Media Party cruzó por primera vez el Atlántico para realizar una edición europea. El encuentro de innovación en periodismo y tecnología, nacido en Buenos Aires en 2012 a partir de la comunidad Hacks/Hackers y encabezado por el periodista Mariano Blejman, realizó los días 7, 8 y 9 de septiembre su debut en Barcelona, España.
Las dos primeras jornadas se desarrollaron en CaixaForum Barcelona y estuvieron dedicadas a conferencias, talleres y presentaciones, mientras que el cierre se produjo el miércoles 9 con una hackatón orientada a desarrollar herramientas para el ecosistema informativo dominado crecientemente por la inteligencia artificial.
El desembarco europeo se centró en qué puede ofrecer el periodismo cuando las búsquedas, la distribución e incluso la lectura de noticias comienzan a quedar intermediadas por sistemas de inteligencia artificial.
El especialista británico John Rahim, fundador de The Media Stack, cubrió las jornadas desde Barcelona en su cuenta de Linkedin y organizó buena parte de sus conclusiones alrededor de dos problemas: la pérdida de la relación directa entre medios y audiencias y la dificultad de muchas organizaciones periodísticas para adaptar sus sistemas internos a una circulación de información cada vez más dominada por agentes y modelos de IA.
NPR utilizó IA para investigar millones de documentos
Una de las experiencias presentadas durante la primera jornada fue la de Teresa Mondría Terol, responsable de inteligencia artificial de NPR, quien explicó cómo la radio pública estadounidense está utilizado estas tecnologías para trabajar sobre grandes volúmenes de documentos vinculados con el caso Jeffrey Epstein.
La IA permitió encontrar nombres, iniciales, apodos, fechas escritas de distintas maneras y relaciones entre personas distribuidas en enormes cantidades de archivos. El sistema aceleró una tarea que hubiera requerido muchas horas de revisión manual.
Pero la automatización no reemplazó el trabajo periodístico. Mondría explicó que los resultados relevantes fueron contrastados posteriormente con las fuentes originales. La experiencia dejó una conclusión menos espectacular pero más importante para las redacciones: el ahorro de tiempo generado por una herramienta debía medirse también contra el esfuerzo necesario para verificar sus resultados.
Rahim resumió esa tensión como uno de los grandes problemas de la incorporación de IA al periodismo: una herramienta que produzca más información de la que una redacción puede comprobar no necesariamente aumenta su productividad.
Prisa frenó los experimentos para construir una gobernanza
El grupo español Prisa, editor del diario El País, presentó un enfoque diferente. Olalla Novoa Ojea, directora de Inteligencia Artificial de Prisa Media, explicó que la compañía había detectado más de 30 iniciativas vinculadas con IA desarrollándose dentro de distintas áreas.
En lugar de continuar acumulando experimentos, el grupo decidió establecer una estructura de gobernanza. Un comité que reunió a representantes de las áreas legal, privacidad, tecnología, inteligencia artificial, sustentabilidad, recursos humanos y compliance comenzó a evaluar los proyectos.
Cada iniciativa debió explicar qué problema buscaba resolver, qué tecnología utilizaría y de qué manera podía compatibilizarse con los principios editoriales y las necesidades de las audiencias.
Según los datos presentados en Barcelona, más de 1000 empleados habían recibido capacitación durante el primer año, 21 casos de uso habían sido aprobados y ocho proyectos se encontraban operativos o en desarrollo.
La experiencia de Prisa mostró que uno de los desafíos de la IA no había sido simplemente tecnológico. Las empresas periodísticas también tuvieron que definir reglas internas para determinar qué pueden automatizar, con qué herramientas y bajo qué controles.
3Cat buscó recuperar la relación con las audiencias
La radiotelevisión pública catalana 3Cat llevó otro de los problemas centrales de la conferencia: cómo conservar la relación con audiencias que ya no necesariamente llegan a las noticias a través de una portada, un noticiero o una aplicación.
Judith de Argila, directora de Desarrollo de Audiencias Digitales de 3Cat, presentó el proyecto 3Catinfo, que integró televisión, radio y producción digital con contenidos específicos para redes sociales, canales de WhatsApp y Telegram y formatos de video vertical.
La estrategia partió de una constatación: la confianza ya no se concentra exclusivamente en las instituciones y marcas periodísticas. Parte de ella se desplazó hacia periodistas individuales, creadores y otras personalidades digitales.
La organización catalana intentó, por lo tanto, llevar sus contenidos hacia los espacios en los que se encuentran las audiencias y construir comunidad alrededor de ellos, en lugar de esperar que los usuarios regresaran espontáneamente a los canales tradicionales, según se explicó.
Los medios esperan perder 43% del tráfico de buscadores
El diagnóstico más contundente de las jornadas llegó de la mano de Nic Newman, investigador senior del Reuters Institute for the Study of Journalism (en la fotografía que acompaña esta nota).
Newman presentó datos que mostraron hasta qué punto comenzó a deteriorarse uno de los pilares sobre los que se construyó el negocio digital de los medios durante más de dos décadas: el tráfico enviado por los buscadores.
Una encuesta del Reuters Institute entre ejecutivos de medios mostró que los editores esperan que el tráfico procedente de motores de búsqueda caiga, en promedio, 43% durante los próximos tres años.
Los datos de Chartbeat utilizados por el instituto ya registraron una caída de 33% en el tráfico orgánico proveniente de Google hacia más de 2500 sitios de noticias entre noviembre de 2024 y noviembre de 2025.
