IA y Periodismo: Pronósticos para el 2026

Al iniciarse un año crucial en la relación entre la industria periodística y  la inteligencia artificial, tres autores del Instituto Reuters para el Estudio del Periodismo recopilaron las opiniones de expertos a escala mundial en torno a lo que podría ocurrir durante 2026. Estos cinco temas recurrentes fueron identificados entre los vaticinios:

• El público accederá cada vez más a las noticias a través de la IA.

• Aumentará la demanda de trabajo de verificación.

• La automatización y los agentes transformarán las redacciones.

• Las redacciones mejorarán sus habilidades y crearán infraestructura de IA.

• La IA potenciará aún más a los periodistas de datos.

A continuación un resumen de lo abordado por los editores consultados.

Gina Chua
Executive Editor at Large, Semafor

El público acelerará el uso de chatbots/LLM (Large Language Models) para acceder a la información, a pesar de sus problemas bien documentados en cuanto a precisión y alucinaciones, y el tráfico a los sitios de noticias seguirá disminuyendo.  Algunas redacciones intentarán migrar hacia arriba, apostando por la reputación de la marca, los periodistas estrella y la voz de la redacción, para establecer relaciones directas con los lectores fieles. Otras recurrirán a la IA para aumentar su eficiencia y su producción. Y unas pocas redacciones emprendedoras comenzarán a experimentar con cómo aprovechar este nuevo comportamiento de los usuarios proporcionándoles interfaces similares a los chatbots.

Alessandro Alviani
Lead for Generative AI, Süddeutsche Zeitung 

2026 podría marcar un punto de inflexión: las experiencias conversacionales sin pantalla y basadas en el audio podrían convertirse cada vez más en una puerta de entrada para el consumo de información. Las líneas entre «leer», «escuchar» e «interactuar» se difuminarán. Los usuarios no solo podrán hacer preguntas y recibir respuestas rápidas, sino también cambiar a audio lineal para acceder a reportajes originales y profundos sin interrupciones.  Esto crea nuevas oportunidades, pero también retos. El primero es estructural: ¿cómo diseñamos el periodismo para situaciones en las que los usuarios pasan con fluidez de la conversación a la escucha de formatos largos sin utilizar una pantalla? Esto va más allá de la tan citada «muerte» del formato del artículo. Se trata de crear nuevos flujos y experiencias de usuario que aún no existen, en un momento en el que un nuevo ecosistema de información mediado por la inteligencia artificial ha redefinido profundamente los hábitos y puntos de entrada tradicionales.

Olle Zachrison
Senior News Editor AI, BBC News

En 2026, oiremos hablar aún más de los navegadores basados en IA y los modos de IA en los dispositivos. Funciones como el modo IA de Google, el modo Atlas de ChatGPT y la barra lateral Copilot de Microsoft ganarán más popularidad y cambiarán cada vez más la forma en que el público consume las noticias. Estas herramientas eluden los esfuerzos por bloquear los rastreadores de IA: los usuarios pueden simplemente pedir a su dispositivo que explique, resuma o traduzca lo que aparece en su pantalla. Esto acelera aún más el declive de las referencias de búsqueda, pero también tiene implicaciones para los propios servicios impulsados por IA de las empresas de medios de comunicación. Si los resúmenes, las traducciones o las funciones conversacionales se convierten en características integradas de los dispositivos, como los audífonos de nueva generación, eso debe tenerse en cuenta en nuestras propias decisiones de diseño.  Es probable que la industria de las noticias tenga que centrarse en soluciones asistidas por IA más personalizadas, tanto a nivel interno como para el público, en lugar de imitar a los asistentes comerciales. Esto es intrínsecamente positivo, ya que ayuda a salvaguardar la independencia, mantener los estándares editoriales y conservar un mejor control sobre nuestros datos.

