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Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, el primer marco legal integral de IA

Mariann Estefanía Soto — Mon, 18 May 2026 10:00:00 +0000

La Unión Europea aprobó el primer marco legal integral en el mundo para regular el uso de la inteligencia artificial en agosto de 2024. La normativa establece reglas claras para el desarrollo, despliegue y uso de sistemas de IA, con énfasis en la seguridad, la transparencia y la protección de los derechos fundamentales.

La ley cuenta con un calendario de implementación progresiva hasta 2027, por lo cual hay metas anuales que se esperan cumplir. El objetivo final de este proceso, que impacta a desarrolladores, empresas y diversas organizaciones, es equilibrar la innovación tecnológica con la responsabilidad y el control regulatorio.

La Cátedra RTVE-UAB para la Innovación de los Informativos en la Sociedad Digital da forma al Observatorio para la Innovación de los Informativos en la Sociedad Digital (OI2). Este proyecto, impulsado por Radio Televisión Española y el Gabinete de Comunicación y Educación de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB), se centra en el estudio, el monitoreo y la investigación de las últimas tendencias en el ámbito de los informativos televisivos con el objetivo de demostrar cómo estas iniciativas se pueden desarrollar de forma sostenible y adaptadas a la economía actual.

El Gabinete de Comunicación y de Educación es un grupo consolidado y especializado en la investigación y divulgación científica, que pertenece al Departamento de Periodismo y Ciencias de la Comunicación de la UAB. Reconocido por AGAUR (Agència de Gestió d’Ajuts Universitaris i de Recerca) de la Generalitat de Catalunya como Grupo de Investigación Consolidado en función de su trayectoria, proyección y desarrollo, desarrolla proyectos e investigaciones en el terreno de convergencia entre la comunicación y la educación. Desde su creación, ha desarrollado iniciativas destinadas a integrar, con conciencia y libertad, las tecnologías de la comunicación en la denominada sociedad global o del conocimiento. Bajo la dirección de Santiago Tejedor, el Gabinete organiza diferentes másteres propios, como el Máster en Periodismo de Viajes (presencial y online), el Máster de Comunicación y Educación, el Máster de Comunicación del Medioambiente y el Máster en Gestión de la Comunicación Política y Electoral. El grupo posee una colección de publicaciones, en forma de artículos científicos, libros y capítulos de libro, y otros trabajos, muy amplia y variada que se renueva constantemente. Además, cuenta con un laboratorio de proyectos de innovación docente, transferencia y nuevos formatos que se conciben y desarrollan desde una perspectiva basada en la creatividad y el trabajo multidisciplinar. El Gabinete organiza cada año una expedición académica que recorre el mundo con estudiantes de diferentes universidades y carreras. Se trata de la Expedición Tahina-Can, que ha sido premiada como mejor proyecto educativo de España. Además, cuenta con el portal Tu Aventura, la plataforma educativa InfoEDU y el proyecto de newsgames y ciencia Reporteros de la Ciencia.

De la jugada al contenido: cómo la IA automatiza la nueva cobertura deportiva

Andrea De Santis — Thu, 14 May 2026 08:32:26 +0000

Fuente: imagen generada con DALL·E (OpenAI)

La inteligencia artificial está en el centro de la nueva transformación del periodismo deportivo. En este 2026 ya ha demostrado que puede hacer mucho más que automatizar tareas repetitivas. La IA ha empezado a integrarse en las redacciones y estructuras editoriales de medios, ligas, plataformas audiovisuales y servicios de datos, configurando un nuevo escenario para contar el deporte.

El cambio es relevante porque afecta a casi todas las fases del trabajo periodístico, desde la detección de una jugada destacada hasta la elaboración de una crónica, la cobertura en directo o la distribución de contenidos según los intereses de cada audiencia. Pero esta transformación también plantea un desafío de fondo: aprovechar la velocidad y la capacidad analítica de la IA sin debilitar la verificación, el criterio humano, la autoría y la responsabilidad editorial.

Del resumen automático al relato deportivo personalizado

Una de las tendencias más visibles es la generación automática de videoclips y resúmenes. Empresas como WSC Sports, Magnifi, VideoVerse y Spiideo desarrollan sistemas capaces de detectar jugadas relevantes, producir resúmenes y adaptar estos contenidos a distintos formatos para redes sociales, plataformas OTT como Netflix, Amazon Prime o DAZN, o sitios web. En la práctica, esto permite publicar con rapidez goles, canastas, acciones polémicas o momentos decisivos de una competición.

