La redacción clonada: cómo la Inteligencia Artificial está anestesiando el instinto periodístico
El uso de algoritmos amenaza con homogenizar el pensamiento crítico.
Las redacciones españolas y de medio mundo atraviesan en la actualidad una metamorfosis tan silenciosa como imparable, impulsada por la incorporación de la inteligencia artificial generativa a sus rutinas de trabajo. En los últimos años, estas herramientas han comenzado a intervenir en tareas como la transcripción, la traducción, el resumen o la elaboración de contenidos, con una promesa aparentemente irrenunciable: hacer mucho más, en mucho menos tiempo, para sobrevivir en un ecosistema mediático asfixiado por la inmediatez. El fenómeno ya no es una predicción futurista. El Journalism, Media, and Technology Trends and Predictions 2025 del Reuters Institute recogía que el 87% de los responsables de medios consultados consideraba que sus redacciones estaban siendo transformadas total o parcialmente por la IA generativa.
Sin embargo, detrás de la aplaudida automatización de tareas y de la aparente eficiencia que se respira hoy en las redacciones se esconde una pregunta mucho más incómoda. ¿Qué ocurre cuando una herramienta que nació para ahorrar tiempo empieza a intervenir también en aquellas tareas que hasta ahora servían para construir el criterio profesional? Porque una cosa es pedirle a una máquina que transcriba una entrevista de cuarenta minutos y otra muy distinta es pedirle que decida cuál es la frase más importante de esa entrevista. Y una cosa es corregir un titular y otra dejar que una inteligencia artificial encuentre el titular por nosotros.
Esta transformación nos lleva a plantear que la inteligencia artificial no va a destruir el periodismo únicamente por el hecho de sustituir a los humanos en determinados puestos de trabajo; el riesgo puede ser mucho más silencioso y empezar desde dentro, al favorecer una cierta homogeneización de la escritura, desplazar parte del esfuerzo cognitivo del periodista hacia la máquina y convertir determinadas decisiones editoriales en respuestas prediseñadas. Lo que empezó como una herramienta de apoyo puede acabar moldeando cómo miramos, procesamos y contamos la realidad.
El espejismo de la redacción biónica
Sería cínico y deshonesto negar que la llegada de los modelos de lenguaje y de las herramientas de IA ha supuesto un balón de oxígeno para un sector crónicamente saturado. Los datos del Reuters Institute muestran hasta qué punto la tecnología está entrando en las rutinas de las empresas periodísticas, especialmente en aquellas tareas que suceden detrás de la publicación y que el lector rara vez llega a ver. Transcribir, traducir, resumir, editar o procesar grandes cantidades de información son algunos de los usos que generan más aceptación tanto entre profesionales como entre el público.
Manuel Linares, un veterano consultor tecnológico que ha trabajado estrechamente en los procesos de digitalización de redacciones televisivas, ilustra perfectamente esta luna de miel entre la máquina y el periodista. "Estamos viviendo el fin de la automatización del tedio", explica Linares. "Hace una década, un redactor podía perder tres horas de su jornada transcribiendo una entrevista política de cuarenta minutos, o buscando en un archivo de brutos un plano específico de un político. Hoy, la inteligencia artificial transcribe con una precisión del 98% en segundos".
Para consultores como Linares, la IA es un exoesqueleto que permite al periodista concentrarse en lo que verdaderamente importa: pisar la calle, contrastar fuentes y analizar el porqué de las cosas. La teoría dicta que, al liberar al reportero de la carga administrativa de la información, este dispone de un tiempo valiosísimo para elevar la calidad del producto final. En las mesas de redacción de los informativos, donde los minutos antes de entrar en directo valen su peso en oro, la capacidad de localizar una declaración dentro de horas de grabación, procesar un documento o elaborar un primer borrador en cuestión de segundos puede parecer un milagro caído del cielo.
Y probablemente lo sea. El problema aparece cuando empezamos a confundir la automatización del trabajo mecánico con la automatización del criterio. El periodista no solo cobra por escribir palabras. Cobra, en buena medida, por decidir cuáles merecen ser escritas, qué información debe ocupar el primer plano y qué contexto necesita el lector para comprenderla.