Sannuta Raghu
Leader of Scroll Media’s AI Lab

El cambio más significativo será el colapso de la idea de que un artículo equivale a una historia. El artículo siempre ha sido un contenedor cerrado, un objeto lineal único, porque así lo exigían la impresión y las URL. Se parte del supuesto de que los usuarios son uniformes y llegan en el mismo momento con el mismo nivel de conocimiento. En realidad, el público llega con niveles muy diferentes de familiaridad, preguntas y necesidades. A medida que se incorporan interfaces maleables a los productos informativos, el artículo se convierte en un punto de entrada. Para el público, el cambio es experiencial: la gente no «leerá las noticias» tanto como navegará y consultará información verificada. Para las organizaciones de noticias, el cambio no consiste tanto en cambiar la forma de hacer periodismo como en cambiar la forma de organizar la información para su uso.

Florent Daudens
CEO, Mizal.ai

Los clics no serán la medida del éxito. Lo será la conversación, lo que significa descubrir nuevas cadenas de valor y experiencias de usuario. Esto puede resultar complicado, pero existe una brecha de oportunidades: un estudio reciente del Instituto Reuters mostró que la búsqueda de información se ha convertido en el principal caso de uso de la IA (24 % semanal), mientras que el consumo de noticias se sitúa en un mero 6 %. Parte de la ecuación radica en conectar a las personas con voces individuales, no solo con identidades institucionales.

Mayor  demanda de verificación

Joshua Ogawa
Head of AI & Visual Strategy, Editorial Division, Nikkei

Te guste o no, ver ya no es creer en la era de las falsificaciones generadas por IA y los deepfakes, que inundan el espacio de la información digital. El periodismo fotográfico y videográfico no es una excepción. Las organizaciones de noticias solían tener muy poca tolerancia con cualquier alteración digital de las imágenes o los videos que publicaban, incluso antes de la llegada de la IA generativa. Ahora que cualquiera puede crear imágenes y videos sintéticos fotorrealistas de forma fácil y económica, sin dejar apenas rastro, cada vez es más difícil mantener el mismo nivel periodístico. Es de esperar que la industria de las noticias se tome finalmente en serio la inversión en las herramientas y habilidades necesarias para verificar y autenticar el contenido visual. La adopción de soluciones disponibles como C2PA ha sido dolorosamente lenta por diversas razones. Pero aún estamos a tiempo de preservar el papel del periodismo visual como prueba y evitar el beneficio del mentiroso.

Shuwei Fang
Shorenstein Fellow, Harvard Kennedy School

El contenido sintético ya ha inundado el entorno informativo. En 2026 es cuando se vuelve conflictivo. En agosto de 2025, casi la mitad de la indignación en las redes sociales por el cambio de logotipo de la cadena de restaurantes estadounidense Cracker Barrel fue sintética; las críticas auténticas se amplificaron hasta convertirse en una controversia que hizo caer las acciones. Es de esperar que esto madure y se convierta en algo intencionado: ataques microdirigidos y orquestados diseñados para mover los mercados y extraer valor. El público no aprenderá a detectar las falsificaciones (no puede), por lo que delegará esta tarea, y algunos estarán dispuestos a pagar [por este servicio]. Los contratistas de defensa ya comercializan sistemas de detección basados en la inteligencia artificial, pero solo para un mercado reducido. Los medios de comunicación tienen la credibilidad editorial para llevar esto más allá, pero pueden carecer de la agilidad necesaria. Las empresas emergentes tienen la agilidad, pero deben generar confianza.

Automatización en las salas de Redacción

David Caswell
Consultor

En 2026, las organizaciones de noticias utilizarán cada vez más la IA agencial para la automatización integral de flujos de trabajo complejos. En 2023-24, muchos productores de noticias automatizaron tareas individuales de la sala de redacción, como resumir artículos, generar titulares, redactar boletines informativos, editar textos y similares, a menudo mediante el uso de «kits de herramientas de IA». Esto generó algunas eficiencias útiles. Pero en 2025, los límites de la «automatización de tareas» se han hecho evidentes. El ahorro de tiempo y dinero es decepcionante, y la IA centrada en tareas parecía un callejón sin salida estratégico. Mientras tanto, han aparecido agentes de IA habilitados por nuevos «modelos de razonamiento», procesos que comprenden objetivos generales, formulan preguntas aclaratorias y luego ejecutan las numerosas tareas individuales necesarias para alcanzar esos objetivos. Las herramientas de «investigación profunda» son ejemplos tempranos. Los agentes de IA ya pueden automatizar flujos de trabajo de producción de conocimiento muy sofisticados que superan con creces la complejidad de las simples tareas de una sala de redacción. En 2026, más salas de redacción descubrirán estas potentes capacidades y comenzarán a utilizarlas estratégicamente en la recopilación de noticias, las investigaciones, las entrevistas, la verificación de datos y mucho más.

