El algoritmo y su impacto en el periodismo actual

 En la era digital, los algoritmos se convirtieron en los nuevos mediadores de la información. Determinan qué vemos, cuándo y desde qué perspectiva. Su influencia transformó la forma en que consumimos noticias y obligó al periodismo a adaptarse a una lógica dominada por datos, métricas y personalización, generando al mismo tiempo nuevos desafíos éticos para la profesión.

Los algoritmos reconfiguran la forma en que las noticias llegan al público

¿Que es un algoritmo y como funciona?  

En su definición más básica, un algoritmo es una secuencia de pasos o instrucciones que permiten resolver un problema o ejecutar una tarea. En el ámbito digital, los algoritmos son los sistemas que permiten a las plataformas tecnológicas organizar y clasificar millones de datos en cuestión de segundos. Son los responsables de determinar qué publicaciones aparecen en las redes sociales, qué resultados ofrece un buscador o qué videos recomienda una aplicación de streaming. En el caso de la información periodística, los algoritmos actúan como intermediarios entre los medios y el público, filtrando y priorizando los contenidos que cada usuario ve.

El funcionamiento de estos sistemas se basa en la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos personales. Cada búsqueda, clic, reacción, comentario o tiempo de permanencia en una publicación se registra y se convierte en parte del perfil digital del usuario. A partir de esa información, el algoritmo predice qué tipo de contenidos le resultarán más atractivos, mostrando aquellos que considera más “relevantes”. De este modo, cada persona recibe un flujo informativo distinto, configurado de acuerdo con sus hábitos y preferencias. Este proceso, conocido como curaduría algorítmica, genera un entorno de información personalizado, pero también limitado, ya que muchas veces excluye contenidos que podrían ofrecer perspectivas diferentes o contrarias.

La incidencia de los algoritmos en el consumo de noticias

La incidencia de los algoritmos en el consumo de noticias es profunda y compleja. Hoy en día, la mayoría de los usuarios no ingresan directamente a los portales de los medios, sino que acceden a la información a través de redes sociales o buscadores. Esto significa que el contacto inicial con las noticias está mediado por plataformas que aplican criterios algorítmicos para decidir qué mostrar. En consecuencia, el público consume una versión fragmentada y personalizada de la realidad, determinada por un sistema automatizado que prioriza la viralidad y la interacción por encima de la relevancia periodística.

Además, esta personalización genera lo que el investigador Eli Pariser denominó la “burbuja de filtros”, un fenómeno en el que los usuarios solo reciben contenidos acordes con sus propias ideas o intereses. Esto reduce la exposición a opiniones distintas y puede favorecer la polarización social y política. De esta forma, los algoritmos no solo influyen en el consumo de noticias, sino también en la manera en que las personas construyen su percepción del mundo.

 Transformaciones del periodismo ante el entorno digital

Ante este nuevo panorama, el periodismo se vio obligado a transformarse para no perder contacto con su audiencia. Las redacciones incorporaron nuevas herramientas y estrategias para adaptarse a las exigencias del entorno digital. Una de las principales transformaciones fue la adopción de técnicas de optimización para motores de búsqueda (SEO), que consisten en ajustar los títulos, subtítulos y palabras clave de las noticias para que los algoritmos de Google y otras plataformas las posicionen mejor. Esto implica pensar cada publicación no solo desde el punto de vista periodístico, sino también técnico, considerando cómo los sistemas automatizados interpretarán y clasificarán el contenido.

Otro cambio importante fue la incorporación de periodismo de datos y automatización informativa. Muchos medios utilizan hoy programas capaces de procesar grandes volúmenes de información y generar textos automáticamente, especialmente en áreas como los deportes, las finanzas o el clima. Estas herramientas permiten publicar de manera más rápida y eficiente, aunque también plantean interrogantes sobre el rol del periodista y la calidad del contenido producido por máquinas.

Asimismo, el surgimiento de nuevas plataformas —como TikTok, Instagram o X— obligó al periodismo a modificar sus formatos narrativos. Los medios comenzaron a producir videos cortos, infografías interactivas y contenidos diseñados específicamente para captar la atención en segundos. La figura del periodista se expandió: ya no solo informa, sino que también debe saber cómo comunicar en entornos dominados por la inmediatez y la imagen. En paralelo, las decisiones editoriales pasaron a depender en gran medida de métricas de audiencia como el número de clics, las visualizaciones o el tiempo de lectura, lo que modificó las prioridades informativas y el modo en que se evalúa el éxito de una noticia.

