Abstract

Artificial Intelligence (AI) has brought about an unprecedented change in the ways information is transmitted, consumed and generated. Media industries, professionals, as well as educational institutions in this field, face the challenge of not being absorbed by this new discipline. The general objective of this study is to review the most recent literature, as well as to analyse the impact of AI in the area of Social Sciences, specifically in Communication. To this end, the scientific production of Spanish journals indexed in Scopus (2020-2023) will be examined. Among the main conclusions, we can highlight that the criteria for inclusion in the systematised review have allowed us to identify in detail how AI is transforming the field of communication, evidencing its influence on the production and consumption of journalistic content. Undoubtedly, its integration into journalism presents both opportunities and challenges for the media. It is crucial that the journalistic community adopts a resilient and proactive stance, recognising the advantages and disadvantages. Similarly, it is shown that the findings reinforce the importance of considering AI as a powerful tool for journalists and communicators, presenting opportunities for content creation, but at the same time highlighting the need to address the ethical and legal issues that arise with its use.

Keywords: Artificial Intelligence, Communication, scientific production, systematic review, Scopus..

Resumo

A Inteligência Artificial (IA) provocou uma mudança sem precedentes na forma como a informação é transmitida, consumida e gerada. As indústrias dos media, os profissionais, bem como as instituições de ensino neste domínio, enfrentam o desafio de não serem absorvidos por esta nova disciplina. O objetivo geral deste estudo é fazer uma revisão da literatura mais recente, bem como analisar o impacto da IA na área das Ciências Sociais, especificamente na Comunicação. Para o efeito, será analisada a produção científica das revistas espanholas indexadas na Scopus (2020-2023). Entre as principais conclusões, podemos destacar que os critérios de inclusão na revisão sistematizada permitiram identificar em detalhe como a IA está a transformar o campo da Comunicação, evidenciando a sua influência na produção e consumo de conteúdos jornalísticos. Sem dúvida, a sua integração no jornalismo apresenta oportunidades e desafios para os media. É fundamental que a comunidade jornalística adopte uma postura resiliente e proactiva, reconhecendo as vantagens e desvantagens. Da mesma forma, mostra-se que os resultados reforçam a importância de considerar a IA como uma ferramenta poderosa para jornalistas e comunicadores, apresentando oportunidades para a criação de conteúdos, mas ao mesmo tempo destacando a necessidade de abordar as questões éticas e legais que surgem com a sua utilização.

Palavras chave: Inteligência Artificial, Comunicação, produção científica, revisão sistematizada, Scopus.

1. Introducción

La formación en Comunicación Alternativa procura la formación de buenos p1.1. Retos y prospectivas de la Inteligencia Artificial (IA)

Con el desarrollo del contexto tecnológico, surgen nuevas herramientas y plataformas digitales, que ayudan a la producción de contenido. En este punto, juega un papel importante el nacimiento de la IA. Según la Real Academia Española (RAE) (s.f.) se define como la “disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico”.

Frente a esta explicación, hay que destacar que en la actualidad estamos ante el debate del impacto que tendrá la IA en la sociedad (Floridi et al., 2018). Lo que no se sabe es si el impacto será positivo o negativo. En muchos de los casos, la IA se puede utilizar de manera positiva dando valor y generando oportunidades, pero también se abre la posibilidad del mal aprovechamiento de los beneficios en el mal uso de las tecnologías (Taddeo, 2018), debido al empleo malicioso de esta disciplina (King et al., 2018). Sin duda, el debate sobre sus desafíos está abierto. El funcionamiento de estos sistemas debe estar basado en la transparencia y bajo un marco regulatorio consensuado a nivel internacional. Asimismo, sin olvidar un marco ético y jurídico apropiado. La privacidad, el derecho a la igualdad y no discriminación, junto con la transparencia son desafíos constitucionales que se plantea la IA (Castellanos-Claramunt, 2023).

En esta misma línea de estudio, es importante señalar que la Comisión Europea (2020) se compromete a favorecer el avance científico, proteger el liderazgo tecnológico de la Unión Europea (UE) y a garantizar que las nuevas tecnologías estén al servicio de la ciudadanía. En este sentido, el rol de la IA debe ser analizado, ya que es importante, a la misma vez, generar estrategias para el desarrollo de competencias mediáticas y digitales para un correcto uso (Carretero-Gómez et al., 2018). Sin duda, la IA ha generado un impacto en diferentes áreas, pero, sobre todo, hay que destacar las áreas de la educación y la comunicación (Marzal & Vivarelli, 2024).

1.2. Tendencias e impacto de la IA en Comunicación

La IA se está desarrollando a ritmo exponencial y a gran rapidez. En el caso de la Ciencias de la Información tiene mucha influencia en la capacidad de producir y consumir contenidos (Beckett, 2019). Sin duda, esta herramienta está dando a los periodistas y comunicadores más poder. No obstante, no se pueden olvidar las cuestiones éticas y legales. Según Mayoral-Sánchez, Parratt-Fernández y Mera-Fernández (2023) la mayoría de los medios de comunicación de ámbito español usan ya la IA para generar contenido. Concretamente, el 60 % de las empresas afirman usar esta herramienta para agilizar la gestión y contenidos informativos. También se destaca como la penetración de procesos con IA es mayor en la prensa digital, manifestando que tres de cada cuatro de estos medios lo emplean en detrimento de la radio y la televisión. Con respecto a las aplicaciones de la inteligencia artificial en las fases del proceso periodístico: búsqueda de información, producción de información y distribución de información (Sánchez-García et al., 2023); destacan las herramientas y procesos de gestión en el ámbito de la distribución y la búsqueda o recogida de información. Por otro lado, la producción de textos sigue siendo minoritaria. Este punto sirve de discrepancia, ya que hay autores que afirman que la producción de textos automatizada se está desarrollando de forma muy avanzada (De-Lara et al., 2022; Túñez, Toural & Valdiviezo, 2018).