La construcción de nuevas estructuras con IA

Katharina Schell 
Deputy editor-in-chief, Austria Presse Agentur

Las organizaciones de noticias cambiarán su enfoque de la IA en la producción a la IA en la distribución y la monetización. El potencial de la IA en la producción de medios se ha sobreestimado en parte y ya se ha explotado en parte, pero la monetización de contenidos se convierte en un reto cada vez más acuciante. Incluso las empresas de medios que hasta ahora se han mostrado reacias considerarán acuerdos de contenido con plataformas de IA en 2026.  La IA conversacional seguirá creciendo en lo que respecta a la información actualizada. «Las noticias me encontrarán» será sustituido gradualmente por «Puedo solicitar noticias en cualquier momento». Como efecto secundario paradójico, el público seguirá perdiendo confianza en las noticias difundidas en línea, ya que el alto grado de penetración de la IA significa que prácticamente toda la información es sospechosa. 

Tess Jeffers
Director of newsroom data and AI, Wall Street Journal

Los editores utilizarán modelos de audiencia sintéticos: chatbots de IA entrenados para encarnar los perfiles clave de la audiencia. Estos altavoces «siempre activos» proporcionarán a los reporteros y editores comentarios instantáneos. ¿Quieres charlar sobre una idea? ¿Quieres saber si tu titular atrae a tu lector objetivo? Solo tienes que preguntar a tu audiencia (IA). La personalización de las noticias alcanzará su máximo apogeo, yendo más allá del contenido para llegar a la personalización generativa impulsada por la IA del formato, el tono, el estilo y la profundidad. Aunque el público rara vez quiere todas las funciones, la mayoría de los lectores utilizarán una o más de estas opciones en algún momento. Los editores de noticias crearán una gran cantidad de productos GenAI para ofrecer al público esta flexibilidad. El paso final es la democratización total de los datos de la audiencia en toda la sala de redacción, impulsada por chatbots de datos dedicados. Los datos y la información ya no se limitarán a los paneles de control o a funciones especializadas. 

Tshepo Tshabalala
Project manager, JournalismAI

La IA dejará de ser solo un experimento divertido y se convertirá en una necesidad básica para las redacciones más pequeñas. En 2026, estas pequeñas y medianas empresas de noticias dependerán principalmente de la IA para ser más sostenibles y ahorrar tiempo. Piensa en la IA como un pasante digital supereficiente: se encargará de las tareas aburridas y repetitivas, como resumir artículos largos, transcribir entrevistas y procesar datos sencillos. Esto liberará a los reporteros humanos para que se centren en las historias serias e impactantes para sus respectivas comunidades. Fundamentalmente, la IA también empezará a ayudarles a ser más sostenibles y a pensar en implementar estrategias de crecimiento de los ingresos para mantenerse a flote. Sin embargo, lo importante no es la tecnología en sí, sino conseguir que la gente la utilice correctamente. Las pequeñas redacciones seguirán teniendo dificultades para que la IA funcione perfectamente en las noticias muy locales y para que su personal se sienta totalmente cómodo con ella. Los actores inteligentes invertirán en formación y ética, utilizando la IA para hacer un mejor trabajo. 

Sebastián Auyanet Torres
Consultant in audience development, product and impact

El avance más significativo en 2026 debería ser la generalización del «vibe coding», es decir, el uso del lenguaje natural para crear herramientas internas personalizadas. Las redacciones de todos los tamaños, así como los creadores de noticias individuales, pasarán cada vez más del software genérico a diseñar sus propios sistemas internos que se adapten perfectamente a su realidad operativa. Esta capacidad podría permitir, por ejemplo, una recopilación de datos propios de mayor calidad y una identificación precisa de la audiencia.
Sin embargo, el impacto final es humano. Al automatizar la lógica compleja mediante herramientas personalizadas, eliminamos las excusas operativas para el aislamiento. Esta tecnología nos libera finalmente para hacer lo que los algoritmos no pueden: salir del edificio para escuchar, sentir y facilitar la conexión. En 2026, la IA se convierte en el motor que impulsa el retorno al servicio comunitario cara a cara, algo que ya ha estado ocurriendo de diferentes maneras.

