Vivat Academia (2025).
ISSN: 1575-2844
|
Recibido: 10/03/2025 Aceptado: 14/06/2025 Publicado: 12/07/2025 |
CÓMO PUEDE INTEGRARSE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LAS PRÁCTICAS PERIODÍSTICAS
How artificial intelligence can be integrated into journalistic practice
Enes Baloğlu[1]: Universidad Yozgat Bozok. Turquía.
Emrah Budak: Universidad de Mersin. Mersin.
Cómo citar el artículo:
Baloğlu, Enes y Budak, Emrah (2025). Cómo puede integrarse la inteligencia artificial en las prácticas periodísticas [How artificial intelligence can be integrated into journalistic practice]. Vivat Academia, 158, 1-22. https://doi.org/10.15178/va.2025.158.e1604
RESUMEN
Introducción: Los avances tecnológicos transforman constantemente muchos sectores. Las tecnologías de inteligencia artificial también están provocando cambios y transformaciones en las prácticas periodísticas. Dado que las tecnologías de IA han experimentado avances significativos en los últimos años, existe una necesidad creciente de que los estudiantes de periodismo se familiaricen con las diferentes tecnologías de IA y se adapten a dichos cambios. Metodología: Se realizaron entrevistas semiestructuradas con representantes de la industria y académicos de Turquía sobre qué cursos deberían añadirse en la educación superior en el proceso de utilización de la IA en las prácticas periodísticas. Se elaboraron propuestas de cursos a partir de los principales temas que surgieron. Resultados: Al mismo tiempo, los trabajadores del sector de los medios de comunicación necesitan adoptar tecnologías de IA para adaptarse a las tecnologías de la comunicación. A partir de los resultados de entrevistas con expertos del sector y académicos del periodismo, así como de un análisis bibliográfico, este artículo sugiere que el plan de estudios de los departamentos de periodismo debería incluir cursos sobre temas y aplicaciones relacionados con la inteligencia artificial. En este sentido, parece inevitable que tanto los representantes del sector de los medios de comunicación como quienes se preparan para incorporarse al propio sector reciban formación en inteligencia artificial. Conclusiones: La principal conclusión del estudio es que, en lugar de que la inteligencia artificial sustituya a los periodistas humanos, los empleados del sector de la prensa y los estudiantes de periodismo aumentarán su productividad con la inteligencia artificial si reciben la formación necesaria.
Palabras clave: comunicación, periodismo, inteligencia artificial, formación en periodismo, planes de estudio de periodismo.
1. INTRODUCCIÓN
Los cambios y transformaciones que la tecnología de inteligencia artificial provocará en las prácticas periodísticas son objeto de frecuentes debates tanto por parte de expertos académicos como del sector. En el centro de los debates está cómo facilitará la inteligencia artificial las prácticas periodísticas y qué problemas creará en el sector de los medios de comunicación. Por lo tanto, el proceso de adaptación de la inteligencia artificial al periodismo y sus polifacéticas consecuencias tras la adaptación son importantes para la profesión. Al igual que ocurre con el concepto de big data, la inteligencia artificial incluye perspectivas favorables y críticas (Broussard et al., 2019, p. 673). La inteligencia artificial tiene la capacidad de producir muchas más noticias de las que pueden preparar los periodistas humanos (Whittaker, 2019, p. 111). Las aplicaciones de inteligencia artificial se consideran un valor añadido del periodismo en la era digital (Ali y Hassoun, 2019, p. 40) y ahora se consideran ventajosas para combatir las noticias falsas (Biswal y Gouda, 2020, p. 161; Ali y Hassoun, 2019, p. 40) y personalizar los contenidos (Verma, 2024, p. 151; Biswal y Gouda, 2020, p. 160). La inteligencia artificial también se considera una función importante en el periodismo de investigación al dar sentido a los macrodatos y presentarlos al lector en función del beneficio social (Stray, 2021). En un estudio de Noain-Sánchez (2022, p. 105), se constató que la inteligencia artificial ahorra tiempo, aumenta la eficacia de los procesos de elaboración de noticias, incrementa la eficiencia de la industria de los medios de comunicación y mejora las competencias de los periodistas. Para los medios de comunicación con personal y presupuestos limitados, la producción de contenidos sobre temas específicos utilizando herramientas automatizadas con la ayuda de la IA apunta a un papel facilitador (Kothari y Cruikshank, 2021, p. 20). La IA ha automatizado tareas rutinarias al tiempo que facilita el proceso de producción de contenidos mediáticos. Además, la recopilación de más datos es un avance que permite descubrir puntos de vista sobre los medios de comunicación (Biswal y Gouda, 2020, p. 161).
Por otro lado, la IA puede acarrear una serie de problemas éticos en el periodismo, como el ahogo de la creatividad, la pereza, la transparencia, el uso de datos y la calidad (Ali y Hassoun, 2019, p. 40). Las aplicaciones productivas de la IA han sido aclamadas como "transformadoras", "disruptivas" y "una amenaza para los periodistas humanos y los profesionales de los medios de comunicación". Gran parte de este discurso refleja preocupaciones de larga data sobre el impacto del cambio tecnológico en los extremos de producción y consumo del periodismo (Matich et al., 2025). Los estudiosos del periodismo señalan que la automatización es a menudo favorecida por la dirección por su potencial de reducción de costes, mientras que los periodistas sensibles a la fragilidad económica del negocio de las noticias a menudo citan su carácter inhumano y genérico como una amenaza para mercantilizar la redacción de noticias y hacer que el trabajo humano sea redundante (Boyles y Meisinger, 2018; Moran y Shaikh, 2022; Pavlik, 2023). Desde otra perspectiva, uno de los puntos importantes es la preocupación por la presencia de sesgo algorítmico en las noticias generadas por inteligencia artificial (Kothari y Cruikshank, 2021, p. 21; Verma, 2024, p. 151). Debe explicarse con transparencia cómo se crean las noticias. Lo contrario puede socavar la integridad del periodismo (Verma, 2024, p. 151). Estas cuestiones éticas revelan la necesidad de mantener los procesos de IA bajo control y supervisión constantes (Noain-Sánchez, 2022, p. 105).
El hecho de que la inteligencia artificial tenga un impacto tanto positivo como negativo en el periodismo trae a colación la pretensión de transformar la profesión (Ay, 2022, p. 917). Porque la inteligencia artificial, que transforma a otra dimensión la necesidad del uso del ser humano y de la tecnología necesaria en el periodismo y la forma de hacer negocios, desencadena también la transformación del periodismo. De hecho, teniendo en cuenta que incluso la invención de la fotocopiadora supuso un avance revolucionario para el periodismo (Cohen et al., 2011, p. 67), el poder transformador de la inteligencia artificial es un hecho innegable. De hecho, Broussard et al. (2019, p. 673) sostienen que la IA ha transformado el periodismo en muchos aspectos, como los modelos de negocio y las rutinas de trabajo, haciendo hincapié en que, independientemente del nivel de su poder transformador, la IA forma parte de una historia más amplia sobre la estructuración del periodismo. En el ámbito de la ética profesional, se considera que la utilización de dicha transformación debe estar guiada por el principio de la beneficencia, con el fin de generar un impacto positivo en la sociedad y potencializar el desarrollo de la profesión. En este sentido, se plantea la necesidad de adoptar una perspectiva centrada en el ser humano. (Broussard et al., 2019, p. 674) sobre la inteligencia artificial y que no se debe ignorar el papel humano (Diakopoulos, 2019, p. 35). Desde este punto de vista, se busca las opiniones de representantes de la industria y académicos sobre qué cursos deberían tomar los estudiantes de periodismo en la educación superior en Turquía para comprender las tecnologías de inteligencia artificial sobre la base de la ética periodística, el interés público y el desarrollo profesional. Aunque los estudios sobre inteligencia artificial en el periodismo suelen centrarse en los países del Norte Global (Thurman et al., 2017; Fanta, 2017; Brennen, 2018; Noain-Sánchez, 2022; Moran y Shaikh, 2022; Cools y Diakopoulos, 2024; González-Arias y López-García, 2024), el propósito de este estudio es contribuir al uso de la inteligencia artificial en Turquía, de una manera más precisa, eficiente y orientada a las necesidades de acuerdo con la cultura periodística. Se sabe que las aplicaciones de inteligencia artificial se utilizan parcialmente en los medios de comunicación de Turquía (Ay, 2023). Sin embargo, falta investigación en la literatura sobre qué tipo de formación debe darse a los estudiantes de periodismo sobre la integración de la inteligencia artificial en la transformación que aporta al periodismo. Se formula una propuesta de temario que aspira a proporcionar determinación y comprensión de esta cuestión, con miras a facilitar una integración adecuada en el ámbito de la inteligencia artificial. En este punto, es cada vez más crítico para los profesores y académicos identificar los aspectos éticos de esta tecnología, no sólo para los usuarios actuales, sino también para los tecnólogos y desarrolladores potenciales que crearán innovaciones habilitadas para IA e IoT en un futuro próximo (Jabar et al., 2024, p. 3). Cada vez es más importante incluir las tecnologías de IA en los planes de estudios de la enseñanza superior para comprenderlas y utilizarlas correcta y eficazmente.
