Las empresas de inteligencia artificial están llegando a acuerdos de licencia multimillonarios con algunas de las editoriales más grandes del mundo, pero mientras las redacciones se esfuerzan por monetizar décadas de reportajes, muchos expertos temen que el auge de la inteligencia artificial pueda dejar a las publicaciones más pequeñas y a los trabajadores independientes luchando por sobrevivir, escriben Michael Leidig y Rob Hyde.
De repente, las empresas de inteligencia artificial (IA) están pagando sumas asombrosas por el periodismo después de años de extraer contenido informativo de forma gratuita.
En una aparente fiebre del oro, en los últimos años la industria ha estado repleta de acuerdos exitosos que van desde el acuerdo de Google por 60 millones de dólares al año con Reddit hasta el acuerdo de cinco años de OpenAI con News Corp que se dice vale más de 250 millones de dólares.
Meta, Amazon y otros gigantes también han firmado asociaciones con editoriales como el New York Times, el Financial Times, Le Monde, Associated Press y Axel Springer.
A primera vista, el mensaje parece simple: las empresas de inteligencia artificial necesitan periodismo y finalmente están dispuestas a pagarlo.
Pero a pesar de estos acuerdos deslumbrantes entre los gigantes de la inteligencia artificial y la publicación de noticias, ¿pueden los periodistas comunes y los editores más pequeños ganar dinero de manera realista también?
Algunos expertos legales sugieren que hay motivos para tener esperanza cuando se trata de periodistas y pequeños editores que se enfrentan a los gigantes de la IA, particularmente según la legislación de la UE.
Eleonora Rosati, profesora de Derecho de Propiedad Intelectual en la Universidad de Estocolmo, se especializa en inteligencia artificial y derecho de autor.
En declaraciones a The European, dijo: “Definitivamente existe un mercado para este tipo de contenido, dada su calidad y puntualidad, que son claves para obtener resultados de capacitación de alta calidad”.
Y señaló la creciente presión legal y política en toda Europa, que debería favorecer a quienes producen contenidos.
“Con respecto a los periodistas individuales, tendrían derecho a parte de la remuneración generada por los editores de prensa al negociar acuerdos de conformidad con el derecho de sus editores de prensa en virtud del artículo 15 de la Directiva 2019/790 de la UE”.
Pero otros son mucho más escépticos.
Ulrike Langer, analista de IA en periodismo, lleva años cubriendo innovación de medios, IA y estrategia editorial para ejecutivos y editores de medios de habla alemana.
Dijo que el mercado actual de licencias ya tiene una jerarquía clara.
“El mercado tiene dos niveles. El nivel superior es real: Reuters, AP, AFP y el acuerdo con Meta-News Corp implican mucho dinero para canales de noticias estructurados.
“El segundo nivel –todo lo que está debajo de las agencias globales y los editores más grandes– sigue siendo en su mayor parte un tema de conversación en la conferencia.
“Los acuerdos que abarcan toda la industria pueden cubrir miles de medios, pero hay poca evidencia de que generen ingresos significativos para las editoriales más pequeñas.
“El mercado es genuino allí donde existe, pero aún no existe en la mayor parte de la industria”.
Pero Langer también argumentó que las empresas de inteligencia artificial pueden, en última instancia, valorar tipos de periodismo que muchos editores pasan por alto actualmente.
“Las empresas de IA quieren lo que ya no pueden obtener de la web abierta: lugares subrepresentados, contextos no idealizados, registros judiciales, actas del consejo, idioma regional.
“Esa es una ventaja estructural para las redacciones locales y especializadas sobre las grandes marcas, si, en primer lugar, han hecho el trabajo para que sus archivos sean objeto de licencia”.
En este momento, los editores pequeños y regionales están reabriendo bases de datos antiguas que antes se consideraban poco más que almacenamiento digital, mientras intentan ver si décadas de informes son ahora valiosos activos de IA.
Pero, ¿qué posibilidades hay de que su contenido sea suficiente para tentar a los titanes de la industria de la inteligencia artificial a abrir sus billeteras?
Casey Newton, fundador del influyente boletín tecnológico Platformer, advirtió que la economía todavía favorece abrumadoramente a las empresas con enormes cantidades de material.
“Mi impresión es que existe un mercado tanto para el contenido de archivo como para el contenido en tiempo real, pero el contenido de archivo no es tan rentable.
“La razón es que los modelos de lenguaje grandes (LLM) son ahora tan grandes que incluso una colección relativamente grande de material de archivo representará menos del uno por ciento de los datos de entrenamiento de cualquier modelo”.
Y James Grimmelmann, profesor de derecho en Cornell Law School y Cornell Tech, y uno de los principales expertos académicos en IA generativa, derecho de autor, regulación de plataformas y economía de medios digitales, brindó una perspectiva igualmente sobria.
“No existe un mercado individual para otorgar licencias de contenido a empresas de IA. Los conjuntos de datos que utilizan son tan grandes que el contenido de cualquier individuo podría eliminarse sin afectar la utilidad del conjunto de datos.
“Las empresas de IA simplemente eliminarán el contenido en lugar de negociar los detalles. Sólo las grandes entidades de medios tienen la escala de contenido disponible para que la negociación y la compensación valga la pena”.
Mark Lemley, profesor William H. Neukom de la Facultad de Derecho de Stanford y director del Programa de Derecho, Ciencia y Tecnología de Stanford, dijo que el mercado actual de licencias para la formación de modelos sigue “en gran medida limitado a fuentes de noticias de alto perfil como el New York Times o a entidades como Getty Images que pueden agregar grandes cantidades de contenido”.
