Medios de Argentina, Colombia y México coinciden: adoptar IA exige métricas, gobierno y supervisión humana

MIAMI, 30 de julio de 2026. — La incorporación de inteligencia artificial en los medios no depende únicamente de comprar herramientas o habilitar cuentas para los periodistas. Requiere datos propios, objetivos editoriales y comerciales, métricas que demuestren resultados, reglas institucionales y revisión humana permanente. Esa fue la idea central del panel “Adopción de la IA en medios: aprendizajes y desafíos”, celebrado durante SIPConnect 2026.

Participaron Santiago Gómez, líder del equipo SEO de Clarín, de Argentina; Eduardo Hernández, CEO de El País de Cali, de Colombia; y Pablo Sánchez, coordinador de video de la Organización Editorial Mexicana (OEM). La conversación fue moderada por Alina Manrique, periodista de investigación y estratega de contenidos digitales de Ecuador.

Las tres experiencias mostraron distintos niveles de adopción: Clarín trabaja en sistemas que miden el valor de cada contenido; El País de Cali convirtió su archivo en la base de un asistente consultable y avanzó hacia servicios en WhatsApp; y la OEM estableció reglas internas para aplicar IA en video sin recrear hechos ni publicar materiales sin supervisión.

Clarín busca medir valor y no solo volumen de tráfico

Santiago Gómez explicó que el desafío de Clarín no consiste simplemente en generar más tráfico. El objetivo es utilizar la inteligencia artificial y los datos para identificar qué contenidos aportan valor real a la redacción, a las audiencias y al negocio.

El medio desarrolló un sistema de puntuación que evalúa las notas en tiempo real. La medición combina páginas vistas, tiempo de permanencia, suscripciones y capacidad de atraer nuevas audiencias. El resultado funciona como una señal para orientar decisiones sobre la portada, el muro de pago dinámico y la distribución.

Para la redacción, el sistema ofrece retroalimentación inmediata sobre qué piezas contribuyen a construir audiencias relevantes y no solamente clics. Para el negocio, ayuda a dar visibilidad a contenidos que retienen usuarios y favorecen la conversión.

La propuesta representa un cambio respecto de la dependencia exclusiva de indicadores como visitas, enlaces o actividad pasiva. Gómez planteó que el tráfico puede ser una consecuencia, pero no debe ser el propósito central. El desafío es comprender el interés y el comportamiento de las audiencias para ofrecer contenidos diferentes según sus necesidades.

Este enfoque requiere integrar información procedente del CMS y de distintas áreas de la empresa. La IA se utiliza como una capa que procesa señales y permite construir reglas dinámicas, en lugar de mostrar la misma experiencia a todos los usuarios.

El País de Cali: la tecnología fue la parte fácil

Eduardo Hernández presentó el caso de El País de Cali, un medio con 76 años de historia que atraviesa un proceso de reestructuración y que redujo la frecuencia de su edición impresa, pasando de circular diariamente a concentrarse en los fines de semana.

En una organización de larga trayectoria, explicó, hablar de vectorización, embeddings o modelos de lenguaje no era suficiente para obtener apoyo interno. La adopción debía comenzar con un producto comprensible, capaz de demostrar utilidad y de convertir el archivo histórico del periódico en un activo consultable.

El primer paso fue desarrollar un chatbot basado en contenidos seleccionados del archivo. El proyecto no pretendió incorporar todo el acervo desde el inicio, sino trabajar con temas delimitados, probar la calidad de las respuestas y comparar los resultados con experiencias de otros medios.

Una vez construido el producto, el equipo pudo acceder a apoyos externos y ampliar el servicio hacia WhatsApp, plataforma en la que se encuentra una parte importante de su audiencia. El asistente comenzó a atender preguntas prácticas y a integrarse en propuestas comerciales e informativas, incluidas consultas vinculadas con trámites y obligaciones tributarias.

Hernández resumió el aprendizaje con una frase proyectada durante su presentación: “La tecnología fue la parte fácil”. La aprobación, la escala y la permanencia del proyecto dependieron de un programa de gobierno de IA, capaz de definir responsables, prioridades, controles y formas de medir resultados.

Cinco recomendaciones para medios con recursos limitados

El CEO de El País de Cali presentó cinco recomendaciones para organizaciones que desean adoptar IA en medio de restricciones financieras.