En un estudio realizado en Turquía, se examinaron un total de 59 facultades de comunicación y se analizaron los contenidos de sus cursos y sus planes de estudios. En el marco de la investigación, se investigó si "las palabras 'inteligencia artificial', 'ciencia de datos', 'ingeniería de datos' y las palabras 'metaverso' y 'realidad virtual', que son mundos relacionados con la inteligencia artificial, están incluidas en los títulos de los cursos o en las definiciones de los contenidos de los cursos" (Demirel, 2023, p. 9842). Cuando se analizaron los resultados por departamentos, se vio que los departamentos de Medios de Comunicación y Comunicación/Nuevos Medios estaban más interesados en los temas de inteligencia artificial (Demirel, 2023, p. 9851). En este contexto, en el presente estudio se elaboraron propuestas de cursos básicos y optativos que incluían la inteligencia artificial para el departamento de Periodismo. La investigación se llevó a cabo en Turquía y se realizaron entrevistas a expertos del sector.
1.1. Inteligencia artificial y periodismo
Las tecnologías de la comunicación siempre han influido estrechamente en el sector del periodismo. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) es la última tecnología que está causando cambios disruptivos en muchas áreas a través de muchas industrias y se utiliza cada vez más para resolver desafíos más complejos (Rahmanifard y Plaksina, 2019; Wang y Lu, 2019; Yang y Bang, 2019). La industria del periodismo ha estado aprovechando la IA desde 2014 (Kim y Kim, 2021) y la industria del periodismo está, sin excepción, siendo transformada por la IA (Broussard et al., 2019; Stray, 2019).
La IA generativa puede definirse como una tecnología capaz de crear nuevos contenidos, incluidos texto, imágenes, audio, vídeo u otros medios, en respuesta a datos de entrenamiento e indicaciones escritas (Lorenz et al., 2023). La práctica del periodismo está experimentando transformaciones a medida que los procesos automatizados de IA se introducen en diferentes aspectos de la producción y distribución de noticias, especialmente en las economías a gran escala (Jamil, 2021). Los dispositivos y el software habilitados para la IA desempeñan un papel importante en el trabajo rutinario de los periodistas, transformando la forma en que se producen y difunden las noticias, y cómo las personas las utilizan o les dan sentido (Bucher, 2017; Caswell y Dorr, 2018). Los desarrollos habilitados por la IA se manifiestan cada vez más en la industria de los medios de noticias, con muchos medios de comunicación en las principales economías que ahora utilizan la automatización y los dispositivos y programas habilitados por la IA para generar y difundir noticias (Marconi et al., 2017; Chou et al., 2021). Los algoritmos de aprendizaje automático profundo de las redes están extrayendo cada vez más datos sin supervisión humana en busca de patrones estructurales que constituyan la "base de nuevas predicciones" y decisiones (Witten et al., 2017). Muchas de las principales organizaciones de noticias (como la British Broadcasting Corporation, The Guardian, Forbes, The Washington Post, The Washington Post, Los Angeles Times y The New York Times) y agencias de noticias (como Associated Press y Reuters) han delegado en los dispositivos electrónicos la responsabilidad de proporcionar información concerniente a los fenómenos meteorológicos, la actividad bursátil, el rendimiento de las entidades mercantiles y la cobertura deportiva, conscientes de que estos pueden exhibir una mayor rigurosidad y exhaustividad que los profesionales de la información (Underwood, 2017). Esto demuestra que los dispositivos y las máquinas están asumiendo el papel de comunicadores y sustituyendo a los periodistas (Jamil, 2021).
Los académicos del periodismo reconocen en gran medida la creciente importancia de la IA y la automatización en las redacciones para ayudar a los periodistas a sostener la escala cada vez mayor de los medios de noticias globales, al tiempo que ahorran tiempo y dinero y aumentan la velocidad y la competencia (Guzmán, 2018; Lewis et al., 2019). El software de IA también está entrando en los espacios profesionales como una herramienta que promete agilizar y automatizar ciertos tipos de redacción, investigación, análisis de datos, visión por ordenador y diseño visual (Thomson et al., 2024). Así pues, la adopción de la IA en el sector tiene numerosos beneficios, como la mejora de la eficiencia de los periodistas y la competitividad de las organizaciones de medios de comunicación (Broussard et al., 2019; Túñez-López et al., 2021). La inteligencia artificial mejora las redacciones de muchas maneras, como el seguimiento de noticias de última hora, el análisis de grandes conjuntos de datos, la generación de clientes potenciales, el descubrimiento de información sobre los medios de comunicación, la verificación de noticias para detectar noticias falsas y, en general, la optimización del flujo de trabajo de los periodistas (Hansen et al. 2017; Lewis et al., 2019). Además, el uso de algoritmos para analizar datos de diversas fuentes, traducir texto a audio y vídeo y determinar el sentimiento son ejemplos de cómo se está aplicando la IA en las redacciones (Calvo Rubio y Ufarte Ruiz, 2021). Las imágenes generadas por IA también se integran de forma rutinaria en los contenidos publicados en las organizaciones de noticias, acompañando a las columnas del periódico sensacionalista australiano The Daily Telegraph (Matich et al., 2025).
En las noticias textuales, más de la mitad de las historias generadas totalmente por IA del sitio tecnológico CNET contenían errores factuales (Sato y Roth, 2023), mientras que Sports Illustrated publicó algunas con firmas de autores inexistentes (Strauss y Sommer, 2023). Se cuestionan las aseveraciones que señalan a la inteligencia artificial (IA) como una amenaza exclusiva de desinformación, en consideración a la naturaleza contingente de las imágenes periodísticas «auténticas» y a la equiparación del realismo con la exactitud que los seres humanos comúnmente establecen (Matich et al., 2025). Por otro lado, aunque es probable que la aparición de la IA agrave el problema del desplazamiento de puestos de trabajo (Herrman, 2023) y las cuestiones laborales relacionadas con el trabajo periodístico, aquí se defiende que los periodistas que hagan un uso correcto de la IA podrán seguir ejerciendo su profesión. Por este motivo, se hace hincapié en que siempre habrá necesidad de periodistas humanos y en que estos deben mantenerse al día de los cambios recibiendo la formación necesaria. Entonces viene a la mente la cuestión de cómo construir un periodismo híbrido en el que la inteligencia humana y la artificial actúen juntas (Diakopoulos, 2019). En este punto, se cree que la educación es prioritaria para aumentar la alfabetización de los periodistas hacia las herramientas de IA (Noain-Sánchez, 2022).