Por otro lado, la llegada de la IA generativa (IAG) abre el interrogante de si supone una oportunidad o amenaza para los medios de comunicación (Adami, 2023). Según la última Encuesta Global McKinsey anual sobre el estado actual de esta tecnología, confirma el crecimiento explosivo de la misma (Chui et al., 2023). En este orden, la llegada de herramientas como ChaGPT, Dalle-E, Sora de Open AI, Midjourney y Gemini de Google ha supuesto un salto tecnológico muy importante y en constante evolución, pero todo ello vuelve a abrir la polémica si esta tecnología es una oportunidad o una amenaza para el periodismo y la generación de contenidos (Peña-Fernández et al., 2023). Respecto a las amenazas, se abre la discusión de los medios sintéticos sin periodistas (Ufarte et al., 2023). Cuando emerge un nuevo medio, las críticas y el debate se enfocan en los efectos adversos (Scolari 2019). Según una encuesta realizada a profesionales de 30 países de Europa, Estados Unidos, Sudamérica y Asia, los periodistas rechazan la IA porque temen perder sus trabajos (Beckett, 2019). Este es un símil el cual debieron sentir los copistas al aparecer la imprenta de Gutemberg en 1450 y que terminó en una mayor demanda de mano de obra para los procesos de producción (Scolari, 2022). De hecho, en la actualidad, su contribución favorece a la producción y supervisión de procesos (Sánchez-García et al., 2023).

Algunos de los grandes retos que afronta la comunicación en la actualidad tienen que ver con la desinformación y los derechos de autor o el plagio (Santín-Durán, 2021). La IA está redefiniendo los cánones de la investigación ortodoxa y el ejercicio periodístico (Palomo, Tandoc & Cunha, 2023). También se tiene en cuenta que la protección de los resultados producidos por estos sistemas de manera autónoma es difícil recogerlo en la Ley de Propiedad Intelectual (TRLPI) (Saiz-García, 2019). Es algo que no es nuevo, pero con el desarrollo tecnológico, la hiperconectividad y la explosión de los medios sociales se ha multiplicado.

2. Metodología

La presente investigación parte de una metodología cualitativa a través del uso de la revisión sistematizada de literatura. Esta técnica ayudará a alcanzar el objetivo general, el cual radica en analizar el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en el área de Ciencias Sociales, concretamente, en Comunicación. Para ello, examinaremos la producción científica de las revistas españolas indexadas en Scopus (2020-2023). De este modo, a través de este estudio se identificará, evaluará e interpretará las aportaciones relacionadas con el área temática específica (Ramírez-Montoya & Lugo-Ocando, 2020). De este modo, se han planteado una serie de preguntas de investigación en función al framework PICOT: (P1) ¿Cómo perciben estos estudios la influencia de la IA en el ámbito comunicativo?; (P2) ¿Qué implicaciones y recomendaciones ofrecen estas investigaciones para abordar la presencia de la IA en Comunicación?

2.1. Búsqueda de literatura y criterios de inclusión

La búsqueda de literatura se realizó el 31 de enero de 2023 en Scopus (Elsevier). Se trata de una base de datos de referencia internacional en la que se encuentran múltiples y variadas publicaciones científicas en los campos de Ciencia y Ciencias Sociales.

Dicha búsqueda se ha centrado en aquellos artículos publicados en el periodo 2020 y 2023 escritos en español o inglés. La concordancia de los términos “Inteligencia Artificial” y “Comunicación” han sido fundamentales para la selección de la muestra. En este sentido, a través de la base de datos de Scopus se empleó el filtro más amplio “All fields”, sin traducir los tópicos seleccionados, debido a que la base de datos contempla los títulos de los artículos en ambos idiomas. En un primer bosquejo de los resultados, encontramos un gran número de artículos alejados del focus del estudio (578). Por lo tanto, se procedió a filtrar a través de la estrategia de búsqueda, para asociar los tópicos seleccionados en el título, resúmenes y palabras claves (91). Por último, para ajustar la selección de la muestra se generaron una serie de criterios de inclusión para conformar la muestra final: a) pertenecer al ámbito de las Ciencias Sociales; b) referirse específicamente al campo de la Comunicación; y c) pertenecer a revistas del ámbito español. Finalmente, se revisaron los textos completos de todos los artículos seleccionados para comprobar que se ajusten a los criterios establecidos (49) (Figura 1).

Figura 1: Diagrama de selección

Fuente: Metodología PRISMA de Page et al. (2021)

La muestra final de recolección de datos se puede observar a través del siguiente enlace: https://bitly.ws/3drUT

2.2. Procedimiento de codificación

Para llevar a cabo este procedimiento, en primer lugar, se identificaron los principales conceptos relacionados con IA y Comunicación. Para ello, se incluyeron todos los títulos y resúmenes de los 54 artículos en la herramienta WordCounter para detectar la moda de los términos. Las palabras más repetidas se detallan a continuación: inteligencia artificial (107), comunicación (69), contenidos periodísticos (65), medios de comunicación (55), resultados (46), periodismo (44), verificación (35), investigación (31), desinformación (27), producción (23), información (22) y ChatGPT (20) (Figura 2).

Figura 2: Word cloud de los tópicos destacados

Fuente: Elaboración propia

A partir de esta identificación, destacamos tres dimensiones a discutir en el análisis de resultados: a) la influencia de la IA en la comunicación periodística (24); b) la influencia de la IA en la verificación de contenido (14); y c) la influencia de la IA en la producción de contenidos (11).

3. Resultados

3.1. La influencia de la IA en la comunicación periodística

La cuestión sobre la influencia de la IA en el contexto y comunicación periodística ha estado presente en todos los artículos analizados. En este sentido, entre las evidencias más significativas y resultados más destacados, se puede señalar una serie de cuestiones.