La ventaja para las redacciones es evidente con menos tiempo de edición, mayor capacidad de producción y una respuesta casi inmediata ante eventos deportivos que se consumen cada vez más en fragmentos breves. Sin embargo, la selección automatizada prioriza únicamente lo espectacular, y puede perderse el contexto deportivo, táctico o narrativo que da sentido a una jugada. Por esto, la supervisión humana sigue siendo decisiva para jerarquizar, explicar y evitar que la cobertura se reduzca a una sucesión de momentos virales.

La personalización masiva es otra línea de incursión de la IA en el periodismo deportivo. Herramientas de WSC Sports, Alibaba Cloud/NBA China y Stats Perform permiten crear contenidos adaptados por equipo, jugador, idioma, plataforma o perfil de usuario. Esto favorece la difusión de boletines informativos más segmentados, resúmenes personalizados por afición, videoclips centrados en un deportista concreto o piezas pensadas para audiencias de nicho. La ventaja es que cada usuario recibe contenidos más ajustados a sus intereses, mientras que el reto es evitar que esta personalización termine encerrando a cada aficionado en una cobertura muy limitada, centrada solo en sus equipos, jugadores o intereses habituales.

Datos, asistentes y nuevas formas de narrar el juego

Fuente: imagen generada con DALL·E (OpenAI)

La IA también está transformando el uso periodístico de los datos. Plataformas como OptaAI Studio, de Stats Perform, convierten grandes bases estadísticas en narrativas, gráficos, antecedentes históricos y análisis contextualizados. Su aplicación alcanza previas, crónicas, análisis tácticos, datos en directo y contenidos para emisión. Esta tendencia enriquece el relato deportivo porque permite explicar patrones de juego, rendimiento de jugadores, antecedentes entre equipos y posibles escenarios de un partido.

Pero el dato no habla solo. Debe ser interpretado, contrastado y explicado. Una dependencia excesiva de métricas o modelos predictivos puede llevar a lecturas sesgadas, simplificaciones o conclusiones presentadas con una certeza que no siempre está justificada. El trabajo periodístico consiste en traducir los datos estadísticos sin presentarlos como una verdad absoluta.

Los asistentes conversacionales también ganan espacio. Experiencias vinculadas a IBM/Wimbledon y Microsoft/Premier League muestran cómo estos sistemas pueden responder preguntas sobre partidos, jugadores, estadísticas e historia de una competición. Para periodistas, pueden funcionar como apoyo en transmisiones de eventos deportivos en directo, blogs en directo, búsqueda de archivo y explicación de datos. Para los aficionados, ofrecen una experiencia más interactiva y personalizada.

La condición imprescindible es que las respuestas sean auditables, que las fuentes puedan rastrearse y que los errores se corrijan públicamente. En periodismo, la facilidad de acceso a la información no sustituye la obligación de comprobarla.

Retransmisiones aumentadas y redacciones más híbridas

Fuente: imagen generada con DALL·E (OpenAI)

Otra transformación relevante llega desde la visión computacional y el tracking óptico. Empresas como Genius Sports, Second Spectrum y GeniusIQ trabajan con tecnologías capaces de capturar el movimiento de jugadores y balón, generar modelos tridimensionales y producir datos en tiempo real. El tracking óptico permite crear mapas de calor, métricas de rendimiento, visualizaciones aumentadas y análisis tácticos más sofisticados durante las retransmisiones.

Estas innovaciones pueden diferenciar la cobertura, enriquecer la experiencia del espectador y generar nuevas formas de explicación visual. También impulsan retransmisiones alternativas, con gráficos, cámaras virtuales, datos integrados y segundas pantallas dirigidas a audiencias jóvenes o más especializadas.

Este uso intensivo de datos de rendimiento plantea preguntas sobre privacidad, uso comercial de información biométrica y límites en la vigilancia de deportistas. No todo dato disponible debe convertirse automáticamente en contenido publicable.

En paralelo, la integración entre IA, redacción y archivo audiovisual se consolida como una oportunidad estratégica. La colaboración entre Reuters Imagen y Magnifi apunta a un uso creciente del etiquetado automático, la búsqueda semántica basada en la intención de los usuarios, y la reutilización de archivos en vivo y grabados. Esto puede convertir fondos audiovisuales históricos en activos editoriales de alto valor para piezas de contexto, especiales o coberturas de actualidad. Pero también exige gestión de derechos, trazabilidad y controles para evitar errores de etiquetado o descontextualización.

El periodismo deportivo está entrando en una fase más híbrida, donde conviven redacción, datos, producto digital, automatización y distribución multiplataforma. La IA puede ampliar coberturas, acelerar procesos y ofrecer formatos narrativos más atractivos para el público. Su aporte dependerá del criterio con que se integre en las rutinas informativas y de la responsabilidad editorial que oriente su uso.