En la educación de los periodistas, los planes de estudio se enfrentan a numerosos retos (Deuze, 2001). Por lo tanto, los marcos curriculares de periodismo deben tener como objetivo proporcionar a los estudiantes diferentes cualificaciones y la enseñanza del periodismo está evolucionando hacia la interdisciplinariedad (Bright, 2020). Los planes de estudios de periodismo deben actualizarse periódicamente, sobre todo debido a la evolución actual de las tecnologías de la información y la comunicación (Arzuaga, 2022; García-Hernández, 2024; Okela, 2024). La investigación de Kothari y Hickerson sobre los educadores de periodismo concluyó que deberían añadirse cursos a los planes de estudios para enseñar a los estudiantes prácticas automáticas de periodismo (Kothari y Hickerson, 2020). Los programas de periodismo están actualizando sus planes de estudios teniendo en cuenta los avances en el campo de la inteligencia artificial (Wenger et al., 2025). En este punto, es necesario reestructurar la inteligencia artificial en la enseñanza del periodismo en Turquía para incluir la alfabetización, las competencias prácticas y las consideraciones éticas (Şen, 2025).
En un futuro próximo, el periodismo humano y el automatizado estarán integrados (Jamil, 2021). La inteligencia artificial ha surgido como una tecnología importante e influyente para el periodismo y los medios de comunicación y, por tanto, tiene cada vez más importancia para la enseñanza del periodismo y los medios de comunicación (Pavlik, 2023). Los educadores tienen que reaccionar rápidamente ante estos avances y hacer los cambios necesarios en los planes de estudios para preparar a los estudiantes para el sector. Solo así se preparará a los estudiantes para las prácticas periodísticas que continuarán con inteligencia artificial. En este sentido, es importante garantizar que los estudiantes adquieran las competencias necesarias y se centren en los aspectos positivos de la tecnología de inteligencia artificial.
2. OBJETIVOS
El objetivo del estudio es proporcionar a los expertos y académicos que enseñan en este campo sugerencias de cursos que puedan añadir al plan de estudios y orientarles en la actualización de los programas de educación y formación. Con los nuevos cursos que se añadirán al plan de estudios, se pretende utilizar eficazmente la inteligencia artificial en la enseñanza y las prácticas del periodismo.
3. METODOLOGÍA
La investigación cualitativa pretende desarrollar una comprensión en profundidad del tema tratado. En este contexto, el investigador actúa como explorador y se rastrea la realidad mediante preguntas adicionales además de prestar gran atención a los puntos de vista subjetivos del participante. Por lo tanto, a pesar de las preguntas predefinidas, el enfoque semiestructurado permitió a los participantes desarrollar puntos clave y a los entrevistadores seguir preguntas específicas.
Este trabajo de investigación explora las siguientes preguntas de investigación:
PI1: ¿Cómo afecta la inteligencia artificial a las prácticas y la enseñanza del periodismo?
PI2: ¿Cuáles son los cursos obligatorios y optativos con contenidos de IA que los expertos recomiendan añadir a los departamentos de Periodismo en Turquía?
PI3: ¿Cuáles son las opiniones de los expertos que trabajan en el sector del periodismo en Turquía sobre el uso de la inteligencia artificial en sus profesiones?
Se realizaron entrevistas en profundidad a 13 expertos (6 hombres y 7 mujeres) que trabajan en Turquía con un método de muestreo intencional. Las entrevistas se realizaron cara a cara y a través de plataformas en línea. Las entrevistas duraron entre un mínimo de 38 minutos y un máximo de 76 minutos. Las preguntas de la investigación eran abiertas. Por este motivo, los entrevistados tuvieron flexibilidad para responder. Los expertos y expertas seleccionados tenían edades comprendidas entre los 25 y los 65 años y trabajaban a tiempo completo en el sector de los medios de comunicación. El propósito de seleccionar expertos de ambos sexos era garantizar la diversidad de puntos de vista y la representación de ambos géneros. Siete de los expertos que participaron en este estudio eran académicos que trabajaban en la prensa y seis en departamentos de periodismo. Para garantizar la privacidad y seguridad de los participantes en la investigación, todos los expertos entrevistados fueron numerados (del 1 al 13). Además, al analizar los resultados de la investigación, también se incluyen las conclusiones de los estudios de la bibliografía y se ponen de manifiesto las similitudes y diferencias. Por este motivo, el estudio se beneficia de la revisión bibliográfica para realizar un análisis comparativo de los resultados.
3.1. Muestra y recogida de datos
En este estudio se utilizó el método de muestreo intencional. El muestreo intencional es una técnica de muestreo basada en la selección de individuos o grupos que pueden proporcionar la mayor cantidad de información sobre el tema de investigación para un propósito específico. El muestreo intencional es especialmente preferido en los casos en que hay un universo limitado o se requiere experiencia sobre un tema en particular (Palinkas et al., 2015). Nuestro criterio de muestreo es que los entrevistados sean académicos en el campo del periodismo y trabajen en organizaciones de noticias. En el ámbito de la investigación, los datos se recogieron mediante entrevistas en profundidad cara a cara entre el 27.05.2024 y el 10.07.2024. Se utilizó un cuestionario semiestructurado. En el marco de la investigación, se entrevistó a un total de 7 expertos y 6 académicos del sector de los medios de comunicación. Los cargos de los expertos en el sector de los medios de comunicación son redactor de noticias, periodista de investigación, gestor de redes sociales, fotoperiodista, editor de vídeo y redactor jefe.
4. RESULTADOS
En la actualidad, las tecnologías de inteligencia artificial (IA) están transformando significativamente los departamentos de Periodismo en la enseñanza superior (Pavlik, 2023). Aunque la IA permite la eficiencia y la automatización en estos campos, también requiere que los estudiantes adquieran nuevas habilidades a medida que la tecnología sigue evolucionando (Chen et al., 2020). En las prácticas periodísticas, procesos como la recopilación de noticias (Beckett y Yaseen, 2023), la producción de noticias (Dörr, 2016; Molumby, 2020), la verificación de noticias (Ali y Hassoun, 2019; Biswal y Gouda, 2020) y la distribución de noticias (Hagar y Diakopoulos, 2019; Lamot, 2021) se llevan a cabo con el apoyo de la inteligencia artificial. Esto crea la necesidad de que los estudiantes desarrollen estrategias basadas en el análisis de datos y aprendan a utilizar la IA en los procesos creativos. En el sector de los medios de comunicación, la IA automatiza la producción de contenidos y permite una entrega más rápida de noticias al público objetivo seleccionado mediante el análisis de datos y algoritmos de noticias (Sánchez-García et al. 2023; Fieiras-Ceide et al. 2022). En consecuencia, esto aumenta la necesidad de enseñar la alfabetización de datos y el uso ético de la IA en la enseñanza del periodismo. Por lo tanto, cada vez es más importante que los estudiantes aprendan a utilizar estas tecnologías en su vida profesional. Como resultado de todos estos avances, es necesario diseñar planes de estudio y modelos educativos actualizados que incluyan los nuevos desarrollos tecnológicos (PI1, PI2, PI3).
En el marco de la investigación, se entrevistó a 7 expertos del sector periodístico y a 6 académicos de periodismo. Las profesiones de estos expertos son redactor de noticias, periodista de investigación, gestor de redes sociales, fotoperiodista, editor de vídeo y director editorial. La forma en que los expertos utilizan la inteligencia artificial en sus profesiones y los cursos que los académicos de periodismo recomiendan para las necesidades del sector son los siguientes (PI2, PI3):
Tabla 1.