Gómez-Diago (2022) señala la importancia de la IA desde la perspectiva crítica y aplicada en la inclusión de la misma en los planes de estudio de comunicación para enfrentar a los futuros profesionales a estos retos. Por su parte, Ufarte-Ruiz, Fieiras-Ceide y Túñez (2020) indican que la oferta educativa española es insuficiente para la aparición de la IA. Por lo tanto, es necesario reforzar los planes de estudio de las titulaciones de comunicación hacia esta revolución transformadora. González-Arias y López-García (2023) manifiestan que, con el auge de la misma, aparecen nuevas herramientas, concretamente ChatGPT, que se ha convertido en un hito extraordinario tecnológico. No obstante, se identifican como aspectos negativos la incapacidad de distinguir entre lo verdadero y falso por parte de los estudiantes de periodismo. Por lo tanto, Lopezosa et al. (2023) proponen un esquema formativo para usar correctamente la IA en los estudios universitarios de periodismo para capacitar a los alumnos. La formación en alfabetización mediática será una arista clave como mediación entre la IA y la comunicación, enmarcado en la ética.

Por otro lado, se percibe una fuerte intensificación del uso de la IA aplicada en el periodismo. El auge de la producción científica fue a partir del año 2015 (Calvo-Rubio & Ufarte-Ruiz, 2021). Los resultados evidencian la importancia de la IA en la comunicación de la ciencia, así como en el impacto social. Este estudio de revisión sistemática determina las bases para ayudar a los periodistas en su forma de comunicación (Sánchez-Holgado, Arcila-Calderón & Frías-Vázquez, 2021). Calvo-Rubio y Ufarte-Ruiz (2020) concluyen que las tecnologías y la IA no tendrán consecuencias negativas sobre el mercado laboral comunicativo. No obstante, es necesario reforzar la formación de los comunicadores frente al auge de estas nuevas tecnologías emergentes. La apuesta por la IA en el sector periodístico cada vez es más clara en aras de la producción informativa (Ufarte-Ruiz, Murcia-Verdú & Túñez-López, 2023). En este sentido, en un estudio realizado por Noain-Sánchez (2022) y Tejedor-Calvo et al. (2021) exhiben que los entrevistados del sector periodístico manifiestan que la IA puede mejorar las capacidades de los periodistas, ahorrando tiempo y aumentando la eficiencia de los procesos de elaboración. Sin embargo, se observa desconocimiento sobre esta herramienta, subrayando la necesidad de control y supervisión.

En lo que respecta a la automatización de los procesos, los estudios demuestran que el auge de la automatización puede ser una herramienta beneficiosa para el contexto comunicativo (Rivas-de-Roca, 2021). Asimismo, la IA ofrece otras posibilidades como el uso de nuevas interfaces (realidad aumentada) para enfrentar los escenarios periodísticos emergentes. Se trata del punto clave para asentar esta tecnología (Tejedor-Calvo et al., 2020). De igual modo, se evidencia el uso de la IA y el compromiso de las plataformas de verificación, favoreciendo transparencia sobre el uso de datos y algoritmos en empresas periodísticas (Sanahuja-Sanahuja & López-Rabadán, 2022). Medios de comunicación como RTVE emplean la IA para incrementar la cobertura periodística. La inteligencia artificial aplicada al periodismo revierte en competitividad, flexibilidad, fluidez y rapidez (Aramburú-Moncada, López-Redondo & López-Hidalgo, 2023).

Atendiendo a las opiniones del sector periodístico, se puede destacar que la IA está ayudando al servicio de intercambio de noticias, solidificando el rigor y la transparencia de la información (Canavilhas, 2022). Sin embargo, Murcia-Verdú, Ramos-Antón y Calvo-Rubio (2022) inciden en que, aunque los textos generados con IA son eficaces para ordenar datos, no aportan calidad al género periodístico, ya que carece de carácter analítico e interpretativo. Por su parte, Mayoral-Sánchez, Parratt-Fernández y Mera-Fernández (2023) señalan que actualmente, casi el 75% de los periodistas encuestados en su estudio, tienen una opinión positiva sobre la IA. La creciente aceptación de los algoritmos por los medios ha generado una oportunidad para la transmisión de información. En otro orden, en un estudio realizado por Gonçalves y Melo (2022) manifiestan que los periodistas se exponen a las siguientes carencias: el desconocimiento de contenidos periodísticos que utiliza inteligencia artificial; apertura al uso de inteligencia artificial y necesidad de formación de los periodistas acerca de esta temática. A ello, se le suma la preocupación en el que la IA afecta a la ciudadanía en distintos ámbitos. A estos retos citados, se les suman otros como los desórdenes informativos, la desinformación, los sesgos, la inexactitud de los contenidos o la facilidad para cometer fraude o elaborar deepfakes (Peña-Fernández, Peña-Alonso & Eizmendi-Iraola, 2023). En definitiva, los profesionales del sector determinan que temen por la dependencia tecnológica y la defensa de su independencia editorial. Por ello, es importante acabar con las posibles brechas que la IA pueda ocasionar (Peña-Fernández et al., 2023; Bazán-Gil et al., 2021).

Frente a todo lo expuesto, es importante revisar los códigos deontológicos para adaptarlos al periodismo automatizado y la IA (Ufarte-Ruiz, Calvo-Rubio & Murcia-Verdú, 2021). Asimismo, las empresas periodísticas han mostrado desconocimiento y desconfianza sobre la evolución del sector (Sánchez-García et al., 2023), debido a la falta de capacidad para luchar contra la desinformación e informaciones no verificadas (Subiela-Hernández, Gómez-Company & Vizcaíno-Laorga, 2023).

3.2. La influencia de la IA en la verificación contenidos

En lo que concierne a la verificación de contenidos sobre la temática estudiada, se pueden destacar resultados notorios sobre el tema. Sin duda, el medio digital se exhibe como el vector ideal para la generación y transmisión de las informaciones. En este sentido, los verificadores, en este panorama, se alzan como agentes de contexto para determinar un nuevo ecosistema, que lucha contra la desinformación. Para ello, es importante reforzar los lineamientos de la educación mediática con el fin de empoderar a la ciudadanía en el uso de la IA de manera eficaz.

