La formación universitaria de periodistas en el contexto de la
Inteligencia Articial: una revisión sistematizada
The university training of journalists in the context of Articial Intelligence: a
systematic review
doxa.comunicación |
nº 40, pp. 513-529
| 513
enero-junio de 2025
ISSN: 1696-019X / e-ISSN: 2386-3978
Cómo citar este artículo:
Sivira Camacaro, R. (2025). La formación universitaria de periodistas en el contexto de la Inteligencia Articial: una revisión sistematizada.
Doxa Comunicación
, 40, pp. 513-529.
https://doi.org/10.31921/doxacom.n40a2225
Rosmir Sivira Camacaro.
Periodista con más de 10 años de experiencia y Magíster en Lingüística Aplicada, especialista
en generación de contenidos, gestión de comunicaciones y análisis del discurso. Con línea de investigación en inte
-
racción discursiva. Trabajé 9 años en el
Diario El Impulso
,
el más antiguo de Venezuela, como periodista y editora de
Turismo y Gastronomía, luego como periodista de Economía y Negocios. También participé en fundaciones de apoyo al
turismo rural y fui redactora de revistas especializadas. En Chile he trabajado como reporta de medios de comunicación
y en periodismo institucional en empresas del sector educación. Asimismo he liderado campañas sociales digitales de
alcance nacional, con Fondos para la Educación Previsional de la Subsecretaria de Previsión Social , Chile. Actualmente
me desempeño como Secretaria de Estudios y académica de la carrera Periodismo de la Universidad Autónoma de
Chile
, sede Talca.
Universidad Autónoma de Chile, Chile
[email protected]
ORCID:
0000-0002-5266-7371
Este contenido se publica bajo licencia Creative Commons Reconocimiento - Licencia no comercial. Licencia internacional CC BY-NC 4.0
Recibido: 19/03/2024 - Aceptado: 27/09/2024 - En edición: 19/11/2024 - Publicado: 01/01/2025
Received: 19/03/2024 - Accepted: 27/09/2024 - Early access: 19/11/2024 - Published: 01/01/2025
Resumen:
La Inteligencia Articial (IA) gana terreno en la industria de las comuni
-
caciones y se hace cargo de labores que habitualmente realizan los pe
-
riodistas. Sin embargo, la aplicación de herramientas de la tecnología de
la información exige competencias especícas. El objetivo del presente
estudio es analizar los planteamientos de formación periodística en ins
-
tituciones de educación superior, para el desarrollo de competencias
relacionadas con la Inteligencia Articial y el periodismo automatizado.
Para ello se realizó la revisión sistematizada de 107 artículos cientícos.
Entre los hallazgos, se destacó que las universidades no abordan de ma
-
nera especíca y profunda contenidos sobre IA, sumado a que los do
-
centes declaran no contar con competencias para impartir asignaturas
anes a la aplicación de la IA en periodismo, conocimiento que ya se
exige en el mercado del trabajo. Se concluye que existen importantes
Abstract:
Articial Intelligence (AI) is gaining ground in the communications
industry, taking over tasks traditionally performed by journalists.
However, the application of information technology tools requires
specic competencies. e aim of this study is to analyze the training
approaches for journalism in higher education institutions concerning
the development of skills related to Articial Intelligence and
automated journalism. A systematic review of 107 scientic articles
was conducted. Among the ndings, it was noted that universities do
not specically and deeply address content related to AI, and educators
reported lacking the competencies to teach courses related to the
application of AI in journalism, knowledge that is already demanded
in the job market. It is concluded that there are signicant deciencies
in university training in AI for journalists, highlighting the need to
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deciencias en la formación universitaria en IA para periodistas, resal
-
tando la necesidad de actualizar los programas de estudio e incorporar
enfoques interdisciplinarios. Se sugiere capacitar a docentes y promover
la colaboración con expertos en tecnología para preparar a los futuros
periodistas en el uso ético y crítico de herramientas automatizadas.
Palabras clave:
Inteligencia articial; periodismo automatizado; formación
periodística; perl y rutinas de trabajo.
update study programs and incorporate interdisciplinary approaches.
It is suggested to train educators and promote collaboration with
technology experts to prepare future journalists for the ethical and
critical use of automated tools.
Keywords:
Articial Intelligence; automated journalism; journalistic training;
prole and work routines.
1. Introducción
La Inteligencia Articial (IA) se está implementando de manera creciente en el ámbito periodístico, lo que ha llevado al desa
-
rrollo de una industria rentable en el sector de las comunicaciones (Sánchez y Ruiz, 2020). Sin embargo, la masicación de estas
herramientas tecnológicas, así como su mayor accesibilidad, ha generado incertidumbre entre los profesionales del periodismo,
debido al alto grado de desconocimiento generalizado sobre sus aplicaciones y consecuencias. Allí radica la razón por la cual
resulta necesario aprender a usar la IA, como si se tratara de evolucionar, adaptarse y sobrevivir (del Águila, 2023).
Un área de aplicación reconocida es la automatización de la redacción de noticias, también conocida como periodismo auto
-
matizado (Graefe, 2016), hecho que se extiende en la profesión, al igual que los sistemas para la detección de temas, vericación
de contenidos y de fuentes de información, análisis de videos, entre otros. (Cohen et al., 2011; García-Marín, 2022). Los usos son
varios, al punto de construirse un debate sobre si herramientas como Chat GPT reemplazarán o no a los periodistas (Terol, 2023).
