La inteligencia artificial está transformando el ecosistema informativo: desde cómo se investiga y produce una noticia hasta cómo la ciudadanía la descubre, recibe y verifica. Este informe analiza las oportunidades, riesgos y desafíos que plantea esta nueva intermediación para la libertad de expresión y el derecho a una información veraz, plural y fiable.
La inteligencia artificial está transformando la forma en que las personas trabajan, aprenden, toman decisiones y acceden al conocimiento. Esta evolución alcanza también a uno de los pilares de cualquier sociedad democrática: la información. Los ciudadanos ya no solo se informan a través de medios de comunicación tradicionales, sino también mediante redes sociales, algoritmos y asistentes conversacionales, que comienzan a desempeñar un papel creciente como intermediarios entre la actualidad y la ciudadanía.
En este nuevo escenario, comprender cómo la IA está modificando el ecosistema informativo deja de ser únicamente una cuestión tecnológica para convertirse en un asunto de interés público. El propio Observatorio IAON 2026 subraya que, en un contexto en el que casi la mitad de la población se informa sobre inteligencia artificial a través de redes sociales, resulta esencial profesionalizar la divulgación, traducir lo técnico a un lenguaje comprensible y combatir la desinformación, reforzando así la capacidad de la ciudadanía para comprender una tecnología que ya forma parte de su vida cotidiana.
Esta preocupación encuentra también un reflejo en el ámbito jurídico. La libertad de expresión constituye uno de los derechos fundamentales sobre los que se asientan las sociedades democráticas. Sin embargo, este derecho no se limita a la posibilidad de expresar opiniones o difundir ideas.
El artículo 19 de la Declaración Universal de Derechos Humanos establece que la libertad de expresión comprende también la facultad de buscar, recibir y difundir informaciones e ideas por cualquier medio y sin consideración de fronteras, reconociendo que una ciudadanía solo puede participar plenamente en la vida democrática cuando puede acceder libremente a la información.[1]
El artículo 10 del Convenio Europeo de Derechos Humanos recoge esta concepción al reconocer la libertad de recibir y comunicar informaciones e ideas sin injerencia de las autoridades públicas.[2] Su finalidad principal es garantizar que los poderes públicos no interfieran indebidamente en la circulación de la información ni en el debate público, presupuesto indispensable para el pluralismo y el funcionamiento de una sociedad democrática.
El ordenamiento constitucional español, sin embargo, incorpora un matiz especialmente relevante para el ámbito periodístico. El artículo 20.1.d de la Constitución Española reconoce el derecho a comunicar o recibir libremente información veraz por cualquier medio de difusión, diferenciándolo de la libertad de expresión.[3]
Esta exigencia de veracidad no implica que toda información deba resultar finalmente cierta, sino que quien informa haya actuado con la diligencia profesional exigible, contrastando los hechos antes de su difusión. De este modo, la Constitución sitúa la información veraz como uno de los pilares necesarios para la formación de una opinión pública libre.
En este contexto, la libertad de expresión, según el sistema jurídico español comprende dos manifestaciones estrechamente relacionadas: la libertad de opinión y la libertad de información. Mientras la primera protege la libre expresión de pensamientos, ideas y opiniones, la segunda garantiza el derecho a comunicar y recibir información sobre hechos, haciendo posible la formación de una opinión pública libre, plural e informada.[4]
Desde esta perspectiva, la protección constitucional no se limita a evitar restricciones sobre quienes informan. También exige preservar las condiciones que permitan a la ciudadanía recibir información veraz, plural y elaborada conforme a los estándares propios del periodismo profesional. La jurisprudencia constitucional ha señalado reiteradamente que esta protección responde no solo al derecho del periodista a informar, sino también al derecho de los ciudadanos a recibir información veraz, condición indispensable para el pluralismo democrático.
En este contexto, la inteligencia artificial generativa adquiere una relevancia jurídica que trasciende el ámbito tecnológico. Su importancia no radica únicamente en su capacidad para automatizar tareas periodísticas o generar contenidos, sino en que comienza a intervenir en las distintas fases mediante las cuales las personas buscan, descubren, seleccionan y reciben información. Los asistentes conversacionales, los sistemas de recomendación y los buscadores generativos se están convirtiendo en nuevos intermediarios entre los medios y la ciudadanía.
El Consejo de Europa advierte de que esta transformación presenta un potencial dual. Por un lado, la IA puede facilitar el acceso a la información, reducir barreras lingüísticas o técnicas y mejorar la comprensión de contenidos complejos. Por otro, también puede afectar a aspectos esenciales del ecosistema informativo, como la identificación de las fuentes, la fiabilidad de los contenidos, el pluralismo informativo, la transparencia de los sistemas de recomendación o la capacidad de las personas para formar una opinión propia.[5]
En consecuencia, el principal desafío jurídico que plantea la inteligencia artificial no consiste únicamente en regular una nueva tecnología, sino en preservar las condiciones que hacen posible una comunicación pública libre. Si el Convenio Europeo de Derechos Humanos pone el acento en proteger la circulación de informaciones e ideas frente a injerencias de las autoridades públicas, la Constitución española incorpora una exigencia especialmente relevante para el ámbito periodístico: garantizar que la creciente intermediación algorítmica no debilite el derecho de la ciudadanía a recibir información veraz, presupuesto indispensable para la formación de una opinión pública libre.
Pero, ¿cómo puede evaluarse ese impacto sin comprender antes el recorrido que sigue hoy una noticia? En un ecosistema informativo cada vez más mediado por la inteligencia artificial, la transformación comienza mucho antes de que la información llegue a los ciudadanos. Se inicia allí donde los hechos se investigan, se verifican, se contextualizan y se convierten en noticias; continúa durante su distribución a través de plataformas, buscadores y asistentes conversacionales; y culmina cuando esa información es finalmente recibida e interpretada por la ciudadanía. Comprender el impacto de la IA exige, por tanto, recorrer todo el ciclo de la información, desde su origen hasta su recepción.
Con ese propósito, este informe sigue el mismo recorrido que realiza hoy la información. Comienza en las redacciones, analizando cómo los medios de comunicación están incorporando la inteligencia artificial en la investigación, verificación, producción y distribución de contenidos, y presenta distintos casos de implementación que ilustran las oportunidades que ofrece esta tecnología.
A continuación, se desplaza al otro extremo del ecosistema informativo para examinar cómo esa información llega a la ciudadanía y de qué manera la IA está transformando los canales mediante los que las personas ejercen su derecho a recibir información. Sobre esa base, el informe identifica los principales riesgos y desafíos que esta transformación plantea para el periodismo y concluye con el análisis del marco regulatorio destinado a garantizar que la incorporación de la inteligencia artificial siga siendo compatible con una información veraz, plural y de interés público.
Si el capítulo anterior explicaba por qué la protección de una información veraz constituye un presupuesto esencial para el ejercicio de la libertad de expresión, este apartado se traslada al lugar donde esa información comienza a construirse. En un ecosistema informativo cada vez más mediado por la inteligencia artificial, las redacciones representan el primer eslabón del recorrido que posteriormente seguirá una noticia hasta llegar a la ciudadanía. Es precisamente en ese punto donde la IA está transformando con mayor intensidad la forma en que los periodistas investigan, verifican, producen y distribuyen la informació
No resulta casual que las redacciones se hayan convertido en uno de los principales ámbitos de incorporación de la inteligencia artificial. El estudio Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations, elaborado por Microsoft Research a partir del análisis de 200.000 conversaciones anónimas con Microsoft Bing Copilot, concluye que las actividades asistidas por IA con mayor frecuencia y éxito son aquellas relacionadas con el trabajo con información, desde su creación y procesamiento hasta su comunicación.[6]
Estas actividades, que constituyen una parte esencial del trabajo periodístico, presentan una presencia desproporcionadamente elevada en el uso de la IA respecto a su peso en el conjunto de la fuerza laboral. El estudio señala, además, que ocupaciones como escritores, autores, periodistas, editores y especialistas en relaciones públicas se encuentran entre las que presentan una mayor aplicabilidad de la IA.
Esta aplicabilidad teórica encuentra su reflejo en el uso transversal que ya se realiza de la IA en las distintas profesiones en España. El Observatorio IAON 2026 muestra que sus principales aplicaciones se concentran en la investigación y búsqueda de información (47,2%), la redacción y comunicación (42,5%), el análisis de datos e información (41,1%) y la automatización de tareas repetitivas (36%).
Aunque estos datos abarcan el conjunto de las profesiones, resultan especialmente significativos para el periodismo, ya que las funciones en las que hoy se concentra el uso de la inteligencia artificial coinciden con las actividades que estructuran el trabajo cotidiano de una redacción y que la evidencia internacional identifica como su principal ámbito de aplicación.
