20.09.2025: Disrupciones en la narrativa mediática frente al resumen automatizado y la licencia de contenido

Introducción

En este sábado 20 de septiembre de 2025, emergen tres tendencias cruciales que delinean una transformación profunda en los medios de comunicación, la creación de contenido y la relación con la audiencia, especialmente en el contexto de inteligencia artificial, licencias de contenido y resumen automatizado. No se trata meramente de innovaciones técnicas, sino de redefiniciones en la autoridad narrativa, la economía de la atención y los derechos de los creadores. Aquí analizo estas tres tendencias principales, sus impactos sociales, antropológicos, éticos, culturales, económicos y políticos.

Tendencia 1: El síntoma “Google Zero” y los resúmenes automáticos como crisis existencial para el periodismo

El fenómeno de los resúmenes automatizados de noticias en motores de búsqueda, destacados modelos de IA‑Overview, y funciones similares, que ofrecen directamente al usuario información condensada sin necesidad de visitar el contenido original, están alterando radicalmente el modelo de tráfico, visibilidad, ingresos y autoridad de los medios tradicionales. The Guardian reporta que algunos medios han visto caídas de hasta 89 % de su tráfico web debido a esta modalidad. The Guardian

Desde lo social, esta práctica erosiona la experiencia del lector: se pierde contexto, diversidad narrativa, matices, reconocimiento del autor, voz, estilo. También se limita la capacidad del público para elegir entre múltiples versiones o análisis del mismo hecho, lo que puede homogeneizar la percepción pública. Antropológicamente, asistimos a una contracción del espacio público mediático: menos diversidad de fuentes, menor interacción con medios locales, menor descubrimiento de voces alternativas.

Éticamente, el resumen automático plantea problemas de atribución, derechos de autor, consentimiento de uso del contenido, además de la distorsión potencial del mensaje original. Culturamente, amenaza la tradición del periodismo como arte narrativo; separa la fuente de su forma y contexto, generando una cultura del “dato crudo” pero parcial.

Económicamente, la disminución del tráfico significa menos ingresos por publicidad, menor suscripción, dificultades para sostener redacciones, especialmente en medios independientes o locales; obliga a repensar modelos de licencia, colaboración o pago por uso. Políticamente, el fenómeno genera clamor regulatorio: se solicitan leyes que garanticen compensaciones, transparencia en los algoritmos de resumen, derechos de autor adaptados, estándares mínimos de cita o visibilidad.

Tendencia 2: Licencias de contenido y acuerdos entre grandes corporativos mediáticos y plataformas de IA

En respuesta a la vulnerabilidad generada por los resúmenes automáticos, surge otra tendencia central: acuerdos de licencia entre medios tradicionales y plataformas de IA para asegurar el derecho de uso, la remuneración justa y la protección intelectual del contenido. Ejemplos recientes incluyen conversaciones de Meta con Fox, News Corp, Axel Springer, para licenciar contenido para sus herramientas de asistencia con IA. New York Post

Desde lo social, estos acuerdos tienen el potencial de restituir parte del valor intelectual al creador, dar mayor legitimidad a las plataformas de IA, y disponer modelos más transparentes donde los usuarios sepan qué contenido está siendo reutilizado y bajo qué condiciones. Antropológicamente, es un reconocimiento de que la narrativa digital tiene un valor que no es puramente instrumental ni extractivo, sino ligado a autoría, reputación, derechos culturales.

Éticamente, exige equidad: no solo permisos ex post, sino justicia en la remuneración, claridad en quién se beneficia cuando el contenido se usa para entrenamiento de modelos, generación automática, etc. Culturamente, podría preservar estilos, voces locales, diversidad, si los acuerdos fomentan inclusión y no homogeneización.

Económicamente, estos acuerdos representan una nueva línea de ingresos para medios, pero también costos de negociación, licenciamiento, cumplimiento, protección legal. Podrían abrir un mercado más organizado de contenido licenciado para IA, pero también generar barreras para medios pequeños que no tienen capacidad para negociar. Políticamente, dependerá de regulación que exija transparencia en licencias, responsabilidad, supervisión de prácticas de scraping, estándares contractuales.

