Periodismo, plataformas e inteligencia artificial
¿un nuevo orden informativo?
¿Quién decide lo que leemos?
De la página a la pantalla
Un nuevo paradigma
- Del tiempo editorial al continnun del click
- De lo lineal a lo fragmentado
- Del monomedia al multimedia e hipermedia
El cambio más profundo no fue tecnológico, sino simbólico:
El centro de gravedad del relato periodístico se desplazó de las redacciones a las plataformas
EL medio es el mensaje
McLuhan (1964)
El libro impreso no solo permitió difundir ideas, sino que también moldeó una forma de pensamiento lineal, secuencial, analítico, favoreciendo la introspección individual.
La televisión, en cambio, promovió una cultura de la inmediatez, la imagen y la simultaneidad, alterando la manera en que percibimos el tiempo y la realidad.
Internet y las redes sociales han dado lugar a una cultura fragmentaria, interactiva, hiperconectada, donde el flujo constante de información redefine no sólo lo que sabemos, sino cómo lo sabemos y cómo lo compartimos.
Noticias en WhatsApp – El rumor como sistema
WhatsApp se ha convertido en el principal canal informativo. No importa si el contenido es veraz o no; el solo hecho de que llegue por esa vía le otorga una autoridad inmediata, casi tribal. Un mensaje reenviado mil veces se vuelve verdad.
Aquí, el medio (una app privada, cerrada y criptografiada) condiciona el mensaje: lo transforma en rumor viral, lo descontextualiza y lo hace casi inmune a la verificación. Aunque el contenido pueda ser una alerta sanitaria o una denuncia política, es el canal -íntimo, directo, móvil- el que impone una lógica de confianza personal, velocidad emocional y escasa crítica.
El medio se vuelve parte del mensaje
Noticias por Tik Tok – Periodismo performático
El medio exige brevedad, síntesis, rostro, ritmo, emoción. La lógica de TikTok -basada en la imagen, el algoritmo y la actuación- transforma incluso las piezas más serias en pequeñas obras teatrales. El contenido periodístico cede espacio a la estética de lo viral.
El periodista se convierte en presentador, actor y editor de sí mismo: el medio impone su lenguaje. El mensaje se adapta o muere.
Algunas consecuencias:
-
Fragmentación narrativa: la noticia como cápsula, sin contexto ni autor.
- La viralidad como criterio de valor.
- La muerte del “lector/audiencia” como comunidad informada → nacimiento del “target” como segmentación emocional.
- Fake news. Construcción de realidades virtuales.
- Cambio en el modelo de negocio
- Crisis de en los medios de comunicación
La desintermediación que prometía internet derivó en una
reintermediación opaca y automatizada.
Dimensiones claves para pensar críticamente la IA
Impacto social y cultural
la IA no debe concebirse únicamente como una herramienta técnica, sino como un agente que reconfigura los modos de producción, circulación y recepción de la información.
Aplicaciones concretas en los que la IA ya está siendo utilizada o tiene un potencial transformador en el periodismo.
Usos éticos de la IA
Fundación Consell de la Información de Catalunya
Resumiendo
- Mas que una crisis en el periodismo, estamos frente a una crisis de los medios de comunicación. La comunicación del siglo XXI está mediatizada por el algoritmo, no por los medios masivos.
- El periodismo ya no estará tan centrado en la narración lo que sucede sino en verificar lo que es cierto, contextualizar y explicar lo que es confuso y descartar lo que es ruido.
El periodista debe conocer:
- Las lógicas algorítmicas
- La economía política de las plataformas
- Las nuevas formas de construir sentido
Para seguir profundizando
10 textos sobre Inteligencias Artificiales
La Red de Responsabilidad en Inteligencia Artificial apoya y reúne a periodistas que informan sobre IA y con IA a nivel mundial.
El trabajo humano detrás de la IA
Tu cerebro en chat GPT
Accedé a esta presentación escaneando este código
Respondé nuestro cuestionario sobre usos de la IA en Posadas
www.PatriciaBertolotti.com
• Concentración del capital: Un pequeño número de empresas tecnológicas (Google, Microsoft, Amazon, OpenAI, etc.) controlan la infraestructura y el desarrollo de IA. • Colonialismo de datos: Los datos para entrenar IA se extraen de manera masiva, muchas veces sin consentimiento, de usuarios de todo el mundo. Esto implica una forma de apropiación digital global. • Trabajo oculto: El desarrollo de IA se apoya en trabajo precarizado e invisibilizado (etiquetado de datos, moderación de contenido), a menudo realizado en países del Sur Global.
• Justicia algorítmica: ¿Quién diseña, con qué fines, y a quién sirve la IA? Los algoritmos no son neutrales; cristalizan valores, exclusiones y prioridades. • Ontología del sujeto: La IA obliga a repensar qué significa ser humano, tener conciencia, tomar decisiones, sentir o crear. Plantea un nuevo escenario ontológico y ético.