Consejos para escribir un prompt en la inteligencia artificial generativa

Mariann Estefanía Soto — Mon, 11 May 2026 10:00:00 +0000

Al utilizar la inteligencia artificial generativa, es fundamental formular instrucciones claras, conocidas como prompts, para obtener resultados eficaces. Saber escribir un prompt reviste aún más importancia en entornos profesionales y creativos para optimizar la interacción entre los usuarios y los modelos de IA.

Para estructurar la instrucción, es necesario definir objetivos, aportar contexto y describir con precisión lo que se busca. También es útil realizar un proceso iterativo y proponerle roles a la IA para orientar mejor su respuesta.

Dos investigadores del Gabinete de Comunicación y Educación de la UAB participarán en el I Encuentro Internacional por los Derechos Digitales

Mariann Estefanía Soto — Fri, 08 May 2026 07:53:00 +0000

Santiago Tejedor y Beatriz Villarejo, miembros del Gabinete de Comunicación y Educación de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB), participarán los próximos 13 y 14 de mayo en el I Encuentro Internacional por los Derechos Digitales, que se celebrará en Llotja de Mar (Barcelona). El evento, impulsado por el Gobierno de España y Mobile World Capital Barcelona, reunirá a expertos internacionales en tecnología, ética, gobernanza digital y derechos en línea para debatir sobre los principales desafíos del entorno digital contemporáneo, como la privacidad, la inteligencia artificial, la desinformación y la ciberseguridad.

Las intervenciones de los investigadores del Gabinete formarán parte del Speakers Corner, un escenario concebido para propiciar espacios de reflexión compartidos con el público. Beatriz Villarejo se presentará el miércoles, 13 de mayo a las 13:10 en una charla titulada “Alfabetización mediática, ciudadanía crítica y capacidades frente a la desinformación”. Por su parte, Santiago Tejedor intervendrá el jueves, 14 de mayo a las 13:00 en la charla “Inclusión digital con derechos: protección y accesibilidad en menores”.

El encuentro también contará con la participación de figuras internacionales como Giuliano da Empoli, autor de El mago del Kremlin; Frances Haugen, responsable de la publicación de los llamados “papeles de Facebook”, y Yael Eisenstat, ex miembro de la CIA y exdirectiva de Facebook. Las charlas y talleres serán gratuitos para la ciudadanía y se pueden consultar en la página oficial del encuentro.

ElevenLabs llega a España para impulsar la generación de voz con IA

Mariann Estefanía Soto — Thu, 07 May 2026 10:00:00 +0000

Fuente: imagen generada con Gemini

La empresa tecnológica ElevenLabs, especializada en generación de voz y agentes conversacionales basados en IA, ha aterrizado en España con la apertura de una nueva oficina en Madrid el pasado 28 de abril. Según explicó la compañía en su blog corporativo, el país se ha convertido en un mercado estratégico debido a la importancia global del castellano y a la creciente demanda de soluciones basadas en IA en el entorno corporativo.

ElevenLabs ya ha establecido en Madrid equipos locales de ingeniería y ventas con el objetivo de trabajar de forma más estrecha con empresas españolas. Entre ellas, destacan la agencia de viajes eDreams ODIGEO, MediaMarkt y Seguros Santalucía, que ya usan ElevenAgents —agentes conversacionales con voz natural— para optimizar sus operaciones, mejorar la atención al cliente e incrementar sus ventas. Sumado a ello, el banco Santander ha apostado por este proyecto como uno de sus inversores, lo que refuerza la confianza del sector financiero en el potencial de estas tecnologías.

A diferencia de otras empresas especializadas en IA, ElevenLabs desarrolla sus propios modelos conversacionales. Por ello, el cofundador Mati Staniszewski promete “resolver las necesidades lingüísticas de las empresas españolas a nivel de modelo, en lugar de adaptar una plataforma genérica”. En este sentido, se prevé que sus agentes no solo se comuniquen en castellano, sino también en catalán, gallego y euskera. Sin duda, es una decisión que ofrecerá soluciones reales a miles de compañías que desean mejorar la comunicación con sus clientes españoles.

Human in the loop, un enfoque que garantiza el control humano en la IA

Mariann Estefanía Soto — Mon, 04 May 2026 10:00:00 +0000

El avance acelerado del aprendizaje automático ha exigido repensar el papel de los seres humanos en ese proceso. En este contexto, el enfoque human in the loop ha surgido como una metodología que garantiza el control humano sobre la inteligencia artificial. Permite asegurar la precisión, la responsabilidad y la transparencia en procesos cada vez más automatizados.