El reverso tenebroso
Sin embargo, la fascinación inicial por la velocidad ha empezado a chocar de bruces contra el muro de la realidad editorial. Cuando delegas una parte del trabajo en una máquina que puede producir una respuesta fluida, segura y perfectamente estructurada, el principal problema no siempre es que el resultado sea malo. A veces es precisamente lo contrario: que suene tan bien que dejemos de preguntarnos si es cierto.
No hace falta bucear en teorías distópicas; los ejemplos de colisiones entre inteligencia artificial y periodismo son ya suficientemente reales. Uno de los casos que más repercusión tuvo fue el de CNET, que en 2022 comenzó a publicar artículos financieros elaborados con ayuda de una herramienta de IA desarrollada internamente. Tras salir a la luz el experimento, el propio medio revisó los contenidos y terminó introduciendo correcciones en 41 de los 77 artículos que había publicado, según informó entonces la prensa especializada. Entre los problemas detectados había errores en cálculos financieros y explicaciones sobre productos económicos. La máquina había conseguido redactar textos con apariencia profesional, pero eso no había impedido que parte de la información fuese incorrecta.
El caso resulta especialmente revelador porque desmonta una de las grandes ilusiones de la IA generativa: que cuanto mejor escribe una máquina, más fiable es lo que está diciendo. En realidad, ambas cosas no tienen por qué estar relacionadas. Un modelo de lenguaje puede construir una frase impecable y, al mismo tiempo, equivocarse en el dato que contiene.
Y los errores no han desaparecido con la evolución de la tecnología. En mayo de 2025, el Chicago Sun-Times y The Philadelphia Inquirer publicaron un suplemento elaborado por la empresa King Features que incluía contenidos generados con ayuda de inteligencia artificial. Una lista de recomendaciones literarias contenía diez títulos inexistentes atribuidos a escritores reales, además de otros errores. El periodista que había elaborado el contenido reconoció posteriormente que había utilizado IA y que no había comprobado adecuadamente la información antes de entregarla.
La máquina no tiene ética, no tiene pudor y, sobre todo, no sabe cuándo una respuesta aparentemente convincente necesita ser comprobada. Pero tampoco sería justo convertirla en la única culpable. En ambos casos hubo personas que decidieron publicar.
Y ahí aparece una cuestión mucho más interesante que la vieja pregunta de si la inteligencia artificial va a sustituir al periodista: ¿qué sucede cuando el periodista empieza a delegar en ella decisiones que antes formaban parte de su aprendizaje profesional?
Desde las tripas de laSexta
Para entender cómo este fenómeno no es solo una cuestión de grandes corporaciones estadounidenses, sino una realidad palpable en el día a día, basta con mirar a nuestro alrededor. Los que trabajamos en televisión sabemos que el ritmo es frenético. Yo mismo lo vivo cada fin de semana desde mi puesto en la redacción de laSexta Xplica. Nuestro programa no es un informativo al uso; es un formato río, un gran foro de debate social, económico y político de más de cuatro horas en directo. Aquí, el contexto, la rapidez mental, el grafismo y el texto que acompaña a la imagen son fundamentales para mantener el pulso televisivo. No vale cualquier frase; el cintillo tiene que ser agudo, informativo y, a veces, morder un poco.
Es precisamente en esta trinchera del directo donde se están empezando a notar los síntomas de la enfermedad. Hablando sobre esto con el subdirector del programa, Víctor García, me confesó una inquietud que lleva rumiando bastante tiempo y que encarna perfectamente el problema de fondo. No es un fallo técnico, es un fallo humano inducido por la comodidad.
"Donde más lo estoy notando es en las nuevas hornadas de periodistas, especialmente en los becarios que han pasado por la redacción en los dos últimos años", reflexiona García. "Al principio pensé que era una simple cuestión de estilo. Veía propuestas de cintillos en la escaleta que, de primeras, me parecían correctas y parecían tener un toque personal, pero que en el fondo estaban completamente vacías de intención."
