Los medios continúan experimentando con tecnologías de inteligencia artificial, y muchos se centran en herramientas para abordar la disminución de la relación con el público y la creciente evasión de noticias, especialmente en los segmentos más jóvenes, mientras fomentan la fidelidad de quienes ya confían en su propuesta periodística. Si bien la personalización no es nueva en el sector, ya que varios llevan tiempo implementando sistemas de recomendación y boletines informativos a medida (Kunert y Thurman, 2019), los recientes avances en IA han modificado drásticamente los tipos de personalización potencialmente viables a gran escala.¹

Además de permitir una mayor personalización en la selección de noticias, la IA generativa posibilita personalizar los formatos de noticias según las necesidades y preferencias de cada usuario, a la vez que habilita opciones nuevas como los chatbots que responden preguntas relacionadas con los artículos. En la medida en que estas herramientas funcionen de modo fiable, permitirán a los medios ofrecer noticias de formas más accesibles, cómodas y relevantes para cada usuario. Sin embargo, todo esto dependerá en parte de qué sientan las audiencias sobre el consumo de noticias personalizadas, y su receptividad con respecto al uso de IA para este propósito, en un contexto en el que estas tecnologías provocan escepticismo en mucha gente.

Comienzo este capítulo explorando las actitudes del público sobre la personalización de la selección de contenido en diferentes sitios web y aplicaciones, exhibiendo cómo la comodidad con la recomendación algorítmica en las noticias se compara con otros campos. A continuación, abordo la personalización impulsada por IA, mostrando casos de medios que ya experimentan con estas tecnologías y examinando el interés del público por diferentes tipos de personalización de noticias mediante IA.

Comodidad con la selección personalizada en distintos campos

En la vida digital, la personalización automatizada se ha convertido en una función cada vez más común. Pero la naturaleza, la utilidad y las implicaciones de confiar en el contenido personalizado difieren considerablemente según el tipo de contenido que se personaliza. Para contextualizar la comodidad de las audiencias con la personalización de la selección de noticias, primero consultamos en 27 mercados cuán cómoda se siente la gente al usar distintos tipos de sitios web y aplicaciones que tienen selección automatizada. 

Cerca de la mitad de los encuestados se sienten cómodos, aunque se trata de un nivel de comodidad bajo en comparación con otros ámbitos. La gente se siente más cómoda cuando la selección automática se utiliza en relación con el tiempo atmosférico, dado el interés en los lugares donde están o estarán. La mayoría también se siente cómoda con la selección automática de música y TV online, a lo que muchos están acostumbrados en plataformas como Spotify y Netflix; allí tienden a ver los beneficios de las recomendaciones basadas en géneros que les gustan y aprecian quitarse la carga de tener que elegir.

La comodidad es menor cuando se trata de noticias, ya que las historias importantes del día pueden abordar casi cualquier asunto. La menor comodidad se da con las redes sociales y los feeds de video (por ejemplo, en YouTube y TikTok), quizá debido a experiencias previas negativas o a encontrar un mayor debate público al respecto. Los jóvenes (más acostumbrados a plataformas como TikTok, donde la recomendación algorítmica es clave en la experiencia del usuario) tienden a sentirse mucho más cómodos con la selección automática en las redes sociales (54% entre los menores de 35 años, frente al 38% de los mayores). La comodidad tiende a ser menor en todos los ámbitos en una gran porción de Europa (por ejemplo, en la parte occidental y en el norte) en comparación con otras partes del mundo, como América Latina, Asia y África.

Esto lleva a preguntarse qué creencias influyen en las actitudes hacia la selección personalizada de noticias. Un análisis de los comentarios abiertos en un subconjunto de países muestra que quienes se sienten cómodos ven cuatro beneficios clave.

Primero: recibir contenidos más relevantes para sus vidas, como "información específica de mi ciudad y mi provincia" (mujer, 34 años, de Argentina). Algunos enfatizan la mayor eficiencia de la selección personalizada porque ayuda a eludir temas que no son interesantes o que evitan intencionalmente: "Siempre sabe la información relevante que necesito, y no pierdo tiempo viendo todo" (hombre, 24 años, de Estados Unidos). Una cantidad menor expresa más confianza en los algoritmos porque son "menos sesgados que los editores humanos, ya que se programan para hacer selecciones basadas en datos y no en opiniones o preferencias personales" (hombre, 26 años, de Estados Unidos). Por último, algunos consideran que la selección automatizada aporta temas y puntos de vista más variados, ofreciendo “artículos relevantes que yo no habría visto” (mujer, 47 años, del Reino Unido). En los cuatro puntos detallados, la gente cree que estas tecnologías funcionan bien y, por lo tanto, benefician.