Para aplicar este enfoque, los seres humanos deben tener un papel activo en la operación, supervisión y toma de decisiones, así como en el entrenamiento y la evaluación de los sistemas. En este sentido, su papel es corregir, mejorar y validar los resultados generados por la IA.

La evolución de la inteligencia artificial desde los años cincuenta hasta la actualidad

Mariann Estefanía Soto — Thu, 30 Apr 2026 10:00:00 +0000

Desde los años cincuenta, la inteligencia artificial ha pasado de ser un concepto teórico para convertirse en una herramienta clave en múltiples sectores, como la educación y la comunicación. Su desarrollo ha estado marcado por avances en el uso de datos, el aprendizaje automático y, más recientemente, el procesamiento del lenguaje natural.

En esta progresión predominan los modelos capaces de generar contenido original y de desarrollar nuevas aplicaciones basadas en IA generativa. Se espera que el próximo hito sea el desarrollo de la inteligencia artificial general (AGI), que buscará igualar o superar las capacidades humanas.

Inteligencia artificial: conceptos y capacidades

Mariann Estefanía Soto — Mon, 27 Apr 2026 10:00:00 +0000

En un contexto marcado por la acelerada transformación tecnológica, la inteligencia artificial se ha convertido en una de las herramientas clave para redefinir los procesos comunicativos, educativos y productivos. Su desarrollo responde, entre otros aspectos, a la necesidad de automatizar tareas complejas y mejorar la capacidad de análisis en entornos cada vez más digitalizados.

Entre las principales capacidades que la IA simula se encuentran el aprendizaje humano, la autonomía, la comprensión, la toma de decisiones, la creatividad y la resolución de problemas. Estos elementos refuerzan la idea de que es un sistema capaz de replicar funciones cognitivas humanas y desempeñar tareas que se consideran inteligentes.

La inteligencia artificial se integra en los informativos y acelera la transformación del audiovisual periodístico

Andrea De Santis — Wed, 22 Apr 2026 09:24:12 +0000

Fuente: imagen generada con DALL·E (OpenAI)

La inteligencia artificial ha pasado de ser una herramienta emergente por consolidarse como un componente cada vez más integrado en la producción audiovisual de noticias. Informes del Reuters Institute for the Study of Journalism (2025) señalan un avance sostenido en su adopción en el sector, especialmente en la generación y adaptación de contenidos, en un contexto de transformación digital y presión competitiva. Este proceso ya se traduce en aplicaciones concretas en televisión y radio, donde la automatización asistida de procesos de vídeo, la locución basada en sistemas de síntesis de voz (TTS) y la edición asistida están redefiniendo los flujos de trabajo.

De la experimentación al uso operativo

Según el Reuters Institute, aunque la integración generalizada de la IA aún es limitada, cada vez más redacciones la incorporan en tareas concretas, especialmente en la generación de contenidos y la automatización de procesos editoriales.

La tendencia se repite a escala global. El World Press Trends Outlook 2024–2025 de WAN-IFRA apunta que una parte significativa de los medios ya utiliza IA en alguna fase de su producción, con especial impacto en la edición de contenidos y en la adaptación de formatos digitales.

En el ámbito audiovisual, este cambio se hace especialmente visible. Herramientas de edición asistida como las integradas por Adobe en Premiere Pro permiten automatizar tareas como la transcripción, el subtitulado o la organización del material, agilizando procesos clave en entornos de producción intensiva.

La automatización alcanza también la locución. En julio de 2025, Reuters anunció la producción de vídeos con voz generada mediante sistemas de síntesis de voz (TTS) en español y portugués, lo que permite ampliar la distribución de contenidos audiovisuales en distintos idiomas con mayor eficiencia operativa.

Esta evolución es parte de una transformación estructural, en la que la IA permite crear versiones múltiples de un mismo contenido y adaptarlas a distintas plataformas con un coste marginal reducido.

Inversión, escalabilidad y presión competitiva

De acuerdo con PwC (2023), el sector de medios y entretenimiento mantiene una tendencia de crecimiento sostenido, impulsada por la transformación digital y la necesidad de adaptarse a un entorno altamente competitivo.

Esta necesidad ha reforzado el liderazgo de las grandes organizaciones mediáticas en la incorporación de sistemas avanzados de automatización, mientras que los medios pequeños acceden a estas tecnologías a través de soluciones basadas en modelos de suscripción (SaaS), con costes más bajos, pero también con menor capacidad de personalización.

