En este artículo
- Por qué llamarlo «muy malo» y no «malo a secas»
- La estructura del problema, no las personas
- El modelo de negocio que selecciona
- La traducción rápida como género
- Los pocos que sí
- Lo que pasa cuando la cobertura falla
- La cuestión política
Definiciones · Referencias · Para profundizar · También te interesa · En otros sitios
Hoy hablamos de un asunto incómodo, y empiezo pidiendo disculpa por adelantado a los periodistas españoles que sí trabajan bien, porque el titular se va a comer matices. La tesis: la cobertura mediática española de la inteligencia artificial está, en su conjunto, muy por debajo del nivel que el sector requiere. ¿Es culpa de los periodistas individuales? Casi nunca. ¿Es culpa de las redacciones, los modelos de negocio, la traducción rápida y la dependencia publicitaria? Mucho más. Mi opinión está sesgada porque llevo veinte años leyendo prensa tecnológica y la española me obliga a leer también en inglés para no quedarme cojo. Forma la tuya: abre cualquier suplemento de tecnología de los cinco diarios principales y cuenta cuántas piezas son análisis y cuántas son comunicado amplificado.
Llevo meses haciendo un cuaderno donde anoto, semana a semana, las piezas de IA publicadas en los suplementos de tecnología de El País, El Mundo, ABC, La Vanguardia y Expansión. La proporción aproximada que llevo encontrando es la siguiente. Un sesenta por ciento son traducciones rápidas de noticias salidas el día anterior en The New York Times, Financial Times, Bloomberg o Wall Street Journal. Un veinte por ciento son comunicados corporativos amplificados —entrevista al CEO de turno, presentación de producto, anuncio de inversión—. Un quince por ciento son piezas de actualidad sin análisis: «X ha anunciado», «Y ha dicho que», «Z ha caído en bolsa». Y un cinco por ciento, generoso, son piezas con reportería propia, contraste de fuentes, voz crítica y verificación técnica. Esa proporción es el problema y vamos a verla por partes.
Por qué llamarlo «muy malo» y no «malo a secas»
«Muy malo» suena fuerte y necesita defensa. La defensa es comparativa. Si uno coge cualquier semana cualquiera de 2025 y compara la cobertura de IA del Financial Times, del New York Times, de The Atlantic, de Bloomberg o incluso de medios especializados como The Information, Stratechery, Platformer o 404 Media, la diferencia con la prensa generalista española es de orden de magnitud. No por tono, no por sensibilidad, no por enfoque ideológico —ahí cada medio elige el suyo, y eso no es deficiencia—. La diferencia está en presencia de cifras verificables, en fuentes técnicas citadas con nombre, en contexto histórico de la noticia, y en separación clara entre lo que es información, lo que es opinión y lo que es publicidad.
Esa diferencia no es nueva. Llevamos al menos una década con el mismo patrón. Pero en IA se nota más porque el sector cambia rápido, las cifras son grandes, los nombres son extranjeros y los conceptos son técnicos. Cuando un sector cumple esas cuatro condiciones, una cobertura mediocre se nota mucho más que en política nacional o en deportes, donde el lector tiene contexto previo.
La estructura del problema, no las personas
Para que se entienda lo que digo conviene primero descartar la lectura fácil. No es que los periodistas españoles sean perezosos. La gran mayoría son competentes y trabajan más horas que las pagadas. El problema no está en el individuo. Está en la estructura de la sección.
Las redacciones de tecnología de los cinco grandes diarios españoles emplean, según el Informe anual de la profesión periodística publicado por la Asociación de la Prensa de Madrid, entre uno y tres periodistas a tiempo completo por cabecera. Esa plantilla cubre simultáneamente teléfonos, ordenadores, videojuegos, ciberseguridad, IA, redes sociales, plataformas digitales, telecomunicaciones, y a veces también startups y emprendimiento. Un solo periodista con esa carga editorial no puede profundizar en ninguno. Su tarea operativa diaria es cerrar uno o dos titulares de actualidad y mantener el ritmo de actualización online. La pieza de análisis, la reportería propia, la lectura del paper técnico, la entrevista a la investigadora del MIT no contestada en la primera ronda y reintentada después: todo eso requiere días o semanas que no existen en la planificación.
Cuando el editor pide al periodista que cierre la pieza en cuatro horas porque la noticia ya está fuera, lo que sale no es periodismo. Es traducción y resumen. Y eso, aunque se haga con oficio, no aporta valor sobre la fuente original. Quien quiera entender la noticia, leerá la fuente. Quien no pueda leer la fuente, recibirá la versión recortada sin saber qué se perdió.
El modelo de negocio que selecciona
Hay un segundo factor estructural y es el modelo de negocio del suplemento de tecnología. La publicidad sectorial es una fuente importante de ingresos para esas secciones, y las grandes anunciantes son precisamente las empresas que la sección cubre. Microsoft, Amazon Web Services, Telefónica, IBM, Salesforce, Oracle, Indra, Google, Meta, Apple, NVIDIA, Samsung. La lista es predecible. No es corrupción explícita ni manda directiva a la redacción. Es selección suave del ecosistema. Lo que se cubre con énfasis tiende a ser lo que el patrocinador valora; lo que se critica con dureza tiende a ser lo que no patrocina. Hay excepciones, pero el patrón estadístico se sostiene.