• Reducción del conocimiento: La IA tiende a homogeneizar y estandarizar los saberes en función de lo cuantificable. Se privilegian patrones sobre interpretaciones. • Desplazamiento de la autoridad: Delegamos cada vez más en sistemas automáticos decisiones que antes requerían juicio humano. Esto transforma las condiciones de agencia y responsabilidad.
• Capitalismo de vigilancia: Empresas extraen y monetizan datos personales a gran escala. La IA amplifica la capacidad de control predictivo sobre las poblaciones. • Tecnologías policiales y militares: Uso de IA para vigilancia masiva, reconocimiento facial, drones autónomos, profiling racial, etc. Riesgo de estados de excepción tecnificados.
• Consumo energético: Los modelos de IA, especialmente los grandes como GPT o DALL-E, requieren centros de datos con altos niveles de consumo energético. • Minería y materiales: Chips, sensores y dispositivos dependen de minerales como litio, cobalto y tierras raras, cuya extracción está asociada a explotación laboral y degradación ambiental. • Huella ecológica invisible: El entrenamiento de modelos consume miles de litros de agua y libera CO₂. Esta materialidad es frecuentemente ignorada bajo la apariencia de lo “virtual”.
• Definición operativa: La IA incluye algoritmos, redes neuronales, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora, etc. • Limitaciones y opacidad: Los sistemas de IA actuales no “entienden” en sentido humano; operan por correlaciones estadísticas. Además, muchos funcionan como “cajas negras” difíciles de auditar.
• Brechas digitales: No todos los países ni sectores sociales acceden o se benefician igual. Las tecnologías de IA suelen diseñarse desde y para el Norte Global. • Dependencia tecnológica: Muchos países consumen sin capacidad de producir IA, lo que perpetúa relaciones coloniales y dependencia económica/cognitiva.
• Transformación del trabajo: Automatización de tareas cognitivas y rutinarias; precarización de empleos humanos; aparición de nuevas desigualdades entre trabajadores “complementados” y “reemplazados”. • Gobernanza algorítmica: Uso de IA para toma de decisiones en justicia, salud, educación, vigilancia policial, etc., con riesgos de sesgo, opacidad y deshumanización. • Modulación del comportamiento: Algoritmos que predicen y condicionan hábitos de consumo, opinión pública, emociones, relaciones. La subjetividad deviene objeto de ingeniería.
• Mitologías tecnológicas: La IA está rodeada de discursos de “inteligencia superior”, “inevitabilidad” y “neutralidad”. Estas narrativas sirven a intereses corporativos y desactivan el pensamiento crítico. • Antropomorfización: Se atribuyen cualidades humanas a sistemas que no las tienen, lo que alimenta expectativas erróneas y relaciones afectivas distorsionadas (como con asistentes o chatbots).
Periodismo
Instituto Provinical
Created on June 18, 2025
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Periodismo, plataformas e inteligencia artificial
¿un nuevo orden informativo?
¿Quién decide lo que leemos?
De la página a la pantalla Un nuevo paradigma
El cambio más profundo no fue tecnológico, sino simbólico:
El centro de gravedad del relato periodístico se desplazó de las redacciones a las plataformas
EL medio es el mensaje
McLuhan (1964)
El libro impreso no solo permitió difundir ideas, sino que también moldeó una forma de pensamiento lineal, secuencial, analítico, favoreciendo la introspección individual.
La televisión, en cambio, promovió una cultura de la inmediatez, la imagen y la simultaneidad, alterando la manera en que percibimos el tiempo y la realidad.
Internet y las redes sociales han dado lugar a una cultura fragmentaria, interactiva, hiperconectada, donde el flujo constante de información redefine no sólo lo que sabemos, sino cómo lo sabemos y cómo lo compartimos.
Noticias en WhatsApp – El rumor como sistema
WhatsApp se ha convertido en el principal canal informativo. No importa si el contenido es veraz o no; el solo hecho de que llegue por esa vía le otorga una autoridad inmediata, casi tribal. Un mensaje reenviado mil veces se vuelve verdad. Aquí, el medio (una app privada, cerrada y criptografiada) condiciona el mensaje: lo transforma en rumor viral, lo descontextualiza y lo hace casi inmune a la verificación. Aunque el contenido pueda ser una alerta sanitaria o una denuncia política, es el canal -íntimo, directo, móvil- el que impone una lógica de confianza personal, velocidad emocional y escasa crítica.
El medio se vuelve parte del mensaje
Noticias por Tik Tok – Periodismo performático
El medio exige brevedad, síntesis, rostro, ritmo, emoción. La lógica de TikTok -basada en la imagen, el algoritmo y la actuación- transforma incluso las piezas más serias en pequeñas obras teatrales. El contenido periodístico cede espacio a la estética de lo viral.