Lo verdaderamente revelador y preocupante para el subdirector de laSexta Xplica llegó al analizar el medio plazo. "La sorpresa me la llevé cuando, tras haber venido varios becarios en distintas temporadas, empecé a notar que casualmente las estructuras, los adjetivos y el tono de esos cintillos coincidían exactamente entre ellos, aunque no se conocieran de nada. Ahí te das cuenta de que están introduciendo el tema en ChatGPT y copiando el resultado. Creen que el trabajo está hecho porque suena profesional, pero en realidad están perdiendo la oportunidad de entrenar su propio criterio".
La observación de García pertenece a una redacción concreta y no permite afirmar, por sí sola, que todos los periodistas jóvenes estén experimentando el mismo fenómeno. Pero resulta especialmente interesante cuando se compara con lo que la investigación científica empieza a encontrar sobre la escritura asistida por modelos de lenguaje.
En diciembre de 2025, un estudio publicado en Computers in Human Behavior: Artificial Humans comparó textos escritos por personas con textos generados por GPT-4. Los investigadores analizaron 2.200 ensayos a través de tres estudios prerregistrados y encontraron que, cuando se acumulaban muchos textos, cada nuevo ensayo escrito por una persona aportaba más ideas nuevas que cada nuevo ensayo generado por GPT-4. Es decir, aunque un texto individual pudiera ser perfectamente creativo, el conjunto producido por la máquina tendía a ser menos diverso.
El resultado plantea una posibilidad que encaja demasiado bien con la observación de García como para ignorarla: cuando muchas personas recurren a una herramienta semejante para resolver una misma tarea, la variedad de las respuestas puede reducirse.
Otro estudio publicado en 2026 en Nature Human Behaviour ha encontrado un fenómeno todavía más amplio. Los investigadores analizaron más de 880.000 textos procedentes de siete conjuntos de datos y observaron que el uso de modelos de lenguaje como asistentes de escritura estaba asociado con una reducción de la diversidad lingüística. Cuando los modelos reescribían textos, conservaban buena parte del contenido, pero la variabilidad de la complejidad de la escritura se reducía entre un 21% y un 50% dependiendo del conjunto de datos y del modelo utilizado.
El instinto también se entrena
Un cintillo de televisión requiere síntesis, jerarquía de la información y comprensión profunda del debate. No consiste simplemente en colocar unas palabras juntas hasta que suenen profesionales. El periodista tiene que entender qué ha sucedido, qué es relevante, qué merece ocupar el espacio disponible y qué matiz puede cambiar completamente el sentido de una frase. Ese músculo se entrena.
Se entrena escribiendo titulares malos, recibiendo correcciones, buscando sinónimos, descartando palabras y descubriendo por qué una frase funciona mejor que otra. Se entrena, sobre todo, en esa frustración de no encontrar durante cinco minutos la forma exacta de decir algo y seguir buscando hasta encontrarla. La inteligencia artificial puede eliminar gran parte de esa frustración. Y eso es precisamente lo que la hace tan útil y, al mismo tiempo, potencialmente problemática.
En psicología cognitiva existe un concepto conocido como cognitive offloading, que describe la utilización de herramientas externas para reducir el esfuerzo mental. Una persona utiliza una calculadora para no hacer una operación de cabeza o una agenda para no tener que recordar una cita. La inteligencia artificial lleva esa descarga a tareas mucho más complejas: puede recordar, resumir, redactar, reformular y generar ideas.
Un estudio publicado en 2025 por investigadores del MIT sobre escritura asistida por LLM exploró las consecuencias cognitivas de utilizar estas herramientas durante tareas de escritura. En el experimento participaron 54 personas en las primeras tres sesiones y se compararon grupos que escribían con un modelo de lenguaje, con un buscador o sin herramientas. Los autores observaron diferencias en los patrones de actividad cerebral y en determinadas medidas de comportamiento, incluida la sensación de autoría. El estudio es todavía preliminar y su tamaño muestral obliga a interpretar sus resultados con cautela, pero apunta a una cuestión fundamental: la herramienta no solo puede cambiar el texto que producimos, sino también la manera en que llegamos hasta él.