Las consecuencias del modelo son tres. La primera es que las entrevistas a CEOs se aceptan por defecto cuando se ofrecen, sin condiciones críticas, porque la entrevista es contenido fácil y bien valorado por el patrocinador. La segunda es que el comunicado de prensa de un anuncio empresarial entra como noticia con apenas reformulación, porque el periodista no tiene tiempo de buscar una segunda fuente y porque el comunicado ya está «cocinado» para publicarse. La tercera es que los análisis críticos al sector son menos frecuentes y menos visibles que los elogios al mismo. La crítica existe, pero suele estar en piezas más cortas, peor posicionadas en la portada, o reservadas para editoriales firmadas por columnistas con autonomía. La diferencia entre cubrir críticamente a Telefónica en un periódico que recibe inserciones publicitarias de Telefónica todas las semanas y cubrir críticamente a una empresa china sin presencia en el mercado español es enorme. Y se nota.
La traducción rápida como género
Hay un género propio que merece nombre. Lo llamaré la traducción rápida. Funciona así. A las once de la mañana, hora española, Bloomberg o The New York Times publica una noticia importante: un nuevo modelo, un despido masivo en un laboratorio, una sentencia, un acuerdo de licencia. Las redacciones españolas detectan la noticia, la traducen al español, le ponen un titular más corto y la publican en su web entre las dos y las cuatro de la tarde. La pieza tiene 350 a 600 palabras. No incluye citas a fuentes propias. No menciona contexto histórico. No matiza las cifras con notas a pie. Y, lo más grave, no enlaza explícitamente a la fuente original para que el lector pueda profundizar.
Ese género tiene función. Permite a la cabecera mantener el ritmo de actualidad sin invertir en reportería. Pero su valor informativo es muy bajo, porque cualquier lector con interés ya ha leído el original o lo leerá tan pronto descubra que existe. La pieza traducida vive de la inercia del lector que no busca la fuente. Y esa inercia es legítima, pero el lector debería saber que está consumiendo un derivado, no un producto.
Los pocos que sí
Existen periodistas que trabajan contra esta corriente. Es importante nombrarlos porque demuestran que se puede, dentro de las mismas restricciones, hacer otra cosa.
Manuel G. Pascual en El País lleva años cubriendo IA con rigor técnico, contraste de fuentes y voz propia. Marta Peirano —en su libro El enemigo conoce el sistema (Debate, 2019) y en su producción posterior— ha sostenido una crítica sistemática a la economía de plataformas que la conversación generalista necesitaba. Jaime García Cantero ha llevado el análisis de datos a la divulgación con seriedad. José Mendiola, durante años en Engadget y otros medios, mantuvo una cobertura técnica con criterio. El equipo de Maldita.es, especialmente Maldita Tecnología, hace un trabajo de fact-checking sectorial que cubre el hueco que las redacciones generalistas no cubren. Newtral y, en menor escala, algunos boletines independientes como Error 500 (Antonio Ortiz) o Café Ambrosía han mantenido foco analítico.
La lista no pretende ser exhaustiva y seguro que omito nombres importantes. La lista pretende mostrar que existen ejemplos de cobertura responsable, que se sostienen contra una estructura que tiende a aplanarlos. Que sus firmas sean visibles cuando lo son, y que su esfuerzo se reconozca, no es ningún favor: es supervivencia de un género que el ecosistema mediático español necesita.
Lo que pasa cuando la cobertura falla
No es solo problema profesional. Es problema cívico. Cuando la mayoría del público se informa sobre IA a través de una capa de cobertura mediocre, las consecuencias se notan en lugares concretos.
Las decisiones políticas se basan en imágenes simplificadas del sector. Cuando un eurodiputado, un senador o un consejero autonómico se sienta a discutir regulación, las cifras que tiene en la cabeza vienen de los titulares que leyó la semana anterior. Si esos titulares confundían adopción con retorno, exageraban proyecciones a cinco años o no distinguían entre IA generativa y otros tipos de IA, la regulación se hace sobre supuestos equivocados. El AI Act europeo es probablemente el mejor texto regulatorio del mundo en este momento, pero la conversación pública nacional alrededor de su aplicación ha sido pobre.
Las decisiones empresariales se basan también en esos titulares. Un consejo de administración que lee la prensa generalista cree que el sector va más rápido de lo que va, que sus competidores tienen lo que en realidad no tienen, y que el ROI llegará antes de lo que llegará. Eso produce inversiones precipitadas, contrataciones mal calibradas, expectativas no cumplidas y, al final, decepción y retirada. La burbuja en parte se infla con la cobertura.
Y las decisiones individuales —la del estudiante eligiendo carrera, la del profesional reorientando su carrera, la del padre o madre eligiendo qué le da o le quita al niño— se contaminan también. Hay angustias innecesarias y certezas mal fundadas circulando.
La cuestión política
Esto es opinión personal pero la sostengo con dieciocho meses de cuaderno apuntando piezas. La degradación de la cobertura mediática sobre IA en España no se arregla con buena voluntad individual. Se arregla con tres cosas concretas y solo con esas tres.
La primera es que las cabeceras de prensa decidan que sus suplementos de tecnología no son rentables solo si se subsidian con publicidad sectorial. Eso obliga a aumentar la plantilla, a pagar reportería propia, y a aceptar que ciertos anunciantes se irán cuando se les critique. Es una decisión empresarial dura, que pasa por reconocer que la cobertura de un sector con conflictos de interés es servicio público, no fuente de ingresos.
La segunda es que los lectores con capacidad de pagar se suscriban a fuentes especializadas, españolas y extranjeras. El mercado se mueve cuando hay demanda solvente. Si solo se consume cobertura gratuita y de baja calidad, eso es lo que el mercado producirá. Suscribirse a Stratechery, a Platformer, a 404 Media, o a los pocos boletines españoles que hacen análisis serio —incluido, en escala minúscula, este blog— es la forma operativa de que el ecosistema se sostenga.
La tercera es que los lectores aprendan, con paciencia, a desconfiar de los titulares. