Hay algo que empecé a notar en mi trabajo durante los últimos meses: cada vez menos personas llegan a una nota desde la lógica tradicional de internet. Ya no entran necesariamente por la portada de un medio, ni siquiera por una búsqueda clásica en Google. Muchas veces llegan desde un resumen generado por inteligencia artificial, una respuesta conversacional o un fragmento reorganizado automáticamente dentro de otra plataforma.
Y cuando Google publicó su nueva guía para búsquedas generativas, sentí que ese cambio dejaba de ser intuición para convertirse en estructura.
La compañía explica que Search ahora funciona cada vez más a través de sistemas como RAG ) (Generación Aumentada por Recuperación) y query fan-out, capaces de sintetizar respuestas desde múltiples fuentes al mismo tiempo. La búsqueda ya no solo organiza enlaces: empieza a interpretar, recombinar y redistribuir información.
Eso cambia profundamente la relación entre medios, contenido y audiencia.
Ya no trabajo solo para lectores humanos
Antes, gran parte de mi trabajo editorial estaba diseñada alrededor de una lógica relativamente clara:
- escribir una nota,
- optimizarla para buscadores,
- atraer clics,
- construir audiencia.
Ahora siento que también trabajo para sistemas que leen, resumen y reinterpretan contenido automáticamente.
Y eso cambia incluso cómo pienso una historia.
Hoy, cuando escribo, ya no solo me pregunto si una nota funcionará bien en SEO o si tendrá buen rendimiento en redes. También pienso si la información está lo suficientemente clara, estructurada y contextualizada como para sobrevivir a la capa de interpretación que agrega la inteligencia artificial.
Porque el contenido ya no circula intacto.
El contenido se está volviendo líquido
Durante una sesión del AI News Business Program, Juan Carlos López Calvet —Director de Datos e Inteligencia Artificial en Schibsted Media— presentó una idea que me ayudó a entender mejor lo que está pasando: el concepto de “contenido líquido”.
La lógica es sencilla, pero cambia muchas cosas.
En lugar de pensar en artículos estáticos, la información empieza a fragmentarse en piezas recombinables que pueden adaptarse dinámicamente según contexto, formato o usuario. Una misma historia puede convertirse en:
- un clip de audio,
- un video corto,
- una respuesta conversacional,
- un resumen automático,
- o una experiencia interactiva.
Cuando escuché eso, entendí que la discusión sobre inteligencia artificial ya no trata únicamente sobre automatización de redacciones. También trata sobre cómo cambia la arquitectura misma del contenido.
El medio ya no controla completamente cómo se consume una historia
Ese cambio tiene consecuencias editoriales importantes. Si la inteligencia artificial puede reorganizar información automáticamente según contexto o formato, entonces el trabajo periodístico deja de terminar cuando una nota se publica. El contenido empieza a circular como materia flexible dentro de sistemas que reinterpretan continuamente lo que producimos.
Por eso me pareció importante otra idea planteada por Schibsted: la inteligencia artificial no debería reemplazar el criterio humano, sino potenciarlo.
Su tésis insiste en algo que siento cada vez más relevante dentro del trabajo editorial: la responsabilidad final no puede delegarse completamente a una máquina. Siempre debe existir un editor humano que valide, interprete y asuma criterio sobre lo que se publica.
Porque mientras más automatizada se vuelve la distribución de información, más importante parece volverse la confianza.
El verdadero cambio no es técnico
Lo más interesante de todo esto es que la discusión ya dejó de ser exclusivamente tecnológica. La inteligencia artificial está modificando:
- cómo se produce contenido,
- cómo se distribuye,
- cómo se consume,
- y también cómo construimos autoridad.
Por eso el Reuters Institute advirtió en su informe Journalism, Media and Technology Trends and Predictions 2026 que muchas redacciones están replanteando sus modelos editoriales alrededor de confianza, diferenciación y relación directa con audiencias.
Y honestamente, empiezo a sentir que el verdadero desafío ya no es solamente aprender nuevas herramientas. Es entender qué significa seguir construyendo una voz propia en un entorno donde las plataformas empiezan a reinterpretar automáticamente casi todo lo que hacemos.
El reto ya no es solo publicar con inteligencia artificial: es seguir siendo relevante
Todo esto también me hace pensar que la discusión sobre inteligencia artificial ya no trata únicamente de herramientas para automatizar tareas dentro de una redacción. El cambio es más profundo: tiene que ver con cómo las historias empiezan a circular fuera del control tradicional de los medios, fragmentadas, reinterpretadas y adaptadas dinámicamente según cada plataforma, formato o usuario.
Por eso me interesa abrir esta conversación más allá de la lógica técnica. El próximo 4 de junio, en la Universidad de la Comunicación, en la colonia Roma de la Ciudad de México, realizaremos Interesante IA: Primer Encuentro de Convergencias entre Periodismo, Contenidos e Inteligencia Artificial, un espacio gratuito para discutir justamente cómo la inteligencia artificial está redefiniendo la producción, distribución y experiencia del contenido contemporáneo.
Participarán Cristina Salmerón, Arturo J. Flores, Alejandra Villegas, Armando Monsiváis y Rebeca Ballesteros.
Porque mientras las plataformas aprenden a resumir, reinterpretar y redistribuir información automáticamente, sigo creyendo que el verdadero desafío para medios, periodistas y creadores no es únicamente adaptarse a nuevas herramientas, sino entender qué tipo de valor humano seguirá siendo irreemplazable dentro de internet.
