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INTRODUCCIÓN
La integración de la inteligencia artificial, en adelante (IA), en el ámbito de la comunicación y en su gestión de la información pública se desarrollará de manera automatizada y constante dentro del ámbito del periodismo profesional, (Peña-Fernández et al., 2023b). Los medios de comunicación como el periodismo son herramientas esenciales para crear “un conocimiento común” entre los miembros de una comunidad (Salaverría et al., 2024). Por otro lado, la audiencia no discierne por completo la calidad y confiabilidad de los textos y artículos creados por una IA generativa. Además, el empleo del uso como la IA, en un contexto netamente humano, como en los ámbitos como periodismo precisa de una aproximación social, esta aplicación es utilizada en las investigaciones dentro del periodismo y para el bien social. (Peña-Fernández et al., 2023b).
La IA generativa da oportunidad de contrarrestar la desinformación, optimizar la administración de privacidad y ofrecer una perspectiva ética que evite influencias en la toma de decisiones informativas y la reducción de sesgo en aplicaciones de IA (Izsak, 2022). Sin embargo, existen riesgos como la automatización de trabajos con el objetivo de obtener una mayor audiencia y también la probabilidad de que por ejemplo el periodismo se distancie del reportaje de las propias noticias y se centre en los estudios, lo que exigirá una nueva estructuración de las empresas periodísticas (Manfredi y Ufarte, 2020). Además, la normativa en este propio contexto tecnológico ha causado debates sobre todas las posibilidades de regulación, cómo y qué regular (Galli, 2021).
Paralelamente, la computación inteligente y la orientación precisa de los anuncios se basan en la tecnología de inteligencia artificial (IA) para mejorar la eficacia de la publicidad y la experiencia del usuario. Los tipos de datos incluyen the data types include user behavior data, advertising data, social media data, Debido a la gran cantidad de información y grupos de usuarios. En consecuencia, han surgido tecnologías de cálculo y selección de anuncios basadas en la IA. (Shan, 2024).
Estos estudios como hoy se justifican por su importancia, la cual radica en cómo la IA generativa en estos medios tales como el de comunicación ha optimizado el proceso informativo en el ámbito periodístico, y con esto, la necesidad de regularizar tomando en cuenta aspectos éticos. Paralelamente la IA generativa está cambiando la gestión de la información pública por ejemplo en la producción de noticias. Así mismo la IA generativa está generando contenido de forma automatizada, teniendo como áreas principales a la creación de contenido informativo, la automatización de noticias y la personalización de la información.
El propósito de este artículo, el cual es recopilar y analizar artículos de IA generativa en los medios de comunicación como es el periodismo y cerciorarse las posibles consecuencias que conlleva su uso, y por ende investigar métodos de regularización.
La relevancia del presente artículo radica en investigar y analizar las consecuencias y riesgos como la vulnerabilidad ante personas malintencionadas o información falsa. Tomando en cuenta, el poder de automatización y producción de contenido masivo y esto adaptado a un público específico genera un riesgo de manipulación en masa. Además, con la facilidad que la IA genera contenido aumenta la obtención de información errónea o falsa a gran escala.
Las tecnologías como la IA generativa están transformando los medios, no solo en la gestión y generación de información, sino también en cómo la sociedad interactúa con estos contenidos. La tecnología permite personalizar la entrega de contenido y mejorar la accesibilidad. Por este motivo, la pregunta de la investigación fue ¿Cuáles son las consecuencias de las tecnologías emergentes en la gestión de la información pública? De tal forma que el fin de este estudio sistemático fue analizar distintos estudios científicos y asi poder aprender y conocer la importancia de la IA generativa y sus riesgos como la vulnerabilidad ante personas malintencionadas o información falsa, además tomando en cuenta la automatización de contenido masivo y esto adoptado a un público específico genera un riesgo de manipulación para poder plantear la necesidad de regular y definir el rol de los emisores y profesionales de la comunicación en una era de alta automatización.
La combinación de IA generativa en medios promete optimizar la eficiencia, aunque también exige nuevas normas éticas y profesionales para salvaguardar la transparencia y confianza pública. Se creó la alianza de IA, que promueve la elaboración de políticas y parámetros desde una visión participativa.