Tendencia 3: Medios adoptando chatbots generativos propios para recuperar atención y fidelidad

Los medios no están permanentes como víctimas pasivas: se adaptan. Un ejemplo destacado es USA Today / Gannett, que ha lanzado DeeperDive, un chatbot generativo entrenado sobre su propio contenido y diseñado para resumir, recomendar y responder dudas, evitando opiniones, con citas normadas. WIRED

El impacto social de esta tendencia es la redefinición del rol del medio: ya no sólo productor de noticias, sino mediador activo en la conversación, interfaz de consulta, servicio de acompañamiento informativo. Antropológicamente, transforma la identidad profesional del periodista, los procesos de edición, la interacción con la audiencia, reconvirtiendo al medio en plataforma de diálogo asistido. Éticamente, plantea retos: qué se considera “neutralidad”, cómo evitar sesgos en los propios chatbots, qué grado de transparencia en su entrenamiento, en qué medida se sustituyen voces humanas por respuestas automatizadas.

Culturalmente, promueve nuevas formas mixtas de consumo: parte lectura tradicional, parte interacción conversacional; reconstruye lealtades basadas no solo en la marca, sino en la interfaz, en la confianza generada por la calidad del asistente. Económicamente, tales herramientas pueden reducir costos de descubrimiento, retención de usuarios, mejorar métricas de fidelización, pero también requieren inversión en modelos de lenguaje, moderación, licencias de contenido, infraestructura. Políticamente, podría ocasionar nuevas regulaciones para este tipo de chatbots mediáticos: exigencias de transparencia, auditorías, responsabilidad por errores o desinformación.

Otras doce tendencias relevantes

• Gobiernos y organismos reguladores presionan por transparencia en los algoritmos de resumen y motores de búsqueda: exigencias legales y sociales de explicar cuándo y cómo los resúmenes se generan, qué criterios usan, qué contenido original se omite. Relacionado con Tendencia 1 y 2.

• Crecimiento del mercado global de gobernanza de datos IoT: se proyecta que el mercado de IoT Data Governance crezca fuertemente en los próximos años, impulsado por normativas, seguridad, necesidad de calidad de datos. Dataintelo+1 Se conecta con Tendencia 2 en lo relativo a licencia, uso y control de datos.

• Regulación de IA en América Latina basada en derechos digitales: propuestas legislativas que ponen principios éticos, derechos específicos relacionados con privacidad, justicia algorítmica, inclusión digital. Future of Privacy Forum+1 Relaciona con Tendencia 2 y 3.

• Medios independientes y modelos de contenido pago/subscripción: ante la caída del tráfico y la presión de los resúmenes automáticos, los medios exploran lazos más estrechos con suscriptores, micropagos, membresías, contenido exclusivo.

• Creciente litigiosidad por derechos de autor y propiedad intelectual en AI: demandas contra empresas de IA por usar sin licencia, por infracción de copyright, por falta de compensación. Relacionado con Tendencia 2.

• Desarrollo de estándares técnicos y éticos para chatbots mediáticos: guías sobre entrenamiento de modelos, transparencia, neutralidad, verificabilidad. Toca Tendencia 3 y también refuerza la recuperación de confianza frente a Tendencia 1.

• Aumento de contenido generado por IA en medios de entretenimiento y ficción: desde series que exploran deepfakes y riesgos éticos (como The Morning Show) hasta narrativas ficcionales que incorporan la realidad mediada por IA. Reuters Está en la intersección de Tendencia 1 (preocupaciones éticas) y Tendencia 3 (uso creativo de IA).

• Presión social y académica por alfabetización mediática digital y alfabetización ética en IA: conciencia ciudadana creciente sobre cómo funcionan los algoritmos, IA summarization, deepfakes, etc.

• Atención al impacto psicológico del consumo de contenido fragmentado o resumido: cómo afecta la forma en que las personas procesan noticias, su capacidad para reflexión profunda, su sentido de agencia como ciudadanos.

• Modelos híbridos de curaduría humana + IA en medios: donde la IA apoya en descubrimiento, personalización, resumen, pero la curaduría, edición, valor añadido siguen siendo humanos. Relaciona a Tendencia 3 y 2.

