La paradoja de la IA: los medios pierden clics, pero ganan valor
La inteligencia artificial generativa cambia la forma en que se consume información: reduce el tráfico hacia los sitios, pero al mismo tiempo depende de contenidos periodísticos para construir respuestas confiables. Un informe analiza por qué la prensa sigue siendo clave en esta nueva etapa digital.En 1977, el historiador Daniel J. Boorstin advirtió que la abundancia de información no garantiza conocimiento; casi medio siglo después, la irrupción de la inteligencia artificial generativa vuelve a poner esa idea en primer plano. Herramientas como ChatGPT, Gemini y Claude pueden resolver consultas sin llevar al usuario al sitio original, pero dependen de contenidos publicados por terceros para decidir qué información consideran sólida y confiable.
La expansión de la inteligencia artificial generativa alteró una relación que, a primera vista, parece contradictoria: herramientas como ChatGPT, Gemini y Claude pueden reducir las visitas que reciben los medios en sus sitios web porque responden directamente las consultas de los usuarios, pero esos mismos sistemas dependen de contenidos publicados por terceros para determinar qué información consideran confiable.
De acuerdo con un informe que analizó las fuentes utilizadas por los grandes modelos de lenguaje, los contenidos periodísticos ocupan un lugar central dentro de las respuestas generadas por inteligencia artificial.
Los datos del trabajo El nuevo PR: cómo ganar autoridad en la era de la IA, elaborado por Fardo y On The Rocks, muestran que la cobertura de medios aparece con mucha más frecuencia que otras fuentes y que la especialización, la claridad y la ubicación de la información dentro de una nota pueden influir en las probabilidades de que un contenido sea citado.
Los medios ganan peso como fuentes para la inteligencia artificial
Uno de los principales hallazgos del informe es el peso que alcanzaron los contenidos publicados por terceros dentro de las respuestas de los modelos de lenguaje.
Distintos análisis relevados en el reporte ubican entre el 70% y el 90% la proporción de citaciones vinculadas con cobertura de prensa, menciones en medios y enlaces externos dentro de las muestras estudiadas.
Entre esos trabajos aparece What Is AI Reading?, de Muck Rack, que encontró que el 84% de las citas analizadas en modelos de lenguaje procedía de earned media, una categoría que incluye contenidos publicados por medios y otras fuentes externas, y no de los sitios oficiales de empresas u organizaciones.
Otro de los estudios citados ofrece una comparación todavía más directa: el periodismo profesional y el contenido editorial de terceros concentraron en conjunto el 51% de las citaciones analizadas, frente al 13,7% correspondiente a sitios propios.
La diferencia expone uno de los elementos centrales de la relación entre la prensa y la inteligencia artificial. Para construir sus respuestas, los modelos no solo necesitan encontrar información, sino también identificar fuentes capaces de aportar datos, antecedentes, contexto y señales de autoridad sobre cada tema.
En ese proceso, los medios periodísticos ocupan una posición particular porque publican contenidos independientes, actualizados y especializados que pueden servir como referencia para las respuestas que ofrecen los asistentes de IA.
La especialización de un medio puede pesar más que su audiencia
El tamaño de una publicación tampoco determina por sí solo su relevancia dentro de los modelos de inteligencia artificial.
Según los patrones identificados en el informe, los sistemas tienden a otorgar importancia a fuentes con conocimiento específico sobre cada temática. Por ese motivo, un artículo publicado por un medio especializado puede adquirir mayor peso para una determinada consulta que contenidos más generales de sitios con una audiencia superior.
La manera en que está escrita una nota también influye. Los análisis recopilados por Fardo señalan que los artículos con definiciones claras, datos concretos y respuestas directas presentan mayores probabilidades de aparecer entre las fuentes citadas por los sistemas.
La ubicación de esa información dentro del texto resulta otro factor relevante. El 44% de las citaciones examinadas provino del primer 30% de los artículos analizados.