La introducción de nuevas lógicas dada la evolución de la tecnología y en concreto de la IA, cambia el mundo del trabajo y sus
dinámicas, lo que exige cambios en la formación de todos los niveles educativos, a n de construir nuevos perles que vayan más
allá de la digitalización (Bocîi y Ursua, 2023).
En el caso especíco del periodismo, puesto que los periodistas en las salas de redacción de los medios de comunicación refor
-
mulan la organización de trabajo, evidenciando un cambio en la manera cómo los periodistas se enfrentan a la profesión y las
máquinas (Parratt-Fernández et al., 2021). No obstante, los autores plantean que al ser una profesión de habilidades intelectua
-
les, creativas y emocionales, se presentan variados desafíos en el proceso de adaptación frente a la Inteligencia Articial (Meso
et al., 2023).
Se demanda entonces que quienes ya ejercen la labor, así como los periodistas en formación, adquieran conocimientos propios
del ocio, además de herramientas y habilidades para trabajar en conjunto con la IA (Salazar, 2018). Este contexto exige una re
-
novación de los modelos educativos universitarios para formar en herramientas digitales y el desarrollo de entornos tecnológicos
basados en el mercado del trabajo (Ocaña-Fernández et al., 2019).
El objetivo de la presente investigación es analizar los planteamientos de la formación periodística en instituciones de educación
superior y su relación con las competencias demandadas por el mercado laboral en el contexto de la inteligencia articial y el
periodismo automatizado, a partir de una revisión sistematizada de la literatura cientíca reciente.
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Es posible pensar que se trata de un tema de escaso abordaje en las universidades y programas de especialización de la carrera
de periodismo, dado su reciente auge y las complejidades de adaptar las mallas de estudio a temáticas de continuo desarrollo.
Sin embargo, existe literatura cientíca que demuestra que el perl periodístico demandado por el mercado del trabajo ha evo
-
lucionado, basado en los cambios generados por las tecnologías de la información.
2. Método
El presente estudio sigue un diseño metodológico de revisión sistemática de literatura con enfoque descriptivo de textos cientí
-
cos, respecto de la implementación de contenidos sobre Inteligencia Articial en la formación de periodistas, para el desarrollo
de competencias en periodismo automatizado.
Se utilizó la revisión sistematizada como metodología principal debido a su capacidad para integrar y sintetizar estudios previos,
identicando patrones, vacíos y tendencias (Manchado et al., 2009) en la relación entre la Inteligencia Articial y la formación de
periodistas. Este enfoque proporciona una base sólida para realizar una reexión crítica sobre las competencias requeridas en el
periodismo automatizado y cómo estas son abordadas en los programas de formación periodística.
Por tanto, este enfoque permite identicar las tendencias y carencias en la formación de competencias relacionadas con IA en
el ámbito universitario, proporcionando una visión más integral. Se han seguido protocolos establecidos para la selección de
artículos relevantes, basados en criterios temáticos y temporales (Begoña et al., 2018).”
La selección de los artículos se realizó en varias etapas. Primero, se identicaron estudios a través de bases de datos académicas
(Scielo, Dialnet, Google Scholar), utilizando los descriptores (Tabla1) “inteligencia articial”, “formación periodística” y “perio
-
dismo automatizado”.
Tabla 1. Descriptores y criterios de búsqueda
Búsqueda
Descriptor 1Descriptor 2Criterio de búsqueda
1
Perl del periodistaInteligencia articialPeriodismo automatizado e inteligencia articial.
2
Formación periodísticaInteligencia articialFormación periodística e inteligencia articial.
3
Carrera de periodismoInteligencia articialCarrera de periodismo e inteligencia articial.
Fuente: Sivira, R. (2024)
Los criterios de inclusión fueron: 1) artículos en español publicados entre enero de 2022 y diciembre de 2023, 2) estudios que
abordan explícitamente la relación entre la IA y la formación de periodistas, y 3) acceso abierto para garantizar la replicabilidad
del estudio y que los resultados puedan ser contrastados y revisados. Se excluyeron aquellos artículos que: 1) no mencionan los
descriptores clave, 2) se centraban en la IA aplicada a redes sociales o marketing en lugar del periodismo, y 3) publicaciones an
-
teriores al periodo de búsqueda denido.
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Vale destacar que el marco temporal establecido para la revisión de artículos de investigación publicados se debe al crecimiento
exponencial de la IA en periodismo para la fecha y el surgimiento de herramientas generativas como ChatGPT 4 (Lopezosa et al.,
2023) y otros sistemas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PNL). A esto se suma que en la etapa postpandemia, entre 2022 y
2023, se intensicaron los esfuerzos por adoptar tecnologías de IA en diversos sectores como el periodismo y la educación (Álva
-
rez y Biurrun, 2022; Migueláñez, 2022).
2.1. Población y muestra de la literatura cientíca
El total de artículos cientícos considerados en la presente revisión fue de 107 documentos, extraídos de bases de datos y busca
-
dores académicos, los cuales fueron seleccionados según los criterios de búsqueda predenidos para el estudio.
Tras la selección inicial, los artículos fueron sometidos a una lectura reexiva y categorización en función de su relevancia para
el tema de estudio. Se empleó una técnica de análisis de contenido cualitativo para identicar las áreas clave en las que la inteli
-
gencia articial ha sido integrada en los programas de formación periodística.