Pero cree que los sistemas de inteligencia artificial más nuevos basados en la generación de recuperación aumentada, conocidos como RAG, podrían resultar más interesantes para los editores.
“Es posible que las empresas que utilizan RAG necesiten licenciar el contenido de todas las fuentes de noticias. Eso podría obligar a las empresas de IA a establecer relaciones continuas con los editores en lugar de realizar un scraping puntual”.
Algunas editoriales más pequeñas creen que el periodismo especializado podría, en última instancia, ser el camino a seguir.
Isabelle Szczepanski es cofundadora y directora editorial de la publicación de tecnología y medios ElectronLibre, con sede en París, dirigida por sólo tres periodistas y un especialista en tecnología.
Ella cree que, en última instancia, los editores pueden encontrar más oportunidades en los sistemas de inteligencia artificial creados en torno al acceso continuo al periodismo especializado en lugar de acuerdos de capacitación puntuales.
“En ElectronLibre, hemos adoptado un enfoque diferente al desarrollar nuestro propio sistema de inteligencia artificial basado en generación de recuperación aumentada.
“El sistema permite a los suscriptores hacer preguntas y recibir respuestas basadas en el archivo de informes de la publicación.
“Los modelos de licencia que brindan acceso continuo (no sólo a archivos sino también a contenido actualizado) parecen más prácticos y más valiosos para los usuarios finales.
“El contenido especializado, analítico o basado en informes originales probablemente tenga mayor valor que las noticias generales ampliamente duplicadas. El contenido estructurado mejora significativamente este valor”.
Y otros coinciden en que los ganadores a largo plazo en materia de licencias de IA pueden no ser necesariamente los editores más grandes, sino los más confiables y especializados.
Petra Rulsch, estratega de medios con sede en Dubai centrada en la inteligencia artificial y las comunicaciones tecnológicas, dijo: “A largo plazo, sospecho que el factor decisivo no será simplemente la escala, sino la especialización, la credibilidad y la estructura.
“El periodismo puede, en última instancia, convertirse en parte de la infraestructura de confianza que sustenta los futuros ecosistemas de IA”.
Pero otros advierten que la IA simplemente recreará la misma concentración de poder que arrasó con gran parte de la industria de las noticias durante la era de las plataformas, cuando Google, Facebook, YouTube y más tarde TikTok se convirtieron en las puertas de entrada dominantes a las noticias y la publicidad en línea.
Esta advertencia resuena profundamente en muchos periodistas que observaron con horror cómo la revolución de las redes sociales devastaba los ingresos publicitarios en las redacciones locales y regionales.
Un estudio de 2024 realizado por el Centro CREATe encontró que el 93 por ciento de los periodistas independientes nunca habían recibido ingresos de acuerdos de licencia de plataformas.
Para muchos trabajadores independientes, el temor no es sólo que años de reportajes ya hayan sido absorbidos por sistemas de inteligencia artificial sin compensación, sino que los resúmenes y motores de respuestas generados por inteligencia artificial puedan reducir el tráfico directo a los sitios web de noticias de la misma manera que las plataformas de redes sociales debilitaron las relaciones directas de los editores con los lectores.
Sin embargo, bloquear por completo los sistemas de IA puede conllevar riesgos a largo plazo para los editores, haciéndolos invisibles para los sistemas de IA que están dando cada vez más forma a la forma en que las personas descubren información en línea.
Jeff Jarvis, profesor de la Escuela de Periodismo Craig Newmark de la Universidad de la Ciudad de Nueva York, dijo: “Si los modelos de IA no conocen a un editor o autor, entonces no sabrán incluir esa fuente en sus respuestas”.
Para algunos periodistas, sin embargo, la cuestión va más allá de la economía.
Ulrich Hottelet, periodista independiente alemán especializado en inteligencia artificial, seguridad informática y protección de datos, ha trabajado con organizaciones como Siemens, IBM y el Ministerio Federal de Economía de Alemania.
Dijo que en este debate se debe respetar el trabajo de los periodistas.
“Sin nuestro trabajo intelectual y creativo, los miles de millones en ingresos generados por OpenAI, DeepSeek, Anthropic y otros no serían posibles”.
Pero Wendalyn Nichols, estratega editorial y especialista en licencias de contenido de IA que anteriormente dirigió las operaciones de contenido en línea del Diccionario Cambridge en Cambridge University Press, argumentó que es posible que muchos editores ya hayan entendido mal la naturaleza del mercado.
“Para los constructores de LLM, yo diría que la oportunidad de obtener una licencia ya no existe.
“Una vez que una organización ha entrenado su algoritmo de IA con sus datos, ya no los necesita.
“Así que simplemente no hay razón para renovar una licencia… el algoritmo no puede desaprender lo que ha aprendido ahora”.
Michael Leidig es un periodista británico afincado en Austria. Fue editor de Austria Today y fundador o cofundador de Central European News (CEN), Periodismo sin Fronteras, el regulador de medios QC y la iniciativa de periodismo independiente Fourth Estate Alliance, respectivamente. Es vicepresidente de la Asociación Nacional de Agencias de Prensa y propietario de NewsX. Mike también proporcionó una serie de investigaciones que ganaron el premio Paul Foot en 2006.
LEER MÁS: ‘Por qué Gran Bretaña todavía necesita periodistas en los tribunales’. La tradición británica de justicia abierta depende de que los periodistas se sienten en los tribunales y sean testigos de lo que sucede. Pero a medida que disminuyen los informes judiciales, una salvaguardia democrática vital está desapareciendo silenciosamente, escribe Michael Leidig.
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