Esta priorización del uso de la IA hacia las tareas de investigación, análisis, producción y distribución de información ya se está materializando en los principales medios de comunicación a nivel internacional.
Según el informe Journalism, Media, and Technology Trends and Predictions 2025 elaborado por el Reuters Institute a partir de una encuesta realizada entre 326 directivos de medios de comunicación, pertenecientes a 51 países y territorios, el 87% considera que la IA ya está transformando total o parcialmente sus organizaciones, mientras que solo un 13% percibe un impacto limitado o inexistente.[7]
El ámbito donde esta adopción es más evidente es el de la eficiencia operativa. El 96% de los medios identifica la automatización de procesos internos como una prioridad, situándola por delante de cualquier otro uso de la IA. A ello se suma su aplicación en la personalización y recomendación de contenidos (80%), la creación y edición de textos (77%), el apoyo a la investigación y la verificación de información (73%), el desarrollo de código (67%) y los procesos comerciales (63%).
En otras palabras, la IA no solo agiliza el trabajo interno de las redacciones, sino que también interviene en la forma en que se producen, distribuyen y adaptan las noticias para cada audiencia.
En la práctica, estas capacidades ya forman parte del trabajo diario de numerosos periodistas. Las herramientas de IA permiten transcribir entrevistas de forma automática, traducir contenidos a distintos idiomas, generar borradores a partir de unos pocos datos o asistir en tareas de edición, corrigiendo errores o proponiendo mejoras de estilo.
También están ampliando las posibilidades de la investigación periodística. Antonio Delgado, cofundador de Datadista, destaca que los modelos de IA permiten trabajar con fuentes dispersas y elaborar investigaciones que anteriormente habrían requerido semanas o incluso meses de trabajo.[8]
Del mismo modo, medios de comunicación digitales como The Quint subrayan la utilidad de estas herramientas para la verificación de contenidos audiovisuales, especialmente en un contexto donde la manipulación de imágenes y vídeos es cada vez más sofisticada.
La incorporación de la IA también está transformando la experiencia de consumo de noticias. De cara a 2025, el 75% de los medios prevé impulsar funcionalidades que conviertan los artículos en audio, el 70% planea incorporar resúmenes automáticos al inicio de las noticias y el 65% quiere ampliar la traducción automática de contenidos para llegar a nuevas audiencias.
Más de la mitad (56%) también explora el desarrollo de chatbots y buscadores conversacionales, capaces de responder preguntas sobre la actualidad utilizando la información publicada por el propio medio.
La evidencia disponible en España confirma esta misma evolución. Un estudio elaborado por investigadores de la Universidad Complutense de Madrid muestra que el 60% de los medios de comunicación españoles ya utiliza inteligencia artificial para tareas periodísticas, una cifra que asciende al 74,42% en la prensa digital, muy por encima de la radio (40%) y la televisión (25%).[9]
Al igual que ocurre en el ámbito internacional, su adopción se concentra principalmente en la distribución de información y la relación con la audiencia (40,8%) y en la recogida automatizada de información y documentación (30,3%), mientras que la producción automatizada de textos sigue siendo minoritaria, con solo un 9,2% de los medios recurriendo a ella para generar contenidos.
El estudio identifica, además, dos fases de implantación, una primera entre 2017 y 2018, impulsada por los grandes grupos de comunicación, y una segunda que se acelera desde 2021 con la irrupción de la IA generativa. Esta evolución también se refleja en la percepción de los profesionales: casi el 75% mantiene una valoración positiva o muy positiva de la IA y más del 85% prevé que su uso seguirá aumentando en los próximos años.
Aunque persisten reticencias relacionadas con la pérdida de empleo, la reputación y los costes de implantación, tanto periodistas como proveedores tecnológicos coinciden en que la IA se está consolidando como una herramienta de apoyo que automatiza tareas repetitivas y permite dedicar más tiempo al trabajo periodístico de mayor valor añadido.
Como complemento a la evidencia nacional, el informe Algoritmos en las redacciones: retos y recomendaciones para dotar a la inteligencia artificial de los valores éticos del periodismo, publicado por el Consell de la Informació de Catalunya y elaborado por la periodista e investigadora Patrícia Ventura, ofrece una perspectiva más granular sobre las primeras fases de implantación de la inteligencia artificial en las redacciones.[10]
El estudio muestra que el 73,2% de los medios catalanes utiliza ya inteligencia artificial u otros sistemas algorítmicos, frente al 23,8% que no lo hace.
Cuando se analiza en qué fases del proceso periodístico se incorporan estos sistemas. La inteligencia artificial se concentra principalmente en la selección de contenidos, fuentes y enfoques informativos, una función señalada por el 88,2% de los medios que ya utilizan IA. A continuación, destaca la recopilación de información (58,8%), seguida de la distribución de contenidos (52,9%) y de la creación de contenido (47,1%).
Estos resultados muestran que, en esta primera etapa de implantación, la IA comienza a integrarse a lo largo de prácticamente todo el flujo de trabajo de una redacción, aunque con un protagonismo especialmente acusado en las fases iniciales de selección e investigación periodística.
El análisis de las aplicaciones concretas muestra que la IA se orienta, ante todo, a optimizar la toma de decisiones editoriales y la distribución de contenidos. Sus principales usos se concentran en la identificación de contenidos noticiables y tendencias (76,5%), los motores de recomendación de contenidos (76,5%) y la segmentación de usuarios y su análisis de comportamiento (58,8%).
A partir de ahí, su presencia se extiende a otras tareas como el análisis del comportamiento de la audiencia, las pruebas A/B de titulares, la optimización de la distribución, la creación automatizada de textos, la generación de recursos visuales o la clasificación de datos. Por el contrario, aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, la transcripción automática, la moderación de comentarios o los bots informativos registran todavía una implantación reducida.
A medida que la inteligencia artificial asume un número creciente de tareas periodísticas, desde la búsqueda de información hasta la redacción de borradores, el análisis de datos o la traducción de contenidos, surge una pregunta inevitable: ¿qué sigue siendo exclusivamente humano en el periodismo? De este modo la cuestión se traslada desde si el periodismo será sustituido por la IA a identificar qué capacidades continúan aportando un valor diferencial y, precisamente por ello, deben preservarse y reforzarse.
Como plantea Agnes Stenbom Swedling, investigadora del Reuters Institute, la legitimidad futura del periodismo puede depender de la capacidad de identificar y priorizar aquellas contribuciones genuinamente humanas.[11]
Para responder a esta cuestión, la autora propone un marco de pensamiento basado en la «hibridación», entendida como la nueva forma de trabajo en la que personas e inteligencia artificial colaboran dentro de un mismo sistema periodístico. En este contexto distingue entre dos tipos de capacidades.
Las capacidades de primer orden son aquellas en las que la IA aporta una ventaja evidente: automatizar tareas repetitivas, procesar grandes volúmenes de información, detectar patrones, traducir contenidos o generar resúmenes, mejorando la eficiencia y la velocidad.
Las capacidades de segundo orden, por el contrario, corresponden al ámbito específicamente humano: interpretar el significado de los hechos, ejercer juicio editorial y ético, comprender el contexto, construir narrativas con sentido y formular preguntas que aún nadie ha planteado.
A partir de esta distinción, Stenbom Swedling identifica dos modelos posibles de integración de la IA en las redacciones.
En la hibridación centrada en la máquina, la organización se diseña para maximizar las capacidades tecnológicas, la IA asume progresivamente más funciones y los periodistas quedan relegados, en gran medida, a supervisar el proceso y responder cuando surge un error.
En la hibridación centrada en el ser humano, en cambio, la inteligencia artificial se utiliza para potenciar las capacidades de primer orden, mientras que el tiempo y los recursos liberados se destinan precisamente a reforzar aquello que aporta un mayor valor humano: la investigación, el análisis, la contextualización, la creatividad y el juicio profesional. La diferencia entre ambos modelos no reside únicamente en el uso de la tecnología, sino en quién ocupa el centro del proceso editorial.
La autora advierte, sin embargo, que muchas organizaciones periodísticas creen estar avanzando hacia este segundo modelo cuando, en realidad, están reorganizando su trabajo alrededor de las capacidades de las máquinas. Los flujos de trabajo comienzan a optimizarse para aquello que la IA hace mejor, como la velocidad, la escala, la automatización o el reconocimiento de patrones, y son los periodistas quienes terminan adaptando sus funciones a esa lógica. El riesgo no es la automatización en sí misma, sino que el criterio profesional acabe subordinado a los procesos tecnológicos, debilitando progresivamente la responsabilidad editorial y el valor público del periodismo.
Desde esta perspectiva, lo verdaderamente irremplazable no son determinadas tareas, sino la capacidad de ejercer un juicio contextual, responsable y orientado al interés público. La recopilación, síntesis o distribución de información pueden automatizarse en gran medida; en cambio, decidir qué merece ser contado, por qué es relevante, cómo debe contextualizarse, qué consecuencias puede tener su publicación y asumir la responsabilidad sobre ella continúan siendo funciones inseparables del periodista.