Debido a la pandemia, provocada por el Covid-19, surgieron diferentes herramientas basadas en IA para monitorear y geolocalizar la información. A pesar del auge de las mismas, los resultados concluyen en la necesidad de proteger los derechos a la privacidad y la protección de los datos en el contexto digital (Cascón-Katchadourian, 2020). En este sentido, los resultados analizados reflejan una aplicación heterogénea de la inteligencia artificial en las corporaciones, orientada a la creación automática de contenidos, convirtiendo a la IA en una herramienta de servicio público vital (Fieiras-Ceide, Vaz-Álvarez & Túñez-López, 2022). Debido a este auge, la desinformación se ha acentuado con la influencia de la IA, sobre todo, en lo que respecta a las imágenes. Por ello, es necesaria la resiliencia por parte de la ciudadanía con el fin de detectar las carencias informativas (Gómez-de-Ágreda, Feijoó-González & Salazar-García, 2021).

Según el estudio de Bañuelos-Capistrán (2022), existe una evolución discursiva a nuevos campos semánticos y de géneros discursos del deepfake en diferentes áreas académicas. Por ello, los procesos de datificación suponen la construcción de una nueva realidad. Ante este escenario, es importante la formación en esta materia para la adquisición de competencias mediáticas y digitales y el ciber-análisis (Lope-Salvador, Mamaqi & Vidal-Bordes, 2020). De este modo, se puede destacar que los avances en los procesos de verificación posibilitan la incorporación de materiales visuales en la agenda mediática, sobre todo, en lo que en el contexto digital se refiere (Castellón, 2021).

Con la aparición y uso de ChatGPT y otras IA de texto, se presentan retos en cuanto a la transparencia y fiabilidad de las fuentes. Sin embargo, también se apunta a un posible uso auxiliar del chatbot en tareas de recolección de información y detección de falsedades (Cuartielles, Ramon-Vegas & Pont-Sorribes, 2023).

Los términos fake news y misinformación han generado y centralizado los debates sobre desinformación, tanto a nivel académico como científico (Hung, Arribas & Torres, 2021). En este sentido, Almansa-Martínez, Fernández-Torres y Rodríguez-Fernández (2022) manifiestan que aparte de las noticias sobre la pandemia, aquellas sobre el contexto político inundan las noticias falsas, sobre todo, en Twitter, ahora X, y Whatsapp. Los resultados arrojan una respuesta rápida, aunque repetitiva, de los verificadores ante la invasión de la sobresaturación informativa y la IA para evitar bulos (Morejón-Llamas et al, 2022). De este modo, Carabantes, González-Geraldo y Jover (2023), inciden en la necesidad de abordar la desinformación, fomentando la media literacy de manera transversal. Asimismo, incide en fomentar la incorporación de la IA en los procesos de verificación de contenido (Tejedor & Sancho-Ligorred, 2023).

En suma, Sánchez-González, Sánchez-Gonzales y Martínez-Gonzalo (2022) manifiestan que el desarrollo de soluciones propias está condicionado por la disponibilidad de recursos y perfiles profesionales especializados y casi siempre se materializa en bots para determinadas funciones. Con todo, coinciden en percibir muy positivamente la IA para su labor. A raíz de ello, este tipo de herramientas, cada vez se expanden más en sus funciones, como por ejemplo en la evaluación de artículos científicos. A través de los diferentes modelos (GPT-3.5 y GPT-4) y las plataformas (ChatPDF y Bing) se identifica el potencial de la IA para la verificación de las informaciones, proceso clave en la comunicación (Cuartielles, Ramon-Vegas & Pont-Sorribes, 2023). Sin duda, la IA ya condiciona otros campos como el marketing, con soporte en big data y automatización de procesos (Luque-Ortiz, 2023).

3.3. La influencia de la IA en la producción de contenidos

En referencia a la influencia de la IA en la producción y generación de contenidos, se puede destacar, claramente, que la aparición de esta, así como del big data, se han convertido en uno de los principales retos de la sociedad. La literatura estudiada apunta a la eficacia sobre el procesamiento de datos, la automatización de tareas, así como el reconocimiento de los diferentes discursos textuales o visuales como parte de la IA (Martínez-Martínez, Aguado & Sánchez-Cobarro, 2022). Según Salvador Benítez y Sánchez Vigil (2020), el uso de estas herramientas se emplea para generar información en los diferentes mercados, por lo que es necesaria la inversión en el análisis de datos para un uso efectivo.

En lo que se refiere a los medios de comunicación, la IA se ha alzado como una herramienta prescriptiva para los prestadores de servicios, reguladores e investigadores (Rangel, 2022), destacando la co-creación de contenidos con su empleo (Túñez-López, 2021). García-Orosa, Canavilhas y Vázquez-Herrero (2023) exhiben una creciente expansión de la IA en el campo de la comunicación como herramienta de creación de contenido. Por ello, se observa el fortalecimiento de los medios de comunicación, sobre todo, radiotelevisiones con la creación y distribución de contenido (Fieiras-Ceide, Vaz-Álvarez & Túñez-López, 2023).

La migración de las audiencias hacia los contextos digitales (desintermediación) ha provocado que los medios de comunicación desarrollen nuevas estrategias para la distribución de contenidos. En este sentido, Yaguana-Romero, Arrobo-Agila y Rene-Jaramillo (2022) indican que la ciudadanía, en relación con la creación de productos basados en IA, sienten agrado. Las nuevas producciones basadas en este sistema surten más efecto en la captación de la audiencia. Asimismo, lo manifiestan Ferruz-González, Sidorenko-Bautista y Santos-López (2023), quienes inciden en que el uso de la IA, por ejemplo, en publicidad, puede generar actitudes positivas en relación a la creación de mensaje y contenidos, ya que potencia la transmisión del mismo. No obstante, Centeno-Martí­n, Toledano-Buendí­a y Ardèvol-Abreu (2023) concluyen que parte de la ciudadanía muestran actitudes negativas hacia la IA. Además, exhiben que las personas con mayor nivel educativo están abiertas a esta experiencia de creación de contenidos. Por su parte, Sánchez-Holgado, Calderón & Blanco-Herrero (2022) indica que el ciudadano español tiene conocimientos sobre IA moderados. Los más jóvenes presentan mayor conocimiento y empleo de esta herramienta para generar contenido.