Opiniones de los expertos en periodismo y prensa y sugerencias de cursos
|
Experto |
Opinión |
Curso recomendado |
Descripción del curso |
|
Redactor de noticias (7) y reportero (13) y académico de periodismo (1, 4) |
La IA puede crear rápidamente historias basadas en datos, lo que permite a los redactores centrarse en investigaciones en profundidad. |
Redacción automatizada de noticias con inteligencia artificial |
Enseña a utilizar programas de redacción automatizada de noticias basados en IA. |
|
Periodista de investigación (8) y académico de periodismo (2, 3) |
La IA descubre rápidamente perspectivas y conexiones importantes a través del análisis de big data. |
Análisis de Big Data e Inteligencia Artificial en Periodismo |
Enseña a analizar grandes conjuntos de datos y a descubrir perspectivas importantes. |
|
Gestor de medios sociales (9) y académico de periodismo (3, 5) |
La IA permite la interacción y la optimización de contenidos con la analítica de medios sociales y los chatbots. |
Analítica de medios sociales e inteligencia artificial |
Enseña a analizar y optimizar el rendimiento de los contenidos en medios sociales. |
|
Fotoperiodista (10) académico de periodismo (2, 6) |
La IA comprueba el uso ético y la precisión mediante el análisis y la edición de fotografías. |
Reconocimiento de imágenes e inteligencia artificial |
Enseña el uso de la inteligencia artificial en los procesos de análisis y edición de fotografías. |
|
Editor de Vídeo (11) y académico de periodismo (1, 3) |
La IA mejora la eficacia en la edición de vídeo con tecnologías de edición y traducción automatizadas. |
Edición de vídeo con inteligencia artificial |
Enseña software y técnicas de edición de vídeo basados en IA. |
|
Director editorial (12)y académico de periodismo (4) |
La IA optimiza la planificación y distribución de contenidos para analizar las tendencias de los lectores. |
Gestión de la difusión con inteligencia artificial |
Enseña a optimizar la planificación y distribución de contenidos para analizar las tendencias de los lectores. |
Fuente: Elaboración propia.
Según la Tabla 1, se considera que los cursos de inteligencia artificial recomendados por los expertos para la profesión periodística aportan contribuciones significativas a quienes trabajan en diversos campos. Por ejemplo, para los redactores de noticias, la inteligencia artificial permite a los redactores centrarse en la investigación en profundidad al posibilitar la creación rápida de noticias basadas en datos. Los periodistas de investigación pueden descubrir rápidamente información y conexiones importantes mediante el análisis de big data. Los gestores de redes sociales pueden optimizar los contenidos interactuando con analíticas y chatbots basados en IA. Los fotoperiodistas pueden analizar fotos con IA para comprobar el uso ético y la precisión. Marconi (2020) afirma que la tecnología de reconocimiento de imágenes con ayuda de la inteligencia artificial ofrece la oportunidad de captar detalles que el ojo humano no puede ver. Además, la tecnología de reconocimiento de imágenes revela la fuente del vídeo, para detectar si hay alguna intervención en el vídeo y evitar posibles manipulaciones (de-Lima-Santos y Ceron, 2022; Herrera, 2023). En la redacción, la tecnología de reconocimiento de imágenes puede agilizar la producción y edición de fotos y vídeos y proporcionar una perspectiva holística de la noticia con los datos obtenidos de las pistas visuales. Además, las fotos y los vídeos se etiquetan automáticamente en tiempo real. Esto permite descubrir rápidamente las escenas y momentos deseados y cotejar texto con imágenes. Comcast NBCUniversal emplea personal para desarrollar algoritmos de reconocimiento de imágenes, y CBS Interactive utiliza la tecnología de reconocimiento de imágenes para mejorar las recomendaciones de contenidos y añadir automáticamente datos a los vídeos. Las Vegas Review-Journal y USA Today utilizan sistemas de automatización de vídeo en sus contenidos (Marconi, 2020).
Los algoritmos de inteligencia artificial pueden transformar datos complejos en infografías, gráficos y visualizaciones significativos y atractivos (Wu et al., 2022). En este contexto, Deutsche Welle anunció que podría utilizar IA generativa para "crear o mejorar ilustraciones o visualizaciones de datos" (Kasper-Claridge, 2023, párr. 14). Publicaciones como The New York Times presentan imágenes generadas por IA y las etiquetan como generadas por IA (véase la Figura 1).
Figura 1.
IA visual generativa en la naturaleza
Fuente: Producido por el New York Times mediante inteligencia artificial
La redacción de noticias con ayuda de la inteligencia artificial aporta comodidad a los periodistas. La redacción automatizada de noticias tiene ventajas como la eficiencia y la reducción de costes (Li, 2024). La producción automatizada de noticias (Graefe, 2016) basada en dar sentido a las trazas y datos digitales (Tandoc y Thomas, 2015) hace que los periodistas aprecien las ventajas de los algoritmos como la mejora de la eficiencia y la capacidad de procesamiento de datos (Cools y Diakopoulos, 2024). Teniendo en cuenta que, aunque la redacción automatizada de noticias contribuye al periodismo, no elimina por completo el papel del periodista (Kurnianti et al., 2024), la integración máquina-humano cobra importancia. Por este motivo, es necesaria una formación en inteligencia artificial para periodistas sobre la redacción automatizada de noticias que facilite el periodismo y respete los principios éticos. Wang et al. (2021) afirman que, paralelamente al desarrollo de la inteligencia artificial, los periodistas deben desempeñar un papel preponderante, ser supervisores, y que el periodismo puede convertirse en una profesión más productiva si se logra una cooperación adecuada entre el ordenador y el ser humano. Cuando el hombre y la máquina están en profunda cooperación, el periodismo puede progresar (Li, 2024). Además, los editores pueden optimizar la planificación y distribución de contenidos con mayor precisión para analizar las tendencias de los lectores con IA. Estas aportaciones ayudan a los periodistas a trabajar de forma más eficiente, aumentan la precisión, la velocidad y la interactividad en el periodismo, y proporcionan a los lectores contenidos más fiables y de mayor calidad.
La analítica de las redes sociales ofrece muchas ventajas a los medios de comunicación actuales. Según Tejedor y Vila (2021), medios como AP, Reuters, Forbes o Los Angeles Times identifican las noticias de última hora en las redes sociales y los comentarios mediante la búsqueda de palabras clave con aplicaciones de inteligencia artificial. Además, se puede crear un amplio flujo de información categorizando, caracterizando y agrupando los datos recopilados. Lynx Insight, la herramienta de inteligencia artificial utilizada por Reuters para el análisis escanea grandes cantidades de información, como informes financieros y tendencias de las redes sociales, para identificar agendas de interés periodístico y proporciona un valioso recurso para el descubrimiento de noticias y tendencias (Amponsah y Atianashie, 2024). Además, esto brinda a los periodistas la oportunidad de extraer noticias de mayor resonancia e interés en la sociedad (Gül, 2024).
5. DISCUSIÓN
En la actualidad, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial hace necesaria su integración en muchas profesiones. Por ello, es necesario que tanto los representantes de la prensa que trabajan en el sector como los estudiantes de periodismo que se forman en este campo reciban formación en inteligencia artificial. En este sentido, expertos y académicos en la materia recomiendan la formación y los cursos que deben realizar tanto los representantes de la prensa como los estudiantes de periodismo. Sobre la base de las opiniones de los expertos y en la bibliografía, es possible hacer hincapié en la necesidad de que los representantes de la prensa y los estudiantes de periodismo se mantengan actualizados. La reestructuración de los planes de estudios para cubrir temas como la producción de contenidos asistida por IA, el análisis de datos basado en algoritmos, la redacción automatizada de noticias, la gestión de medios digitales y las nuevas técnicas de publicación acordes con las necesidades de la época aumentará la competitividad de los licenciados en el sector.
La Inteligencia Artificial (IA) se está integrando cada vez más en el ámbito del periodismo, de manera que transforma diversos aspectos de la producción, distribución y consumo de noticias. Las posibilidades que ofrece esta tecnología se utilizan cada vez más en las organizaciones de medios de comunicación, desde algoritmos que ayudan a sugerir los contenidos más relevantes para los usuarios, hasta herramientas que detectan noticias y automatizan algunas de las tareas de los periodistas.