Los artículos fueron evaluados en tres categorías principales: 1) incorporación de IA en los planes de estudio de las universida
-
des, 2) competencias tecnológicas requeridas por los periodistas en formación, y 3) implicaciones éticas y deontológicas de la IA
en el periodismo. Estos criterios permitieron un análisis comparativo que destacó patrones comunes y áreas donde aún existen
vacíos formativos.
La cifra inicial se redujo a 71 artículos, que basado en un formulario de extracción de datos, diseñado para la investigación, se
sistematizaron según relación directa con los objetivos de estudio planteados, con lo cual se seleccionaron como muestra 13
publicaciones cientícas, para su análisis y discusión. (Figura 1).
Figura 1. Diagrama de proceso de selección de artículos a analizar
Fuente: Sivira, R. (2024)
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Para garantizar la validez de los hallazgos, se aplicó una estrategia de triangulación metodológica que incluyó la revisión de es
-
tudios previos y la comparación de resultados entre diferentes bases de datos. Además, se realizó una doble revisión por parte
del autor para asegurar la coherencia y la calidad de las conclusiones. Estas medidas permitieron obtener una visión más precisa
sobre el estado de la formación en IA dentro del ámbito periodístico.
2.2. Artículos seleccionados para análisis
En las tablas 2 y 3, se presentan de manera resumida los 13 artículos de investigación seleccionados y analizados para los nes del
presente estudio, basado en los criterios de búsqueda antes señalados y los objetivos de la revisión sistematizada.
Se aplicó el método bibliométrico siguiendo los procedimientos planteados por autores como Canavilhas y Giacomelli (2023))
quienes señalan que esta metodología aporta mayor claridad al proceso de revisión de la literatura en investigaciones cualitati
-
vas. Este abarca desde el desarrollo de la pregunta de investigación, marco conceptual y construcción de criterios de selección,
hasta la selección de estudios, evaluación de calidad de los mismos, síntesis e información de los resultados
Para el análisis de contenido, se codicaron las categorías principales: 1) integración de IA en los programas universitarios, de
estudio 2) competencias tecnológicas enseñadas, y 3) impacto percibido en las rutinas profesionales del periodismo. Esto per
-
mitió una visión estructurada de cómo se aborda la formación en IA en las instituciones educativas y en la literatura cientíca.
La preselección de los artículos se realizó bajo criterios estrictos de relevancia, asegurando que cada uno de los estudios inclui
-
dos estuviera directamente relacionado con los temas centrales del análisis: la incorporación de IA en la formación periodística
y el impacto del periodismo automatizado en los programas educativos. De estos, solo se seleccionaron aquellos que ofrecían
un tratamiento riguroso y explícito sobre cómo la IA está siendo implementada o discutida en el ámbito educativo periodístico.
Se aseguró que la muestra fuera representativa en cuanto a diferentes enfoques metodológicos y áreas geográcas dentro del
mundo hispanohablante.
Tabla 2. Artículos seleccionados según criterio de búsqueda 1
N°Autor/esArtículo
Año de
publicación
Objetivo
Metodología o técnica
de investigación
1
Fieiras-Ceide, C.,
Vaz-Álvarez, M., &
Túñez-López, M.
Estrategias de inteligencia
articial en las radiotelevi
-
siones públicas europeas:
usos, provisiones y retos
futuros.
2023
Analizar la presencia de las
herramientas de la IA en las
corporaciones audiovisua
-
les públicas.
Entrevistas en profundidad,
semiestructuradas, con una
muestra de conveniencia
de 15 corporaciones de 12
países (Alemania, Bélgica,
Dinamarca, España, Finlan
-
dia, Francia, Gran Bretaña,
Países Bajos,Irlanda, Italia,
Suecia, Suiza y miembros
de la UER).
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2
Lopezosa, C., Codina,
L., & Ferran-Ferrer, N
Aplicación de la inteligencia
articial en el periodismo:
ChatGPT y los usos y riesgos
de una tecnología emer
-
gente.
2023a
Dibujar el panorama actual
del uso de inteligencia
articial en las redacciones
a través de una radiografía
de las herramientas de IA
aplicables.
Análisis de “benchmarking”
o comparativa de rendi
-
miento de herramientas de
IA aplicadas al periodismo.
Experiencia `
walk
through
´
o tipo ensayo con ChatGPT.
Esto con la participación de
12 periodistas de diferentes
edades y sectores.
3
Peña-Fernández,
S., Meso Ayerdi, K.,
Larrondo Ureta, A., &
Díaz Noci, J.
Sin periodistas, no hay
periodismo: la dimensión
social de la inteligencia
articial generativa en los
medios de comunicación.
2023
Identicar los principales re
-
tos sociales y epistemológi
-
cos que plantea la adopción
de la IA generativa en los
medios de comunicación.
Revisión sistemática de las
investigaciones realizadas
sobre la implantación de la
IA en los medios de comu
-
nicación desde el 2000.
4
Sandoval-Martín, T.,
& La-Rosa Barrolleta,
L.
Investigación sobre la ca
-
lidad de las noticias auto
-
matizadas en la producción
cientíca internacional:
metodologías y resultados.
2023
Identicar las metodologías
dominantes en torno a la
calidad de las noticias auto
-
matizadas.