En suma, el uso de la IA para generar contenidos de manera automática, de momento, no es un hecho. No obstante, se debe mejorar la accesibilidad y la nueva producción de contenidos (Bazán-Gil, 2023).

4. Discusión y conclusiones

La revisión sistematizada de la producción científica española en Scopus con respecto al impacto de IA en Comunicación, permite alcanzar el objetivo del estudio, logrando tener una perspectiva de las ventajas y desventajas para la comunicación periodística desde la formación hasta el ejercicio profesional.

Investigadores como Gómez-Diago y Lopezosa (2023), tienen una postura a favor de la vinculación de la IA en los planes de estudio para formar al estudiante en función de las nuevas tendencias tecnológicas, siempre que esté respaldada en una alfabetización mediática, que permita hacer un uso adecuado. Sin embargo, para Ufarte-Ruiz, Fieiras-Ceide y Túñez (2020) la actual oferta educativa no se ajusta a las nuevas tendencias. El Consenso de Beijing sobre inteligencia artificial y educación UNESCO (2019) ya identificaba la necesidad de trabajar en los programas académicos para una integración adecuada de la IA en la educación. Por ende, los paradigmas como el de la evaluación deben migrar hacia un modelo sostenible, que garantice el aprendizaje, donde el fin sea el conocimiento y el medio las tecnologías (Flores, 2024).

En el contexto del ejercicio profesional, los resultados de las investigaciones expresan posiciones divergentes. Por un lado, estudios como el de Sánchez-Holgado, Arcila-Calderón y Frías-Vázquez (2021) o el de Calvo-Rubio y Ufarte-Ruiz (2020), mencionan una posición resiliente del sector, en contraposición al estudio realizado en 30 países de Europa, que menciona el temor por ser reemplazados por la IA (Beckett, 2019). Por el contrario, según Mayoral-Sánchez, Parratt-Fernández y Mera-Fernández (2023), el 75% de los periodistas consultados, encuentran positiva la interoperabilidad siempre que esté vinculada a la adquisición de competencias por parte de los actores. Por su parte, Gonçalves y Melo (2022), así como Peña-Fernández, Peña-Alonso y Eizmendi-Iraola (2023) mantienen una postura resiliente sin desconocer las debilidades de la integración tecnológica con respecto a: la transparencia de la información; la calidad del género periodístico; el sesgo algorítmico; la facilidad en la creación y propagación de desinformación; y la privacidad y extractivismo de datos, que deriva en economía del comportamiento.

Finalmente, los resultados permiten responder a la interrogante planteada por Adami (2023), sobre lo que supone la IA, alzándose como una oportunidad o amenaza para los medios de comunicación. Frente a esto, la comunidad periodística debe tomar una posición con resiliencia y no con declinismo (retrospección idílica). En esta línea, Leonhard (2018) propone que “cualquier tiempo pasado fue mejor y el futuro es muy oscuro”. Esta postura debe tener como marco, reconocer los retos socio técnicos y éticos, que implica la integración de la IAG en entornos periodísticos (De-La Hoz & Coelho 2023). Asimismo, se deben aprovechar las ventajas de la optimización, que podrían traducirse, en la investigación profunda.

Finalmente, atendiendo a las conclusiones del presente estudio, se puede destacar que los criterios de inclusión en la revisión sistematizada, han permitido identificar de forma detallada cómo la IA está transformando el campo de la Comunicación, evidenciando su influencia en la producción y consumo de contenidos periodísticos. Sin duda, su integración en el periodismo, presenta tanto oportunidades como desafíos para los medios de comunicación. Es crucial que la comunidad periodística adopte una postura resiliente y proactiva, reconociendo las ventajas y desventajas.

En suma, los hallazgos obtenidos refuerzan la importancia de considerar la IA como una herramienta potente para periodistas y comunicadores, presentando oportunidades para la creación de contenido, pero al mismo tiempo resaltan la necesidad de abordar las cuestiones éticas y legales que surgen con su uso.

Referencias bibliográficas

Adami, M. (23 de marzo de 2023). Is ChatGPT a threat or an opportunity for journalism? Five AI experts weigh in. Reuters Institute for the Study of Journalism. https://tinyurl.com/k3s3fznv

Almansa-Martínez, A., Fernández-Torres, M. J., & Rodríguez-Fernández, L. (2022). Desinformación en España un año después de la COVID-19. Análisis de las verificaciones de Newtral y Maldita. Revista Latina de Comunicación Social, 80, 183-200. https://doi.org/10.4185/RLCS-2022-1538

Aramburú-Moncada, L. G., López-Redondo, I., & López Hidalgo, A. (2023). Inteligencia artificial en RTVE al servicio de la España vacía. Proyecto de cobertura informativa con redacción automatizada para las elecciones municipales de 2023. Revista Latina de Comunicación Social, 81, 1-16. https://doi.org/10.4185/RLCS-2023-1550

Bañuelos-Capistrán, J. (2022). Evolución Del Deepfake: Campos Semánticos Y Géneros Discursivos 2017-2021. Revista Icono 14, 20(1). https://doi.org/10.7195/ri14.v20i1.1773

Bazán-Gil, V., Pérez-Cernuda, C., Marroyo-Núñez, N., Sampedro-Canet, P., & De-Ignacio-Ledesma, D. (2021). Inteligencia artificial aplicada a programas informativos de radio. Estudio de caso de segmentación automática de noticias en RNE. Profesional de la información, 30(3). https://doi.org/10.3145/epi.2021.may.20