La IA automatiza tareas rutinarias en el periodismo como la recopilación de datos, la producción y distribución de contenidos, lo que permite a los periodistas centrarse en tareas más complejas y creativas (Peña-Fernández et al. 2023; Ahmad et al., 2023). Esta integración de la IA en la profesión periodística está cambiando las funciones profesionales de los periodistas, lo que reduce la necesidad de realizar tareas rutinarias y aumenta la demanda de contribuciones cognitivas y creativas (Túñez-López et al., 2021). Las herramientas de IA se utilizan activamente en los medios de comunicación y las organizaciones periodísticas para la redacción, edición, producción y distribución de diversos contenidos mediáticos. Sin embargo, esto también suscita preocupación por las noticias falsas generadas por deepfake, la parcialidad de las noticias, la desestimación y la insuficiente transparencia (Aissani et al., 2023).
Por lo tanto, se necesita una supervisión constante y directrices éticas para gestionar los efectos de la IA en la producción de noticias. Otra consecuencia es el uso de sistemas automatizados para producir contenidos informativos sin intervención humana, lo que conduce a la aparición de "medios sintéticos" impulsados por algoritmos (Ufarte-Ruiz et al., 2023). En el ámbito de estos avances, es importante que los estudiantes de periodismo reciban cursos sobre inteligencia artificial añadidos al plan de estudios para dominar los desarrollos actuales. En este contexto, como resultado de las entrevistas sectoriales y la revisión bibliográfica, los cursos obligatorios y optativos recomendados para los departamentos de periodismo durante 8 semestres son los que se muestran en la Tabla 2.
Tabla 2.
Cursos recomendados para el plan de estudios
|
Clase 1 |
||
|
Tipo de curso |
Nombre del curso |
Resumen del contenido |
|
Obligatorio |
Fundamentos de la inteligencia artificial |
Principios básicos, historia y algoritmos básicos de la inteligencia artificial. |
|
Electivo1 |
Autoría de los prompts |
Enseñanza de cómo crear el contenido adecuado con inteligencia artificial. |
|
Electivo2 |
Alfabetización en inteligencia artificial |
Adquiere la capacidad de distinguir entre el contenido correcto y el incorrecto producido por la IA. |
|
Clase 2 |
||
|
Tipo de curso |
Nombre del curso |
Resumen del contenido |
|
Obligatorio |
Análisis de big data e inteligencia artificial en periodismo |
Enseña el análisis de big data y el uso de la inteligencia artificial en el periodismo. |
|
Electivo |
IA y tecnologías de los medios de comunicación |
Enseña cómo se utilizan las tecnologías de inteligencia artificial en los procesos periodísticos y capacita a los estudiantes para utilizar la IA de forma eficaz en la industria de los medios de comunicación. |
|
Clase 3 |
||
|
Tipo de curso |
Nombre del curso |
Contenido Resumen |
|
Obligatorio |
IA y ética |
Cuestiones éticas, legales y de privacidad en las aplicaciones de la inteligencia artificial. |
|
Electivo |
Medios sociales y análisis de inteligencia artificial |
Enseña a analizar y optimizar el rendimiento del contenido de los medios sociales. |
|
Clase 4 |
||
|
Tipo de curso |
Nombre del curso |
Resumen del contenido |
|
Obligatorio |
Producción de contenidos con IA en periodismo |
Este curso enseña cómo la IA puede personalizar el contenido de los medios de comunicación y se centra específicamente en las estrategias de contenido personalizado para el periodismo. |
|
Electivo |
Gestión de contenidos con Inteligencia Artificial en periodismo |
El uso de la difusión de noticias con IA enseña la planificación y producción de diferentes tipos de programas. Enseña a optimizar la planificación y distribución de contenidos para analizar las tendencias de los lectores. |
Fuente: Elaboración propia.
A medida que la IA sigue dando forma y redefiniendo aspectos fundamentales del periodismo, se hace imprescindible una perspectiva ética para evaluar el impacto en los principios periodísticos, la integridad y las repercusiones sociales más amplias de la difusión de la información (Paik, 2023), ya que los sistemas de IA conllevan riesgos éticos como la parcialidad, la injusticia y la falta de transparencia en el procesamiento de datos, la toma de decisiones y las aplicaciones autónomas (Steinke et al., 2022). Por lo tanto, las redacciones deben apoyar el desarrollo profesional del personal con formación sobre el funcionamiento de los algoritmos y la productividad de la IA para garantizar que la utilizan de forma responsable y ética (Thomson et al., 2024; Cools y Diakopoulos, 2024). Tras la formación, los responsables de las redacciones deben crear o desarrollar políticas formales de redacción en sobre cómo/cuándo/por qué exactamente la IA es (o no es) apropiada para el uso periodístico. Esta representación debe incluir modelos de formación, privacidad y cumplimiento (Matich et al., 2025). De este modo, pueden establecerse los límites del uso ético y eficaz de la IA y ésta puede actuar como complemento y no como sustituto de los periodistas humanos.
El curso de alfabetización en IA prepara a las personas para cuestionar los contenidos generados por la IA, cuestionar críticamente sus fuentes y verificar su autenticidad (Cools y Diakopoulos, 2024). La producción generalizada de noticias deportivas y financieras por parte de la inteligencia artificial (Thurman, 2018; Backus et al., 2023) ya nos lleva a la necesidad de un curso de Producción de Contenidos con IA en Periodismo. Esto dará a los periodistas tiempo para centrarse en historias más complejas que requieren un análisis en profundidad y una visión humana (Frackiewicz, 2025), como el periodismo lento (Le Masurier, 2015), el periodismo de investigación (Glasser y Ettema, 1989).
El curso Prompt Authorship proporciona la capacidad de crear nuevos contenidos como texto, imágenes, audio, vídeo u otros medios basados en las indicaciones escritas de los individuos (Diakopoulos et al., 2024; Simon, 2024). Especialmente tras el fácil acceso a información y datos a través de prompts creados por herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT, la disponibilidad de muchas herramientas para resumir el texto facilita la escritura de historias. Gerard Lipscombe (2023) afirma que ChatCPT ha desarrollado muchos prompts creativos para periodistas y subraya que facilita muchas cuestiones, como la generación de ideas para artículos, la preparación de preguntas para entrevistas, la información sobre sucesos de actualidad, las técnicas de periodismo de datos y los métodos de narración de historias en los medios sociales.
Es necesario aumentar los niveles de alfabetización de los periodistas en inteligencia artificial. Para tener no sólo conocimientos sobre inteligencia artificial, sino también para reflexionar sobre su impacto y su dimensión de agencia, considerar su aspecto normativo y utilizarla de forma creativa y eficiente (Deuze y Becketti, 2022), es necesario aumentar el nivel de alfabetización. En este punto, la alfabetización en IA requiere aceptar que la tecnología es una realidad del periodismo y utilizarla de forma adecuada en beneficio de la sociedad y de la ética profesional del periodismo.
Con Análisis de big data e Inteligencia Artificial en Periodismo, los periodistas aprenden a analizar big data y a utilizar la inteligencia artificial en periodismo. En general, la redacción de noticias resulta más práctica cuando se analizan grandes documentos o conjuntos de imágenes (Simon, 2024). En este contexto, las herramientas de IA utilizadas como componente de apoyo para ayudar a los periodistas a ser más hábiles y mejorar las actividades específicas del proceso de producción de noticias facilitan y elevan el nivel de trabajo de los periodistas (Tejedor y Vila, 2021).
Se propone un futuro más colaborativo entre la IA y los periodistas, centrado en aumentar la eficiencia en lugar de sustituirse mutuamente (Lewis et al., 2019). Para integrar eficazmente las herramientas de IA en las rutinas periodísticas, se hace hincapié en la necesidad de una formación adecuada para salvar la brecha de conocimientos (Gutiérrez López et al., 2023; Cai y Nishal, 2023; Eskiadi y Panagiotou, 2025). En consecuencia, los representantes de la prensa y los estudiantes de periodismo deben mantenerse al día de los avances tecnológicos y recibir la formación necesaria (Kazmi y Ali, 2025). En este sentido, los representantes de la prensa y los estudiantes de periodismo de deben adquirir habilidades para establecer un equilibrio entre el desarrollo de la tecnología y los seres humanos.