Desafíos éticos del periodismo frente a los algoritmos

El uso intensivo de algoritmos en la distribución de información plantea una serie de desafíos éticos para el periodismo contemporáneo. En primer lugar, la falta de transparencia en los criterios de selección es una preocupación central. Los algoritmos que determinan qué noticias aparecen en las pantallas de los usuarios son propiedad de grandes empresas tecnológicas y funcionan de manera opaca. Ni los medios ni el público conocen exactamente cómo se decide qué contenido se visibiliza y cuál queda oculto.

A esto se suma el problema de la veracidad. Los algoritmos no distinguen entre información verificada y contenidos falsos o engañosos: simplemente promueven lo que genera más interacción. Esto ha favorecido la expansión de las llamadas fake news, que muchas veces se difunden más rápido que las noticias verdaderas. En consecuencia, los periodistas deben redoblar sus esfuerzos para verificar datos y ofrecer información confiable, a pesar de competir con un entorno que prioriza la velocidad y la viralidad.

Otro dilema ético tiene que ver con la independencia editorial. En la búsqueda de visibilidad, algunos medios tienden a producir contenidos adaptados a las tendencias del algoritmo, relegando temas de interés público que podrían no generar tanto tráfico. Esto implica un riesgo de subordinación del periodismo a las reglas del mercado digital. También es preocupante la pérdida de diversidad informativa, ya que la personalización extrema limita el acceso a distintas miradas y reduce la amplitud del debate público. Finalmente, la privacidad de los usuarios aparece como un aspecto ético clave, dado que los algoritmos operan a partir de datos personales, a menudo sin que los usuarios comprendan el alcance real de la información que comparten.

Reflexión

En la intersección del periodismo y los algoritmos, emerge una realidad dual y compleja que invita a una reflexión profunda. La tecnología, lejos de ser un simple instrumento, se ha convertido en un actor más en la producción y distribución de noticias, alterando la esencia del oficio y replanteando sus principios éticos. El desafío para el periodismo no es tecnológico, sino humano. La pregunta central es cómo utilizar los algoritmos para servir mejor a la sociedad, protegiendo los valores fundamentales de la verdad, la transparencia y la rendición de cuentas, en lugar de permitir que se conviertan en una amenaza para ellos.

The New York Times y la integración de IA en la redacción (https://www.nytimes.com/es/)

Interfaz de la pagina web del New York Times y su nueva implementación de IA

 

El reconocido medio The New York Times implementó recientemente una nueva generación de herramientas de inteligencia artificial, incluyendo su sistema interno denominado “Echo”, con el objetivo de optimizar procesos de redacción, edición, resumen y apoyo al trabajo periodístico. Esta iniciativa busca aprovechar el potencial de la tecnología sin perder de vista el rol esencial del periodista como responsable final de la publicación.

La herramienta Echo funciona como un asistente interno que permite generar resúmenes de artículos, redactar titulares optimizados para SEO, sugerir formatos para redes sociales (como tarjetas de cita), e incluso colaborar en el proceso de programación o estructuración de contenido digital.  En la práctica, un periodista puede, por ejemplo, ingresar un borrador o un artículo ya redactado y obtener una propuesta de encabezado más atractivo, un resumen breve para redes, o una selección de preguntas sugeridas para una entrevista, todo ello generado por la IA y luego validado por un editor humano.

Lo relevante de este caso es que The New York Times estableció límites claros sobre cómo y cuándo la IA puede intervenir: la redacción afirma que “el periodismo del Times siempre será reportado, escrito y editado por nuestros expertos periodistas”.  Esto marca que la IA no reemplaza la labor humana, sino que la complementa, reduciendo tareas repetitivas, liberando tiempo para que los periodistas profundicen en la investigación, análisis o entrevistas de mayor complejidad.

Los beneficios que se reportan son variados: mayor velocidad en la generación de piezas auxiliares (como resúmenes o versiones para redes), mejor consistencia editorial en entornos digitales, optimización de tráfico mediante titulares que “resuenan” más con los algoritmos de buscadores y redes, y liberación de recursos humanos para tareas de mayor valor periodístico. También supone un avance en la adaptación del medio al entorno algorítmico, ya que entiende que para “ser visible” hoy en día no basta con tener buen contenido, sino también con que este contenido esté diseñado para ser descubierto por sistemas automatizados.

Sin embargo, este caso también evidencia los retos: la necesidad de formación para los periodistas en el uso de IA, la vigilancia constante para evitar sesgos o errores generados por la máquina, y la obligación de transparencia para con el público sobre cuándo se ha usado IA en la cadena informativa. En el caso de NYT, la transparencia se expresa a través de sus directrices editoriales que indican explícitamente qué usos de IA están permitidos, y cuáles no.

                                                                                                                     

                                                                                                                         Redacción: Demián Blanco