Y ahí está el verdadero riesgo para una profesión como el periodismo. Si la máquina realiza por nosotros una parte del esfuerzo intelectual durante años, especialmente durante la etapa de formación, podemos estar ahorrando tiempo a costa de dejar de practicar determinadas habilidades.
El determinismo algorítmico
Los estudios sobre homogeneización no dicen que los modelos sean incapaces de generar ideas originales. De hecho, algunas investigaciones han encontrado que pueden ayudar a los individuos a producir ideas que son valoradas positivamente. La paradoja aparece cuando miramos el conjunto: si miles de personas reciben ayuda de un sistema entrenado sobre grandes cantidades de lenguaje humano, las respuestas pueden terminar acercándose unas a otras.
Eso es precisamente lo que encontró el estudio de Computers in Human Behavior: Artificial Humans. Los investigadores comprobaron que incluso después de intentar aumentar la diversidad de las respuestas de GPT-4 mediante cambios en las instrucciones y en determinados parámetros del modelo, los textos humanos seguían aportando una mayor diversidad colectiva de ideas.
La cuestión, trasladada a una redacción, resulta incómoda. Si veinte periodistas reciben de una herramienta veinte titulares diferentes, el problema no está en que cada uno sea idéntico a los demás. El problema puede aparecer cuando, con el paso del tiempo, todos empiezan a recurrir al mismo tipo de estructura, a los mismos adjetivos, a las mismas fórmulas y a la misma manera de ordenar la información. El resultado sería un periodismo perfectamente correcto y cada vez menos reconocible.
La confirmación de una sospecha
Todo este recorrido por la integración tecnológica, los sonados errores internacionales, los estudios que empiezan a detectar una reducción de la diversidad lingüística y las vivencias diarias en los pasillos de laSexta Xplica nos devuelve, inexorablemente, a nuestro punto de partida.
La inteligencia artificial no es el meteorito que va a extinguir a los dinosaurios del periodismo. No va a cerrar redacciones de un día para otro ni va a poner a robots con gabardina a hacer preguntas en las ruedas de prensa del Congreso de los Diputados. El peligro es mucho más sutil y, por tanto, más difícil de detectar. Su efecto puede parecerse más al de un gas inodoro que adormece lentamente una redacción.
Como bien señalaba Víctor García desde su puesto de mando, la estandarización puede estar ocurriendo delante de nuestros ojos. Cuando un becario, por inexperiencia, carga de trabajo o simple comodidad, renuncia a la frustración de buscar el titular exacto y se conforma con el titular "correcto" que le escupe la pantalla, aparentemente está ahorrando tiempo. Pero también puede estar perdiendo la oportunidad de entrenar aquello que después se le exigirá como periodista: criterio, capacidad de síntesis y una mirada propia.
Y aquí conviene hacer una distinción fundamental. La evidencia científica disponible todavía no permite afirmar que utilizar IA convierta a una persona en peor periodista. De hecho, también existen investigaciones que señalan que estas herramientas pueden mejorar determinados procesos cuando se utilizan de forma crítica y con supervisión. El problema es el lugar que ocupa dentro del proceso.
El propio público parece establecer una frontera parecida. El Generative AI and News Report 2025 del Reuters Institute encontró que solo un 12% de los encuestados se sentía cómodo con noticias producidas completamente por IA. La cifra aumentaba hasta el 43% cuando un humano dirigía el proceso con ayuda de inteligencia artificial y hasta el 62% cuando las noticias eran producidas completamente por periodistas humanos.
Un periodismo que deja de practicar la duda, la búsqueda y el error corre el riesgo de convertirse en algo mucho más peligroso que un periodismo automatizado: un periodismo perfectamente escrito, perfectamente rápido e igual. Una planta procesadora de palabras.
Y quizá la batalla del periodismo contra la inteligencia artificial no consista en demostrar que los humanos podemos escribir mejor que las máquinas. Consista en asegurarnos de que seguimos sabiendo por qué merece la pena escribir algo.
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