Como resume Stenbom Swedling, el periodismo no es únicamente un flujo de información, sino un ejercicio permanente de interpretación, responsabilidad y servicio público.
La autora completa este planteamiento con el marco EPOCH, un modelo que agrupa algunas de las capacidades que hoy siguen asociándose principalmente al ser humano: la empatía y la inteligencia emocional (Empathy), la presencia y la conexión con otras personas (Presence), la capacidad de formar opiniones y ejercer un juicio ético (Opinion), la creatividad y la imaginación (Creativity) y la capacidad de proyectar una visión de futuro (Hope).
Más que afirmar que estas capacidades nunca podrán ser imitadas por la IA, Stenbom Swedling plantea que constituyen el referente desde el que el periodismo debe redefinir su valor diferencial en un entorno donde cada vez más tareas técnicas podrán ser automatizadas.
Si los datos anteriores muestran en qué fases del proceso periodístico se está incorporando la inteligencia artificial, los siguientes casos de implementación permiten observar cómo esa transformación ya se materializa en las principales redacciones. En conjunto, ilustran que la IA comienza a intervenir a lo largo de todo el ciclo de la información, desde la investigación y verificación de los hechos hasta la producción, la distribución y la relación con la audiencia.
Reuters ha convertido la inteligencia artificial en un elemento estructural de su estrategia editorial y tecnológica, con el objetivo de acelerar la producción de noticias sin comprometer los estándares de rigor, independencia y fiabilidad que caracterizan a la agencia.[12]
Respaldada por una inversión anual de 200 millones de dólares en investigación y desarrollo en IA por parte de Thomson Reuters, la compañía desarrolla herramientas diseñadas específicamente para el entorno periodístico, siempre bajo el marco de sus Trust Principles, que establecen los principios de imparcialidad, integridad y precisión que rigen toda su actividad.
A diferencia de otros desarrollos de IA generativa orientados a la producción automática de contenido, Reuters enfatiza que sus soluciones han sido creadas por periodistas y para periodistas.
Las herramientas se diseñan, prueban e integran dentro de los propios flujos de trabajo de la agencia, con el propósito de automatizar tareas repetitivas y acelerar los procesos editoriales, manteniendo en todo momento el control humano sobre las decisiones informativas. La IA actúa como un asistente que mejora la eficiencia de la redacción, mientras que el criterio editorial, la verificación de los hechos y la responsabilidad sobre el contenido permanecen en manos de los profesionales.
Las capacidades desarrolladas abarcan distintas fases del proceso informativo. Entre ellas destacan la transcripción y traducción automática, que permite generar subtítulos, clips y traducciones con un solo clic.
Fuente: Reuters
En segundo lugar, la búsqueda inteligente mediante IA, basada en lenguaje natural y búsqueda vectorial para localizar rápidamente información relevante.
Fuente: Reuters
En tercer lugar, la generación de locuciones sintéticas para piezas de vídeo en español y portugués destinadas al mercado latinoamericano. Además, Reuters ofrece transcripciones temporizadas en más de 50 idiomas y traducción automática a siete lenguas, inglés, español, japonés, francés, portugués, alemán y chino, facilitando la distribución internacional de los contenidos.
Fuente: Reuters
En último lugar, la detección automática de escenas en vídeo, que agiliza la edición y reutilización de contenidos audiovisuales.
Fuente: Reuters
Estas herramientas pueden utilizarse de forma integrada dentro del ecosistema Reuters Connect, mediante servicios API o desplegarse directamente en la infraestructura tecnológica de los clientes a través de Reuters AI Suite, permitiendo su incorporación a los sistemas de gestión editorial ya existentes.
Paralelamente, Reuters también ha desarrollado una línea específica de soluciones para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial y sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Gracias a su extenso archivo histórico y a su cobertura informativa en tiempo real, la compañía ofrece a organizaciones y desarrolladores acceso a datos periodísticos verificados y de alta calidad para entrenar modelos de IA con fuentes fiables, reduciendo el riesgo de sesgos y de generación de información incorrecta.
Un ejemplo representativo de cómo la inteligencia artificial está transformando la relación entre los medios y sus audiencias es Ask FT, la herramienta de IA generativa desarrollada por el Financial Times.[13]
En lugar de limitarse a ofrecer un buscador tradicional, la plataforma permite a los usuarios formular preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas generadas a partir del archivo periodístico del diario, que abarca contenidos publicados desde 2004.
La herramienta está diseñada para facilitar el acceso al conocimiento acumulado por el medio y ayudar a los usuarios a preparar reuniones con clientes o grupos de interés, localizar rápidamente análisis y opiniones de expertos, comprender temas complejos o poco conocidos y realizar investigaciones para informes y presentaciones.
De este modo, la inteligencia artificial no genera información nueva, sino que organiza, sintetiza y contextualiza el contenido elaborado previamente por los periodistas del Financial Times, permitiendo interactuar con décadas de cobertura informativa mediante una interfaz conversacional.
Este enfoque ilustra una de las principales tendencias en la evolución de los medios de comunicación: el paso de un modelo basado exclusivamente en la búsqueda y lectura de artículos individuales a otro en el que el usuario puede conversar con el archivo editorial del medio, obteniendo respuestas fundamentadas en información previamente verificada y publicada. En este sentido, la IA actúa como una nueva capa de acceso al contenido periodístico, mejorando la experiencia de consulta sin sustituir el trabajo de producción informativa.
El caso de Ask FT refleja, además, una estrategia de adopción de la inteligencia artificial centrada en potenciar el valor del periodismo de calidad. La herramienta utiliza como única fuente el archivo del propio Financial Times, preservando el papel del periodista como productor y verificador de la información, mientras que la IA facilita la recuperación, síntesis y presentación de ese conocimiento en un formato conversacional.
Se trata, por tanto, de un ejemplo del paradigma «humano al mando», donde la inteligencia artificial amplía el acceso al trabajo periodístico, pero no reemplaza el criterio editorial ni la responsabilidad sobre los contenidos.
Fuente: Financial Times
El Proyecto IVERES (Identificación, Verificación y Respuesta. El Estado democrático ante el reto de la desinformación interesada) constituye una de las principales iniciativas españolas para aplicar la inteligencia artificial a la lucha contra la desinformación.[14]
Liderado por RTVE en colaboración con la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) y otras instituciones, el proyecto desarrolla herramientas basadas en IA capaces de detectar campañas de desinformación, identificar discursos de odio y asistir en los procesos de verificación de contenidos difundidos en plataformas digitales. Su objetivo es reforzar la capacidad de los profesionales para responder de forma más rápida y eficaz ante la proliferación de información falsa, sin sustituir el papel del periodista en la toma de decisiones editoriales.
Las soluciones desarrolladas por IVERES analizan de forma automatizada grandes volúmenes de información publicados en redes sociales como YouTube, TikTok, X (Twitter) y Telegram, empleando diferentes técnicas de inteligencia artificial para localizar patrones asociados a la desinformación y a los discursos de odio. De este modo, la IA actúa como una herramienta de monitorización y priorización, permitiendo identificar contenidos potencialmente problemáticos que posteriormente pueden ser revisados y verificados por especialistas.
Además de combatir la desinformación, el proyecto ha ampliado progresivamente su ámbito de actuación hacia otros fenómenos relacionados con la moderación de contenidos digitales, como la detección de discursos discriminatorios y de violencia de género. Entre sus líneas de investigación destacan también el desarrollo de grafos de conocimiento mediante grandes modelos de lenguaje (LLM) para mejorar la identificación y comprensión de los discursos de odio en entornos digitales.
La relevancia del proyecto ha sido reconocida a nivel nacional. En 2024, IVERES recibió el Premio Nacional de Ingeniería Informática al Mejor Proyecto Público, otorgado por el Consejo General de Colegios Profesionales de Ingeniería Informática de España (CCII). El jurado destacó especialmente su contribución al desarrollo de soluciones tecnológicas orientadas a combatir la desinformación y fortalecer la calidad democrática mediante el uso responsable de la inteligencia artificial.
Como aplicación práctica de las capacidades desarrolladas en IVERES, RTVE ha consolidado la unidad VerificaRTVE, especializada en la monitorización, análisis y verificación de contenidos desinformativos que circulan en el entorno digital. La unidad investiga el origen de los bulos, los actores implicados en su difusión y los mecanismos mediante los que se propagan, combinando el trabajo periodístico con herramientas de inteligencia artificial que permiten priorizar y analizar grandes volúmenes de información procedentes de redes sociales y otras plataformas digitales. Además, VerificaRTVE forma parte de Eurovision News Spotlight, la alianza europea de radiotelevisiones públicas dedicada a combatir la desinformación, y desarrolla iniciativas de alfabetización mediática para fortalecer la capacidad crítica de la ciudadanía.
