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

Pregúntele a un chatbot qué ha pasado hoy en su ciudad. Con toda probabilidad, la respuesta no mencionará al periódico que cubre el barrio donde vive, sino a las grandes cabeceras de ámbito estatal. Eso es lo que ha comprobado una investigación de la Universidad del País Vasco (EHU), que ha analizado cómo cinco de los modelos de inteligencia artificial (IA) más usados –ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot y Perplexity– responden a preguntas sobre la actualidad vasca. La conclusión es clara: cuanto más de cerca ocurre una noticia, peor la conoce la IA.

El fenómeno tiene nombre: centralismo algorítmico. Y no responde a ninguna intención deliberada de las empresas que fabrican estos sistemas, sino a cómo están construidos. Cuando alguien recurre a una IA generativa buscando información local, en realidad está preguntando a una herramienta entrenada, sobre todo, con los contenidos que más circulan en internet. Y ahí, los grandes medios ganan por goleada.

Un sesgo de fábrica

Los modelos de lenguaje aprenden de textos que rastrean toda la red. Cuantas más veces aparece una fuente citada, enlazada o repetida en la web, más peso adquiere en las respuestas del sistema. Los grandes conglomerados mediáticos, con más recursos y más presencia digital, ocupan ese espacio casi por defecto. Los medios locales, en cambio, arrastran años de infrafinanciación y menor proyección online, así que parten en desventaja antes incluso de que nadie les haga una pregunta.

Nuestra investigación, que forma parte de una tesis doctoral publicada en la revista científica Hipertext.net, lo demuestra con datos. Tras someter a los cinco modelos conversacionales a preguntas sobre sucesos políticos e institucionales del País Vasco, de todas las fuentes que citaron los sistemas, el 67,4 % correspondían a medios de alcance nacional. Solo el 15,5% remitía a periódicos vascos.

Cuando la pregunta bajaba de escala –de lo estatal a lo local–, algunos modelos, como Gemini, directamente perdían pie: ofrecían respuestas vagas o admitían no saber de qué se les hablaba. Otros, en cambio, no reconocían su desconocimiento y rellenaban el hueco con datos inventados, el problema que en el sector se conoce como “alucinación” de la inteligencia artificial.

Periodistas con el freno puesto

Mientras tanto, ¿qué hacen los periodistas con estas herramientas? Una encuesta a 501 profesionales de medios vascos, incluida en la misma investigación, revela que casi la mitad –el 45,91 %– no usa nunca IA en su trabajo diario. Solo un 7,19 % la utiliza cada jornada, y ese uso se concentra en los medios nativos digitales.

No es tecnofobia. Es más bien prudencia o “cautela informativa”. Los periodistas recurren a la IA para tareas mecánicas –traducir, transcribir una entrevista, corregir erratas– pero mantienen fuera de su alcance la tarea de decidir qué se cuenta y cómo.

Detrás de esa cautela hay también un problema de formación. Solo el 14,1 % de los periodistas encuestados ha recibido algún tipo de capacitación específica en IA; el resto ha aprendido por su cuenta, a base de prueba y error. En este sentido, el 63,91 % de quienes evitan usar estas herramientas señala como motivo principal la desconfianza hacia sistemas que no entienden bien y que temen que erosionen la credibilidad de su medio ante los lectores.

El idioma también pesa

Hay una capa más en este problema, que afecta directamente al euskera. Los grandes modelos se entrenan mayoritariamente en inglés y en las lenguas con más presencia digital. El euskera, con menos textos disponibles en la red que el castellano o el inglés, queda en desventaja: las respuestas son menos precisas, las traducciones fallan más y la información local en euskera es más difícil de recuperar.

Por eso, varios medios vascos han empezado a impulsar sus propios proyectos de traducción automática y síntesis de voz, conscientes de que nadie más va a resolverles este reto.

A esa brecha lingüística se suma otra, más silenciosa: la de género. La investigación apunta a 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 cuidados o entretenimiento. La máquina, en este caso, no inventa nada nuevo. Simplemente hereda lo que ya había.

Qué hacemos con todo esto

Si la IA se convierte en la puerta de entrada habitual a la actualidad –y todo apunta a que así será–, el riesgo es que la conversación pública se concentre cada vez más en unas pocas voces, mientras lo local y lo minoritario pierden espacio. No se trata de rechazar estas herramientas, sino de exigirles reglas claras.

Nuestra investigación plantea dos vías concretas. La primera, formar a los periodistas para que sepan auditar estas herramientas: entender de dónde sacan sus respuestas y detectar cuándo se equivocan. La segunda, exigir a las empresas tecnológicas que incorporen criterios de diversidad territorial, lingüística y de género en el diseño de sus sistemas, algo que empieza a tener respaldo legal con el Reglamento europeo de Inteligencia Artificial, en vigor progresivamente desde 2024.

Al final, la pregunta de fondo no es técnica, sino qué tipo de información pública queremos. Una IA que solo sabe hablar de lo que ya es grande corre el riesgo de hacer todavía más pequeño lo que ya lo es: el periodismo que cubre lo que pasa a pie de calle.

Barbara Sarrionandia Uriguen no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.