Bazán-Gil, V. (2023). Artificial intelligence applications in media archives. Profesional de la información, 32(5). https://doi.org/10.3145/epi.2023.sep.17

Beckett, C. (2019). New powers, new responsibilities: A global survey of journalism and artificial intelligence. The London School of Economics and Political Science. https://bitly.ws/3drW3

Calvo-Rubio, L. M., & Ufarte-Ruiz, M. J. (2020). Percepción de docentes universitarios, estudiantes, responsables de innovación y periodistas sobre el uso de inteligencia artificial en periodismo. Profesional de la información, 29(1). https://doi.org/10.3145/epi.2020.ene.09

Calvo-Rubio, L. M., & Ufarte-Ruiz, M. J. (2021). Inteligencia artificial y periodismo: Revisión sistemática de la producción científica en Web of Science y Scopus (2008-2019). Communicafion & Society, 34(2), 159-176. https://doi.org/10.15581/003.34.2.159-176

Canavilhas, J. (2022). Inteligencia artificial aplicada al periodismo: estudio de caso del proyecto “A European Perspective” (UER). Revista Latina De Comunicación Social, 80, 1-13. https://doi.org/10.4185/RLCS-2022-1534

Carabantes, D., González-Geraldo, J. L., & Jover, G. (2023). ChatGPT could be the reviewer of your next scientific paper. Evidence on the limits of AI-assisted academic reviews. Profesional De La información, 32(5). https://doi.org/10.3145/epi.2023.sep.16

Carretero-Gómez, S., Punie, Y., Vuorikari, R., Cabrera Giraldez, M., Kluzer, S., Pujol Priego, L., & Okeeffe, W. (2018). DigComp into Action: Get inspired, make it happen. A user guide to the European Digital Competence Framework. Luxembourg: Publications Office of the European Union. https://bitly.ws/3drW8

Cascón-Katchadourian, J. D. (2020). Tecnologías para luchar contra la pandemia Covid-19: geolocalización, rastreo, big data, SIG, inteligencia artificial y privacidad. Profesional de la información, 29(4). https://doi.org/10.3145/epi.2020.jul.29

Castellanos-Claramunt, J. (2023). Sobre los desafíos constitucionales ante el avance de la Inteligencia Artificial. Una perspectiva nacional y comparada. Revista de Derecho Político, 118, 261–287. https://doi.org/10.5944/rdp.118.2023.39105

Castellón, L. B. (2021). Audiovisual verification in the evolution of television newsrooms: Al Jazeera and the transition from satellite to the cloud. Anàlisi, 64, 85-102. https://doi.org/10.5565/rev/analisi.3414

Centeno-Martí­n, H., Toledano-Buendí­a, S., & Ardèvol-Abreu, A. (2023). Who interacts with communicative AI and what attitudes are displayed toward it? Sociodemographic, personality, and futurephobia variables. Profesional De La información Information Professional, 32(5). https://doi.org/10.3145/epi.2023.sep.02

Chui, M., Yee, L., Hall, B. Singla, A., & Sukharevsky, A (2023). El estado de la IA en 2023: El año clave de la IA generativa. https://bitly.ws/3drWe

Comisión Europea (2020). Libro Blanco sobre la inteligencia artificial - un enfoque europeo orientado a la excelencia y la confianza. https://bitly.ws/3drWh

Cuartielles, R., Ramon-Vegas, X., & Pont-Sorribes, C. (2023). Retraining fact-checkers: The emergence of ChatGPT in information verification. Profesional De La información, 32(5). https://doi.org/10.3145/epi.2023.sep.15

De-La Hoz, K., & Coelho, F. (2023). IA para periodistas. Una herramienta por explotar. Prodigioso Volcán. https://bitly.ws/3dzHt

De-Lara, A., García-Avilés, J. A. & Arias-Robles, F. (2022). Implantación de la Inteligencia Artificial en los medios españoles: análisis de las percepciones de los profesionales. Textual & Visual Media, 1(15), 1-16. https://doi.org/10.56418/txt.15.2022.001

Del-Cerro Martínez, M., Palomo Zurdo, R. & Molina López, M. (2023). Propuesta de un modelo de Integración Generacional en los procesos de Transformación Digital: Un reto estratégico para una economía digital socialmente inclusiva. REVESCO. Revista de Estudios Cooperativos, 1(145). https://dx.doi.org/10.5209/reve.92556.

Diakopoulos, N. (2015). Algorithmic accountability. Algorithmic accountability: Journalistic investigation of computational power structures. Digital Journalism, 3(3), 398-415.

Fieiras-Ceide, C., Vaz-Álvarez, M., & 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

Fieiras-Ceide, C., Vaz-Álvarez, M., & Túñez-López, M. (2023). Designing personalisation of European public service media (PSM): trends on algorithms and artificial intelligence for content distribution. Profesional de la información, 32(3). https://doi.org/10.3145/epi.2023.may.11

Flores, C.J. (2024). La evaluación educativa en la era de la inteligencia artificial; cambios de paradigmas. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 5(1), 1579-1591. https://doi.org/10.56712/latam.v5i1.1694

Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., & Chatila, R. (2018). AI4People – An Ethical Framework for a Good AI Society: Opportunities, Risks, Principles, and Recommendations. Minds & Machines, 28, 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5

Ferruz-González, S.-A., Sidorenko Bautista, P., & Santos López, C. (2023). Neuromarketing e inteligencia artificial: el caso de la campaña ’con mucho acento’ de Cruzcampo. index.Comunicación, 13(2), 147–169. https://doi.org/10.33732/ixc/13/02Neurom

García-Orosa, B., Canavilhas, J., & Vázquez-Herrero, J. (2023). Algorithms and communication: A systematized literature review. Comunicar, 74, 9-21. https://doi.org/10.3916/C74-2023-01

