El valor real de la IA para los medios. Estudio de WAN-IFRA

La inteligencia artificial ya está cambiando el periodismo, pero, ¿realmente está generando impacto en las redacciones? Según un estudio global de WAN-IFRA, su valor se refleja más en eficiencia y ahorro de tiempo que en ingresos. Aunque los editores consideran que compensa su coste, medir el retorno de la inversión de la IA sigue siendo un desafío. 

La industria de los medios de comunicación ya está incorporando la IA en sus procesos, en mayor o menor medida, pero, ¿cuál es el valor real que aporta a las organizaciones? ¿Cómo se mide el ROI? 

WAN-IFRA, la asociación mundial de noticias de la que somos miembros, ha querido dar respuesta a estas preguntas con su informe Dónde ven los editores el verdadero valor de la IA (hasta ahora). Estrategias a partir de 10 casos prácticos globales, basado en 100 entrevistas a líderes de medios en el segundo trimestre de 2025.

El estudio recoge cómo 10 medios de distintos países (entre ellos, Schibsted, Financial Times, La Nación o Gannett), han aprovechado la IA en sus flujos de trabajo, productos, publicidad o en la participación de la audiencia, y cómo han obtenido un retorno de la inversión tangible o intangible.

¿Por qué medir el ROI es tan difícil?

Según el informe “State of AI in Business 2025” del MIT, sólo el 5% de los proyectos piloto de inteligencia artificial (en todos los sectores) están obteniendo un valor real, mientras que la gran mayoría sigue sin obtener beneficios cuantificables. El estudio de WAN-IFRA (elaborado por Ezra Eeman, director de IA y Neha Gupta, editora de investigación de la asociación) refleja un dato bastante similar en sus conclusiones: sólo el 9% de los encuestados informa de un aumento real de los ingresos que puede atribuir a su trabajo con IA generativa. 

Pero hay otras métricas que ofrecen una imagen más matizada: el 52% de las organizaciones informa de un ahorro de tiempo significativo y el 43% cita el aumento de la productividad como beneficio tangible de sus iniciativas de IA. Esto es valor real, pero no se traduce inmediatamente en partidas de ingresos de las organizaciones. 

El estudio recalca que los cálculos tradicionales del retorno de la inversión no funcionan bien con la IA. La reducción de costes, la mejora de la calidad, el aumento de la velocidad y una mejor asignación de los recursos aportan valor a los medios de forma más rápida y cuantificable. 

Conclusiones más relevantes del informe

1. La IA impacta más en los procesos internos de las organizaciones: el 75% de los encuestados afirma haber ganado en eficiencia.
   
   
2. El 64% ha visto una mejora en la producción de contenido y también en la rapidez de salida, con tiempos de publicación un 55% más rápidos.
   
   
3. Recursos más inteligentes: el 44% de los encuestados señala una mejor asignación de equipos y herramientas.
   
   
4. En cambio, sólo el 9% reporta ganancias de ingresos medibles. Eso sí, el 52% dice que la IA ya justifica la inversión y el 74% ve mejoras operativas significativas.
   
   

Beneficios inmediatos: eficiencia y productividad

Según el estudio, la adopción de la IA en los medios sigue siendo desigual. La mayoría no la utilizan o acaban de empezar a hacerlo, el 31% está aumentando su uso y sólo el 11% la describe como avanzada. Pero hay un consenso estratégico: ignorar la inteligencia artificial ya no es una opción.

Fuente: estudio de WAN-IFRA.

Los editores tienen unas expectativas muy altas respecto a la inteligencia artificial: el 80% prevé mejoras en la productividad y el 78% un ahorro de tiempo aunque, según el informe, la satisfacción con los resultados es significativamente menor, sobre todo en el apartado económico.

Entre los principales obstáculos de la implantación de la IA, los líderes consultados citan la falta de conocimientos técnicos, pérdida del control editorial, los retos de la integración, preocupaciones éticas y legales, y la incertidumbre sobre el retorno de la inversión. De cara al futuro, el 77% prevé un valor añadido en las operaciones de las redacciones, el 75% en el desarrollo de productos y el 62% en la monetización. 

Según indica el documento, este cambio refleja la creciente confianza en que la IA pasará pronto de ser una herramienta experimental para ahorrar costes a convertirse en un motor esencial de ingresos e innovación de productos. El éxito a la hora de capturar el valor futuro podría depender del desarrollo de capacidades de IA interfuncionales, sistemas de datos integrados y enfoques de gobernanza escalables que puedan adaptarse a medida que las aplicaciones de IA maduran en las diferentes funciones de la organización.

