¿Qué pueden aprender los medios sobre el uso de la IA de otras industrias?

El 60% de las empresas con más de 10.000 empleados ya ha integrado la inteligencia artificial en sus procesos empresariales fundamentales. Como ocurre con cualquier tecnología, a medida que su uso se extiende, deja de ser per sé una ventaja competitiva para convertirse en una commodity. Ahora lo que es realmente diferencial es cómo y para qué se usa. Sin embargo, muchas organizaciones siguen estancadas en la elaboración de pilotos y pruebas con escaso o nulo impacto. 

A partir de los más de 65 casos analizados por Stack AI, en los que la IA está integrada en procesos que generan un ROI real y tangible, se constata que un gran número de empresas de diferentes industrias que ya han superado la fase piloto y se encuentran en etapas más evolucionadascomienzan a ser plenamente operativas.

Aunque entre los medios existen casos ya muy avanzados, suelen ser las grandes corporaciones las que lideran el proceso. Es necesario bajar la IA al terreno, integrarla en la cadena de valor y crear nuevos procesos que generen valor medible. Siempre es interesante observar lo que hacen otros eintentar acercarlo al mundo editorial, lo que puede ayudar a crear redacciones más eficientes, más ágiles y conectadas con sus audiencias.

Los sectores líderes ya se están valiendo de la IA en operaciones clave como:

• Seguros: automatización del ciclo completo de pólizas y reclamaciones.

• Sector público: bots para presupuestos, permisos y asistencia ciudadana.

• Finanzas y banca: validación de contratos, comparativas documentales, análisis de riesgo y atención al cliente contextualizada.

• Educación: personalización del aprendizaje y gestión de ayudas.

• Préstamos y cumplimiento normativo: automatización de compliance y revisión documental.

En todos los casos, la IA actúa como un sistema de soporte inteligente que optimiza los procesos, incrementa la eficiencia operativa y minimiza los errores humanos. Gracias a su capacidad para automatizar tareas repetitivas y analizar grandes volúmenes de datos con rapidez y precisión, permite a las personas concentrarse en actividades de mayor valor añadido, como el pensamiento estratégico, el análisis profundo o la generación de ideas creativas e innovadoras.

Lo que pone de manifiesto el estudio mencionado es que las industrias más avanzadas en el uso de la IA, como es el caso de la banca, la emplean para conocer a sus clientes hasta un nivel de detalle que los medios, en general, están lejos de poder alcanzar. En el sector educativo, la personalización para crear itinerarios formativos y experiencias de aprendizaje según comportamiento real, en lugar de los datos socio demográficos como se hacía antes, está teniendo unos resultados muy satisfactorios.  

A partir del uso que otras industrias hacen de la IA podemos trasladarla a los medios en diferentes actuaciones:

• Anticipar el comportamiento de las audiencias
Al igual que en los sectores financiero o del comercio electrónico, los medios pueden utilizar modelos predictivos basados en datos de consumo, ubicación, horarios y preferencias temáticas. Estas herramientas permiten prever tendencias de interés, identificar picos de atención informativa y anticipar temas emergentes antes de que se viralicen, mejorando así la planificación editorial y la relevancia del contenido.

• Personalización basada en el contexto y en el conocimiento exhaustivo de los lectores
Inspirándose en  las plataformas de recomendación del ecommerce y de las plataformas de  streaming, la IA puede ofrecer experiencias informativas únicas para cada usuario. Esto implica adaptar titulares, formatos o profundizar en análisis en función del perfil, el momento de lectura y el dispositivo, con lo que se puede incrementar la retención y el compromiso del público.

• Automatización de procesos internos de documentación, verificación y etiquetado
Como se observa en la industria legal o de seguros, los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) pueden clasificar documentos, verificar fuentes, detectar duplicidades y etiquetar automáticamente temas o entidades relevantes. Esto libera tiempo de los equipos de redacción para centrarse en la creación y el análisis, a la vez que mejora la precisión y la trazabilidad de la información.

• Optimización de la gestión de recursos y flujos editoriales
Siguiendo las prácticas de empresas tecnológicas y financieras, los medios pueden implementar IA para analizar métricas de desempeño, automatizar la distribución de contenidos según la demanda y optimizar la asignación de recursos humanos. Esto permite una producción más ágil y rentable, ajustada en tiempo real a la respuesta del usuario.

• Asistencia a periodistas y editores en la toma de decisiones basadas en datos
De la misma forma que en las empresas de inversión, los sistemas de IA pueden funcionar como asesores inteligentes que analicen tendencias, audiencias y rendimiento de contenidos. Los periodistas pueden recibir sugerencias de temas, detectar sesgos en coberturas o incluso identificar oportunidades de colaboración interdisciplinaria.

Con todo lo anterior, cualquier gestor que se enfrente al reto de dejar atrás proyectos pilotos  debería preguntarse si nuestras organizaciones están dispuestas y preparadas para abrazar la IA, porque su adopción exige redacciones capaces de aprender, experimentar e integrar nuevos modelos de trabajo. De nuevo el reto no es tecnológico, es cultural y organizacional.