Razones que generan comodidad e incomodidad con respecto a la selección personalizada de noticias

Las razones que sustentan la incomodidad con la selección personalizada varían más: algunos se oponen a estas tecnologías porque piensan que no son eficaces y otros, precisamente porque creen que son eficaces pero pueden tener consecuencias negativas. Además, un grupo expresa inquietudes más allá de la calidad de las recomendaciones: por ejemplo, que la tecnología no predice sus intereses y aporta contenido “inútil o falso” (mujer, 57 años, de Argentina), o que “el algoritmo siempre se equivoca conmigo” (mujer, 61 años, de Estados Unidos). También hay quienes muestran preocupación porque la selección algorítmica se ciñe a sus intereses personales y pueden perderse temas importantes: en cambio, prefieren “una visión general en lugar de sólo áreas de conocimiento específicas preseleccionadas” (mujer, 76 años, del Reino Unido). 

Por otro lado, algunos consideran que la selección personalizada genera información más sesgada (o incluso peor: manipulada), lo que asocian con las cámaras de eco y la polarización: “Me preocupa que el filtrado algorítmico pueda bloquear noticias relevantes, y también que sea manipulado intencionalmente” (hombre, 34 años, de Argentina). Más allá del contenido de noticias, muchos expresan inquietud por la “invasión de la privacidad” (hombre, 60 años, del Reino Unido) a cargo de tecnologías de vigilancia: “Gran Hermano nos vigila” (hombre, 52 años, de Estados Unidos). Otros simplemente se oponen a la selección personalizada porque quieren formar sus propias opiniones en torno a la información y a qué consumir: “No me gusta que me impongan las noticias ni que las elijan por mí” (hombre, 56 años, de Argentina).

Ciertas preocupaciones expresadas pueden mitigarse mediante la comunicación y/o el diseño, aclarando a los usuarios en qué consiste la personalización y las medidas adoptadas para minimizar posibles riesgos (por ejemplo, que las grandes noticias del día mantengan su prominencia independientemente de las preferencias individuales). Sin embargo, una cuestión más amplia conserva su importancia: con qué entusiasmo debemos apoyarnos en las preferencias de las audiencias, ya que esto puede socavar los valores editoriales y el interés público, una inquietud especialmente clave en los medios públicos (Sehl y Eder, 2023).

En el sector periodístico crece el interés por la personalización con IA

Si bien la selección personalizada de noticias existe desde hace algún tiempo, cada vez se potencia más con la IA. El 41% de los líderes de medios encuestados para nuestro informe sobre tendencias y predicciones 2025 dijo que la IA sería importante este año para distribuir y recomendar noticias, y disponer de portadas y alertas personalizadas (Newman y Cherubini, 2025). No obstante, también se apuesta cada vez más por iniciativas ambiciosas que no sólo involucran la selección de noticias, sino también los formatos del contenido. Como sostuvo Deborah Turness, directora ejecutiva de BBC News, en su anuncio al personal sobre la creación de un departamento que utilizará IA para profundizar la personalización: “Debemos centrarnos firmemente en comprender las necesidades de nuestras audiencias, en proporcionar el tipo de periodismo y de contenido que desean, allí donde lo deseen, diseñado y producido de la forma en que les gusta”.²

Los medios ya experimentan con la IA para personalizar los formatos de noticias. La BBC hace pruebas con Whisper AI, la herramienta de voz a texto de OpenAI, para añadir subtítulos y transcripciones en piezas de BBC Sounds. Otros, como India Today y el Miami Herald, convierten artículos de texto en audio, mediante una voz generada por IA. El periódico sueco Aftonbladet ha presentado “versiones rápidas” producidas con IA y colocadas encima de los artículos. Y el diario argentino Clarín desarrolló una opción de texto a audio y UalterAI, un asistente de lectura que aporta material complementario: puntos clave, citas destacadas, cifras, glosario y preguntas frecuentes.

Ejemplos de IA usada para adaptar formatos y distribución de noticias

Algunos medios presentan productos completamente nuevos. The Independent (Reino Unido) ha lanzado un servicio llamado Bulletin, al que promociona como "noticias para gente muy ocupada": utiliza la IA de Google para crear resúmenes de artículos, con supervisión de periodistas.³ Otros, como el Washington Post (Estados Unidos)⁴ y el Financial Times (Reino Unido)⁵, ofrecen herramientas de IA generativa que contestan preguntas de los usuarios basándose en su propia producción periodística; en lugar de modificar el formato de las noticias, proveen una función de búsqueda avanzada que puede comprender consultas complejas.

Interés del público en la personalización de noticias mediante IA

En general, las audiencias muestran un interés relativamente bajo por las diferentes alternativas para adaptar noticias a sus necesidades individuales mediante IA: según nuestra encuesta, es menos del 30% para cualquier opción. Esto puede deberse a la poca familiaridad con esta clase de tecnologías. En cambio, detectamos mayor interés por aquello que puede hacer más eficiente y relevante el consumo de noticias: los resúmenes de artículos y las traducciones encabezan la lista, seguidos de las portadas personalizadas y las recomendaciones o alertas. Mientras tanto, el interés resulta menor en modalidades de conversión como de texto a audio, lo que contrasta con el alto interés que muestran los directivos de medios: esa es justamente la opción que lidera la lista de iniciativas de IA planificadas para 2025, tal vez porque se la considera relativamente fácil de implementar, económica y sin controversias (Newman y Cherubini, 2025).