La alianza organiza debates sobre logros obtenidos y perspectivas que se tomarán sobre sus políticas y muestra algunos puntos del Libro Blanco de la Comisión sobre Inteligencia Artificial, además su objetivo es organizar las regularizaciones que aborden las consecuencias éticas y humanas de la IA. (Lajtman-Bereicoa, 2023).
Esto afectará directamente a los medios informativos y las plataformas digitales. Debido a que se impondrá una regularización de claridad en los sistemas IA que manipulan contenido en otras palabras si un sistema IA se usa para manipular audios, imágenes o vídeos en general crear contenido que simula ser verdadero debe informarse que este fue generado por medios automatizados a menos que este si responden a fines legítimos (Comisión Europea, 2021).
Este marco regulador no cubre todos los problemas, ya que algunas de las cuestiones más importantes, como la responsabilidad de las plataformas, aún no tienen una solución definitiva. (Amayuelas, 2021).
En el caso de los contextos de la investigación, el estudio se centra en el impacto de la inteligencia artificial en la gestión de la información pública y los medios de comunicación, por lo cual el impacto radica en que la IA está generando contenido de forma automatizada, teniendo como áreas principales a la automatización de noticias y personalización de información; en contexto de los profesionales del Periodismo va a alterar de forma sistemática y continua su oficio, Sin embargo, plantea consecuencias como los riesgos de automatización de las trabajos en busca de ampliar su audiencia y la posibilidad de que el periodismo se aleje del reportaje de noticias y se centre en la investigación, lo que requerirá una nueva estructuración de las empresas periodísticas (Manfredi y Ufarte, 2020). En el contexto de normas éticas y profesionales para salvaguardar la transparencia y confianza pública se consideró un marco regulatorio europeo donde nos enmarca las leyes ya mencionadas. En el entorno de cómo recomienda a los encargados de formular políticas encontramos principalmente a fomentar la reducción del sesgo.
METODOLOGÍA
Un protocolo de revisión sistemática se ha diseñado meticulosamente a través del cumplimiento de la metodología PRISMA; con ello, se busca establecer un marco metodológico que garantice la coherencia y la transparencia a lo largo de todo el proceso.
En cuanto al proceso de selección de estudios, comprende un proceso sistemático de filtrado y selección, que implica 4 etapas: identificación , filtración, categorización e inclusión, la primera etapa se basa en obtener artículos referentes al tema, enfocándonos en los títulos y resúmenes, en la segunda etapa se realiza una revisión minuciosa aplicando los criterios de exclusión e inclusión, la categorización consiste en precisar las bases de los datos incluyendo en esta su metodología y por último la inclusión, en esta etapa ya tenemos los artículos confiables y coherentes en referencia a nuestro tema a tratar.
El protocolo definido para la identificación y análisis de artículos científicas relacionados a inteligencia artificial generativa y su impacto en medios permitió establecer los criterios de inclusión: Artículos científicos que se enfoquen en el impacto de la inteligencia artificial (IA) en los medios de comunicación; estudios que debatan acerca de la aplicación de la IA generativa en medios y cómo influyen en la información pública; publicaciones entre 2019 y 2024, disponibles en inglés o español; artículos que provengan de fuentes como Scopus o Scielo; de manera rigurosa.
Se excluyeron de esta revisión los estudios que no cumplieran con los siguientes aspectos: estudios que se centren exclusivamente en aspectos técnicos o sin considerar aspectos éticos o de medios de comunicación; publicaciones en distintos idiomas al inglés o español; ensayos, documentos, resúmenes de conferencias sin base de datos.
Para obtener artículos de relevancia para nuestra investigación, se establecieron fuentes o bases de datos académicos como Scopus, Scielo y Alicia y las palabras clave utilizadas, estructuradas mediante los operadores booleanos como AND y OR, para tener resultados pertinentes y relevantes.
En español:
("inteligencia artificial generativa" OR "IA generativa") AND ("medios de comunicación" OR "impacto en los medios" OR “impacto social de la IA”) AND ("gestión de la información pública" OR "diseminación de información") AND ("tecnologías emergentes") AND (“ética en inteligencia artificial”)
En inglés:
("generative artificial intelligence" OR "generative AI") AND ("media transformation" OR "impact on media" OR "social impact of AI") AND ("public information management" OR "information dissemination") AND ("emerging technologies") AND ("AI ethics")
Se aplicaron filtros para limitar los resultados a artículos publicados entre 2019 y 2024 en revistas recomendadas por revisión por pares. El trabajo fue realizado con mucho detalle, en base al modelo prisma.