El estudio se realizó en Turquía con 13 participantes. En este sentido, las conclusiones se limitan a Turquía. En primer lugar, la propuesta de plan de estudios se dirige a las instituciones de educación superior de Turquía que imparten enseñanza en el ámbito del periodismo. En futuros estudios, la realización de estudios más exhaustivos sobre expertos del sector, académicos, estudiantes y lectores puede garantizar una mayor integración de la inteligencia artificial en los programas de enseñanza superior.
6. REFERENCIAS
Ahmad, N., Haque, S. y Ibahrine, M. (2023). The News Ecosystem in the Age of AI: Evidence from the UAE. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 67(3), 323-352. https://doi.org/10.1080/08838151.2023.2173197
Aissani, R., Abdallah, R. A. Q., Taha, S. y Al Adwan, M. N. (2023). Artificial Intelligence Tools in media and journalism: Roles and concerns. En M. Alsmirat, Y. Jararweh, J. Lloret y M. Aloqaily (Eds.), 2023 International Conference on Multimedia Computing, Networking and Applications (MCNA) (pp. 19-26). IEEE.
Ali, W. y Hassoun, M. (2019). Artificial intelligence and automated journalism: Contemporary challenges and new opportunities. International Journal of Media, Journalism and Mass Communications, 5(1), 40-49. http://dx.doi.org/10.20431/2454-9479.0501004
Amponsah, P. N. y Atianashie, A. M. (2024). Navigating the New Frontier: A Comprehensive Review of AI in Journalism. Advances in Journalism and Communication, 12, 1-17. https://doi.org/10.4236/ajc.2024.121001
Arzuaga, L. (2022). From the classroom to the newsroom: A critical route to introduce AI in journalism education. Facts & Frictions, 2(1), 80-97. https://acortar.link/nTwMmT
Ay, A. (2022). Yapay Zekâ Haberciliği ve Gazetecilik Tartişmalarina Dair Bir Değerlendirme. The Turkish Online Journal of Design Art and Communication, 12(4), 913-926. https://dergipark.org.tr/tr/pub/tojdac/issue/72513/1143688
Ay, A. (2023). Gazetecilik 4.0: Yapay Zekâ Haberciliğinin Güncel Örneklerine Yönelik Bir İnceleme. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 14(38), 412-435. https://doi.org/10.21076/vizyoner.1141093
Backus, B., Bloom, B., Lazzeri, A., Yordanov, Y. y Freund, Y. (2023). The evolution of academic publishing: Mega journals and artificial intelligence-authored articles. European Journal of Emergency Medicine, 30(3), 151-152. https://doi.org/10.1097/mej.0000000000001036
Beckett, C. y Yaseen, M. (2023). Generating Change. A global survey of what news organisations are doing with AI. The London School of Economics and Political Science. https://bit.ly/4eC3ljV
Biswal, S. K. y Gouda, N. K. (2020). Artificial Intelligence in Journalism: A Boon or Bane?. En A. Kulkarni y S. Satapathy (Eds.), Optimization in Machine Learning and Applications. Algorithms for Intelligent Systems. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-15-0994-0_10
Boyles, J. L. y Meisinger, J. (2018). Automation and Adaptation: Reshaping Journalistic Labor in the Newsroom Library. Convergence, 26(1), 178-192. https://doi.org/10.1177/1354856518772542
Brennen, J. (2018). An industry-led debate: How UK media cover artificial intelligence. Reuters Institute for the Study of Journalism. https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/our-research/industry-led-debate-how-uk-media-cover-artificial-intelligence
Bright, A. (2020). Journalism curriculum frameworks shift toward skills, interdisciplinarity. Teaching Journalism & Mass Communication, 10(1), 1-7. https://aejmc.us/spig/wp-content/uploads/sites/9/2020/06/TJMC-10.1-Bright-Journalism-Curriculum-Frameworks.pdf
Broussard, M., Diakopoulos, N., Guzman, A. L., Abebe, R., Dupagne, M. y Chuan, C. H. (2019). Artificial intelligence and journalism. Journalism & Mass Communication Quarterly, 96(3), 673-695. https://doi.org/10.1177/1077699019859901
Bucher, T. (2017). ‘Machines don’t have instincts’: Articulating the computational in journalism. New Media & Society, 19(6), 918-933. https://doi.org/10.1177/1461444815624182
Cai, M. y Nishal, S. (2023). Motivations, Goals, and Pathways for AI Literacy for Journalism. En CHI’23 Workshop on AI Literacy: Finding Common Threads between Education, Design, Policy, and Explainability. https://nishalsach.github.io/pdfs/2023-ai-literacy-chi.pdf
Calvo-Rubio, L. M. y Ufarte-Ruiz, M. J. (2021). Artificial intelligence and journalism: Systematic review of scientific production in web of science and scopus (2008-2019). Communication and Society, 34(2), 159-176. https://doi.org/10.15581/003.34.2.159-176
Caswell, D. y Konstantin, D. (2018). Automated Journalism 2.0: Event-Driven Narratives. Journalism Practice, 12(4), 477-496. https://doi.org/10.1080/17512786.2017.1320773
Chen, L., Chen, P. y Lin, Z. (2020). Artificial Intelligence in Education: A Review. IEEE Access, 8, 75264-75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
Chou, K. C., Liao, C. S. y Chiang, T. H. C. (2021). The application and development of artificial intelligence in taiwan’s news communication. Taiwan Journal of East Asian Studies, 18(1), 43-88. https://doi.org/10.6163/TJEAS.202106_18(1).0002
Cohen, S., Hamilton, J. T. y Turner, F. (2011). Computational Journalism. Communications of the ACM, 54(10), 66-71, https://doi.org/10.1145/2001269.2001288
Cools, H. y Diakopoulos, N. (2024). Uses of generative AI in the newsroom: Mapping journalists’ perceptions of perils and possibilities. Journalism Practice, 1-19. https://doi.org/10.1080/17512786.2024.2394558
de-Lima-Santos, Mathias-Felipe y Wilson Ceron. (2022). Artificial Intelligence in News Media: Current Perceptions and Future Outlook. Journalism and Media, 3(1), 13-26. https://doi.org/10.3390/journalmedia3010002
Demirel, E. S. (2023). İletişim Alanında Yapay Zekâ: İletişim Fakültelerinde Yapay Zekâ Çalışmaları Üzerine Bir Araştırma. International Social Sciences Studies Journal, 9(118), 9842-9852. http://dx.doi.org/10.29228/sssj.74032
Deuze, M. (2001). Educating ‘new’journalists: Challenges to the curriculum. Journalism & Mass Communication Educator, 56(1), 4-17. https://doi.org/10.1177/107769580105600102
Deuze, M. y Beckett, C. (2022). Imagination, Algorithms and News: Developing AI Literacy for Journalism. Digital Journalism, 10(10), 1913-1918. https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2119152
Diakopoulos, N. (2019). Automating the news: How algorithms are rewriting the media. Harvard University Press. http://www.jstor.org/stable/j.ctv24w634d
