La inteligencia artificial avanza con fuerza en las redacciones.

Automatiza tareas, acelera procesos y amplía la capacidad de análisis. Pero, en paralelo, abre una brecha que no podemos ignorar: no todas las voces tienen acceso a esta transformación, y las que corren mayor riesgo de quedar fuera son precisamente las que más aportan a la diversidad informativa.

En los grandes medios, la IA ya forma parte del trabajo cotidiano. Herramientas de transcripción, análisis de datos o generación de contenido permiten optimizar recursos y liberar tiempo para tareas de mayor valor.

Sin embargo, en redacciones pequeñas, independientes o vinculadas a comunidades históricamente marginadas, la situación es muy distinta.

La falta de presupuesto, formación y acceso a tecnología ensancha una desigualdad que no es nueva, pero que la IA puede acelerar.

Esta desigualdad no se limita a las redacciones dentro de un mismo país.

Cuando ampliamos la mirada al mapa global, la distancia entre el Norte y el Sur se vuelve aún más evidente.

En muchas regiones de África, América Latina o el Sudeste Asiático, los medios trabajan con:

- infraestructuras tecnológicas limitadas
- conexiones inestables
- presupuestos reducidos
- escaso acceso a herramientas de IA
- barreras lingüísticas que los modelos actuales no cubren

Mientras tanto, los modelos más influyentes se entrenan con datos mayoritariamente occidentales. Esto deja fuera realidades, lenguas y contextos que deberían formar parte del relato global.

El resultado es doble: la IA aprende menos sobre estas regiones, y los periodistas del Sur global quedan en desventaja competitiva frente a redacciones con más recursos.

La mayoría de periodistas no son especialistas en datos ni en IA.

En el Norte global, las grandes redacciones ofrecen programas internos de capacitación.

En el Sur global, esto es una excepción.

Muchos profesionales quieren incorporar IA a su trabajo, pero no cuentan con:

- acceso a formación
- tiempo para aprender
- recursos para experimentar
- herramientas adaptadas a sus idiomas o contextos

Esto no solo afecta a la calidad del periodismo, sino también a la capacidad de estas regiones para contar sus propias historias en un ecosistema informativo cada vez más automatizado.

Otro desafío es la propiedad intelectual.

Muchos medios comunitarios —especialmente en el Sur global— han preservado archivos que documentan décadas de historia, luchas sociales y memoria colectiva.

Si estos materiales se utilizan para entrenar modelos de IA sin compensación ni reconocimiento, se produce una nueva forma de extracción: la extracción de conocimiento cultural.

El Norte global se beneficia de datos que no le pertenecen, mientras los medios que los generaron siguen luchando por sobrevivir.

Los deepfakes y los contenidos sintéticos afectan a todos, pero no por igual.

En regiones con menor alfabetización mediática, menos herramientas de verificación y mayor inestabilidad política, la desinformación tiene un impacto más profundo.

Y, paradójicamente, son estas mismas regiones las que menos acceso tienen a tecnologías de verificación basadas en IA.

La IA puede fortalecer el periodismo, pero solo si se implementa con criterios de equidad.

Los expertos coinciden en que el sector necesita:

- estándares éticos claros
- transparencia en el uso de IA
- formación accesible
- modelos de negocio que compensen a quienes aportan datos
- colaboración real entre tecnólogos y periodistas
- herramientas adaptadas a idiomas y contextos del Sur global

El objetivo no es frenar la innovación, sino evitar que la IA amplifique desigualdades históricas.

El futuro del periodismo dependerá de nuestra capacidad para construir soluciones colectivas, inclusivas y respetuosas con la diversidad de experiencias que conforman el mundo.

Porque la tecnología puede transformar el periodismo, pero solo la inteligencia colectiva puede garantizar que nadie quede fuera del relato global.

Turner Lee, Nicol. “Journalism needs better representation to counter AI.” Brookings Institution, 2024.