Revisión sistemática de
la literatura cientíca, a
través de la búsqueda de
artículos sobre los términos
`periodismo´ e `inteli
-
gencia articial´ (N=670)
entre 2008 –cuando surge
el periodismo de datos tal y
como lo conocemos hoy en
día– y 2022.
Análisis de contenido y
comparación de los aspec
-
tos formales, cuanticables
y de corte metodológico.
5
Aramburú Moncada,
L. G., López-
Redondo, I., & López
Hidalgo, A.
Inteligencia articial en
RTVE al servicio de la Es
-
paña vacía. Proyecto de
cobertura informativa con
redacción automatizada
para las elecciones munici
-
pales de 2023.
2023
Conocer el funcionamiento
del proyecto planteado por
RTVE y la aplicación de la
Inteligencia Articial en el
caso particular (benecios
y los efectos negativos,
viabilidad económica y
técnica y características del
contenido informativo que
se generará dentro de este
proyecto, además del im
-
pacto en la población).
Revisión sistemática de bi
-
bliografía existente en torno
a la materia.
Entrevistas abiertas a cuatro
de los responsables de las
empresas.
6
Terol, T. M.
Innovación Mediática: apli
-
caciones de la inteligencia
articial en el periodismo
en España.
2023
Identicar los distintos usos
de la inteligencia articial
(IA) en la rutina productiva
de los medios periodísticos.
Entrevistas en profundidad
a profesionales del perio
-
dismo (RTVE, El País y
Newtral) .
Revisión bibliográca.
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7
Canavilhas, J., &
Giacomelli, F.
Inteligencia articial en
el periodismo deportivo:
Brasil y Portugal
2023
Entender si los medios de
comunicación deportivos
de Brasil y Portugal utilizan
la IA en sus redacciones
(proceso de producción
de noticias), así como las
expectativas con relación al
uso de estas tecnologías.
Encuesta a responsables de
medios de comunicación de
ambos países.
Fuente: Sivira, R. (2024)
Tabla 3. Artículos seleccionados según criterio de búsqueda 2
N°Autor/esArtículo
Año de
publicación
Objetivo
Metodología o técnica de
investigación
1
Masip, P., López-
García, X., Díaz
Noci, J., Palomo, B.,
Salaverría, R., & Meso
Ayerdi, K
Pasado, presente y futuro de
la enseñanza universitaria
del ciberperiodismo: méto
-
dos y tendencias.
2022
Conocer el perl de la ense
-
ñanza en torno al periodis
-
mo digital en España.
Revisión documental de
los programas docentes de
todas las asignaturas vincu
-
ladas al ciberperiodismo (n
= 119) publicados online por
las universidades españolas.
Encuesta a sus docentes (n
= 51).
2
Fernández Torralvo,
Nerea.
Entre luces y sombras: La
Inteligencia Articial en el
periodismo y sus desafíos
profesionales, éticos y so
-
ciales
2023
Conocer los intentos ac
-
tuales de implantación
de tecnologías de IA en el
campo del periodismo, así
como las integraciones más
novedosas de cara al futuro.
Investigar cómo dicha im
-
plementación está afectan
-
do al desarrollo de la pro
-
fesión, tanto en el ámbito
laboral como ético y moral.
Revisión sistematizada de
bibliografía existente.
Entrevistas semiestructura
-
das a periodistas y expertos
en comunicación.
Análisis cuantitativo y cuali
-
tativo de la oferta formativa
de grado de facultades de
periodismo de España
inscritas en el Registro de
Universidades, Centros y
Títulos (RUCT), que inclu
-
yen en su plan de estudios
asignaturas relacionadas
con el mundo de la digitali
-
zación y la IA.
3
Lopezosa,
Carlos and Codina,
Lluís and Pont-
Sorribes,
Carles and Vállez,
Mari
Uso de la inteligencia arti
-
cial generativa en la for
-
mación de los periodistas:
desafíos, usos y propuesta
formativa
2023b
Estudiar las IA de tipo ge
-
nerativo desde el punto de
vista de los intereses perio
-
dísticos y educativos.
4 entrevistas en profundi
-
dad (España).
28 entrevistas semiestructu
-
radas a profesores e inves
-
tigadores universitarios en
América Latina.
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4
De Vega Martín, A. L.Competencias digitales
docentes en la Formación
Profesional de Imagen y
Sonido
2023
Analizar la presencia de la
competencia digital en los
currículos ociales de los
estudios relacionados con
los futuros profesionales de
la comunicación.
Describir el nivel de auto
-
percepción del profesorado
de Formación Profesional
de Imagen y Sonido sobre
su nivel en competencias
digitales, y la importancia
que les asignan en los estu
-
dios de sus alumnos.
Diseño mixto de triangula
-
ción concurrente.
Muestra cuantitativa no
aleatoria, profesorado
(n=100) de los futuros
profesionales de la infor
-
mación.
Análisis de la presencia de
la competencia digital en
los currículos ociales de
los estudios relacionados
con los futuros profesiona
-
les de la comunicación.
5Gómez-Diago-G.
Perspectivas para abordar
la inteligencia articial en
la enseñanza de periodis
-
mo. Una revisión de expe
-
riencias investigadoras y
docentes.
2022
Identicar perspectivas y
experiencias para obtener
vías para introducir la IA en
los estudios de comunica
-
ción, especícamente en la
formación en periodismo.
Análisis de proyectos inter
-
nacionales de investigación
y experiencias docentes in
-
ternacionales que abordan
la inteligencia articial y la
introducen en la enseñanza
de periodismo.