Gómez-de-Ágreda, Á., Feijoó-González, C. A., & Salazar García, I. A. (2021). Una nueva taxonomía del uso de la imagen en la conformación interesada del relato digital. Deep fakes e inteligencia artificial. El Profesional de la información, 30(2), 1-24. https://doi.org/10.3145/epi.2021.mar.16

Gómez-Diago, G. (2022). Perspectivas para abordar la inteligencia artificial en la enseñanza de periodismo. Una revisión de experiencias investigadoras y docentes. Revista Latina de Comunicación Social, 80, 29-46. https://doi.org/10.4185/RLCS-2022-1542

González-Arias, C., & López-García, X. (2023). ChatGPT: Stream of opinion in five newspapers in the first 100 days since its launch. Profesional de la información, 32(5). https://doi.org/10.3145/epi.2023.sep.24

Gonçalves, A., & Melo, P. V. (2022). Inteligencia artificial y periodismo: una aproximación al contexto portugués. Fonseca, Journal of Communication, (25), 23-34. https://doi.org/10.14201/fjc.29682

Hung, E. S., Arribas, M. A. M., & Torres, J. M. (2021). Evolución del debate académico en la Web of Science y Scopus sobre unfaking news (2014-2019). Estudios sobre el mensaje periodístico, 27, 961-971. https://doi.org/10.5209/ESMP.71031

King, T., Aggarwal, N., Taddeo, M., & Floridi, L. (2018). Artificial Intelligence Crime: An Interdisciplinary Analysis of Foreseeable Threats and Solutions. https://bitly.ws/3drWq

Leonhard, G. (2018). Tecnología versus humanidad: el futuro choque entre hombre y máquina. CreateSpace Independent Publishing Platform.

Lope-Salvador, V., Mamaqi, X., & Vidal-Bordes, J. (2020). La Inteligencia Artificial: desafíos teóricos, formativos y comunicativos de la datificación, Icono 14,18(1), 58- 88. https://doi.org/10.7195/ri14.v18i1.1434

Lopezosa, C., Codina, L., Pont-Sorribes, C., & Vállez, M. (2023). Uso de la inteligencia artificial generativa en la formación de los periodistas: desafíos, usos y propuesta formativa. Profesional de la información, 32(4). https://doi.org/10.3145/epi.2023.jul.08

Luque-Ortiz, S. (2023). La gestión de los algoritmos publicitarios en Internet. Un caso de estudio: Facebook y Google. Doxa Comunicación. Revista Interdisciplinar de Estudios de Comunicación y Ciencias Sociales, 36, 243-271. https://doi.org/10.31921/doxacom.n36a1713

Martínez-Martínez, I. J., Aguado, J. M., & Sánchez-Cobarro, P. (2022). Smart Advertising: Innovación y disrupción tecnológica asociadas a la IA en el ecosistema publicitario. Revista Latina De Comunicación Social, 80, 69-90. https://doi.org/10.4185/10.4185/RLCS-2022-1693

Marzal, M. A., & Vivarelli, M. (2024). The convergence of Artificial Intelligence and Digital Skills: a necessary space for Digital Education and Education 4.0. JLIS.It, 15(1), 1–15. https://doi.org/10.36253/jlis.it-566

Mayoral-Sánchez, J., Parratt-Fernández, S., & Mera-Fernández, M. (2023). Uso periodístico de la IA en medios de comunicación españoles: mapa actual y perspectivas para un futuro inmediato. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 29(4), 821-832. https://dx.doi.org/10.5209/esmp.89193

Morejón-Llamas, N., Martín-Ramallal, P., & Micaletto-Belda, J. P. (2022). Twitter content curation as an antidote to hybrid warfare during Russia’s invasion of Ukraine. Profesional de la información, 31(3). https://doi.org/10.3145/epi.2022.may.08

Murcia-Verdú, F.J., Ramos-Antón, R., & Calvo-Rubio, L.M. (2022). Análisis comparado de la calidad de crónicas deportivas elaboradas por inteligencia artificial y periodistas: aplicación de la inteligencia artificial en comunicación. Revista Latina De Comunicación Social, 80, 91-111. https://doi.org/10.4185/RLCS-2022-1553

Noain-Sánchez, A. (2022). Addressing the Impact of Artificial Intelligence on Journalism: The perception of experts, journalists and academics. Communication and Society, 35 (3), 105–121. https://doi.org/10.15581/003.35.3.105-121

Oremus, W. (2015). No more pencils, no more books: Slate. https://bitly.ws/3drWx

Orihuela, J. (2021). Culturas digitales. Eunate.

Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., & Moher, D. (2021). Updating guidance for reporting systematic reviews: Development of the PRISMA 2020 statement. Journal of Clinical Epidemiology, 134, 103–112. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2021.02.003

Palomo B., Tandoc E. C., & Cunha R. (2023). El impacto de la desinformación en las rutinas profesionales y soluciones basadas en la inteligencia artificial. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 29(4), 757-759. https://doi.org/10.5209/esmp.92160

Peña-Fernández, S., Peña-Alonso, U., & Eizmendi-Iraola, M. (2023). El discurso de los periodistas sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa en la desinformación. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 29(4), 833-841. https://doi.org/10.5209/esmp.88673

Peña-Fernández, S., Meso-Ayerdi, K., Larrondo-Ureta, A., & 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

Ramírez-Montoya, M. S., & Lugo-Ocando, J. (2020). Systematic review of mixed methods in the framework of educational innovation. Comunicar, 65, 9–20. https://doi.org/10.3916/C65-2020-01

Rangel, C. (2022). Inteligencia Artificial como aliada en la supervisión de contenidos comerciales perjudiciales para menores en Internet. Revista Mediterránea De Comunicación, 13(1), 17-30. https://doi.org/10.14198/MEDCOM.20749

Real Academia Española (s.f.). Proyecto LEIA: Lengua Española e Inteligencia Artificial https://bitly.ws/3drWF