Los objetivos de esta investigación son simples ya que está centrado en preguntas principales o los objetivos centrales relacionados como por ejemplo en el ámbito ético y el desarrollo de la IA generativa en los medios. Las versiones más simples buscan utilizar un lenguaje simple y directo para mejorar la legibilidad. Nuestra investigación ha sido revisada de manera implacable. Este proceso de selección ha permitido la construcción la propia construcción de este artículo, que ha servido como base para todo este artículo.
Esta estrategia asegura la confiabilidad y relevancia de la propia información, contribuyendo al logro de nuestro objetivo establecido en esta investigación. Por lo general, esta guía proporciona un marco muy organizativo para llevar a cabo un examen completo, lo que asegura la veracidad de los resultados obtenidos. También, contribuye a identificar las propias limitaciones y también analizar de manera crítica, aspectos fundamentales para el propio avance de investigaciones futuras sobre el impacto que tiene la IA en los medios de comunicación.
DESARROLLO Y DISCUSIÓN
En la Tabla 1, se ubica el número de artículos correspondiente a la base de datos, bibliotecas y/o repositorios en donde fueron hallados, consiguiendo 40 en Scopus; en Scielo, 4 y en Alicia, 1, los cuales aún no están clasificados.
Luego se realizó una selección de los artículos siguiendo ciertos criterios, ya sea para su inclusión o exclusión. Aparte de pasar por la revisión del título en primera instancia, se procedió a revisar el contenido completo de cada uno de los artículos para identificar su aporte al tema de investigación. En la estructuración se eligen los artículos para desarrollar la revisión sistemática de la literatura Figura 1.
Por consiguiente, se eliminaron 3 artículos mediante pautas empleadas en la selección. Además, se eliminó 1 artículo en cuanto a la fecha de publicación y 2 artículos, por duplicación. Asimismo, luego de la revisión del título y resumen de cada uno, se procedió a eliminar 3. Seguidamente, se descartaron 3 artículos por presentar limitaciones en el acceso al contenido y 3, al leer el texto completo. De los artículos que fueron evaluados para elegibilidad, se eliminaron 4 luego de realizar la revisión sistemática por no cumplir con los criterios de elegibilidad; los cuales fueron los estudios de Mahto (2024) por mencionar la IAG dentro de los medios de comunicación y la aceptación del tema, sin embargo, no profundizan en el tema y no lo relacionan directamente.
En cuanto al origen de los artículos científicos seleccionados, 6 son de España, 2 de China, 2 de Estados Unidos, 1 de Canadá, 1 de Bolivia, 1 de Indonesia, 1 de Argentina y 1 de Suiza. Acerca del año de publicación, siguiendo el rango establecido, el más frecuente es 2024 con 8 artículos, seguido por 2023 con 5 artículos, 2021 con 1 artículo y 2020 con 1 artículo. Y refiriéndonos a la base de datos, en su mayoría incluimos 14 artículos de Scopus y de Scielo, 1.
La revisión sistemática realizada sobre la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) y los medios de comunicación evidencia cómo esta tecnología está transformando los procesos de creación y difusión de contenido, trayendo consigo avances significativos y desafíos sustanciales. A través del análisis de diversas investigaciones recientes, se destacan las implicaciones de la IAG en términos de eficiencia, personalización de la información y riesgos éticos asociados.
Los resultados que se obtuvieron en la revisión resaltan que la IAG está impulsando un cambio en la producción mediática, específicamente en áreas como la publicidad y el periodismo computacional. Estos resultados se alinean con lo manifestado por Shan (2024) donde demuestra que los algoritmos basados en IA pueden optimizar significativamente el retorno de la inversión (ROI) en campañas publicitarias, superando por mucha diferencia a los métodos tradicionales. Por otro lado, los resultados de los estudios de Franganillo (2023) y Peña-Fernández et al. (2023) divergen a los anteriores ya que resaltan que la IAG no solo automatiza tareas, sino que también permite a los profesionales enfocarse en actividades de mayor valor, mejorando la calidad de los contenidos.
