La expansión de la inteligencia artificial está obligando a los medios de comunicación a decidir qué sistemas pueden rastrear sus contenidos, bajo cuáles condiciones deben hacerlo y si las empresas tecnológicas deberían pagar por utilizarlos.
El debate supera la incorporación de herramientas generativas a las redacciones. También abarca el control de los archivos periodísticos, los datos de audiencia y el conocimiento editorial acumulado durante décadas.
El informe The Ultimate Guide to the AI-Powered Open Web: How Publishers are Reclaiming Distribution, Audience, and Revenue in the Post-Search Era, elaborado por el periodista Rob Waugh para Press Gazette, analiza los cambios que introduce la IA en la distribución, la producción y la monetización de los contenidos informativos.
Los rastreadores de IA multiplican su actividad
El tráfico generado por los rastreadores de empresas desarrolladoras de grandes modelos de lenguaje se cuadruplicó durante 2025, según datos de DataDome citados en el informe.
La compañía registró 1,700 millones de solicitudes procedentes de rastreadores de OpenAI durante un solo mes.
Tollbit documentó, además, el caso de una página deportiva que recibió 13 millones de accesos automatizados en un mes, pero estos apenas se tradujeron en 600 visitas humanas.
A esta situación se suma que algunos sistemas no respetan las instrucciones incluidas en robots.txt, el mecanismo utilizado tradicionalmente por las páginas web para autorizar o restringir el rastreo de sus contenidos.
Ante este panorama, los editores están explorando tecnologías para identificar los diferentes robots, limitar la velocidad de acceso, bloquear determinados sistemas o conducirlos hacia acuerdos de licencia y pago.
Bloquear los sistemas también implica riesgos
Cerrar por completo el acceso a los rastreadores no representa una decisión sencilla. Aunque algunos asistentes pueden utilizar contenidos sin enviar usuarios hacia la fuente original, también empiezan a funcionar como canales de descubrimiento.
Las referencias procedentes de ChatGPT hacia medios informativos pasaron de menos de un millón entre enero y mayo de 2024 a más de 25 millones durante 2025, de acuerdo con datos de Similarweb recogidos en el documento.
Esta realidad plantea una contradicción para los editores: bloquear los sistemas que aprovechan sus contenidos o facilitar su acceso para aumentar las posibilidades de aparecer citados en las respuestas generadas mediante inteligencia artificial.
Durante años, el intercambio con los buscadores resultó relativamente claro: los medios permitían el rastreo a cambio de indexación y tráfico. Con los modelos generativos, una plataforma puede consultar miles de páginas y responder directamente al usuario sin que este visite las fuentes utilizadas.
Los archivos adquieren un nuevo valor
La inteligencia artificial también puede transformar los archivos periodísticos en una infraestructura estratégica para los medios.
Los modelos de lenguaje permiten analizar grandes colecciones de artículos, localizar fotografías, identificar contenidos que necesitan actualización, descubrir relaciones entre publicaciones y sugerir enlaces internos.
La combinación de archivos, taxonomías y datos históricos de audiencia también puede ayudar a determinar cuáles contenidos atraen suscriptores, qué temas interesan a determinados grupos de lectores y cuáles publicaciones funcionan mejor ante acontecimientos recurrentes.
Esta información puede consultarse mediante lenguaje natural, sin depender exclusivamente de complejos paneles de análisis. De esta manera, los contenidos y datos propios se convierten en activos difíciles de reproducir por los competidores.
El CMS amplía sus funciones
El sistema de gestión de contenidos también evoluciona con la incorporación de inteligencia artificial. Además de servir para escribir, editar y publicar, el CMS puede automatizar la asignación de metadatos, el etiquetado, los enlaces internos, la recuperación de archivos y el análisis de resultados.
Estas aplicaciones representan oportunidades inmediatas debido al tiempo que consumen y a su carácter repetitivo dentro de los procesos de publicación.
El informe calcula que una pieza informativa de un gran medio puede atravesar entre 800 y 2,000 pasos desde su planificación hasta su actualización o retirada. Documentar ese recorrido permite identificar cuáles operaciones pueden automatizarse sin comprometer el control editorial.
La IA también facilita la creación rápida de prototipos, lo que permite probar productos y formatos antes de realizar inversiones tecnológicas más amplias. Por ello, la transformación podría producirse principalmente en la estructura de producción de las noticias y no solo en los textos publicados.
La búsqueda generativa reduce los clics
Los resúmenes generados mediante inteligencia artificial en los buscadores añaden otra preocupación. Según datos de Pew Research citados en el informe, la aparición de un resumen de IA en Google reduce del 15 % al 8 % la proporción de usuarios que accede a un resultado tradicional.
Todavía no existe una fórmula consolidada para lograr que un medio sea seleccionado como fuente por ChatGPT, Google y otros motores de respuesta. Las prácticas conocidas como GEO y AEO continúan apoyándose en principios del posicionamiento tradicional, especialmente en la capacidad de responder con claridad las preguntas de los usuarios.
La competencia ya no se limita, por tanto, a ocupar los primeros lugares de una página de resultados. Los medios también buscan convertirse en las fuentes utilizadas por los sistemas automatizados para construir sus respuestas.
Este cambio puede aumentar el valor del periodismo sustentado en datos propios, fuentes originales, especialización y experiencia directa frente a la proliferación de contenidos generados automáticamente.
La IA también puede apoyar la investigación
Algunos medios están utilizando agentes de inteligencia artificial para fortalecer las etapas previas a la redacción.
Newsquest y USA Today Co., por ejemplo, prueban sistemas capaces de preparar solicitudes de acceso a registros públicos, automatizar parte de su tramitación y recordar a los periodistas cuándo deben verificar su estado.
Las solicitudes continúan siendo revisadas por profesionales antes de su envío, pero estos experimentos ya han contribuido a obtener información empleada en noticias locales.
La inteligencia artificial comienza así a utilizarse no solo para producir contenidos, sino también para ampliar la capacidad de los periodistas de buscar, procesar y obtener información.