Ese comportamiento coincide con una de las estructuras más tradicionales del periodismo: la pirámide invertida, que ubica los datos principales al comienzo de una noticia y deja el contexto y los detalles para los párrafos posteriores.
Para un modelo de inteligencia artificial, esa organización también facilita la identificación de los elementos centrales de un artículo y permite encontrar rápidamente una respuesta concreta dentro de textos extensos.
La otra cara: la IA responde sin enviar al usuario al medio
El creciente peso de los contenidos periodísticos dentro de los modelos convive con un problema para los mismos sitios que producen esa información.
Durante años, los buscadores funcionaron como intermediarios entre una consulta y la página capaz de responderla. El usuario escribía una pregunta, encontraba una serie de resultados y elegía uno de ellos para acceder al contenido.
Los asistentes de inteligencia artificial modificaron ese recorrido. ChatGPT, Gemini, Claude y otros sistemas pueden consultar distintas fuentes, extraer información de ellas y ofrecer una respuesta dentro de su propia interfaz.
El usuario obtiene así los datos que buscaba sin necesidad de visitar el sitio que publicó originalmente esa información.
El cambio forma parte de una tendencia que ya había comenzado antes de la popularización de la IA generativa. Según datos de SparkToro correspondientes a 2024 y citados en el informe, el 58% de las búsquedas realizadas en Google en Estados Unidos y el 60% de las registradas en la Unión Europea terminaron sin un click hacia otro sitio web.
Las respuestas creadas por inteligencia artificial pueden profundizar ese fenómeno porque ofrecen explicaciones más extensas y directas que las tradicionales páginas de resultados de un buscador.
Cómo cambió el escenario para medios y plataformas
En los últimos años, el vínculo entre medios, buscadores y plataformas se transformó de manera acelerada. Primero, las redes sociales y los motores de búsqueda concentraron buena parte de la distribución del tráfico informativo; luego, el auge de los resúmenes automáticos, los fragmentos destacados y las respuestas directas redujo la necesidad de entrar a una nota completa. La IA generativa empuja ese cambio un paso más allá: no solo ordena la información, sino que la reescribe y la sintetiza en tiempo real.
En paralelo, muchas redacciones y empresas de comunicación empezaron a reforzar su valor diferencial en los mismos atributos que el informe destaca: especialización, autoridad, claridad y precisión. La discusión ya no pasa únicamente por quién consigue más visitas, sino por quién logra ser una fuente confiable para sistemas que median la consulta informativa de millones de usuarios.
Análisis y proyecciones
La paradoja es evidente: los medios pueden perder tráfico directo mientras ganan centralidad como insumo para la inteligencia artificial. En términos económicos, eso abre una tensión sobre la monetización del contenido periodístico, porque una nota puede ser utilizada para alimentar respuestas automatizadas sin devolver al medio la audiencia que históricamente sostenía su negocio. Al mismo tiempo, la mayor exposición como fuente de autoridad podría reforzar el valor de marca de algunas publicaciones, en especial de las que producen información especializada o de alta calidad editorial.
De cara a los próximos años, el escenario más probable es una negociación más dura entre plataformas de IA, buscadores y editores por licencias, atribución y reparto de valor. También crecerá la presión para mejorar la trazabilidad de las fuentes, ya que la confiabilidad de las respuestas dependerá cada vez más de la calidad de los contenidos que los modelos recuperan y sintetizan.
La paradoja de los medios frente a la inteligencia artificial
Esta nueva forma de acceder a la información plantea una contradicción cada vez más visible para los medios.
Por un lado, los asistentes de IA pueden reducir el volumen de usuarios que llegan a las páginas periodísticas desde buscadores y otras plataformas. Por otro, esos sistemas necesitan contenidos confiables, actualizados y especializados para producir muchas de las respuestas que evitan esas mismas visitas.
El valor de una publicación periodística, por lo tanto, ya no puede observarse únicamente a partir de la cantidad de clicks que recibe. Hoy, su contenido también puede influir fuera del sitio, dentro de sistemas capaces de reutilizar esa información para contestar preguntas a millones de personas.
