación de comunidades de interés. La inteligencia artificial ayudará a amplificar exponencialmente este proceso al permitir que las capacidades periodísticas: verificación, contextualización, análisis, investigación y confianza puedan desplegarse en servicios para terceros, tanto usuarios (B2C), como para empresas (B2B), o para máquinas (B2A2C).

La futura consolidación del Periodismo ‘as a service’ podría marcar el fin de la era del periódico como un conjunto de informaciones y contenidos, más o menos fijo y concreto, para convertirse en un flujo de respuestas y soluciones, tal y como lo están abordando actualmente las plataformas de IA. Si el periodismo tradicional era un monólogo (nosotros publicamos, el usuario lee), el JaaS es un diálogo de soluciones y propuestas, una infraestructura en sí misma para que el usuario pueda resolver necesidades y demandas especificas, ya sean soluciones que les ayuden en su trabajo, la gestión de su ocio o de sus compras. 

La llegada de los agentes impulsará, en un futuro no muy lejano, este periodismo de soluciones y servicios. De hecho, ya hay cabeceras que están explorando cómo la IA les pude ayudar a través del desarrollo de  servicios y herramientas de decisión basadas en su información y en datos recopilados durante décadas. La hemeroteca del pasado se convierte en uno des los activos más preciados del futuro. 

BloombergGPT ha sido uno de los primeros en desarrollar su propio LLM entrenado a partir de los datos financieros recopilados durante sus 40 años de existencia. Gracias a lo cual, sus terminales, además de ofrecer un sinfín de datos, pueden responder a preguntas complejas del tipo «¿Cómo puede afectar la crisis de suministros en el Sudeste Asiático al margen de beneficio de empresas tecnológicas?” La respuesta no es una noticia, sino que se convierte en una sofisticada herramienta de análisis de riesgos para inversores. 

Si la IA es ya una infraestructura sobre la que construir otras herramientas y servicios, los medios se constituirán como un sistema operativos de Información. Bajo el modelo JaaS, el medio se convierte en una capa que otras empresas o ciudadanos pueden integrar en su vida diaria. El área de consultoría de Financial Times está evolucionando como un hub de servicios de inteligencia de mercado B2B. A través de FT Strategies, y mediante IA, pueden predecir comportamientos de mercado y ofrecer consultoría técnica a otras empresas basadas en su flujo de datos editoriales. 

Dow Jones, por su parte, está consiguiendo que su archivo periodístico  tradicional evolucione hacia soluciones de compliance y análisis de riesgos. Su sistema de Adverse Media Screening utiliza automatización avanzada para rastrear miles de fuentes informativas globales y detectar señales de corrupción, sanciones, delitos financieros o riesgos reputacionales asociados a empresas y socios comerciales. 

Sobre esta base, RiskCenter Advanced Screening & Monitoring incorpora machine learning para analizar grandes volúmenes de datos, optimizar procesos de vigilancia regulatoria y reducir falsos positivos en investigaciones complejas. Además, con Integrity Check, asistido también por la IA, sintetiza noticias, registros corporativos y bases regulatorias para producir informes automatizados de due diligence.

Estas herramientas muestran cómo Dow Jones ha convertido el periodismo en una infraestructura de ‘inteligencia legal’ impulsada por IA, donde la información no solo documenta riesgos, sino que funciona como sistema activo de prevención corporativa y seguridad regulatoria.

The New York Times está convirtiendo Wirecutter, que nació como un sitio de reseñas comerciales, en un asistente de compra mediante IA. Al basarse en las miles de pruebas de producto de sus periodistas, el servicio puede crear un presupuesto de equipamiento, por ejemplo, para un estudio fotográfico según el nivel y dinero disponible de cada uno. El medio no solo informa sobre qué cámara es la mejor sino que además gestiona toda el proceso de compra.

Ante todo esto, parece evidente que el actual modelo  publicitario puede quedar obsoleto rápidamente. En este sentido, los modelos de negocio crecerán en tres posibles vías de monetización agéntica:

1. Licenciamiento de informes y datos, dashboards de audiencias e insights sectoriales y data-sharing con anunciantes, etc.

1. Suscripciones por capacidades: el acceso al contenido será solo un componente más de la oferta, siendo los servios de valor los que permitan incrementar considerablemente el ARPU.
2. Entornos de simulación y prospectiva para diseño de modelos predictivos basados en tendencias editoriales, productos de inteligencia de mercado, etc.
3. Las redacciones podrían configurarse como consultoría avanzada para diferentes sectores. La IA puede ofrecer a los periodistas las herramientas y metodologías necesarias para convertirse en analistas y consultores.
4. Auditoria y validación de la información. Las técnicas tradicionalmente empleada para el fact-checking interno, aplicados a entornos en los que el contenido sintético y la comunicación entre máquinas requerirá contexto, validación y “certificación”.

Inmersos aún en la dictadura de la economía del clic, parece aún lejana y difícil esta transformación. Pero, aquellas cabeceras que consigan utilizar la IA agéntica en el desarrollo de modelos de negocio basados en servicios de valor añadido serán las llamadas a liderar la nueva era de los medios conversacionales.