La integración de estas tecnologías ha permitido ampliar el alcance de las labores de verificación más allá de la comprobación manual de hechos aislados. Actualmente, VerificaRTVE aborda de forma habitual la detección de imágenes generadas mediante inteligencia artificial, vídeos manipulados, audios sintéticos, teorías conspirativas, contenidos descontextualizados y campañas coordinadas de desinformación, ofreciendo verificaciones que posteriormente se difunden a través de RTVE.es, Televisión Española y Radio Nacional de España.
La unidad nació en 2020, en el contexto de la pandemia de la COVID-19, con el objetivo inicial de combatir la desinformación relacionada con la crisis sanitaria. En sus primeros meses centró su actividad en la verificación de mensajes virales sobre falsos tratamientos, restricciones de movilidad, ciberseguridad y fraudes digitales, priorizando aquellos contenidos que podían representar un riesgo para la salud o la seguridad de los ciudadanos. Con el paso del tiempo, su ámbito de actuación se ha ampliado para abarcar también cuestiones de actualidad política, procesos electorales, conflictos internacionales y acontecimientos deportivos, manteniendo como criterio prioritario el interés público y la verificación basada en evidencias.
El modelo desarrollado por VerificaRTVE refleja el mismo principio que inspira el Proyecto IVERES: la inteligencia artificial actúa como una herramienta de apoyo para localizar, monitorizar y analizar contenidos potencialmente falsos, mientras que la comprobación de los hechos, la contextualización de la información y la decisión editorial siguen correspondiendo a periodistas especializados. De este modo, la automatización permite acelerar los procesos de detección y ampliar la capacidad de vigilancia frente a la desinformación, sin sustituir el criterio profesional ni la responsabilidad editorial sobre los contenidos publicados.
Fuente: VerificaRTVE
En marzo de 2025, EL PAÍS lanzó Vera EL PAÍS, un asistente conversacional basado en inteligencia artificial generativa concebido para transformar la forma en que los lectores acceden al contenido del periódico.[15]
Fuente: El País
A diferencia de los asistentes conversacionales generalistas, cuya base de conocimiento procede de información disponible en Internet y de modelos previamente entrenados, Vera responde exclusivamente a partir del archivo editorial de EL PAÍS, Cinco Días y el resto de publicaciones de PRISA Media. El objetivo del proyecto no era automatizar la producción de noticias, sino facilitar una nueva forma de consultar el conocimiento periodístico acumulado por el grupo, mejorando la experiencia de búsqueda y reforzando el valor añadido de la suscripción digital.
La iniciativa surge tras el acuerdo estratégico firmado entre PRISA Media y OpenAI en 2024 para explorar aplicaciones de la inteligencia artificial generativa en el ámbito periodístico. Sobre esta base tecnológica, el equipo de EL PAÍS diseñó un sistema en el que el modelo de lenguaje no responde utilizando información abierta de Internet, sino que consulta previamente el archivo documental del periódico y construye la respuesta únicamente con los contenidos publicados por sus periodistas.
Este planteamiento responde a una arquitectura conocida como Retrieval-Augmented Generation (RAG), ampliamente utilizada para reducir el riesgo de alucinaciones y garantizar que las respuestas puedan fundamentarse en fuentes periodísticas verificadas. En la práctica, el funcionamiento reproduce el proceso que seguiría un documentalista: primero identifica los artículos más relevantes dentro del archivo y, posteriormente, genera una respuesta conversacional sintetizando la información contenida en ellos.
Fuente: El País
La herramienta quedó integrada directamente en la página web de EL PAÍS como un servicio exclusivo para suscriptores premium. A través de una interfaz conversacional, los usuarios pueden formular preguntas abiertas sobre la actualidad, solicitar explicaciones de acontecimientos complejos, recuperar reportajes publicados años atrás, consultar las últimas noticias escritas por un periodista concreto o pedir recomendaciones de contenidos relacionados con economía, cultura, literatura, gastronomía, cine o música.
De este modo, el archivo histórico del periódico deja de funcionar únicamente como una hemeroteca y pasa a convertirse en una base de conocimiento conversacional, capaz de ofrecer respuestas inmediatas y contextualizadas sin necesidad de realizar búsquedas manuales entre miles de artículos.
La implantación del sistema se realizó de forma gradual. En diciembre de 2024, EL PAÍS inició una fase piloto con 3.300 suscriptores, cuyo objetivo era evaluar la utilidad de la herramienta antes de su lanzamiento comercial. Durante varios meses se recogieron comentarios sobre la calidad de las respuestas, la facilidad de uso y el valor percibido para la experiencia de lectura.
Según el propio periódico, los participantes valoraron positivamente el funcionamiento de Vera, consideraron que aportaba un elemento diferencial a la suscripción premium y manifestaron su intención de seguir utilizándolo una vez finalizado el periodo de pruebas. Estos resultados llevaron a PRISA Media a desplegar oficialmente el asistente para todos los suscriptores premium en marzo de 2025.
Más allá del componente tecnológico, Vera representa un cambio estratégico en la forma en que los medios pueden utilizar la inteligencia artificial. Mientras gran parte de las aplicaciones actuales se orientan a automatizar tareas de producción periodística, EL PAÍS emplea la IA para revalorizar el contenido ya existente, facilitando el acceso al archivo, mejorando la recuperación de información y fortaleciendo la relación directa con sus lectores.
La inteligencia artificial deja así de concebirse únicamente como una herramienta para producir noticias y pasa a desempeñar un nuevo papel como interfaz de acceso al conocimiento periodístico, aprovechando décadas de trabajo editorial para ofrecer respuestas contextualizadas sin abandonar el ecosistema informativo del propio medio.
Uno de los casos más avanzados de aplicación de inteligencia artificial al periodismo de verificación en España es el desarrollado por Newtral, medio especializado en fact-checking y signatario de la International Fact-Checking Network (IFCN).[16]
Con el objetivo de reducir el tiempo que los periodistas dedican a revisar entrevistas, debates, ruedas de prensa o discursos políticos, la organización desarrolló ClaimDetection y, posteriormente, ClaimHunter, un conjunto de herramientas de inteligencia artificial diseñadas para automatizar las primeras fases del proceso de verificación sin sustituir la decisión editorial de los verificadores.
La necesidad de estas herramientas surge de una limitación operativa evidente. La verificación de declaraciones públicas exige escuchar durante horas intervenciones de representantes políticos para identificar qué afirmaciones son susceptibles de ser comprobadas. Este proceso, eminentemente manual, consume una parte muy significativa del tiempo de trabajo de los periodistas antes incluso de comenzar la investigación documental.
Para resolver este problema, el equipo de ingeniería de Newtral diseñó un sistema capaz de escuchar automáticamente discursos políticos, transcribirlos, identificar las declaraciones relevantes y señalar aquellas que presentan un mayor potencial de verificación, permitiendo que los periodistas concentren sus esfuerzos únicamente en las afirmaciones con mayor interés informativo.
El desarrollo de la herramienta se realizó mediante una estrecha colaboración entre ingenieros y verificadores. Durante dos años, el sistema fue entrenado utilizando el trabajo cotidiano de 18 periodistas especializados en fact-checking, aprendiendo a partir de las decisiones editoriales tomadas por estos profesionales sobre qué afirmaciones debían verificarse y cuáles no. Esta metodología permitió trasladar el criterio periodístico al proceso de entrenamiento del modelo, incorporando el conocimiento acumulado por la redacción al funcionamiento de la inteligencia artificial.
Una vez integrada en el flujo de trabajo de Newtral, la herramienta pasó a actuar como un asistente previo a la verificación. El proceso comienza con la captura del audio de entrevistas, ruedas de prensa o debates, que es transcrito automáticamente mediante tecnologías de reconocimiento de voz.
Posteriormente, ClaimHunter analiza el contenido lingüístico del discurso e identifica aquellas frases que contienen afirmaciones objetivas susceptibles de ser contrastadas, descartando opiniones, valoraciones o comentarios irrelevantes. Finalmente, los verificadores reciben una selección priorizada de posibles afirmaciones verificables y deciden cuáles investigarán, manteniendo en todo momento el control editorial sobre el proceso y sobre la publicación final.
Los resultados obtenidos muestran una mejora significativa en la eficiencia del trabajo periodístico. Según explicó Rubén Míguez, director de tecnología (CTO) de Newtral, durante su intervención en el congreso internacional Global Fact 9 celebrado en Oslo en 2022, la automatización de esta fase preliminar permitió reducir hasta un 90% el tiempo dedicado a las labores de monitorización de discursos políticos.[17]
Asimismo, el rendimiento del sistema fue evaluado durante seis meses a partir de las valoraciones diarias realizadas por los periodistas verificadores, alcanzando una precisión superior al 85% en español, porcentaje que superó el 90% durante el último mes de evaluación. Además, la herramienta fue probada por organizaciones de verificación de distintos países latinoamericanos, mostrando un funcionamiento satisfactorio en otros contextos lingüísticos y socioculturales.