Dörr, K. N. (2016). Mapping the Field of Algorithmic Journalism. Digital Journalism, 4(6), 700-722. https://doi.org/10.1080/21670811.2015.1096748
Eskiadi, I. y Panagiotou, N. (2025). AI in Communication and News Media Organizations: Current Transformations and Future Directions. Envisioning the Future of Communication, 2(1), 224-236. https://eproceedings.epublishing.ekt.gr/index.php/EFoC/article/view/7910
Fanta, A. (2017). Putting Europe’s robots on the map: Automated journalism in news agencies. University of Oxford; Reuters Institute for the Study of Journalism. https://bit.ly/44hTwUI
Fieiras-Ceide, C., Vaz-Álvarez, M. y Túñez-López, M. (2022). Artificial intelligence strategies in European public broadcasters: Uses, forecasts and future challenges. Profesional De La información, 31(5). https://doi.org/10.3145/epi.2022.sep.18
Frackiewicz, M. (7 de julio de 2025). The AI Video Revolution: How Generators Turn Text into Hollywood-Ready Clips. TS2. https://ts2.tech/en/the-ai-video-revolution-how-generators-turn-text-into-hollywood-ready-clips/
García-Hernández, C. (2024). Journalism as an articulator of knowledge. A proposal of curricular design in the professional training of communicators. En INTED2024 (pp. 1338-1345). IATED. https://doi.org/10.21125/inted.2024.0403
Glasser, T. L. y Ettema, J. S. (1989). Investigative journalism and the moral order. Critical Studies in Media Communication, 6(1), 1-20. https://doi.org/10.1080/15295038909366728
González-Arias, C. y López-García, X. (2024). Rethinking the Relation between Media and Their Audience: The Discursive Construction of the Risk of Artificial Intelligence in the Press of Belgium, France, Portugal, and Spain. Journalism and Media, 5(3), 1023-1037. https://doi.org/10.3390/journalmedia5030065
Graefe, A. (7 de enero de 2016). Guide to automated journalism. Tow Center for Digital Journalism. https://www.cjr.org/tow_center_reports/guide_to_automated_journalism.php
Gül, K. (2024). Yapay Zeka Teknolojilerinin Gazetecilik Alanında Kullanımı: Avantajlar ve Dezavantajları. İletişim ve Toplum Araştırmaları Dergisi, 4(2), 306-331. https://doi.org/10.59534/jcss.1457410
Gutierrez Lopez, M., Porlezza, C., Cooper, G., Makri, S., MacFarlane, A. y Missaoui, S. (2023). A question of design: Strategies for embedding AI-driven tools into journalistic work routines. Digital Journalism, 11(3), 484-503. https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2043759
Hagar, N. y Diakopoulos, N. (2019). Optimizing Content with A/B Headline Testing: Changing Newsroom Practices. Media and Communication, 7(1), 117-127. https://www.cogitatiopress.com/mediaandcommunication/article/view/1801
Herrera, A. (22 de mayo de 2023). How Journalists Can Detect Altered Images and AI-Generated Content. Foreign Press Correspondents USA. https://foreignpress.org/journalism-resources/how-journalists-can-detect-altered-images-and-ai-generated-content
Herrman, J. (1 de agosto de 2023). How Will Artificial Intelligence Change the News Business? New York. https://nymag.com/intelligencer/2023/08/how-ai-will-change-the-news-business.html
Jabar, M., Chiong-Javier, E. y Pradubmook Sherer, P. (2024). Qualitative ethical technology assessment of artificial intelligence (AI) and the internet of things (IoT) among filipino Gen Z members: implications for ethics education in higher learning institutions. Asia Pacific Journal of Education, 1-15. https://doi.org/10.1080/02188791.2024.2303048
Jamil, S. (2021). Artificial Intelligence and Journalistic Practice: The Crossroads of Obstacles and Opportunities for the Pakistani Journalists. Journalism Practice, 15(10), 1400-1422. https://doi.org/10.1080/17512786.2020.1788412
Kasper-Claridge, M. (19 de septiembre de 2023). What is Deutsche Welle’s Approach to Generative AI?. Deutsche Welle. https://www.dw.com/en/what-is-deutsche-welles-approach-to-generative-ai/a-66868035
Kazmi, S. H. Z. y Ali, M. (2025). The Role of AI in Journalism: Perspectives from Media Professionals. Review Journal of Social Psychology & Social Works, 3(1), 92-99. https://doi.org/10.71145/risp.v3i1.79
Kim, D. y Kim, S. (2021). A model for user acceptance of robot journalism: Influence of positive disconfirmation and uncertainty avoidance. Technological Forecasting and Social Change, 163, 120448. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120448
Kothari, A. y Cruikshank, S. A. (2021). Artificial Intelligence and Journalism: An Agenda for Journalism Research in Africa. African Journalism Studies, 43(1), 17-33. https://doi.org/10.1080/23743670.2021.1999840
Kothari, A. y Hickerson, A. (2020). Challenges for journalism education in the era of automation. Media Practice and Education, 21(3), 212-228. https://doi.org/10.1080/25741136.2020.1787724
Kurnianti, I., Hadiprashada, D., Muzni, N. y Ceesay, S. (2024). The Phenomenon of Artificial Intelligence Usage in News Writing Styles by Journalists of Bengkulu Ekspress. com. Komunikator, 16(2), 249-261. https://doi.org/10.18196/jkm.24573
Lamot, K. (2021). Metrics for News: The Uses and Effects of Analytics in Journalism (Doctoral dissertation). University of Antwerp. https://repository.uantwerpen.be/desktop/irua
Le Masurier, M. (2015). What is slow journalism?. Journalism Practice, 9(2), 138-152. https://doi.org/10.1080/17512786.2014.916471
Lewis, S. C., Guzman, A. L. y Schmidt, T. R. (2019). Automation, journalism, and human–machine communication: Rethinking roles and relationships of humans and machines in news. Digital Journalism, 7(4), 409-427. https://doi.org/10.1080/21670811.2019.1577147
Li, Y. (2024). Machine news writing in the age of artificial Intelligence: Current situation and future prospects. En 2024 10th International Conference on Humanities and Social Science Research (ICHSSR 2024) (pp. 1147-1154). Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/978-2-38476-277-4_126
Lipscombe, G. (6 de diciembre de 2023). 11 Creative ChatGPT Prompts for Journalists (December 2023). Bizway. https://www.bizway.io/blog/chatgpt-prompts-for-journalists
Lorenz, P., Perset, K. y Berryhill, J. (2023). Initial Policy Considerations for Generative ArtificialIntelligence. OECD Artificial Intelligence Papers, 1. https://doi.org/10.1787/fae2d1e6-en
Marconi, F. (2020). Newsmakers: Artificial intelligence and the future of journalism. Columbia University Press.