El periodista se convierte en presentador, actor y editor de sí mismo: el medio impone su lenguaje. El mensaje se adapta o muere.
Algunas consecuencias:
La desintermediación que prometía internet derivó en una
reintermediación opaca y automatizada.
Dimensiones claves para pensar críticamente la IA
Impacto social y cultural
la IA no debe concebirse únicamente como una herramienta técnica, sino como un agente que reconfigura los modos de producción, circulación y recepción de la información.
Aplicaciones concretas en los que la IA ya está siendo utilizada o tiene un potencial transformador en el periodismo.
Usos éticos de la IA
Fundación Consell de la Información de Catalunya
Resumiendo
El periodista debe conocer:
Para seguir profundizando
10 textos sobre Inteligencias Artificiales
La Red de Responsabilidad en Inteligencia Artificial apoya y reúne a periodistas que informan sobre IA y con IA a nivel mundial.
El trabajo humano detrás de la IA
Tu cerebro en chat GPT
Accedé a esta presentación escaneando este código
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www.PatriciaBertolotti.com
• Concentración del capital: Un pequeño número de empresas tecnológicas (Google, Microsoft, Amazon, OpenAI, etc.) controlan la infraestructura y el desarrollo de IA. • Colonialismo de datos: Los datos para entrenar IA se extraen de manera masiva, muchas veces sin consentimiento, de usuarios de todo el mundo. Esto implica una forma de apropiación digital global. • Trabajo oculto: El desarrollo de IA se apoya en trabajo precarizado e invisibilizado (etiquetado de datos, moderación de contenido), a menudo realizado en países del Sur Global.
• Justicia algorítmica: ¿Quién diseña, con qué fines, y a quién sirve la IA? Los algoritmos no son neutrales; cristalizan valores, exclusiones y prioridades. • Ontología del sujeto: La IA obliga a repensar qué significa ser humano, tener conciencia, tomar decisiones, sentir o crear. Plantea un nuevo escenario ontológico y ético.
• Reducción del conocimiento: La IA tiende a homogeneizar y estandarizar los saberes en función de lo cuantificable. Se privilegian patrones sobre interpretaciones. • Desplazamiento de la autoridad: Delegamos cada vez más en sistemas automáticos decisiones que antes requerían juicio humano. Esto transforma las condiciones de agencia y responsabilidad.
• Capitalismo de vigilancia: Empresas extraen y monetizan datos personales a gran escala. La IA amplifica la capacidad de control predictivo sobre las poblaciones. • Tecnologías policiales y militares: Uso de IA para vigilancia masiva, reconocimiento facial, drones autónomos, profiling racial, etc. Riesgo de estados de excepción tecnificados.
• Consumo energético: Los modelos de IA, especialmente los grandes como GPT o DALL-E, requieren centros de datos con altos niveles de consumo energético. • Minería y materiales: Chips, sensores y dispositivos dependen de minerales como litio, cobalto y tierras raras, cuya extracción está asociada a explotación laboral y degradación ambiental. • Huella ecológica invisible: El entrenamiento de modelos consume miles de litros de agua y libera CO₂. Esta materialidad es frecuentemente ignorada bajo la apariencia de lo “virtual”.
• Definición operativa: La IA incluye algoritmos, redes neuronales, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora, etc. • Limitaciones y opacidad: Los sistemas de IA actuales no “entienden” en sentido humano; operan por correlaciones estadísticas. Además, muchos funcionan como “cajas negras” difíciles de auditar.
• Brechas digitales: No todos los países ni sectores sociales acceden o se benefician igual. Las tecnologías de IA suelen diseñarse desde y para el Norte Global. • Dependencia tecnológica: Muchos países consumen sin capacidad de producir IA, lo que perpetúa relaciones coloniales y dependencia económica/cognitiva.
• Transformación del trabajo: Automatización de tareas cognitivas y rutinarias; precarización de empleos humanos; aparición de nuevas desigualdades entre trabajadores “complementados” y “reemplazados”. • Gobernanza algorítmica: Uso de IA para toma de decisiones en justicia, salud, educación, vigilancia policial, etc., con riesgos de sesgo, opacidad y deshumanización. • Modulación del comportamiento: Algoritmos que predicen y condicionan hábitos de consumo, opinión pública, emociones, relaciones. La subjetividad deviene objeto de ingeniería.
• Mitologías tecnológicas: La IA está rodeada de discursos de “inteligencia superior”, “inevitabilidad” y “neutralidad”. Estas narrativas sirven a intereses corporativos y desactivan el pensamiento crítico. • Antropomorfización: Se atribuyen cualidades humanas a sistemas que no las tienen, lo que alimenta expectativas erróneas y relaciones afectivas distorsionadas (como con asistentes o chatbots).