Rubina Fillion
Associate editorial director of AI Initiatives, New York Times

Aunque en el New York Times nunca utilizamos la IA para escribir artículos, sí que puede ayudar a crear borradores de resúmenes y metadatos. Incluso estos breves fragmentos de texto deben cumplir con altos estándares editoriales. Cuando las redacciones utilizan la IA para los titulares SEO o el texto alternativo, necesitan formas concretas de medir si realmente están dando en el blanco.  Nuestro equipo de Iniciativas de IA trabaja con periodistas y líderes de producto para desarrollar marcos que evalúen la calidad editorial. Esto comienza con la decisión de las características clave, como la precisión, y cómo puntuarlas para cada fragmento de texto generado por la IA. Esto nos proporciona datos para mejorar las indicaciones y seleccionar los modelos adecuados para la tarea. El texto se edita minuciosamente antes de su publicación, de acuerdo con nuestros principios para el uso de la IA. La buena redacción es subjetiva. Pero aún así hay formas de medirla. Mi colega Duy Nguyen y yo compartimos lo que aprendimos de este proceso.

Sonali Verma
GenAI Initiative Lead, INMA

El uso de la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia en el ámbito de las noticias pasará a ser algo habitual: el verdadero enfoque se centrará en la generación de ingresos a través de nuevos productos que nos ayuden a prestar un mejor servicio a las audiencias existentes y a atraer a nuevas audiencias. Veremos cómo las organizaciones de noticias imaginan productos que hasta ahora eran increíblemente caros o imposibles de crear (por ejemplo, multimodales y personalizados) y los monetizan de manera eficaz.

La empoderación de los periodistas

Martin Stabe
Data Editor, The Financial Times

Una gran promesa de la IA para los periodistas es que les permitirá rastrear documentos a gran escala. Pero para encontrar una aguja, primero hay que armar un pajar. Y recopilar de manera proactiva tesoros de datos potencialmente noticiosos para su análisis no es algo que la mayoría de las organizaciones de noticias hayan hecho históricamente. Claro, los equipos de periodismo de datos llevan mucho tiempo ingiriendo vastos conjuntos de datos para historias individuales. Para estos equipos expertos en tecnología, las investigaciones basadas en la clasificación de documentos habilitada por LLM ya se han convertido en un resultado rutinario. El resto de la organización suele mantener un solo conjunto de datos importante para uso editorial: sus propios archivos. Por lo tanto, no es de extrañar que tantas aplicaciones de IA en los medios de comunicación se centren en resumir y reempaquetar historias publicadas anteriormente. Pero, casi por definición, los archivos no son el lugar donde se encuentran las primicias. Para ello, se necesitan datos nuevos de fuentes externas. En 2026, más redacciones se darán cuenta de esto y adoptarán nuevas funciones de ingeniería de datos orientadas a la edición.

Jaemark Tordecilla
Journalist, technologist, and media advisor

El procesamiento y la publicación de conjuntos de datos públicos preparados para la inteligencia artificial serán increíblemente valiosos tanto para las organizaciones de noticias como para el público, dada la facilidad con la que se pueden investigar con la ayuda de chatbots.  A principios de este año, cuando Filipinas estaba en plena polémica por la corrupción en las infraestructuras contra las inundaciones, programé un script para extraer datos de la página web oficial del Gobierno y los publiqué en una hoja de cálculo. Esto permitió a los medios de comunicación y a los think tanks crear sus propias investigaciones. Lo más interesante es que los ciudadanos de a pie tomaron esa hoja de cálculo, la subieron a ChatGPT y formularon preguntas sobre ella en sus contextos locales.

Los autores del artículo original son Marina Adami, Eduardo Suárez y el doctor Felix Simon del Instituto Reuters. Ver artículo completo aquí.