El proyecto continúa evolucionando. En colaboración con el programa JournalismAI, coordinado por la London School of Economics, Newtral anunció el desarrollo de ClaimCheck, un nuevo módulo destinado a ampliar las capacidades de ClaimHunter. El objetivo es construir una herramienta multilingüe capaz de detectar automáticamente afirmaciones falsas que ya hayan sido verificadas con anterioridad y alertar a los periodistas para recuperar la verificación existente, evitando duplicidades y acelerando la respuesta frente a la desinformación recurrente.
El caso de Newtral constituye uno de los ejemplos más representativos de cómo la inteligencia artificial puede incorporarse al periodismo como herramienta de apoyo y no de sustitución. En lugar de automatizar la decisión editorial o la elaboración de verificaciones, la IA asume las tareas repetitivas de escucha, transcripción y selección inicial de afirmaciones, liberando tiempo para que los periodistas se concentren en la investigación, el contraste de fuentes y la evaluación crítica de la información. De este modo, la inteligencia artificial no reemplaza el criterio profesional del verificador, sino que actúa como un multiplicador de su capacidad para responder con mayor rapidez y eficacia frente a la desinformación.
Estas iniciativas muestran que la inteligencia artificial ya está generando valor en las redacciones cuando se implanta como una herramienta de apoyo al trabajo periodístico. Tanto los casos internacionales como las experiencias desarrolladas en España evidencian que la IA puede mejorar la eficiencia, reforzar la verificación de la información, facilitar el acceso al conocimiento editorial y ampliar las capacidades de los profesionales, siempre bajo supervisión humana.
Al mismo tiempo, resulta significativo que muchas de estas mismas capacidades estén siendo utilizadas para fortalecer la resiliencia del ecosistema informativo, mediante herramientas para la detección de contenidos manipulados, la identificación de campañas de desinformación, la verificación automatizada o el mantenimiento del control editorial humano sobre las decisiones informativas. La IA se convierte así no solo en una herramienta para producir información, sino también para protegerla.
Sin embargo, el creciente protagonismo de la inteligencia artificial en el ciclo informativo también plantea nuevos desafíos.
A medida que estas tecnologías adquieren capacidad para generar contenidos, personalizar la información, automatizar decisiones o procesar grandes volúmenes de datos, surgen interrogantes sobre su impacto en la calidad de la información, la libertad de prensa, la privacidad, la transparencia, la igualdad o la gobernanza de estos sistemas. Analizar estos retos resulta esencial para comprender cómo garantizar que la incorporación de la IA fortalezca, y no debilite, la función social del periodismo.
Sin embargo, el recorrido de la información no termina en las redacciones. Como se expuso en el primer capítulo, la inteligencia artificial ya no solo interviene en la producción de las noticias, sino también en las distintas fases mediante las cuales las personas buscan, descubren, seleccionan y reciben información. Analizar cómo accede hoy la ciudadanía a la actualidad resulta, por tanto, esencial para comprender cómo se ejerce en la práctica el derecho a recibir información veraz, en un entorno cada vez más mediado por redes sociales, plataformas digitales, algoritmos y asistentes conversacionales, que actúan como nuevos intermediarios entre los medios y la ciudadanía.
Los cambios en la forma en que la ciudadanía accede a la información ya son visibles en los hábitos de consumo informativo. El año 2026 marca un punto de inflexión, aunque no por un cambio abrupto, sino porque culmina una evolución progresiva que se observa desde 2021.
Según el informe Digital News Report 2026 del Reuters Institute for the Study of Journalism, este año marca un punto de inflexión en la evolución del consumo informativo a escala mundial, dado que, por primera vez, las redes sociales y las plataformas de vídeo se sitúan como la principal fuente de acceso a las noticias a nivel mundial.
En específico, estas se utilizan semanalmente por el 54% de la población, por delante de la televisión (52%) y de las páginas web y aplicaciones de medios (51%).[18]
Fuente: Reuters
Este liderazgo es el resultado de una tendencia continuada, en la que el consumo de noticias a través de plataformas sociales aumenta de forma gradual mientras los canales tradicionales pierden peso de manera sostenida.
Este liderazgo es el resultado de una tendencia continuada, en la que el consumo de noticias a través de plataformas sociales aumenta de forma gradual mientras los canales tradicionales pierden peso de manera sostenida.
Así, entre 2021 y 2026, el consumo de noticias a través de la televisión desciende 12 puntos porcentuales, del 64% al 52%, mientras que las webs y aplicaciones de medios retroceden igualmente 12 puntos, del 63% al 51%. La radio pasa del 26% al 21% y la prensa impresa registra la mayor caída relativa, al disminuir del 24% al 16%.
En este ecosistema informativo en transformación emerge un nuevo intermediario: la inteligencia artificial generativa. Aunque su utilización todavía es minoritaria, el 10% de la población afirma haber empleado chatbots de IA para informarse durante la última semana, tres puntos porcentuales más que el año anterior.
Este crecimiento apunta al inicio de un cambio en los hábitos de búsqueda de información, en el que la consulta directa a asistentes conversacionales comienza a complementar, e incluso en determinados contextos a sustituir, tanto a los buscadores tradicionales como al acceso directo a los medios de comunicación. De este modo, la IA deja de ser únicamente una herramienta para producir información y comienza a consolidarse como un nuevo canal de acceso y mediación informativa.
La transformación del consumo informativo no se produce de manera homogénea. La edad constituye uno de los principales factores que condicionan la forma de acceder a las noticias, dibujando una clara brecha generacional.
El mismo informe señala que entre los jóvenes de 18 a 24 años, las redes sociales, las plataformas de vídeo y los asistentes de IA ya son la principal fuente de información para el 52%, un porcentaje que desciende progresivamente hasta el 18% entre los mayores de 55 años.[19]
Estos datos muestran que las generaciones más jóvenes adoptan con mayor rapidez los nuevos canales digitales para descubrir y consumir la actualidad.
La televisión presenta un patrón inverso. Constituye la principal fuente de noticias para el 47% de los mayores de 55 años, frente al 18% de los jóvenes.
Por su parte, las páginas web y aplicaciones de medios mantienen un comportamiento más estable entre generaciones, con porcentajes comprendidos entre el 20% y el 28%, aunque conservan un mayor peso entre la población adulta, que continúa accediendo con mayor frecuencia de forma directa a las cabeceras periodísticas.
Sin embargo, la evolución desde 2021 muestra que esta transformación no se limita a los grupos más jóvenes. Aunque son ellos quienes lideran el cambio, el desplazamiento hacia redes sociales, plataformas de vídeo y asistentes de IA como vía de acceso a las noticias se observa también en el resto de franjas de edad.
Su utilización aumenta 12 puntos porcentuales entre los jóvenes de 18 a 24 años y 13 puntos entre las personas de 25 a 34 y de 35 a 44 años, mientras que la televisión y las webs de medios pierden protagonismo en prácticamente todos los grupos de edad. En otras palabras, la dirección del cambio es común, aunque el ritmo de adopción varía entre generaciones.
Todo ello apunta a una transformación estructural del ecosistema informativo, en la que el acceso a la actualidad pasa a estar cada vez más intermediado por plataformas digitales, algoritmos y herramientas de inteligencia artificial, independientemente de la edad, aunque con distintos niveles de intensidad.
España refleja de forma clara esta evolución. Lejos de tratarse de un fenómeno aislado, el desplazamiento hacia un consumo informativo más intermediado por plataformas digitales también se observa en el contexto español, tanto en los hábitos de acceso a la información general como en la búsqueda de contenidos sobre inteligencia artificial.
El mismo informe señala que se sitúa entre los países donde las redes sociales y las plataformas de vídeo ya han superado a las páginas web y aplicaciones de medios como principal vía de acceso a las noticias. Este patrón la alinea con la mayor parte de América, Oceanía y numerosos mercados europeos, donde el consumo informativo está cada vez más intermediado por plataformas digitales y algoritmos.
En contraste, países como Reino Unido, Irlanda, Noruega, Suecia, Finlandia y Dinamarca mantienen un mayor peso de las páginas web y aplicaciones de medios, reflejando una relación más directa con las cabeceras periodísticas. Japón y Corea del Sur constituyen otra excepción, ya que el predominio de estos canales responde al elevado uso de agregadores de noticias.[20]
Esta misma transformación también se refleja cuando se analiza cómo se informa la población sobre una temática específica como la inteligencia artificial.