6
Mancero Mosquera,
A. E., & Suárez
Ramírez, J. D.
Uso de herramientas de
inteligencia articial en los
productos comunicaciona
-
les de los estudiantes de la
carrera de Comunicación
2023
Identicar las ventajas del
uso de herramientas de IA
por parte de los estudiantes
en la producción de conte
-
nidos comunicacionales.
Encuesta a estudiantes de
la carrera Comunicación
de la Universidad Estatal
Península de Santa Elena,
Ecuador.
Entrevista a profesionales
del área.
Fuente: Sivira, R. (2024)
3. Resultados
Se profundizó el análisis cualitativo de los artículos revisados, con un enfoque particular en las tendencias y perspectivas acadé
-
micas sobre la incorporación de la inteligencia articial en la formación periodística. Esto permite no solo evaluar las prácticas
actuales, sino también proponer futuras direcciones en la enseñanza de IA para periodistas.
De los 13 artículos revisados, solo 3 mencionan explícitamente la inclusión de IA en los planes de estudio de periodismo, y estos
se limitan a la introducción de herramientas tecnológicas básicas, sin un enfoque centrado en el desarrollo de competencias.
En el caso de las universidades que incluyen cursos sobre IA, se observan limitaciones en la integración de aspectos éticos y crí
-
ticos, lo que podría afectar la formación integral de los futuros periodistas.
Los resultados también sugieren que la mayoría de los docentes carecen de formación especíca en IA, lo que limita su capaci
-
dad para impartir estos contenidos.
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3.1. Su aplicación exige nuevos perles profesionales
Fieiras-Ceide (2023) estudió la aplicación de la inteligencia articial en las radiotelevisiones públicas europeas. Reconoció que
esta es limitada y lenta. Indica que se deben construir perles periodísticos con alto componente tecnológico.
Lopezosa et al. (2023a) analizaron el uso de la IA en las salas de redacción, centrándose en las herramientas actualmente dis
-
ponibles. Identicaron benecios signicativos en la producción de contenidos, pero también notaron un cambio en las rutinas
profesionales. Este cambio podría transformar los perles profesionales requeridos, lo que subraya la necesidad de una mayor
especialización en estas materias.
Peña-Fernández (2023) analizó sistemáticamente investigaciones realizadas sobre la implantación de la IA en los medios de
comunicación a partir del año 2000. Concluyó que la IA ha permitido la automatización de tareas periodísticas rutinarias, como
la redacción de noticias simples, el monitoreo de redes sociales y la vericación de datos en tiempo real. Sin embargo, advirtió
que dicha implementación no puede limitarse sólo a aspectos técnicos, sino que debe analizarse desde una perspectiva social,
considerando su impacto en las audiencias y en las dinámicas laborales de los periodistas.
En este sentido, Aramburú et al., (2023) analizaron el uso de la inteligencia articial en la cobertura de las elecciones municipales
del 2023 por RTVE. Concluyeron que la IA otorga competitividad, exibilidad, uidez y rapidez al periodismo. Sin embargo, este
cambio de paradigma debe tener sus límites en un código ético que regule su uso.
Sandoval-Martín y La Rosa (2023) identicaron metodologías dominantes en la producción de noticias automatizadas y analiza
-
ron la calidad del material producido. Concluyeron que se requieren nuevos planteamientos metodológicos, desde la academia
y los medios de comunicación, para el desarrollo de una perspectiva de la IA en periodismo, centrada en el humano.
Terol (2023) identicó usos de la inteligencia articial en las rutinas periodísticas en medios de comunicación en España. Señaló
que faltan competencias profesionales para la aplicación de proyectos de IA, por lo cual se requieren nuevos perles periodísti
-
cos, de mayor formación tecnológica y enfoque en tareas cognitivas enriquecedoras de los contenidos.
Canavilha y Giacomelli (2023) estudiaron el uso de la IA por parte de periodistas deportivos de Brasil y Portugal. Concluyeron que
la penetración de esta en los medios de comunicación es lenta dada la falta de capacidades técnicas y profesionales en Inteligen
-
cia Articial. Sugieren que se debe capacitar al recurso humano en IA e integrar estas competencias desde el plan de formación
de la educación superior.
3.2. Formación periodística y programas de estudio
Masip et al., (2022) analizaron los programas docentes de las asignaturas vinculadas al ciberperiodismo y tecnologías anes a las
comunicaciones en universidades españolas. Determinaron que en un contexto de rápidos y continuos cambios resulta difícil
mantener actualizadas las asignaturas. Sin embargo, la aparición de nuevos perles de trabajo obliga a las universidades a ser
menos resistentes al cambio. Es de señalar que en la investigación se apuntó que los programas de pregrado o licenciatura no
incluían la IA en sus contenidos.
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Por su parte, Gómez-Diago (2022) identicó las perspectivas y experiencias para introducir la IA en estudios de formación perio
-
dística. Determinó que aunque se aborda la enseñanza de la IA desde una perspectiva crítica y de adquisición de competencias,
el desarrollo es limitado y son escasas las iniciativas de investigación al respecto.
En este sentido, se integraron estudios de caso breves extraídos de la literatura revisada para proporcionar ejemplos concretos de
cómo ciertas universidades han comenzado a incorporar la IA en sus programas de periodismo. Estas investigaciones permiten
una mejor comprensión de los enfoques prácticos y pedagógicos que están emergiendo en este campo.