Marconi, F., Siegman, A. y Journalist, M. (2017). The future of augmented journalism: A guide for newsrooms in the age of smart machines. AssociatedPress. https://jeanetteabrahamsen.com/wp-content/uploads/2017/09/ap_insights_the_future_of_augmented_journalism.pdf
Matich, P., Thomson, T. J. y Thomas, R. J. (2025). Old Threats, New Name? Generative AI and Visual Journalism. Journalism Practice, 1-20. https://doi.org/10.1080/17512786.2025.2451677
Molumby, C. (24 de noviembre de 2020). Modus, Semi-Automatically Creating New Story Modes. BBC News Labs. https://www.bbc.co.uk/rdnewslabs/projects/modus
Moran, R. E. y Shaikh, S. J. (2022). Robots in the News and Newsrooms: Unpacking Metajournalistic Discourse on the Use of Artificial Intelligence in Journalism. Digital Journalism, 10(10), 1756-1774. https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2085129
Noain-Sánchez, A. (2022). Addressing the impact of artificial intelligence on journalism: The perception of experts, journalists and academics. Communication & Society, 35(3), 105-121. https://doi.org/10.15581/003.35.3.105-121
Okela, A. H. (2024). Artificial Intelligence and the Future of Journalism Education: Opportunities and Challenges in Egypt. Journalism & Mass Communication Educator, 80(1), 54-69. https://doi.org/10.1177/10776958241296502
Paik, S. (2023). Journalism Ethics for the Algorithmic Era. Digital Journalism, 13(4), 1-27. https://doi.org/10.1080/21670811.2023.2200195
Palinkas, L. A., Horwitz, S. M., Green, C. A., Wisdom, J. P., Duan, N. y Hoagwood, K. (2015). Purposeful sampling for qualitative data collection and analysis in mixed method implementation research. Administration and policy in mental health and mental health services research, 42, 533-544. https://doi.org/10.1007/s10488-013-0528-y
Pavlik, J. V. (2023). Collaborating with ChatGPT: Considering the implications of generative artificial intelligence for journalism and media education. Journalism & Mass Communication Educator, 78(1), 84-93. https://doi.org/10.1177/10776958221149577
Peña-Fernández, S., Meso-Ayerdi, K., Larrondo-Ureta, A. y Díaz-Noci, J. (2023). Without journalists, there is no journalism: the social dimension of generative artificial intelligence in the media. Profesional De La información, 32(2). https://doi.org/10.3145/epi.2023.mar.27
Rahmanifard, H. y Plaksina, T. (2019). Application of Artificial Intelligence Techniques in the Petroleum Industry: A Review. Artificial Intelligence Review, 52(4), 2295-2318. https://doi.org/10.1007/s10462-018-9612-8
Sánchez-García, P., Merayo Álvarez, N., Calvo Barbero, C. y Diez-Gracia, A. (2023). Spanish technological development of artificial intelligence applied to journalism: companies and tools for documentation, production and distribution of information. Profesional De La información, 32(2). https://doi.org/10.3145/epi.2023.mar.08
Sato, M. y Roth, E. (25 de enero de 2023). CNET Found Errors in More Than Half of its AI-Written Stories. The Verge. https://www.theverge.com/2023/1/25/23571082/cnet-ai-written-stories-errors-corrections-red-ventures
Şen, A. F. (2025). Journalism Education in the Age of AI: Curriculum Analysis from Turkey. Advances in Applied Sociology, 15(4), 311-330. https://doi.org/10.4236/aasoci.2025.154017
Simon, F. M. (2024). Escape me if you can: How ai reshapes news organisations’ dependency on platform companies. Digital Journalism, 12(2), 149-170. https://doi.org/10.1080/21670811.2023.2287464
Steinke, G., LaBrie, R. y Sarkar, S. (2022). Recommendation for Continuous Ethical Analysis of AI Algorithms. En D. Megías y R. Di Pietro (Eds.), Proceedings of the 2022 European Interdisciplinary Cybersecurity Conference (EICC '22) (pp. 104-106). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3528580.3532996
Strauss, B. y Sommer, W. (2023). Sports Illustrated’s Use of AI infuriates a Staff Already in Turmoil. The Washington Post. https://www.washingtonpost.com/sports/2023/11/28/sports-illustrated-ai-articles/
Stray, J. (2019). Making Artificial Intelligence Work for Investigative Journalism. Digital Journalism, 7(8), 1076-1097. https://doi.org/10.1080/21670811.2019.1630289
Stray, J. (2021). Making artificial intelligence work for investigative journalism. En N. T. Seth, C. Lewis y J. Kunert (Eds.), Algorithms, Automation, and News (pp. 97-118). Routledge. https://bit.ly/44LDZMV
Tandoc Jr, E. C y Thomas, R. J. (2015). The ethics of web analytics: Implications of using audience metrics in news construction. Digital Journalism, 3(2), 243-258. https://doi.org/10.1080/21670811.2014.909122
Tejedor, S. y Vila, P. (2021). Exo Journalism: A Conceptual Approach to a Hybrid Formula between Journalism and Artificial Intelligence. Journalism and media, 2(4), 830-840. https://doi.org/10.3390/journalmedia2040048
Thomson, T. J., Thomas, R. J. y Matich, P. (2024). Generative Visual AI in News Organizations: Challenges, Opportunities, Perceptions, and Policies. Digital Journalism, 1-22. https://doi.org/10.1080/21670811.2024.2331769
Thurman, N. J. (2018). Computational Journalism. En K. Wahl-Jorgensen y T. Hanitzsch (Eds.), The Handbook of Journalism Studies (2nd ed., pp. 180-195). Routledge. https://www.taylorfrancis.com/chapters/edit/10.4324/9781315167497-12/computational-journalism-neil-thurman
Thurman, N., Dörr, K. y Kunert, J. (2017). When reporters get hands-on with robo-writing: Professionals consider automated journalism’s capabilities and consequences. Digital Journalism, 5(10), 1240-1259. https://doi.org/10.1080/21670811.2017.1289819
Túñez-López, J. M., Fieiras-Ceide, C. y Vaz-Álvarez, M. (2021). Impact of Artificial Intelligence on Journalism: transformations in the company, products, contents and Professional profile. Communication & Society, 34(1), 177-193. https://doi.org/10.15581/003.34.1.177-193
Ufarte-Ruiz, M., Murcia-Verdú, F. y Túñez-López, J. (2023). Use of artificial intelligence in synthetic media: First newsrooms without journalists. Profesional De La información, 32(2). https://doi.org/10.3145/epi.2023.mar.03
Underwood, C. (2017, June 22). Automated Journalism – AI Applications at New York Times, Reuters, and Other Media Giants. Emerj. https://emerj.com/ai-sector-overviews/automated-journalism-applications/
Verma, D. (2024). Impact of Artificial Intelligence on Journalism: A Comprehensive Review of AI in Journalism. Journal of Communication and Management, 3(02), 150-156. https://doi.org/10.58966/JCM20243212
Wang, Q. y Lu, P. (2019). Research on Application of Artificial Intelligence in Computer Network Technology. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 33(5), 1959015. https://doi.org/10.1142/S0218001419590158
Wang, X., Chen, Z. y Yan, L. (2021). Obstacles and Proposals of Artificial Intelligence News Writing. International Core Journal of Engineering, 7(12), 139-146. https://www.icj-e.org/download/ICJE-7-12-139-146.pdf
Wenger, D., Hossain, M. S. y Senseman, J. R. (2025). AI and the Impact on Journalism Education. Journalism & Mass Communication Educator, 80(1), 97-114. https://doi.org/10.1177/10776958241296497
Whittaker, J. (2019). Tech Giants, Artificial Intelligence, and the Future of Journalism. Routledge.
Witten, I. H., E. Frank, M. A. Hall y Pal, C. J. (2017). What’s It All About? En I. H. Witten, E. Frank, M. A. Hall y C. J. Pal (Eds.), Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (4th ed., pp. 3-41). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-804291-5.00001-5
Wu, A., Wang, Y., Shu, X., Moritz, D., Cui, W., Zhang, H., Zhang, D. y Qu, H. (2022). Ai4vis: Survey on artificial intelligence approaches for data visualization. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 28(12), 5049-5070. https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/TVCG.2021.3099002
Yang, Y. J. y Bang, C. S. (2019). Application of Artificial Intelligence in Gastroenterology. World Journal of Gastroenterology, 25(14), 1666-1683. https://doi.org/10.3748/wjg.v25.i14.1666
CONTRIBUCIONES DE LOS AUTORES, FINANCIACIÓN Y AGRADECIMIENTOS
Contribuciones de los autores:
Conceptualización: Enes Baloğlu. Metodología: Enes Baloğlu. Software: Emrah Budak. Validación: Emrah Budak. Análisis formal: Enes Baloğlu. Curación de datos: Emrah Budak. Redacción-Preparación del borrador original: Enes Baloğlu. Redacción-Revisión y edición: Enes Baloğlu. Visualización: Emrah Budak. Supervisión: Emrah Budak. Administración del Proyecto: Este estudio no incluye ningún proyecto. Todos los autores han leído y aceptado la versión publicada del manuscrito: Enes Baloğlu y Emrah Budak.
Financiación: Esta investigación no cuenta con financiación externa.
Conflicto de intereses: No hay conflicto de intereses.
AUTOR/ES:
Enes Baloğlu: Es profesor asociado en el Departamento de Nuevos Medios y Comunicación de la Universidad Yozgat Bozok. Sus intereses académicos incluyen temas como el periodismo deportivo, la mujer periodista deportiva y el acoso en línea, los medios sociales y el periodismo, la relación entre el deporte y la hegemonía.
Orcid ID: https://orcid.org/0009-0001-1960-1688
Emrah Budak: Es profesor asociado en el Departamento de Periodismo de la Universidad de Mersin. Sus intereses académicos incluyen temas como el periodismo constructivo, el periodismo de drones y el periodismo de podcasts, los medios sociales y el periodismo.
Orcid ID: https://orcid.org/0000-0001-6896-7558