El informe de WAN-IFRA 2024-2025 señala que la escalabilidad es uno de los principales incentivos para la adopción, ya que permite producir más contenido sin aumentar en la misma medida los recursos humanos, lo que supone una ventaja competitiva en un entorno de audiencias fragmentadas y alta demanda de contenidos.

En este contexto, el desarrollo tecnológico impulsado por empresas como Adobe, Google y OpenAI reduce las barreras de entrada y acelera la difusión de estas herramientas en el ecosistema mediático global.

Impacto en la calidad informativa y redefinición del trabajo periodístico

Fuente: imagen generada con DALL·E (OpenAI)

El impacto de la inteligencia artificial en la producción audiovisual plantea desafíos directos sobre la calidad y la fiabilidad de la información. El Reuters Institute (2025) advierte que la implementación de la IA generativa obliga a reforzar los mecanismos de verificación, ya que la automatización puede amplificar errores si no existe supervisión editorial.

Desde el punto de vista ético, la introducción de locuciones sintéticas y contenidos generados plantea interrogantes sobre transparencia. La producción de vídeos con voz artificial, como en el caso de Reuters, requiere establecer criterios claros sobre la identificación del uso de IA, especialmente en formatos informativos.

En el plano profesional, la evolución del sector se traduce en una reconfiguración de competencias. Las redacciones están evolucionando hacia modelos híbridos en los que el periodista no solo produce contenido, sino que también supervisa sistemas automatizados, valida resultados y gestiona herramientas tecnológicas.

Este cambio no implica una sustitución directa del trabajo periodístico, pero sí una redistribución de funciones. La automatización reduce la carga de tareas repetitivas, mientras que aumenta la necesidad de control editorial y de toma de decisiones informativas.

La integración de la inteligencia artificial en la producción audiovisual informativa marca un punto de inflexión en el sector. Los datos evidencian un avance sostenido en su incorporación, impulsado por la eficiencia y la competitividad, pero también subrayan la necesidad de reforzar los estándares editoriales en un entorno cada vez más automatizado. Incorporar estas herramientas sin comprometer la verificación, la responsabilidad informativa y la relación de confianza con la audiencia se consolida como una exigencia central.

Al mismo tiempo, la rapidez con la que evolucionan estas tecnologías impone un seguimiento continuo de sus desarrollos y aplicaciones. La transformación está en marcha, pero su sostenibilidad dependerá de la capacidad de los medios para integrar la innovación sin erosionar los principios que sustentan el ejercicio del periodismo.

La IA y la desigualdad

Jesús Martínez — Mon, 13 Apr 2026 10:00:00 +0000

Fuente: imagen generada con DALL·E (OpenAI)

La inteligencia artificial (IA) está transformando el mercado laboral en España de manera mucho más profunda de lo que lo hizo la globalización en las últimas décadas, y trae consigo un aumento claro de la desigualdad salarial, según advierte un estudio impulsado por el Observatorio Social de la Fundació “la Caixa”.

El trabajo El impacto de las nuevas tecnologías en la desigualdad salarial en España, liderado por el economista Juan Gabriel Rodríguez, muestra que la automatización y la digitalización han tenido un impacto más decisivo en la evolución del empleo que otros factores tradicionales, y que esta transformación no está siendo neutral en términos sociales.

El análisis señala que, mientras en la cúspide de la distribución salarial la IA funciona como complemento del trabajo humano, potenciando la productividad y elevando ingresos para perfiles altamente cualificados, en los segmentos medios y bajos la automatización está sustituyendo tareas y presionando los salarios a la baja. Esta polarización está vaciando progresivamente el empleo intermedio y ampliando la brecha entre quienes se benefician de las tecnologías y quienes quedan rezagados.

Uno de los hallazgos más llamativos es que no basta con poseer conocimientos digitales para adaptarse a esta revolución: «Para beneficiarse de la IA se necesita experiencia y años de profesión», subraya Rodríguez, e indica que la capacidad de integrar juicio y criterio profesional sigue siendo clave frente a la mera automatización de tareas.

Los jóvenes, a pesar de su familiaridad con las herramientas digitales, no están automáticamente mejor posicionados, ya que la falta de especialización y trayectoria profesional limita sus oportunidades de aprovechar las ventajas de la IA.

Otros estudios muestran que entre el 18% y el 22% del empleo en España ya está expuesto a la IA, con mayores niveles de impacto en provincias como Madrid y Barcelona y una brecha de exposición superior para las mujeres, que suelen concentrarse en sectores altamente automatizables.