• Economías de escala para IA generativa: grandes plataformas que ya tienen contenido amplio y licencias previas tienen ventaja competitiva; medios pequeños enfrentan riesgo de quedar excluidos si no se adaptan o consiguen licencias.

• Resistencia política y legal ante monopolios de contenido: iniciativas políticas para evitar que unas pocas plataformas acumulen control sobre los datos, licencias y narrativas mediáticas.

Análisis predictivo

Con base en estas tendencias identificadas, se perfilan varios escenarios posibles, con distintos grados de riesgo, oportunidad y transformación, que delinearán el estado de la comunicación digital y el entretenimiento en el corto y mediano plazo.

Corto plazo (3‑6 meses)

1. Intensificación del debate regulatorio: gobiernos, organismos de derechos digitales y asociaciones de medios impulsarán leyes o reformas para asegurar que los resúmenes automáticos respeten el derecho de autor, generen remuneraciones, sean transparentes en su origen y no constituyan competencia desleal. Esperamos casos judiciales icónicos que establezcan precedentes, tanto en EE.UU. como en Europa y Latinoamérica.

2. Acuerdos de licencia como norma de supervivencia: medios medianos y grandes cerrarán licencias con plataformas de IA, no tanto por convicción sino por necesidad económica. Las negociaciones incluirán cláusulas de atribución, renovación, revisión de contenido, derechos de modificación, etc.

3. Herramientas de IA propias como estrategia defensiva y ofensiva: más medios lanzarán chatbots, asistentes informativos, resúmenes via IA con su propio sello de veracidad, como Gannett o USA Today, para retener audiencias, reconstruir confianza, y combatir la pérdida de tráfico hacia terceros.

4. Segmentación de audiencia por confianza y profundidad: se elevará la apuesta por contenidos de profundidad, análisis crítico, reportajes largos, que ofrezcan valor que los resúmenes automáticos no pueden brindar; se fortalecerán suscripciones premium, membresías, contenido original de nicho.

Mediano plazo (6‑12 meses)

1. Evolución de un marco internacional de derechos digitales ajustado al resumen automatizado: tratados o normas globales que regulen el uso de contenido para IA, resúmenes automáticos, licencias transfronterizas, derechos de autor digitales con enfoque de usuario‑creador‑plataforma.

2. Reconfiguración de las economías de medios: modelos híbridos (publicidad, licencias, suscripción, IA asistida) se volverán más comunes. Medios con menor escala tendrán que especializarse, colaborar o formar redes para negociar licencias e infraestructura.

3. Auditorías algorítmicas obligatorias: exigencia legal y social de que los algoritmos de resumen, personalización, recomendación, chatbots sean auditables por terceros, que sus métricas de sesgo, error, fuente y transparencia sean públicas.

4. Migración de la cultura mediática hacia lo semántico y lo narrativo orientado al usuario: contenidos que no solo informen, sino que provean sentido, contexto, contraste, reflexión. Lo superficial o fragmentado perderá valor para formas que promuevan el análisis, el contrapunto, la diversidad de perspectivas.

5. Desigualdad creciente si no hay políticas de equidad: medios en países con menor acceso a infraestructura tecnológica, con menos capacidad legal de negociar licencias, con audiencias de bajo poder adquisitivo podrían quedar relegados, generándose una brecha mediática: entre quienes producen contenido de alta confianza y quienes sobreviven con versiones precarizadas.

6. Cultura digital transformada: los usuarios se volverán más críticos, demandantes de fuentes, verificaciones, transparencia. Habrá alfabetización ética en IA como parte de currículos educativos, de formación profesional, de activismo ciudadano.

Llamado a la acción: los medios, creadores, legisladores, académicos y ciudadanos debemos participar activamente: demandar derechos de autor justos, transparencia en los procesos de resumen y recomendación automatizada, apoyar modelos mediáticos responsables, formar ciudadanos digitales capaces de discernir. Sin acción consciente, la narrativa digital puede sucumbir al empirismo avasallador, a la homogeneización y a la pérdida de pluralismo.