Fernández (2023) analizó los efectos de la IA en la profesión y describió el desarrollo del tema en las asignaturas digitales en fa
-
cultades de periodismo de universidades en España. Concluyó que los programas no tratan regulada, profunda y ordenadamente
la Inteligencia Articial. Sólo se abordan contenidos de forma testimonial (centrado en el diseño web y redacción para medios
digitales), a partir de la mirada del periodismo de datos (algoritmos, bases de datos y hojas de cálculo) o desde sus implicaciones
éticas en su uso.
Lopezosa et al., (2023b) estudiaron la IA generativa desde la perspectiva educativa y periodística. Señalaron que una asignatura
de IA en carreras de Periodismo debe atender a las necesidades de alumnos y la profesión desde una mirada interdisciplinar que
conecte la labor con áreas técnicas (ingenieros e informáticos) y sociales (lingüistas y psicólogos).
Asimismo, De Vega (2023) estudió las competencias digitales docentes en la formación profesional en imagen y sonido, áreas de
la comunicación. Comprobó una escasa presencia de contenidos especícos de la IA en los programas de estudio. Los docentes
declararon poca formación en la materia. No obstante, reconocieron que los estudiantes deben manejar dichos conocimientos
para el futuro.
Mancero y Suárez (2023) identicaron las ventajas en el uso de herramientas de Inteligencia Articial en los productos de estu
-
diantes de la carrera Comunicación de la Universidad Estatal de la Península de Santa Elena, Ecuador. Hallaron que la carrera no
contaba con una adopción total de la IA, por lo que los estudiantes desconocen los benecios que ofrece esta nueva tecnología. Se
subrayó que al formar a profesionales periodistas en IA debe destacar la formación ética, pensamiento crítico y responsabilidad.
4. Discusión
A propósito de analizar el estado del arte sobre los planteamientos de la formación periodística en instituciones de educación
superior y su relación con las competencias demandadas por el mercado laboral en el contexto de la inteligencia articial y el
periodismo automatizado, se realizó una revisión, selección y estudio de artículos cientícos sobre el tema.
Se halló que investi
-
gaciones sobre IA en los medios de comunicación y oferta académica de periodismo basada en los cambios generados por la IA
son limitadas en comparación con otros temas como las redes sociales, lo que pudiese ser un impedimento.
Lo presentado anteriormente tiene relación con lo expuesto por Fieiras-Ceide (2023), quien señala que se requiere de periodistas
con perles abocados a las tecnología relacionadas con las plataformas usadas en los medios de comunicación, así como una
mayor cultura en sociedad sobre la inteligencia articial, ya que de lo contrario la inserción laboral en medios con IA implemen
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tada, será limitada.
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No obstante, a medida que avanza la tecnología también lo hacen los peligros y engaños dado lo creíble de los contenidos ge
-
nerados por la IA, similar a lo expuesto por autores como Franganillo (2023) y Marta-Lazo et al., (2020), quienes señalan que es
necesario aumentar la conciencia pública sobre el uso y consumo de esta nueva tecnología. Se reexiona por tanto que el perl
del comunicador debe ser el de un profesional capaz de comprender y gestionar la transformación digital, sin dejar de lado las
bases del proceso comunicativo.
Esto se relaciona con lo planteado por el Comité de Coordinación para la Enseñanza y el Aprendizaje de la Asociación Universi
-
taria Europea (2023), que identica los benecios y limitaciones en el uso de la IA. Subraya que estas aplicaciones generan cam
-
bios en los perles o roles de trabajo, puesto que producen transformaciones en las rutinas periodísticas, como ya lo expusieron
Lopezosa et al., (2023a). El periodista, por tanto, debe formarse continuamente en materias anes al periodismo y la tecnología.
Allí reside la razón por la que se plantea una necesaria especialización en algoritmos, por tanto de los periodistas, a propósito
de incrementar el nivel de conocimiento necesario para el desarrollo de tareas relacionadas con la IA, que aporta al proceso de
información, pero demanda mayor preparación especíca.
Sin embargo, para promover dichos espacios de planicación, se requiere que las lógicas y metodologías planicadas tengan
como centro a las audiencias y periodistas, tal y como lo Peña-Fernández, (2023). El avance tecnológico se debe comprender, de
-
sarrollar y aplicar como una construcción social capaz de transformar la relación del hombre con su realidad (Tabarez y Correa,
2014).
La IA no solo funciona con artefactos y algoritmos, también incorpora elementos simbólicos y valores sociales que inuyen en
su interacción con el entorno. ¿Qué implicaciones éticas plantea la adopción de IA en el periodismo y cómo se abordan en la
formación universitaria?
Los sesgos presentes en los datos que alimentan los sistemas de IA pueden reproducir estereotipos sociales, como lo han demos
-
trado investigaciones sobre el uso de IA en medios informativos (Gómez-Diago, 2022). Esto plantea desafíos éticos que deben ser
considerados en el diseño y la implementación de estos sistemas.
Se reexiona que el uso de la IA en periodismo exige metodologías actualizadas que sitúen al ser humano en el centro de las de
-
cisiones y procesos, para así promover una combinación de conocimientos técnicos y habilidades críticas que permitan a los pe
-
riodistas analizar, interpretar y enriquecer los contenidos automatizados. Se trata de una interdisciplinariedad que debe incluir
la colaboración entre profesionales de la comunicación, ingenieros en IA, además de expertos en ética y lingüística (Lópezosa et
al. 2023b), a objeto de garantizar un periodismo responsable y ético.