Los resultados del Observatorio IAON 2026 muestran que las redes sociales ya se han convertido en la principal fuente de información sobre IA en España. El 49,3% de la población afirma informarse sobre esta tecnología a través de estas plataformas, muy por delante de los medios tradicionales, televisión, radio y prensa, que representan el 24,2%.
Estos resultados muestran que el interés por una tecnología emergente como la IA se canaliza cada vez más a través de plataformas digitales y de los algoritmos que organizan y priorizan la información.
Sin embargo,esta fotografía general oculta también una importante brecha generacional. Entre los menores de 26 años, el 65% se informa sobre IA a través de redes sociales, frente al 8,5% que recurre a medios tradicionales. En cambio, entre los mayores de 59 años, ambos canales presentan un peso mucho más equilibrado (39,4% y 32,2%, respectivamente).
Como concluye el Observatorio IAON 2026, la diferencia de 25,6 puntos porcentuales en el uso de redes sociales entre ambos grupos evidencia la coexistencia de dos ecosistemas informativos claramente diferenciados, uno dominado por las plataformas digitales entre los más jóvenes y otro donde los medios tradicionales conservan un papel mucho más relevante entre la población de mayor edad.
Esta tendencia es coherente con la evolución del consumo informativo general en España.
Según el Panel de Hogares de la CNMC (2025), aunque la televisión continúa siendo el principal medio para informarse en el conjunto de la población (69%), seguida por la radio (36,3%), las redes sociales (33,2%), la prensa en papel o digital (28,7%) y los buscadores de Internet (22,6%), y los podcasts un canal minoritario (9,5%), la edad modifica de forma significativa estos hábitos.[21]
Entre los jóvenes de 16 a 24 años, las redes sociales constituyen el principal canal de acceso a la información (63%), muy por delante de la televisión (43,9%) y la radio (14,2%). Esta tendencia se mantiene entre los 25 y 34 años, donde el 56,3% se informa a través de redes sociales, aunque la televisión conserva un peso relevante (50,2%). A partir de los 35 años, la televisión recupera el liderazgo como principal fuente informativa y su importancia aumenta progresivamente con la edad, hasta alcanzar el 84,7% entre los mayores de 65 años.
Fuente: CNMV
El estudio también evidencia diferencias en los intereses informativos. Las noticias de actualidad general son las más consultadas (63,2%), seguidas de las políticas y económicas (41,6%) y las deportivas (33,9%). Sin embargo, entre los jóvenes de 16 a 24 años el deporte (36%) supera al interés por la información política y económica (29,4%), mientras que a partir de los 25 años estas últimas adquieren un mayor protagonismo.
Además, el 19,4% de la población reconoce no seguir la actualidad informativa, una cifra que asciende hasta el 56,5% entre los adolescentes de 10 a 15 años, lo que refleja una creciente distancia entre las generaciones más jóvenes y el consumo habitual de noticias.
La aparición de los chatbots de inteligencia artificial constituye el siguiente paso en la evolución del ecosistema informativo. Si las redes sociales y las plataformas de vídeo se han consolidado como nuevos intermediarios entre los medios y la ciudadanía, los asistentes conversacionales comienzan ahora a desempeñar ese mismo papel, incorporando una forma diferente de acceder a la información basada en el diálogo con la tecnología.
Aunque su adopción todavía es limitada, el 10% de la población de los 48 mercados analizados afirma haber utilizado un chatbot de IA para acceder a noticias durante la última semana, lo que representa un incremento de 3 puntos porcentuales respecto al año anterior.
Más que un cambio en el volumen de usuarios, esta evolución refleja la aparición de un nuevo comportamiento de consumo, en el que el usuario deja de buscar información mediante enlaces para comenzar a obtener respuestas directamente de un asistente conversacional.
La adopción, no obstante, presenta diferencias significativas entre mercados. Corea del Sur encabeza el uso de estos asistentes, con un 14% de usuarios semanales, seguida de Brasil, con un 13%, y de Grecia e Indonesia, ambas con un 12%. En este contexto, España ocupa la doceava posición mundial, con un 8% de usuarios semanales y un crecimiento de 4 puntos porcentuales respecto al año anterior, uno de los incrementos más elevados entre los países analizados. Estos resultados sitúan al mercado español entre aquellos donde la incorporación de los asistentes conversacionales avanza con mayor rapidez.[22]
Fuente: Reuters
Al igual que ocurría con las redes sociales y las plataformas de vídeo, la edad vuelve a condicionar el ritmo de adopción. El 16% de los menores de 35 años utiliza ya chatbots de IA para informarse, frente al 7% de las personas de 35 años o más. Esta diferencia sugiere que la interacción conversacional comienza a consolidarse como un nuevo hábito entre las generaciones más jóvenes, aunque la tendencia también empieza a extenderse al resto de la población.
Más allá del crecimiento en el número de usuarios, el informe identifica un cambio en la propia lógica de acceso a la información. Tradicionalmente, la búsqueda digital implicaba consultar un buscador, revisar una lista de resultados y acceder posteriormente a distintas páginas web. Con los asistentes conversacionales, ese proceso comienza a simplificarse. El usuario plantea una pregunta, recibe una respuesta sintetizada y puede profundizar mediante consultas sucesivas dentro de una misma conversación.
De este modo, la inteligencia artificial deja de actuar únicamente como una herramienta capaz de generar contenido para convertirse también en un nuevo intermediario del acceso a la información, condicionando la forma en que los ciudadanos descubren, seleccionan y consumen las noticias.
Comprender cómo cambia la forma de acceder a la información requiere analizar también por qué los ciudadanos recurren a estos asistentes. El interés por los chatbots de IA no responde únicamente a la rapidez de uso, sino al tipo de experiencia que ofrecen durante la búsqueda y consulta de información.
En el mismo informe de Reuters se establece que entre quienes utilizan chatbots de IA para acceder a noticias, la principal motivación es la posibilidad de formular preguntas de seguimiento y profundizar en una noticia, señalada por el 48% de los usuarios.[23]
A continuación, aparecen la rapidez para obtener información, con un 42%, la capacidad de integrar contenidos procedentes de diferentes medios en una única respuesta, con un 41%, y la posibilidad de simplificar temas complejos mediante resúmenes, con un 40%.
También destacan la traducción automática de noticias a otros idiomas, utilizada por un 38%, y la percepción de que el asistente puede responder prácticamente a cualquier cuestión, mencionada por un 39% de los usuarios.
Fuente: Reuters
Estas motivaciones muestran que el valor diferencial de los asistentes conversacionales no reside únicamente en reducir el tiempo de búsqueda. Su propuesta consiste en reorganizar la experiencia de acceso a la información, integrando contenidos de distintas fuentes, adaptando el nivel de detalle a las necesidades del usuario y permitiendo mantener una conversación continua para ampliar o matizar las respuestas obtenidas.
Este comportamiento resulta especialmente frecuente entre las personas con mayor interés por la actualidad, lo que sugiere que los asistentes de IA comienzan a consolidarse no solo como una puerta de entrada para nuevos consumidores, sino también como una herramienta complementaria para usuarios informativamente más activos.
La expansión de los asistentes conversacionales también plantea un desafío que acompaña a la creciente intermediación del acceso a la información, la confianza. A medida que el consumo informativo se desplaza hacia plataformas digitales y chatbots de IA, el informe identifica una diferencia creciente entre la frecuencia con la que estos canales son utilizados y la confianza que los ciudadanos depositan en ellos.
El Reuters Institute denomina a esta diferencia «brecha de confianza», entendida como la distancia existente entre la confianza depositada en las noticias en general y la confianza atribuida a la información cuando esta llega a través de plataformas de terceros. Mientras que la confianza en las noticias alcanza el 37%, esta desciende hasta el 22% cuando la información se consume mediante redes sociales y se reduce al 20% cuando procede de chatbots de inteligencia artificial.[24]
Esta diferencia adquiere especial relevancia porque coincide con el desplazamiento progresivo del consumo hacia esos mismos canales. A medida que redes sociales, plataformas de vídeo y asistentes conversacionales aumentan su peso como punto de acceso a la actualidad, también crece la utilización de entornos que los propios ciudadanos consideran menos fiables que los medios tradicionales.
Según el Reuters Institute, esta evolución hace previsible que, si continúa aumentando el consumo de noticias a través de plataformas de terceros, la confianza global en la información pueda seguir disminuyendo.
El estudio identifica además una paradoja en el comportamiento de los usuarios. Aunque los ciudadanos atribuyen un menor nivel de confianza a estos entornos, continúan utilizándolos por la rapidez, la comodidad y la facilidad de acceso que ofrecen. En consecuencia, la conveniencia adquiere un peso creciente en la elección del canal de información, incluso cuando ello implica recurrir a fuentes que generan una menor confianza percibida.