La primera es construir los cimientos: organizar datos propios y preparar el archivo para que pueda ser consultado mediante sistemas de recuperación. La segunda es liderar con el ejemplo, porque si los propietarios y directivos no utilizan las herramientas, difícilmente lo harán los demás equipos.

La tercera recomendación es responder al escepticismo con métricas y comparaciones, no únicamente con discursos. La cuarta consiste en buscar fondos externos y alianzas que reduzcan la presión sobre el presupuesto interno. La quinta es conectar los proyectos con el área comercial: demostrar que una solución puede generar ingresos o mejorar un producto suele ser más convincente que presentarla solo como innovación.

“La IA no era el problema. La organización sí”, concluyó Hernández. Entre los desafíos que todavía persisten mencionó la resistencia cultural, la dificultad de justificar presupuestos y la necesidad de convertir las prácticas experimentales en políticas formales.

El directivo defendió además el principio de mantener siempre a una persona dentro del proceso. En su propio trabajo, explicó, prefiere que la primera versión sea humana y que la IA intervenga después, como apoyo para revisar, desarrollar o mejorar el contenido.

OEM aprendió a establecer límites después de los primeros errores

Pablo Sánchez relató que la Organización Editorial Mexicana comenzó a experimentar hace aproximadamente dos años con herramientas como ChatGPT, generadores de imágenes y plataformas de voz sintética. La etapa inicial produjo resultados útiles, pero también errores que obligaron a revisar las prácticas.

Uno de los problemas fue utilizar IA para recrear hechos violentos, como balaceras. La experiencia mostró que una herramienta técnicamente disponible no necesariamente debe emplearse en todos los contextos periodísticos. La organización comenzó entonces a definir qué usos eran aceptables y cuáles debían prohibirse.

Con apoyo especializado, la OEM redactó un reglamento interno sobre inteligencia artificial. Los equipos de video participaron en la identificación de riesgos y en la creación de criterios para evitar la fabricación de hechos, la descontextualización y el uso de materiales que pudieran confundir a la audiencia.

La retroalimentación del público también influyó en la adopción. Las primeras voces sintéticas disponibles tenían acentos que resultaban extraños para los usuarios mexicanos y generaron rechazo. Con la evolución de las plataformas y la disponibilidad de variantes regionales del español, la calidad mejoró y la herramienta se volvió más útil para acelerar la edición.

Sánchez destacó que la generación de voz permite reducir el tiempo necesario para producir una pieza una vez aprobado el guion. Sin embargo, todo material generado con IA debe pasar obligatoriamente por la revisión de un editor de video.

Guiones basados en las fuentes propias del medio

La OEM también utiliza inteligencia artificial para apoyar la elaboración de guiones, pero abandonó la práctica de pedirle a un chatbot que redactara un texto completo sin controlar las fuentes. En esas pruebas iniciales, no era posible determinar con precisión de dónde provenía la información utilizada por el sistema.

El nuevo flujo parte de las notas y materiales producidos por los medios que integran la organización. La IA trabaja sobre ese contenido propio para proponer estructuras, adaptar formatos y agilizar la producción de video.

El procedimiento conserva la intervención humana en cada etapa. Los periodistas y editores revisan datos, seleccionan enfoques, corrigen el lenguaje y deciden si la pieza puede publicarse. La herramienta funciona como asistente, no como responsable editorial.

La adopción es un cambio organizacional, no una compra tecnológica

Las experiencias de Clarín, El País de Cali y la OEM coincidieron en que el principal obstáculo no está en el acceso a las herramientas. Las redacciones pueden obtener modelos, generadores y plataformas con relativa facilidad, pero necesitan resolver problemas de datos, cultura, presupuesto, capacitación y responsabilidad.

La adopción responsable requiere objetivos concretos. En Clarín, la IA se vincula con una medición de valor que orienta decisiones editoriales y comerciales. En El País de Cali, el archivo y el chatbot permitieron construir un producto visible antes de ampliar la inversión. En la OEM, los primeros errores dieron origen a un reglamento y a una revisión humana obligatoria.

El panel dejó una conclusión común: la innovación solo se consolida cuando las herramientas entran en procesos controlados, medibles y comprensibles para quienes trabajan en el medio. Sin gobierno institucional, la IA puede quedar reducida a experimentos aislados; con reglas y propósito, puede aportar eficiencia, conocimiento de las audiencias y nuevas oportunidades de negocio.