¿Puede la IA generar realmente valor a los medios?

Un reciente informe de WAN-IFRA, a partir de una encuesta a más de 100 líderes del sector, y del análisis de diez casos de uso reales, intenta responder a esta delicada cuestión. La conclusión es que, de momento, su impacto sobre la cuenta de resultados es más bien indirecto. Apenas un 9% de los medios encuestados afirma haber obtenido incrementos directos de ingresos atribuibles al uso de IA. Sin embargo, la mayoría reconoce beneficios significativos en eficiencia, productividad y agilidad.

Más del 75% de las organizaciones informativas reporta mejoras en sus procesos internos, mientras que un 64% ha experimentado un aumento en la capacidad de producción de contenidos. El 55% ha logrado reducir el tiempo necesario para publicar, y casi la mitad ha optimizado la asignación de recursos y tareas. Son avances que, aunque difíciles de traducir en ingresos inmediatos, están redibujando los cimientos operativos de las industria informativas. 

Actualmente resulta difícil medir el retorno real del uso de herramienta de IA en las redacciones. El 91% de los directivos reconoce que cuantificar el ROI de la inteligencia artificial sigue siendo uno de sus principales desafíos. A esto se suman obstáculos estructurales, como la falta de talento técnico especializado, la complejidad de la integración tecnológica y las preocupaciones en cuanto a los riegos editoriales que entraña su uso.

A pesar de todos estos retos, algunos medios ya están demostrando que la IA no solo puede mejorar procesos, sino también generar impacto directo en sus resultados. Algunos ejemplos:

En India, The Hindu ha multiplicado por ocho la tasa de clics en sus notificaciones push gracias a un sistema personalizado de recomendaciones. Este cambio ha provocado que los usuarios pasen más tiempo en la web, consuman más contenidos y, en consecuencia, aumenten las impresiones publicitarias y las conversiones en suscripciones. Estos resultados se lograron gracias a la combinación de contenidos automatizados bajo supervisión editorial, priorizando el enfoque móvil y basando cada decisión en datos.

En Noruega, Schibsted implementó un sistema de machine learning que personaliza en tiempo real los contenidos de portada para usuarios anónimos. Lo interesante es que lo hacen sin necesidad de cookies ni de registro, sino apoyándose únicamente en datos demográficos y comportamiento general. El resultado fue un 75% más de suscripciones generadas desde la portada. Este modelo se está  escalando al resto de las cabeceras del grupo.

United Daily News, en Taiwan llevó su estrategia aún más lejos al integrar IA en todo su modelo de negocio. Desde la optimización de campañas publicitarias hasta la curación automatizada de contenidos. A día de hoy el 25% del contenido es curado por inteligencia artificial, y el crecimiento del rendimiento publicitario ha alcanzado un 200%. Su infraestructura, basada en tecnologías como Google Vertex AI y modelos como BERT, les permite anticipar comportamientos de sus lectores con gran precisión.

En Argentina, Infobae ha comenzado a aplicar IA generativa en la producción de noticias automatizadas sobre resultados deportivos y actualizaciones políticas. Esto ha liberado, según sus responsables, recursos para dedicar más tiempo a la investigación y el análisis. Los resultados son prometedores ya que han aumentado su producción diaria mejorando la calidad y logrado sostener altos niveles de engagement, especialmente en audiencias jóvenes y móviles.

El análisis general del informe sugiere que la inteligencia artificial, por ahora, está generando valor sobre todo en el plano de la eficiencia operativa. Pero la tendencia apunta a un cambio de paradigma. Si en la actualidad la  IA se destina a tareas que ahorran tiempo, la tendencia será la configuración de una  infraestructura global capaz de impulsar desde la personalización y automatización a la producción de nuevos productos y su monetización.

Una de las conclusiones es que los casos de éxito comparten varios rasgos comunes. La IA se introduce de forma gradual y estratégica, siempre dentro de los flujos de trabajo ya existentes. Además, hay una supervisión humana constante que garantiza que los criterios editoriales no se diluyan ante la automatización.

Se trata de una transformación progresiva, que requiere visión estratégica, experimentación y apertura cultural. Otro de los aprendizajes clave es que el valor de la IA no está solo en lo que produce, sino en cómo reorganiza el trabajo, los procesos y la relación con las audiencias.

La inteligencia artificial no sustituye al periodismo, pero sí lo redefine. Aporta nuevas capacidades, mejora procesos, ayuda a conocer mejor a las audiencias y, sobre todo, libera tiempo para que los periodistas hagan lo que mejor saben hacer: contar historias con profundidad y sentido crítico.

Hay que insistir una vez más en que el desafío no es tecnológico, sino  estratégico, editorial y humano.