La percepción también presenta diferencias entre países.
En Reino Unido, por ejemplo, únicamente el 6% de la población afirma confiar en los chatbots como fuente de información, el porcentaje más reducido de todos los mercados analizados. En conjunto, los resultados muestran que la confianza continúa siendo el principal factor que condiciona la consolidación de los asistentes conversacionales como canal de acceso a las noticias. Su utilización aumenta de forma progresiva, sus funcionalidades responden a necesidades concretas de los usuarios y su presencia como intermediarios continúa ampliándose.
Sin embargo, la velocidad de adopción sigue siendo superior a la velocidad con la que se construye la confianza, un desequilibrio que el informe identifica como uno de los principales retos para la evolución del ecosistema informativo.
La brecha de confianza no constituye únicamente un obstáculo para la consolidación de los asistentes conversacionales como canal de acceso a la información. También refleja desafíos más profundos que acompañan a la creciente incorporación de la inteligencia artificial al ecosistema informativo.
La preocupación por la fiabilidad de los contenidos, la transparencia de los sistemas, la identificación de las fuentes o la proliferación de contenidos sintéticos trasciende el uso de los chatbots y afecta al conjunto del proceso informativo.
Esta preocupación no es únicamente teórica, sino que también se refleja en la percepción de la ciudadanía. Según el Observatorio IAON 2026, la manipulación, la desinformación y los deepfakes constituyen el tercer motivo de preocupación relacionado con la IA en España, al ser señalados por el 49,4% de la población.
En un contexto en el que la IA puede generar textos, imágenes, audios y vídeos cada vez más difíciles de distinguir de los reales, preservar la confianza en la información exige reforzar la verificación humana, impulsar una mayor transparencia en el uso de estas tecnologías y promover un desarrollo ético y responsable de la inteligencia artificial aplicada al periodismo.
La creciente incorporación de la inteligencia artificial al ecosistema informativo no solo transforma la forma de producir, distribuir y consumir noticias, sino que también plantea desafíos relevantes para el ejercicio del periodismo y la protección de los derechos fundamentales.
Desde esta perspectiva, la UNESCO rechaza el determinismo tecnológico, entendido como la idea de que la evolución de la IA sea inevitable e independiente de las decisiones humanas, y defiende que su desarrollo debe estar guiado por la agencia humana, el respeto a los derechos humanos y un enfoque centrado en las personas. El objetivo, por tanto, no consiste en frenar la innovación, sino en garantizar que la inteligencia artificial refuerce, y no debilite, la función social del periodismo.[25]
Uno de los principales riesgos afecta al derecho a la información. La UNESCO advierte de que los algoritmos de personalización pueden favorecer la creación de filtros burbuja y cámaras de eco, limitando la exposición de los ciudadanos a perspectivas diversas y contribuyendo a la fragmentación del debate público.
La UNESCO también identifica riesgos específicos para el periodismo y la libertad de prensa. La inteligencia artificial facilita la creación y difusión de desinformación, deepfakes y otros contenidos sintéticos con apariencia de autenticidad, dificultando la verificación de la información.
A ello se suma que los sistemas de moderación automatizada de contenidos, como los mencionados en los casos previos, aunque útiles para detectar discursos de odio o contenidos ilícitos, todavía presentan limitaciones para interpretar el contexto, diferenciar entre información, sátira o incitación al odio y evitar la retirada errónea de contenidos legítimos. Además, la falta de transparencia en estos procesos dificulta conocer cómo se toman las decisiones y limita las posibilidades de supervisión y recurso.
Al mismo tiempo, estas tecnologías pueden emplearse para automatizar campañas de acoso, doxing o intimidación contra periodistas, así como para intensificar la vigilancia sobre quienes desarrollan labores de investigación, comprometiendo la protección de las fuentes y el ejercicio de un periodismo independiente.
Otro de los desafíos señalados es la opacidad de muchos sistemas de IA. La complejidad de estos modelos dificulta comprender cómo alcanzan determinadas decisiones, lo que limita la explicabilidad, complica la atribución de responsabilidades y aumenta el riesgo de reproducir sesgos algorítmicos sin que estos puedan detectarse fácilmente. Como respuesta, la UNESCO defiende avanzar en auditorías independientes, mecanismos de IA explicable y herramientas que permitan reforzar la rendición de cuentas.
El informe también advierte de la existencia de una brecha global en el acceso a la inteligencia artificial, derivada de las desigualdades en infraestructura tecnológica, disponibilidad de datos y acceso al talento especializado. A ello se suma la infrarrepresentación de las mujeres en el desarrollo de estas tecnologías, una situación que puede trasladarse a los algoritmos mediante la reproducción de sesgos y discriminaciones.
Por último, la UNESCO subraya que la IA plantea importantes retos para la gobernanza y la sostenibilidad del modelo de negocio de los medios. La creciente dependencia de los algoritmos de las plataformas digitales puede condicionar la visibilidad y la viabilidad económica de los medios de comunicación, mientras que la personalización extrema y el microtargeting político pueden afectar a la calidad del debate público y a la integridad de los procesos democráticos.
Ante este escenario, la organización defiende un modelo de gobernanza multiactor, en el que administraciones públicas, empresas tecnológicas, medios de comunicación, comunidad científica y sociedad civil participen conjuntamente en el diseño, supervisión y evaluación de estas tecnologías.
Los desafíos asociados a la inteligencia artificial no se limitan a la calidad de la información o a la libertad de prensa, sino que también están transformando la sostenibilidad económica de los medios de comunicación.
A medida que la IA modifica la forma en que las personas buscan, descubren y consumen noticias, también cambia la manera en que los medios captan audiencia, generan ingresos y construyen relaciones con sus lectores.
La transformación de los hábitos de consumo está modificando profundamente el modelo de negocio de las organizaciones periodísticas. El creciente desplazamiento de las audiencias hacia plataformas de terceros y asistentes conversacionales reduce el acceso directo a las páginas web y aplicaciones de noticias, limitando la capacidad de los editores para convertir visitantes ocasionales en suscriptores.
Como consecuencia, el porcentaje de usuarios que paga por noticias digitales permanece estancado en el 17%, mientras que el uso de webs y aplicaciones de medios ha descendido 12 puntos porcentuales desde 2021, reduciendo significativamente el flujo de usuarios que alimenta el denominado embudo de suscripción.[26]
A esta tendencia se suma un cambio estructural en el funcionamiento de los buscadores. La incorporación de respuestas generadas por inteligencia artificial está impulsando el denominado fenómeno de «cero clics», en el que los usuarios obtienen la información que necesitan directamente desde el buscador o el asistente conversacional, sin necesidad de acceder a la página del medio que la produjo.
Según el Pew Research Center (2025), cuando el buscador ofrece un resumen generado por IA, la probabilidad de que el usuario haga clic en un enlace disminuye de forma significativa, reduciendo la visibilidad y el tráfico que reciben las fuentes originales.[27] Esta tendencia se refleja también en la caída interanual del tráfico de referencia procedente de buscadores registrada durante 2025 por Digital Content Next y Chartbeat, y en la previsión de los propios editores, que estiman una reducción del 43% del tráfico procedente de motores de búsqueda durante los próximos tres años.[28]
Ante este escenario, los medios están redefiniendo sus estrategias de crecimiento. Frente a un modelo basado en maximizar el alcance y la publicidad vinculada al volumen de visitas, cada vez más organizaciones priorizan la fidelización y el compromiso de comunidades más reducidas, pero con mayor probabilidad de suscribirse, regresar de forma recurrente y generar ingresos sostenibles.
Esta evolución está impulsando el desarrollo de canales directos con la audiencia, como newsletters, aplicaciones propias, eventos o programas de membresía, al tiempo que proliferan los acuerdos de licencia de contenidos con desarrolladores de inteligencia artificial para garantizar que el uso de la información periodística también genere valor para quienes la producen.
El recorrido realizado a lo largo de esta informe muestra que la inteligencia artificial ya forma parte de todo el ciclo de la información. Como se ha visto, transforma la producción periodística, la forma en que la ciudadanía accede a las noticias, los riesgos que afronta el ecosistema informativo y el modelo de negocio de los medios.
En este contexto, la cuestión ya no es solo cómo aprovechar las oportunidades que ofrece la IA, sino cómo garantizar que su incorporación siga siendo compatible con una información fiable, transparente y de interés público. Es precisamente a esta necesidad a la que responde el marco regulatorio, orientado a reforzar la transparencia, la responsabilidad y la confianza en un ecosistema informativo cada vez más mediado por la inteligencia artificial.
Esta preocupación se manifiesta como una creciente demanda social. Según el Observatorio IAON 2026, el 79,3% de la población considera muy importante que empresas y organismos sean transparentes y responsables en el desarrollo y uso de la inteligencia artificial, frente al 74,7% registrado en 2025. El incremento de 4,6 puntos porcentuales refleja que, a medida que la IA adquiere un papel más relevante en la generación y distribución de información, también aumenta la expectativa de que su utilización sea identificable, comprensible y responsable.
