Un análisis del Reuters Institute revela cómo los medios están reorganizando sus estructuras ante el avance de la IA.
Judith Victoria Cherquis
Las redacciones están dejando atrás la primera etapa de la inteligencia artificial, centrada en establecer qué se puede hacer y qué no, para entrar en una fase más compleja: decidir quién controla estas herramientas, quién responde por sus resultados y cómo se integra la IA en la propia arquitectura de los medios.
Es una de las principales conclusiones del análisis publicado por el Reuters Institute for the Study of Journalism. El estudio, elaborado por Ramaa Sharma, recoge entrevistas con 20 responsables de medios, expertos y académicos de 13 países. Además, analiza cómo las organizaciones están adaptando sus flujos de trabajo y sus productos ante la expansión de la IA.
El informe identifica tres modelos principales de gobernanza. En algunas organizaciones, el uso de IA ha surgido de manera informal, sin políticas específicas. A veces ocurre por falta de recursos para establecer estructuras de supervisión. Otras han desarrollado principios y comités internos que mantienen al humano dentro del proceso de decisión. Y un tercer grupo ha creado estructuras formales con responsables y equipos específicos de inteligencia artificial. Entre estos últimos aparecen la BBC, la finlandesa YLE y la Televisión Checa.
El problema de mantener al humano en el circuito
La supervisión humana sigue siendo el principal mecanismo de seguridad para las redacciones. Sin embargo, el Reuters Institute advierte de que ese modelo empieza a generar problemas.
Parte de la responsabilidad está recayendo sobre los mandos intermedios, que ya soportan una elevada carga de trabajo. Annika Ruoranen, antigua responsable de IA responsable de YLE, señala que estos profesionales deben ocuparse de la calidad diaria de las informaciones. Además, deben asumir nuevas tareas relacionadas con la gobernanza de la inteligencia artificial. En Scroll, en India, esta presión ha provocado incluso que se establezcan límites sobre la cantidad de contenidos asistidos por IA que los trabajadores deben revisar.
La cuestión adquiere además una nueva dimensión con la entrada en aplicación, el 2 de agosto de 2026. Esto ocurre por las obligaciones de transparencia del artículo 50 del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial.
El Reuters Institute recoge las dudas de algunos responsables sobre qué significa realmente una revisión humana cuando una herramienta puede entregar un contenido prácticamente terminado.
El riesgo de delegar el criterio en la máquina
El estudio también aborda el concepto de «rendición cognitiva», acuñado en un trabajo de 2026 de los investigadores Steven Shaw y Gideon Nave, de la Wharton School de la Universidad de Pensilvania.
El término describe la tendencia a delegar en la IA parte del juicio, el esfuerzo y la responsabilidad cuando sus respuestas se presentan de forma fluida y convincente. El trabajo, basado en tres estudios con 1.372 participantes, concluyó que las personas podían adoptar respuestas de IA incluso cuando eran deliberadamente incorrectas.
El fenómeno preocupa también dentro de las redacciones. Ibrahim Shehu, director editorial del Media Trust Group de Nigeria, afirma que observa una menor implicación creativa entre algunos periodistas jóvenes y una tendencia a utilizar estas herramientas para terminar antes el trabajo.
La IA también puede ayudar a detectar sesgos
El informe no presenta, sin embargo, un escenario exclusivamente negativo. Algunas organizaciones están utilizando la inteligencia artificial para analizar grandes volúmenes de información y detectar patrones de sesgo. Esto puede resultar difícil de identificar cuando se examinan las noticias de una en una.
La BBC, por ejemplo, utiliza este tipo de análisis para estudiar patrones de representación en miles de contenidos. Su responsable de IA señala que determinados sesgos solo pueden detectarse cuando se observa el comportamiento de una redacción a gran escala.
La misma lógica puede aplicarse a los propios sistemas de IA. El objetivo ya no consiste únicamente en revisar una respuesta concreta, sino en identificar patrones que puedan repetirse en miles de contenidos.
EFE y AP ya han dado el paso hacia normas más precisas
Este cambio de modelo conecta directamente con una información publicada por Infoperiodistas el 2 de septiembre sobre las nuevas reglas de inteligencia artificial de la Agencia EFE y Associated Press.
EFE ha establecido una guía de uso editorial que sitúa la supervisión humana y la responsabilidad periodística en el centro. La agencia exige que los contenidos elaborados con intervención sustancial de IA sean identificados ante sus clientes y establece límites específicos para las imágenes generadas artificialmente. Además, contempla herramientas autorizadas, formación de los equipos y un órgano interno de supervisión integrado por distintas áreas de la compañía y el Consejo de Redacción.
AP actualizó sus estándares este verano y amplió los usos permitidos de la IA para tareas como investigación inicial, resumen de documentos, transcripción, traducción o sugerencias de titulares. En todos los casos, los resultados deben ser revisados y editados por periodistas antes de su publicación. La agencia mantiene además la prohibición de utilizar IA generativa para crear, alterar o mejorar fotografías informativas.
De las normas a la arquitectura
El análisis del Reuters Institute apunta a que estas políticas son solo una primera etapa. A medida que las herramientas se vuelven más capaces, las redacciones necesitan algo más que instrucciones de uso. Necesitan estructuras capaces de controlar cómo se incorporan a los procesos de trabajo.
Algunas organizaciones ya están avanzando en esa dirección mediante coaliciones, estándares compartidos y sistemas que incorporan información sobre procedencia, atribución y contexto desde el origen del contenido. El Reuters Institute cita, entre otras iniciativas, la coalición Spur, formada por más de 30 organizaciones de medios, y el trabajo del IPTC para explorar nuevos estándares de datos periodísticos.
La conclusión del estudio apunta a un cambio de escala: gobernar la inteligencia artificial ya no consiste solo en decidir qué puede hacer una herramienta. Consiste en diseñar los sistemas, los equipos y los procesos para que la responsabilidad periodística no desaparezca cuando la tecnología gane autonomía.