Casos de éxito en todo el mundo

Para reflejar mejor cómo se está aplicando la IA en entornos reales y los beneficios que están teniendo los medios con el uso de la IA, el informe de WAN-IFRA recoge 10 casos prácticos con sus respectivos ROI: tangibles (donde los resultados se pueden medir en términos claros, como ahorro de costes eficiencia técnica, crecimiento de las suscripciones o eficacia publicitaria) o intangibles, como la innovación o la mejora de la calidad editorial.

Y es que a veces el impacto de la IA, aunque no es inmediato o financiero, se traduce en una mejora de los flujos de trabajo, un periodismo más sólido y una conexión más profunda con la audiencia, que sientan las bases para obtener rendimientos medibles en el futuro.

Aumento de ingresos, suscripciones y clics

El sistema de recomendaciones basado en IA de The Hindu personaliza el contenido, las notificaciones push y los boletines informativos, utilizando el comportamiento y el contexto del usuario. Un enfoque que aumentó los CTR (un 8%), prolongó la duración de las sesiones, impulsó las impresiones publicitarias y las suscripciones, gracias a una combinación de datos y supervisión editorial. 

Fuente: The Hindú.

El noruego Schibsted ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático que ofrece contenido personalizado en tiempo real a usuarios anónimos, aumentando las ventas de suscripciones en la página principal en un 75%.

United Daily News (Taiwán) utilizó la IA para optimizar la publicidad, la curación de contenidos y las recomendaciones, lo que impulsó un crecimiento del 200% en el rendimiento de los anuncios, las conversiones de suscripciones y el compromiso. La IA transformó la forma en la que llegaron a los lectores, lo que les ha permitido un crecimiento en todos los canales.

AsiaOne, de Singapur, sustituyó el etiquetado manual por un modelo de clasificación de contenidos basado en inteligencia artificial, que mejoró la orientación de los anuncios y aumentó los ingresos en un 20%. 

South China Morning Post (Hong Kong) aprovecha la IA para mejorar la productividad, aumentar la precisión de los contenidos y ampliar su alcance global. Las aplicaciones de inteligencia artificial, desde el resumen y la sub edición de artículos hasta la traducción matizada y el apoyo a la investigación, han ahorrado a la redacción más de 300 horas al mes. 

Ahorro de tiempo y productividad

La redacción de Legit.ng, de Nigeria, utiliza inteligencia artificial para ampliar la cobertura en hausa, el idioma local más hablado del país, al tiempo que mejora la traducción, la verificación de datos y la distribución de contenidos. La IA ha reducido a la mitad los tiempos de traducción, ha aumentado la producción de artículos y ha reforzado la capacidad de la plataforma para combatir la desinformación. 

Gannett (EEUU), matriz de USA Today, está transformando sus más de 200 publicaciones en una organización preparada para la IA, mediante la integración de la tecnología en los flujos de trabajo, la formación y las herramientas. Innovaciones como los resúmenes de noticias generados por IA y Espresso, para la cobertura hiperlocal, han mejorado la productividad, aumentado la participación de los lectores y ampliado la cobertura informativa local. 

Flujos de trabajo más ágiles

Financial Times, del Reino Unido, utiliza la inteligencia artificial para ayudar a sus periodistas a descubrir patrones, conexiones y conocimientos a partir de grandes conjuntos de datos, lo que agiliza los flujos de trabajo de investigación y respalda las herramientas escalables en la sala de redacción.

Lecciones comunes: cultura, iteración y supervisión humana

Todos estos casos prácticos muestran que la adopción de la inteligencia artificial en los medios de comunicación requiere una transformación cultural en las organizaciones, que fomente la confianza y el aprendizaje de las herramientas.

Para ello, es esencial comenzar con proyectos a pequeña escala y con resultados medibles (que luego se puedan escalar), una iteración constante para adaptarse a los cambios, y mantener siempre la supervisión humana como garante de calidad, ética y credibilidad.

“La IA nos ayuda a trabajar más rápido y de forma más inteligente, pero la profundidad del periodismo va más allá de los algoritmos. Nuestros reporteros aportan contexto, matices y una visión humana que ninguna máquina puede replicar”. 

Catherine So, directora ejecutiva South China Morning Post

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