Esta demanda ciudadana encuentra su reflejo en el nuevo marco regulatorio europeo. El Reglamento (UE) 2024/1689, conocido como AI Act, constituye la primera normativa armonizada sobre inteligencia artificial en la Unión Europea y establece un conjunto de obligaciones destinadas a reforzar la transparencia en determinados usos de estos sistemas.
Entre ellas, el artículo 50, aplicable desde el 2 de agosto de 2026, obliga a informar a las personas cuando interactúan con determinados sistemas de IA, como los chatbots, y exige que los contenidos sintéticos y los deepfakes sean identificados de forma clara cuando hayan sido generados o manipulados mediante inteligencia artificial.[29]
En el ámbito del periodismo, el Reglamento incorpora una previsión específica para compatibilizar estas obligaciones con la libertad de información. Cuando los contenidos generados o modificados mediante IA formen parte de una actividad editorial sometida a supervisión humana y exista una responsabilidad editorial efectiva, las obligaciones de transparencia se adaptan para preservar tanto la confianza de la ciudadanía como el correcto desarrollo de la actividad periodística.
España ha comenzado igualmente a adaptar su ordenamiento jurídico a este nuevo marco europeo. En mayo de 2026, el Consejo de Ministros aprobó el Proyecto de Ley para el Buen Uso y la Gobernanza de la Inteligencia Artificial, que desarrolla la aplicación del AI Act en el ámbito nacional.[30]
El texto designa las autoridades competentes de supervisión, entre ellas la Agencia Española de Supervisión de la Inteligencia Artificial (AESIA), articula el régimen sancionador previsto por la normativa europea y establece los mecanismos nacionales de coordinación y control para garantizar su cumplimiento.
Resulta significativo que la demanda ciudadana, las recomendaciones del Observatorio IAON y el nuevo marco regulatorio europeo converjan en una misma dirección. Entre las propuestas formuladas por el Observatorio IAON 2026 figura el etiquetado de los contenidos creados mediante inteligencia artificial, una recomendación alineada con las obligaciones de transparencia previstas en el artículo 50 del AI Act.
Más allá de introducir nuevas obligaciones para proveedores y organizaciones, este marco consolida la transparencia como un elemento esencial para preservar la confianza en un ecosistema informativo cada vez más mediado por la inteligencia artificial.
De este modo, el recorrido iniciado al comienzo del capítulo, desde el derecho a recibir información hasta las nuevas formas de producirla, distribuirla y consumirla, encuentra su respuesta en un objetivo común: garantizar que la incorporación de la IA al periodismo siga siendo compatible con el ejercicio efectivo de la libertad de expresión y del derecho de la ciudadanía a acceder a una información fiable, plural y contrastada.
[1] Naciones Unidas. Declaración Universal de Derechos Humanos. 1948. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://www.ohchr.org/sites/default/files/spn.pdf
[2] Tribunal Europeo de Derechos Humanos y Consejo Europeo. Convenio Europeo de Derechos Humanos. 1950. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://www.echr.coe.int/documents/d/echr/convention_spa
[3] Boletín Oficial del Estado. Constitución Española. 1978. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://boe.es/buscar/act.php?id=BOE-A-1978-31229&p=20240217&tn=1
[4] Fundación Fernando Pombo. Derecho a la libertad de expresión: Formas de participación. 2025. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://www.fundacionpombo.org/web/wp-content/uploads/2025/06/01-Libertad-de-expresion-en-residencia-v6.pdf
[5] Consejo de Europa. Nota orientativa sobre las implicaciones de la inteligencia artificial generativa para la libertad de expresión. 2025. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: 488029df80
[6] Microsoft Research. Trabajando con IA: medición de la aplicabilidad de la IA generativa a las ocupaciones. 2025. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/working-with-ai-measuring-the-occupational-implications-of-generative-ai/
[7] Reuters Institute for the Study of Journalism. Journalism, Media and Technology Trends and Predictions 2025. 2025. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/journalism-media-and-technology-trends-and-predictions-2025
[8] Reuters Institute for the Study of Journalism. Journalism, Media and Technology Trends and Predictions 2025. 2025. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/journalism-media-and-technology-trends-and-predictions-2025
[9] Universidad Complutense de Madrid. Uso periodístico de la IA en medios de comunicación españoles: mapa actual y perspectivas para un futuro inmediato. 2023. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://revistas.ucm.es/index.php/ESMP/es/article/view/89193/4564456567657
[10] Ventura Pocino, Patrícia. Algoritmos en las redacciones: retos y recomendaciones para dotar a la inteligencia artificial de los valores éticos del periodismo. Consell de la Informació de Catalunya. 2021. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://cic.periodistes.cat/wp-content/uploads/2022/03/algorismes_a_les_redaccions_ESP_.pdf
[11] Reuters Institute for the Study of Journalism. Are human journalists truly irreplaceable? How to safeguard public interest journalism in the age of AI. 2026. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/news/are-human-journalists-truly-irreplaceable-how-safeguard-public-interest-journalism-age-ai
[12] Reuters News Agency. Advanced Technology to Deliver Trusted News at Speed. s. f. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://reutersagency.com/technology-ai/
[13] Financial Times Strategies. What has the FT learned about launching its own generative AI tool. 2024. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://www.ftstrategies.com/en-gb/insights/what-has-the-ft-learned-about-launching-its-own-generative-ai-tool/
[14] Proyecto IVERES. Proyecto IVERES: Identificación, Verificación y Respuesta. El Estado democrático ante el reto de la desinformación interesada. s. f. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://iveres.es/
[15] EL PAÍS. EL PAÍS lanza Vera EL PAÍS, un asistente conversacional con inteligencia artificial. 2025. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: EL PAÍS lanza Vera EL PAÍS, un asistente conversacional con inteligencia artificial | EL PAÍS que hacemos | EL PAÍS
[16] Newtral. Por qué la inteligencia artificial es un aliado de los verificadores y puede ayudar en la lucha contra la desinformación. 2022. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://www.newtral.es/periodismo-inteligencia-artificial-avances-newtral/20220624/
[17] Newtral. Por qué la inteligencia artificial es un aliado de los verificadores y puede ayudar en la lucha contra la desinformación. 2022. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://www.newtral.es/periodismo-inteligencia-artificial-avances-newtral/20220624/
[18] Reuters Institute for the Study of Journalism. Digital News Report 2026. 2026. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2026-06/DNR 2026 FINAL_2.pdf
[19] Reuters Institute for the Study of Journalism. Digital News Report 2026. 2026. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2026-06/DNR 2026 FINAL_2.pdf
[20] Reuters Institute for the Study of Journalism. Digital News Report 2026. 2026. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2026-06/DNR%202026%20FINAL_2.pdf
[21] Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia. La CNMC mide por primera vez cómo se sigue la actualidad: redes sociales para jóvenes, televisión para adultos. 2025. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://www.cnmc.es/prensa/panel-medios-informaci%C3%B3n-20251128
[22] Reuters Institute for the Study of Journalism. Digital News Report 2026. 2026. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2026-06/DNR%202026%20FINAL_2.pdf
[23] Reuters Institute for the Study of Journalism. Digital News Report 2026. 2026. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2026-06/DNR%202026%20FINAL_2.pdf
[24] Reuters Institute for the Study of Journalism. Digital News Report 2026. 2026. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2026-06/DNR%202026%20FINAL_2.pdf
[25] UNESCO. Steering AI and Advanced ICTs for Knowledge Societies: A Rights, Openness, Access and Multi-stakeholder Perspective. 2019. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: 372132eng.pdf
[26] Reuters Institute for the Study of Journalism. Digital News Report 2026. 2026. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2026-06/DNR%202026%20FINAL_2.pdf
[27] Pew Research Center. Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results. 2025. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en https://www.pewresearch.org/short-reads/2025/07/22/google-users-are-less-likely-to-click-on-links-when-an-ai-summary-appears-in-the-results/
[28] Reuters Institute for the Study of Journalism. Digital News Report 2026. 2026. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2026-06/DNR%202026%20FINAL_2.pdf
[29] Comisión Europea. Obligaciones de transparencia en virtud del artículo 50 de la Ley de IA. 2026. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://digital-strategy.ec.europa.eu/es/faqs/transparency-obligations-under-article-50-ai-act
[30] Gobierno de España. Proyecto de Ley Orgánica para el buen uso y la gobernanza de la inteligencia artificial. 2026. [Consultado el 13–08–2026] Disponible en: https://www.lamoncloa.gob.es/consejodeministros/referencias/paginas/2026/20260526-referencia-rueda-de-prensa-ministros.aspx