El relativo interés por los diferentes tipos de personalización mediante IA también varía en cierto modo entre los mercados. Si bien el resumen de artículos (uno de los usos más extendidos) suele ser de gran interés en todas partes, la traducción a menudo se impone en lugares de Europa lingüísticamente singulares y con poblaciones relativamente pequeñas, como Finlandia y Hungría, lo que tal vez se explica por el acceso a las noticias desde fuera de cada país. Asimismo, el interés por la posibilidad de adaptar el texto de las noticias a diferentes niveles de lectura suele ser alto allí donde son bajas las tasas de alfabetización o la competencia lectora. Esta opción figura entre las tres principales en Kenia, Nigeria, Filipinas y en la India (donde es la más popular), mientras que ocurre lo contrario en sitios como Finlandia, Noruega y Japón.

En términos generales, la gente tiende a expresar mayor entusiasmo en lugares donde más se emplea la IA en el periodismo, como India y Tailandia, mientras que el interés resulta mucho menor en países que muestran poca comodidad con la IA, como el Reino Unido. Los grupos jóvenes, que tienden a sentirse más cómodos con la IA en general, se interesan por la personalización de formatos, como la adaptación de artículos a diferentes niveles de lectura y el uso de chatbots: se trata de innovaciones potables para aquellos medios que desean llegar a ese público esquivo. Además, los encuestados que menos leen muestran mayor interés en las alternativas que convierten texto en audio o en video.

También se plantea otra cuestión: cuán eficaces pueden ser estas herramientas entre las personas desinteresadas en las noticias, que a su vez muestran un interés considerablemente menor en la personalización mediante IA, al igual que quienes evitan las noticias con mayor frecuencia. Dicho esto, pequeños grupos que evitan las noticias podrían ser más receptivos a ciertos tipos de personalización. Un ejemplo son aquellos a quienes se les complica comprender las noticias, que suelen tener mucho más interés en la adaptación a diferentes niveles de lectura.

Conclusión

En general, las audiencias se muestran escépticas en torno a la personalización de noticias, como no lo son en otras áreas de la vida digital. Nuestra investigación detecta un mayor interés en el uso de IA para personalizar los formatos, en especial aquellos que facilitan o agilizan el consumo de noticias, seguido de la selección personalizada, una opción que ya genera cierta preocupación por la recomendación algorítmica, incluyendo el temor a perderse información relevante. Declarar un interés no implica necesariamente que se hará uso de una herramienta, del mismo modo en que señalar falta de interés no implica necesariamente que no se utilizarán (y además, es posible que alguna gente no comprenda qué implicaría cada alternativa en la práctica). Sin embargo, existe el riesgo de sobreestimar el entusiasmo del público alrededor de la personalización impulsada por IA, o de priorizar herramientas por las que hay menos interés. También es posible que sea necesario ofrecer una gama de opciones para que el público elija, dado el interés relativamente bajo por las distintas alternativas, a fin de aportar valor a una masa crítica de usuarios.

Encontramos evidencia de que el interés por la personalización con IA se ve influenciado tanto por la comodidad con su uso en el periodismo como por el potencial de estas tecnologías para satisfacer necesidades o preferencias del público. Teniendo en cuenta esto, la implementación de la personalización mediante IA puede desarrollarse de modo diferente según el país, con mayor apertura y entusiasmo en mercados como Tailandia, la India y gran parte de África, donde las actitudes hacia el uso de IA en el periodismo son más favorables, en comparación con el norte y el oeste de Europa, donde la gente es considerablemente más escéptica. Asimismo, los medios deben evaluar sus posibles estrategias y los potenciales inconvenientes de ofrecer estas opciones a las audiencias más interesados ​​(por ejemplo, los grupos jóvenes) sin repeler a los usuarios más reticentes.

Dado que la IA puede impulsar distintos tipos de personalización, comunicar claramente en qué consisten estas tecnologías puede ayudar a aportar tranquilidad ante ciertas inquietudes que surgen en nuestras respuestas abiertas, sobre todo en lo referido a la selección personalizada. También conviene tener en cuenta el deseo de autodeterminación que expresan muchos encuestados. Si bien el uso de la personalización tiende a ser limitado, ofrecer opciones para que el público ejerza algún control puede colaborar para apaciguar preocupaciones, especialmente en las primeras etapas de la adopción de la IA.

Notas al pie

¹ Algunos en el sector diferencian personalización (la selección automatizada de noticias según los datos del usuario) de customización (cuando los propios usuarios eligen o configuran sus propias preferencias). En este capítulo usamos personalización de una forma amplia para describir distintos escenarios que permiten ajustar las noticias a las necesidades y preferencias de los usuarios, sin importar si este sistema está automatizado o seleccionado por los usuarios.

² https://www.theguardian.com/media/2025/mar/06/bbc-news-ai-artificial-intelligence-department-personalised-content

³ https://www.independentadvertising.com/the-independent-launches-bulletin-a-new-brand-delivering-essential-news-briefings-for-seriously-busy-people/

⁴ https://www.washingtonpost.com/ask-the-post-ai/

⁵ https://www.ft.com/content/fc5d4642-af71-4ac6-8311-1920726f8baa