Rivas-de-Roca, R. (2021). Oportunidades de la robotización en el periodismo local: el caso de’Mittmedia’. Index. comunicación, 11(2), 165-185. https://doi.org/10.33732/ixc/11/02Oportu

Saiz-García, C. (2019). Las obras creadas por sistemas de inteligencia artificial y su protección por el derecho de autor. http://bit.ly/3KxoLQo

Salvador-Benítez, A., & Sánchez-Vigil, J. M. (2020). Herramientas y métricas aplicadas al marketing editorial. Del big data a la inteligencia artificial. Scire, 26(1), 35-46. https://doi.org/10.54886/scire.v26i1.4682

Sanahuja-Sanahuja, R., & López-Rabadán, P. (2022). Ética y uso periodístico de la inteligencia artificial. Los medios públicos y las plataformas de verificación como precursores de la rendición de cuentas en España. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 28(4), 959-970. https://dx.doi.org/10.5209/esmp.82385

Sánchez-García, P., Merayo-Álvarez, N., Calvo-Barbero, C., & Díez-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

Sánchez-González, M., Sánchez-Gonzales, H., & Martínez-Gonzalo, S. (2022). Inteligencia artificial en verificadores hispanos de la red IFCN: proyectos innovadores y percepción de expertos y profesionales. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 28(4), 867-879. https://doi.org/10.5209/esmp.82735

Sánchez-Holgado, P., Arcila-Calderón, C., & Frías-Vázquez, M. (2021). El papel de los y las periodistas españoles ante la comunicación de la ciencia de datos en medios en línea. Revista Prisma Social, (32), 344-375. https://bitly.ws/3dn4n

Sánchez-Holgado, P., Calderón, C., & Blanco-Herrero, D. (2022). Conocimiento y actitudes de la ciudadanía española sobre el big data y la inteligencia artificial. Revista ICONO 14, 20(1). https://doi.org/10.7195/ri14.v21i1.1908

Santín-Durán, M. (2021). El control del plagio en la profesión periodística en España: un tímido avance ante un gran reto de la era digital. Estudios sobre el mensaje periodístico, 27(4). https://doi.org/10.5209/esmp.75509

Scolari, C. (2022). La guerra de las plataformas. Anagrama.

Scolari, C. (2019). Media Evolution. La marca editora.

Subiela-Hernández, B.H., Gómez-Company, A., & Vizcaíno-Laorga, R. (2023). Retos y oportunidades en la lucha contra la desinformación y los derechos de autor en Periodismo: MediaVerse (IA, blockchain y smart contracts). Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 29(4), 869-880. https://dx.doi.org/10.5209/esmp.88081

Taddeo, M. (2018). The limits of deterrence theory in cyberspace. Philosophy & Technology, 31(3), 339-355.

Tejedor-Calvo, S., Romero-Rodríguez, L. M., Moncada-Moncada, A. J., & Alencar-Dornelles, M. (2020). Periodismo que cuenta el futuro: posibilidades y escenarios periodísticos para la realidad aumentada. Profesional de la información, 29(6), 1-13. https://doi.org/10.3145/epi.2020.nov.02

Tejedor-Calvo, S., Cervi, L., Pulido, C.M., & Pérez-Tornero, J.M. (2021). Análisis de la integración de sistemas inteligen- tes de alertas y automatización de contenidos en cuatro cibermedios. Estudios sobre el Mensaje Periodístico 27 (3), 973-983. https://dx.doi.org/10.5209/esmp.77003

Tejedor, S. & Sancho-Ligorred, B. (2023). Cartografía mundial de herramientas, fact-checkers y proyectos contra la infodemia. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 29(4), 933-942. https://dx.doi.org/10.5209/esmp.92160

Túñez, J. M., Toural, C., & Valdiviezo, C. (2019). Automatización, bots y algoritmos en la redacción de noticias: Impacto y calidad del periodismo artificial. Revista Latina de Comunicación Social, 74, 1411-1433. https://doi.org/10.4185/RLCS-2019-1391

Túñez-López, M. (2021). Tendencias e impacto de la inteligencia artificial en comunicación: cobotización, gig economy, co-creación y gobernanza. Fonseca, Journal of Communication, 22. https://doi.org/10.14201/fjc-v22-25766

Trujillo-Valdiviezo, G., Rodríguez-Alegre, L., Mejía-Ayala, D., & López-Padilla, R. (2022). Transformación digital en América Latina: una revisión sistemática. Revista Venezolana de Gerencia, 27(100), 1519-1536. https://doi.org/10.52080/rvgluz.27.100.15

Ufarte-Ruiz, M. J., Fieiras-Ceide, C., & Túñez, M. (2020). La enseñanza-aprendizaje del periodismo automatizado en instituciones públicas: estudios, propuestas de viabilidad y perspectivas de impacto de la IA. Anàlisi: quaderns de comunicació i cultura, 62, 0131-146. https://doi.org/10.5565/rev/analisi.3289

Ufarte-Ruiz, M. J., Calvo-Rubio, L. M., & Murcia-Verdú, F. J. (2021). Los desafíos éticos del periodismo en la era de la inteligencia artificial. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 27(2), 673-684. https://doi.org/10.5209/esmp.69708

Ufarte-Ruiz, M.J., Murcia-Verdú, F.J., & Túñez-López, J.M. (2023). Use of artificial intelligence in synthetic media: first newsrroms without journalists”. Profesional de la información, 32(2). https://doi.org/10.3145/epi.2023.mar.03

UNESCO (Ed.) (2019). International Conference on Artificial Intelligence and Education, Planning Education in the AI Era: Lead the Leap, Beijing, 2019. https://bitly.ws/3dzHU

Yaguana-Romero, H., Arrobo-Agila, J. P., & Rene-Jaramillo, A. (2022). La inteligencia artificial en la narrativa sonora. Estudio de caso. Anàlisi: Quaderns de Comunicació i Cultura, 66, 9-23. https://doi.org/10.5565/rev/analisi.3476