Tal planteamiento está en directa relación con lo señalado por Porcello (2020), quien reconoce que se requiere un código ético
que garantice la rendición de cuentas y transparencia de los sistemas algorítmicos en la toma de decisiones. Además se requieren
normas sobre responsabilidad y equidad, basadas en el control humano.
Dichas lógicas revisten el periodismo de características como competitividad, exibilidad, uidez y rapidez. Sin embargo, se rei
-
tera que dados los alcances de la IA este cambio de paradigma debe regular su uso (Aramburú et al., 2023), lo que hace retomar la
lógica humanística de que en la práctica comunicativa la IA será beneciosa siempre que su aplicación no menoscabe el progreso
ético de la actividad periodística, a partir de principios como explicabilidad, rendición de cuentas y autorregulación.
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No obstante, los datos recolectados evidencian que la falta de competencias técnicas en IA por parte de personal de las empresas
periodísticas limita la penetración de esta tecnología (Canavilhas y Giacomelli, 2023; y Casallas, 2021), promoviendo un mal
manejo y control de los procesos, lo que puede tener resultados negativos a nivel de comunicación de masas e inuencia sobre
la opinión pública. En este sentido, es fundamental que las universidades, en su deber de formación profesional, reconozcan que
las empresas buscan contratar personal alineado con la era digital.
En este sentido, se plantea la interrogante: ¿Cuáles son las competencias más demandadas en el mercado laboral y cómo están
respondiendo los programas de formación?
Se identican cambios en las labores desarrolladas por los medios de comunicación, por lo que las empresas periodísticas de
-
mandan habilidades técnicas aplicables a proyectos de IA (Terol, 2023). Por tanto, tal y como comenta Marta-Lazo et al., (2020)
la formación de profesionales debe estar acompañada del perfeccionamiento de habilidades cognitivas enriquecedoras de las
tareas periodísticas. Esta es una realidad que ha obligado a las universidades a replantear los perles de egreso de periodistas,
adaptar sus competencias y habilidades a los nuevos medios y tipos de audiencia.
A diferencia de la IA automatizada, los periodistas no solo recopilan y presentan datos, sino que interpretan el contexto sociocul
-
tural, político y ético de los acontecimientos, ofreciendo una narrativa que puede cuestionar estructuras de poder, desenmasca
-
rar sesgos y visibilizar matices que una IA no puede detectar. Estas habilidades incluyen la empatía, que permite a los periodistas
comprender y representar la diversidad de voces; la creatividad lingüística, que enriquece el relato a través del uso de metáforas,
ironía y recursos retóricos complejos; y el pensamiento crítico, esencial para desaar versiones ociales, hacer preguntas profun
-
das y evitar caer en simplicaciones, tal y como lo plantean teóricos del periodismo, la comunicación de masas opinión pública
y poder como Kapuscinski (2002), Eco (2004) y Habermas (2014).
Por tanto, Basado en lo planteado por Masip et al., (2022) se plantea que la aparición de nuevos perles profesionales en periodis
-
mo exige a las universidades ser más receptivas al cambio, adaptando sus programas a las demandas tecnológicas y de mercado.
Para ello, resulta necesario analizar el fenómeno de la Inteligencia Articial y medir su impacto, a propósito de tener un diag
-
nóstico que permita identicar las debilidades de los actuales planes de estudio y ajustarlos para la formación de profesionales
capaces de emplear las nuevas tecnologías.
Las universidades y sus carreras de Periodismo comienzan a adaptar sus programas de estudio a los cambios generados por la IA.
Sin embargo, las asignaturas y propuestas especícas dedicadas a las transformaciones de la labor periodística a partir de la IA y
sus aplicaciones, son de limitado alcance (Calvo-Rubio y Ufarte-Ruiz, 2020).
La resistencia a adaptar los paradigmas pedagógicos tradicionales a la IA resulta preocupante, ya que de no ajustarse a los mo
-
delos y competencias que exige la sociedad, se entregará educación obsoleta y con poca inuencia en las dinámicas sociales.
Esto se aprecia, a partir de estudios como el de Fernández (2023), quien plantea que los programas de estudio que incluyen la
Inteligencia Articial en sus contenidos no la tratan de manera regulada y profunda, lo que a su vez se relaciona con el limitado
número de investigaciones que analizan la aplicación de contenidos de la IA en mallas de estudio universitario.
En la mayoría de los casos, los análisis disponibles se reeren al uso de la Inteligencia Articial como medio o recurso para la
aplicación de metodologías de enseñanza y aprendizaje (Aguilar et al., 2023; Yanqui, 2023; Falla-Falcón, 2023; Gutiérrez, 2023), lo
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cual dista de la formación de nuevos perles periodísticos y competencias, frente a las demandas de la industria de la comunica
-
ción y la información (Peña et al., 2020).
Por tanto, se requiere de nuevas asignaturas que formen perles en directa relación con profesionales más técnicos, como los
ingenieros, y sociales, como los lingüistas, a partir de un modelo basado en las fundamentaciones de la IA y las competencias
técnicas y éticas para su uso (Lopezosa y otros, 2023b). A juicio de Liu (2023) la rápida aplicación de la IA hace necesario que
las prácticas educativas se actualicen de manera constante y que, así mismo, cumplan con consideraciones éticas, además del
pensamiento crítico y responsable.
