Alfred Hermida

Introducción: La incorporación de herramientas de inteligencia artificial generativa está transformando de manera significativa las rutinas profesionales del periodismo, introduciendo nuevas dinámicas en los procesos de producción informativa, la organización del trabajo y la identidad profesional de los periodistas. A pesar del creciente interés académico por este fenómeno, persisten limitaciones metodológicas para analizar de forma sistemática su impacto en el trabajo cotidiano de las redacciones. En este contexto, el presente estudio propone y justifica un diseño metodológico mixto orientado a analizar la integración de la inteligencia artificial generativa en las rutinas periodísticas y a establecer una base operativa para su futura medición empírica. Metodología: La investigación adopta un enfoque de triangulación metodológica que combina tres instrumentos de recogida de datos: una encuesta dirigida a periodistas en activo, entrevistas en profundidad y un diario de uso de herramientas de inteligencia artificial en situaciones reales de trabajo. El diseño incorpora una perspectiva comparada entre dos ecosistemas mediáticos: Andalucía (España) y la provincia canadiense de British Columbia. Asimismo, se propone el Índice de Impacto de la IA Generativa en el Periodismo (IIGP) como un marco multidimensional de operacionalización que integra diferentes dimensiones analíticas del impacto de la inteligencia artificial en el trabajo periodístico. Resultados: El estudio presenta como resultado principal un modelo metodológico estructurado que integra percepciones profesionales, experiencias laborales y registros de uso de inteligencia artificial en contextos periodísticos. Asimismo, se propone la operacionalización inicial del IIGP como un marco multidimensional estructurado en ocho dimensiones: intensidad de uso, eficiencia percibida, autonomía editorial, supervisión humana, riesgo ético, alfabetización en inteligencia artificial, carga cognitiva y contexto organizativo. Su futura aplicación empírica requerirá la validación de la estructura dimensional y el empleo de procedimientos compatibles con la naturaleza ordinal de los datos. Discusión: El diseño propuesto contribuye a superar las limitaciones de estudios previos basados exclusivamente en aproximaciones exploratorias o en una única técnica de investigación, al integrar diferentes niveles de análisis del fenómeno. La combinación de métodos permite abordar de manera más robusta la complejidad del impacto de la inteligencia artificial generativa en las rutinas periodísticas. Conclusiones: El modelo metodológico desarrollado ofrece una herramienta analítica replicable para futuras investigaciones en comunicación, permitiendo avanzar hacia una medición más sistemática del impacto de la inteligencia artificial en el periodismo. Su aplicación en distintos contextos mediáticos puede contribuir a una mejor comprensión de las transformaciones profesionales asociadas a estas tecnologías.

This study examines how journalists act as “watchdogs” of science through 21 semi-structured interviews with journalists who have reported on research integrity issues. It illuminates the time- and labor-intensive nature of this form of journalism, which often requires multiple interviews and extensive document research to reach a sufficient threshold of evidence. As a result, the feasibility of potential stories sometimes plays a bigger role in whether they are reported than their public importance, especially in resource-poor newsrooms. The findings underscore the precarity of a form of journalism which has arguably never been more important, but also never more under threat.

Amid growing concerns about fraud, misconduct, and related issues, journalists can play an important role in engaging the public with problematic science. Integrating the Hierarchy of Influences model (Shoemaker & Reese, 1996) and Stages of News Production framework (Domingo et al., 2008), this study examines how such “watchdog” science journalism is practised, facilitated, and challenged in the contemporary science and media landscape. Through framework thematic analysis of 21 semi-structured interviews with journalists who have reported on research integrity issues for Canadian and UK media outlets, it illuminates the time- and labour-intensive nature of this form of journalism, which often requires multiple interviews and extensive document research to reach a sufficient threshold of evidence. As a result, the feasibility of potential stories sometimes plays a bigger role in whether they are reported than their public importance, especially in resource-poor newsrooms. Added to this are challenges related to uncompliant sources, unavailable evidence, legal risks, and story saleability in a metrics-driven media landscape. Collectively, the findings underscore the precarity of a form of journalism which has arguably never been more important, but also never more under threat.

Esta exploración del impacto de la inteligencia artificial (IA) en el periodismo establece paralelismos con los autómatas del siglo XVIII, rastreando una fascinación histórica por la vida artificial hasta las tecnologías de IA generativa actuales. Se discute cómo la IA está transformando las prácticas periodísticas, desafiando las nociones tradicionales de la profesión. En lugar de adoptar una posición binaria que enfrenta a humanos contra máquinas, se propone un marco de «tareas pendientes» para entender el papel de la IA en el periodismo. Este enfoque destaca cómo la IA puede servir mejor a las necesidades de las comunidades y las organizaciones mediáticas, alejándose de un enfoque centrado en qué tareas periodísticas pueden o no ser reemplazadas por la IA. Se sugiere un futuro híbrido en el que humanos e IA colaboren en el periodismo, con roles y responsabilidades que evolucionan según el trabajo a realizar para la industria, la profesión y el público

Los sistemas de recomendación juegan un papel crucial en el éxito de las empresas periodísticas en un mercado mediático cada vez más competitivo. Este capítulo está dedicado a Sophi, un conjunto de herramientas de inteligencia artificial que permite a un periódico mejorar su relación con las audiencias. Se describen el origen, el diseño, las utilidades y los resultados obtenidos tras la implementación de este sistema creado en Canadá y actualmente utilizado por medios de comunicación de todo el mundo. Finalmente, se discuten algunas implicaciones que podría tener el uso de sistemas de recomendación como Sophi para las empresas, la audiencia, los periodistas y las prácticas profesionales. Entre ellas, la influencia de los intereses comerciales en la modificación de las prácticas tradicionales de gatekeeping y, en consecuencia, una posible pérdida de control por parte de los periodistas; o a un exceso de personalización, que podría llevar al público a desconocer información importante y exponerse a una menor pluralidad de puntos de vista.

El discurso sobre el papel y el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el periodismo tiende a oscilar entre el temor a que los robots sustituyan a los periodistas y la esperanza de que las máquinas puedan ayudar a impulsar el periodismo de calidad.Como muestran los capítulos de este libro, la IA periodística es mucho más que la redacción automatizada de noticias, puesto que va desde la comprobación de hechos hasta la traducción o la creación multimedia. En el centro de todo ello se encuentra un aspecto fundamental de la finalidad del uso de las nuevas tecnologías y a quién sirven. La IA tiene que suponer para el periodismo algo más que ahorrar dinero o reducir puestos de trabajo. Tiene que ser algo más que reproducir las formas de trabajo existentes con máquinas que trabajen más y con mayor rapidez. El periodismo como profesión y servicio público es demasiado importante para que la IA lo deje atrás. Es urgente que los profesionales y los académicos vayan más allá del aquí y ahora, que dejen de mirar al futuro por el retrovisor y, en su lugar, abracen las incertidumbres, los retos y las oportunidades que se avecinan.