El cambio coincidió con el avance de las respuestas generadas directamente por inteligencia artificial. Los resúmenes de Google, los modos conversacionales de búsqueda y servicios como ChatGPT o Gemini comenzaron a responder consultas sin que el usuario necesite necesariamente ingresar a un sitio periodístico.
Newman mostró además que el 10% de los usuarios encuestados globalmente ya utiliza semanalmente chatbots para acceder a noticias, frente al 7% del año anterior.
Para los medios, el problema dejó de ser solamente de distribución. También está afecatdo el modelo económico. Si una respuesta puede ser construida por una plataforma utilizando información procedente de múltiples fuentes, el contenido puede seguir siendo utilizado aunque el usuario nunca visite el sitio que lo produjo.
Más investigación y menos contenido genérico
Los ejecutivos consultados por Reuters en su encuesta respondieron a esa amenaza con un cambio de prioridades.
Los medios prevén dedicar más recursos a investigaciones propias, cobertura sobre el terreno, análisis, historias narrativas y contenidos diferenciados, y reducir el esfuerzo destinado a piezas genéricas, preguntas y respuestas simples y algunos contenidos de servicio que pueden ser reproducidos con facilidad por los sistemas de IA.
La diferenciación volvió así al centro de la estrategia periodística.
La pregunta ya no es únicamente cómo producir más contenidos o hacerlo más rápido, sino qué puede producir una redacción que una inteligencia artificial no pueda reconstruir combinando información disponible en otros sitios.
En ese sentido, Dmitry Shishkin, exeditor de la BBC y uno de los impulsores del modelo de user needs, llevó el debate hacia la arquitectura interna de las organizaciones.
Su planteo fue que muchas redacciones dicen querer producir periodismo distintivo sin disponer siquiera de sistemas capaces de identificar cuánto de su producción es genérica, cuánto corresponde a conocimiento experto y cuánto funciona como verdadero servicio para la audiencia.
Según Shishkin, CMS, newsletters, redes sociales, video, analítica y bases de datos tienden a funcionar como estructuras separadas. Su propuesta consistió en desarrollar una taxonomía común que permita clasificar cada contenido por tema, formato y necesidad del usuario.
Ese trabajo adquirió mayor relevancia con la aparición de agentes de inteligencia artificial. Un agente encargado de comparar cinco artículos no necesariamente leería cada uno completo: podría buscar únicamente una afirmación, una fuente, una fecha o un determinado fragmento.
Shishkin desarrolló por eso una denominada Agent Readiness Layer, una capa destinada a preparar los contenidos para ser recuperados, verificados, atribuidos y contextualizados correctamente por sistemas automatizados.
Su advertencia fue directa: una redacción puede realizar un excelente trabajo periodístico y, sin embargo, quedar prácticamente invisible para los nuevos sistemas de distribución si la información no se estructura de manera comprensible para las máquinas.
La confianza también se desplazó hacia las personas
Newman mostró un segundo desplazamiento que en su momento preocupó a los medios: el avance de los creadores individuales.
El público general todavía considera a los periodistas más confiables y conocedores que los creadores de contenido. Pero entre quienes consumen habitualmente a esos creadores, la relación se invirtió: los consideran más comprensibles, cercanos y, en algunos casos, también más confiables.
La respuesta de los editores en la encuesta del Reuters Institut comenzó a reflejar ese cambio. El informe señaló que 76% de los responsables de medios planea impulsar que sus periodistas adopten algunas características de los creadores, mientras otras organizaciones comenzaron a desarrollar estudios propios o asociaciones con personalidades digitales.
El objetivo no es necesariamente convertir al periodista en influencer sino volver visible a la persona detrás de la información y reconstruir una relación directa con las audiencias que las plataformas han ido debilitando.
Una hackatón cerró la primera edición europea
La tercera y última jornada de MediaParty Barcelona llevó parte de esas discusiones al terreno práctico con un hackatón, un clásico del formato.
Este hackatón reunió proyectos destinados a explorar nuevas formas de producción, descubrimiento y verificación de información en un ecosistema dominado por agentes de inteligencia artificial.
El primer premio quedó en manos de AIAS AI Drift & Alignment Scanner-, una herramienta diseñada para medir y exponer sesgos ideológicos e inconsistencias entre distintos modelos de lenguaje cuando respondían sobre cuestiones políticamente controvertidas.
La propuesta atacó uno de los problemas que había atravesado todo el encuentro: a medida que más personas reciban las noticias filtradas o sintetizadas por sistemas de IA, también se vuelve más necesario observar cómo esos sistemas interpretan, seleccionan y reformulan la información.
Con ese proyecto terminó la primera edición europea de Media Party.
El desembarco en Barcelona confirmó además la internacionalización de una iniciativa surgida catorce años antes en Buenos Aires. Lo que comenzó en 2012 como un encuentro impulsado por la comunidad argentina de Hacks/Hackers ya es una red global de periodistas, desarrolladores, investigadores y ejecutivos de medios de distintos países.
El equipo central de Media Party está integrado, además de Blejman, por Mariana Berruezo y Carola Fernández Moores, como productoras ejecutivas; Gino Cingolani Trucco, programación; Nico Russo y Maca Lara Dillon, a cargo de la comunicación. Para la edición española, Clara Soteras asumió la coordinación local y la articulación con el ecosistema europeo.
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