¿Noticias locales? Cuando los chatbots sólo reproducen el contenido de los grandes medios nacionales

Pregúntale al chatbot qué pasó hoy en tu ciudad. Con toda probabilidad, la respuesta no mencionará el periódico que cubre el vecindario en el que vive, sino los principales periódicos del estado. Así lo confirma una investigación de la Universidad del País Vasco (EHU), que analizó cómo los cinco modelos de inteligencia artificial (IA) más utilizados –ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot y Perplekiti– responden a preguntas sobre la actualidad vasca. La conclusión es clara: cuanto más cercanas son las noticias, mejor las sabe la IA.

El fenómeno tiene un nombre: centralismo algorítmico. Y no es por ninguna intención deliberada de las empresas que fabrican estos sistemas, sino por la forma en que están construidos. Cuando alguien recurre a la inteligencia artificial generativa en busca de información local, en realidad está buscando una herramienta entrenada, ante todo, para los contenidos que más circulan en Internet. Y aquí los grandes medios ganan de manera convincente.

Sesgo de fábrica

Los modelos de lenguaje aprenden de los textos que se rastrean por toda la web. Cuantas más veces aparezcan en la web fuentes citadas, enlazadas o repetidas, más peso reciben en las respuestas del sistema. Los grandes conglomerados de medios, con más recursos y más presencia digital, ocupan ese espacio casi por defecto. Los medios locales, por otro lado, han sufrido años de falta de financiación y menos exposición en línea, por lo que están en desventaja incluso antes de que alguien les haga una pregunta.

Nuestra investigación, que forma parte de una tesis doctoral publicada en la revista científica Hipertekt.net, lo demuestra con datos. Tras someter los cinco modelos conversacionales a preguntas sobre el acontecer político e institucional del País Vasco, del total de fuentes citadas por los sistemas, el 67,4% correspondieron a medios de comunicación nacionales. Sólo el 15,5% hizo referencia a periódicos vascos.

Cuando la pregunta llegó, de lo nacional a lo local, algunos modelos, como Gemini, inmediatamente perdieron el equilibrio: ofrecieron respuestas vagas o admitieron no saber de qué estaban hablando. Otros, sin embargo, no reconocieron su falta de conocimiento y llenaron el vacío con datos fabricados, un problema conocido en el sector como “alucinación” de la IA.

Periodistas con frenos

Mientras tanto, ¿qué hacen los periodistas con estas herramientas? Una encuesta realizada a 501 profesionales de los medios vascos, incluidos en la misma encuesta, revela que casi la mitad –el 45,91%– nunca utiliza la inteligencia artificial en su trabajo diario. Sólo el 7,19% lo utiliza a diario, y este uso se concentra en medios digitales nativos.

No es tecnofobia. Es más bien prudencia o “precaución informativa”. Los periodistas recurren a la inteligencia artificial para tareas mecánicas (traducir, transcribir entrevistas, corregir errores tipográficos), pero la tarea de decidir qué decir y cómo está fuera de su alcance.

Detrás de esta cautela se esconde el problema de la formación. Sólo el 14,1% de los periodistas encuestados había recibido algún tipo de formación específica en IA; el resto aprendió por sí solo, mediante prueba y error. En este sentido, el 63,91% de quienes evitan utilizar estas herramientas citan como principal motivo la desconfianza en sistemas que no entienden bien y que temen que dañen la credibilidad de sus medios entre los lectores.

El idioma también es importante

Este problema tiene otra cara, que afecta directamente al País Vasco. Los grandes modelos se forman mayoritariamente en inglés e idiomas con mayor presencia digital. El euskera, con menos textos disponibles en Internet que el español o el inglés, está en desventaja: las respuestas son menos precisas, las traducciones fallan más y la información local en euskera es más difícil de encontrar.

Por este motivo, varios medios vascos han comenzado a impulsar sus propios proyectos de traducción automática y síntesis de voz, conscientes de que nadie más les resolverá este reto.

A esta brecha lingüística se suma otra más silenciosa: el género. Las investigaciones muestran que los sistemas de IA tienden a reproducir patrones ya conocidos en el periodismo tradicional: las fuentes femeninas aparecen menos en temas de peso político o económico y más en contenidos relacionados con la preocupación o el entretenimiento. La máquina, en este caso, no inventa nada nuevo. Simplemente hereda lo que ya existía.

¿Qué vamos a hacer con todo esto?

Si la inteligencia artificial se convierte hoy en una puerta común -y todo indica que lo será- el riesgo es que la conversación pública se concentre cada vez más en unas pocas voces, mientras que las locales y minoritarias pierden espacio. No se trata de rechazar estas herramientas, sino de exigirles reglas claras.

Nuestra investigación sugiere dos vías específicas. Primero, capacitar a los periodistas para que sepan cómo auditar estas herramientas: comprender de dónde obtienen sus respuestas y descubrir cuándo se equivocan. La segunda exige que las empresas tecnológicas incorporen criterios de diversidad territorial, lingüística y de género en el diseño de sus sistemas, algo que está empezando a tener respaldo legal con el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial, que entrará en vigor progresivamente a partir de 2024.

Al final, la pregunta básica no es técnica, sino qué tipo de información pública queremos. Una IA que sólo sabe hablar de lo que ya es grande corre el riesgo de hacer aún más pequeño lo que ya es grande: el periodismo que cubre lo que sucede en la calle.