Esto coincide con lo planteado por De Vega (2023), quien propone que estas nuevas prácticas educativas requieren de académi
-
cos capacitados en el uso de las herramientas de la IA en el proceso de enseñanza-aprendizaje y en el ejercicio periodístico, a n
de que la formación profesional cumpla con las demandas exigidas por las empresas de comunicación. No obstante, los docentes
dicen no contar con competencias sucientes para tratar contenidos relacionados con IA. Es por esto, que se necesita de un Plan
de Alfabetización en IA que permita a los profesores capacitarse en áreas técnica, ética y losóca, lo que, también cambiaría el
perl docente (Flores-Vivar y García-Peñalvo, 2023).
A pesar de que la aplicación de la IA en la educación se encuentra en una etapa temprana, se convierte en una herramienta cada
vez más empleada (Adalid, 2023), por lo que se requieren profesionales con pensamiento crítico que puedan aportar al entorno
social. La inclusión de la IA en los programas de estudio y enseñanza debe entonces abordarse desde una perspectiva crítica y de
adquisición de competencias(Gómez-Diago, 2022).
Estudiantes de periodismo que cursan en carreras universitarias que dicen incluir contenidos de IA en sus programas descono
-
cen los benecios que esta ofrece en el ejercicio profesional dado que la adopción del tema no es total (Mancero y Suárez, 2023).
Sin embargo, la educación moderna debe estar articulada con la realidad sociocultural del entorno donde se desarrolla.
Allí radica la razón por la que las universidades, en la formulación de su currículo, deben incluir elementos esenciales que per
-
mitan formar profesionales competentes y con potencial para desenvolverse en sus espacios de trabajo, con la calidad como
indicativo de una educación en pleno reconocimiento de la sociedad. Esto incluye contenidos en Inteligencia Articial aplicables
a áreas como el periodismo.
A pesar de los resultados reveladores, es importante reconocer que la barrera idiomática limitó el alcance de la investigación al
restringir la revisión a estudios en español. Esto redujo el número de artículos disponibles y excluyó investigaciones relevantes en
otros idiomas, particularmente en inglés. Sin embargo, los resultados obtenidos cumplen con el objetivo de analizar las tenden
-
cias y perspectivas académicas sobre la incorporación de la inteligencia articial en la formación periodística.
5. Conclusiones
La aplicabilidad de la Inteligencia Articial en el campo periodístico aún se encuentra en desarrollo y las características de su in
-
serción dependen de las competencias de los profesionales que conforman la industria, responsable de la ejecución de proyectos
de periodismo automatizado.
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Se reconocen las ventajas y benecios de la IA en la labor periodística, así como la necesidad de formular nuevos perles pro
-
fesionales que atiendan las demandas de los medios de comunicación. Progresivamente y basada en razones económicas, la
industria de la comunicación adopta herramientas de la Inteligencia Articial, motivo por el que se requieren periodistas con
mayor formación tecnológica y enfoque en tareas cognitivas y humanas, enriquecedoras de los contenidos.
Actualmente, la formación universitaria en IA para periodistas presenta importantes deciencias. Muchos docentes universita
-
rios admiten que su conocimiento sobre la materia es limitado, lo que afecta la calidad de la enseñanza. Por tanto, las universi
-
dades deben priorizar la actualización de sus programas de estudio, incorporando módulos especícos sobre IA, que incluyan
tanto su uso técnico como las implicaciones éticas de su implementación.
Por tanto, las universidades enfrentan el desafío de renovar sus contenidos y adoptar un enfoque interdisciplinario que integre
habilidades técnicas, como la programación de IA, junto con competencias tradicionales, como el análisis crítico y ético del dis
-
curso. Una posible estrategia es la inclusión de asignaturas especializadas en periodismo automatizado y cursos prácticos donde
los estudiantes trabajen con IA en simulaciones de redacción periodística.
Para facilitar este proceso, es esencial capacitar a los docentes en estas áreas y promover la colaboración interdisciplinaria con
expertos en tecnología y ciencias sociales, de modo que los futuros periodistas puedan desempeñar un rol activo en la transfor
-
mación de la industria. De esta manera, los futuros periodistas estarán preparados para integrar herramientas automatizadas
en sus rutinas, mientras mantienen una perspectiva crítica y ética en su labor, para así trabajar en conjunto con la Inteligencia
Articial y en benecio del proceso de comunicación.
Para ahondar en el tema se propone realizar una revisión detallada de los programas de estudio de periodismo, lo que permitirá
obtener datos primarios sobre la integración de competencias relacionadas con la IA. Además, será valioso complementar este
análisis con entrevistas o encuestas a responsables de programas académicos, para profundizar en cómo se están adaptando los
currículos a las nuevas demandas del periodismo automatizado.
También se propone desarrollar líneas de investigación futuras, como la necesidad de realizar estudios longitudinales que sigan
la evolución de la enseñanza de IA en periodismo, o evaluar programas piloto en universidades que ya están implementando IA
en sus currículos.
6. Agradecimientos
Este artículo ha sido traducido al inglés por el equipo de investigación de la Universidad Autónoma de Chile (DIUA), a quien
agradecemos su trabajo.
7. Conicto de intereses
La autora declara no tener ningún conicto de intereses.
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