Sin embargo, se identificaron riesgos importantes, entre los que destacan la generación de información errónea, el incremento de sesgos y la pérdida de la confianza pública en los medios, especialmente en contextos de desinformación, como lo discute Salaverría et al. (2024). Estos problemas enfatizan la necesidad de establecer regulaciones y directrices claras para el uso ético de la IA generativa en los medios.
Los resultados de esta revisión concuerdan con estudios previos que destacan el impacto transformador de la IAG en la industria de los medios. No obstante, a diferencia de investigaciones anteriores centradas principalmente en las capacidades tecnológicas de la IA, esta revisión enfatiza en los retos éticos y la responsabilidad social de quienes emiten la información. En esta línea, los resultados de los estudios de Franganillo (2023) y Salaverría et al. (2024) convergen entre sí ya que ambos ofrecen una perspectiva más detallada sobre la necesidad de abordar la IA generativa no solo como una herramienta tecnológica, sino como un fenómeno que exige una gestión ética.
A pesar de los aportes, esta revisión presenta algunas limitaciones. En primer lugar, la falta de estudios longitudinales dificulta comprender plenamente los impactos a largo plazo de la IAG en los medios de comunicación. Además, la heterogeneidad de los enfoques y contextos analizados en los estudios seleccionados puede haber influido en la interpretación de los resultados, introduciendo cierto sesgo. Por último, la selección de artículos podría haber dejado fuera investigaciones relevantes, especialmente aquellas publicadas en idiomas distintos al inglés o al español.
Finalmente, el uso de la IAG tiene implicaciones ya sea para su regulación o investigaciones futuras, es necesario definir estándares que garanticen la transparencia en la autoría de los contenidos generados por IA, así como la supervisión de su uso en los medios acompañados de capacitaciones sobre cómo interactuar con la IA de manera crítica y responsable, asegurando que la IA sea un complemento y no un reemplazo de su labor. También, es necesario realizar estudios empíricos que evalúen cómo el público en general percibe los contenidos generados por IA y cómo esto impacta en su confianza en los medios. Asimismo, se requiere explorar métodos efectivos para identificar y mitigar los sesgos en los algoritmos de IA.
La IA ha demostrado a la industria de los medios de comunicación ya que permite realizar investigaciones de una manera más rápida, esto sería un gran avance para la comunicación ya que se le podría dar más importancia a artículos más elaborados. Sin embargo, también hay una cuestión sobre la credibilidad que tenga ya que podría ser utilizada de mala manera y proporcionar información falsa.
CONCLUSIONES
En base a la investigación el efecto de este informe sería que el propósito de la inteligencia artificial (IA) como tal en los medios de comunicación es novedoso, marcado por los avances gigantescos que tiene. Los estudios analizados evidencian cómo la IA sigue en constante evolución como el “periodismo computacional” ya que tiene usos más sofisticados, permitiendo no solo la creación automatizada que hoy en día estamos acostumbrados, sino también la propia personalización de la información. Este enfoque tiene el potencial de optimizar el trabajo, liberando tiempo para otro tipo de investigaciones más exhaustivas, lo que beneficia a los investigadores y empresas para aumentar su productividad y capacidad de respuesta.
Sin embargo, el enfoque que buscamos en la investigación en base de los artículos recopilados demuestra que este avance tiene sus pro y contras. Los hallazgos indican que la IA generativa puede generar cierto tipo de información errónea, amplificar sesgos y reducir el margen entre periodistas y el público. A la vez la falta de regulación al uso de la IA plantea desafíos más éticos, afectando la veracidad de la información y cuestionando la originalidad del contenido generado.
En este contexto, los beneficios de la IA en la comunicación se amplían cuando el enfoque es para fines éticos. Los medios deberían adoptar medidas contra el excesivo consumo de la IA generativa, sean claros en la autoría de los propios contenidos eso serviría para aprovechar de la manera más óptima el potencial de la IA.
A largo plazo, esto permitiría fortalecer su veracidad, mantener obviamente la confianza con la audiencia y contribuir el buen uso de la IA en este ámbito. En pocas palabras, la IA generativa ofrece oportunidades grandiosas para transformar el mundo en varios ámbitos como en el ámbito de la comunicación, pero su éxito depende mucho el uso el que se le da como de manera ética y revolucionaria
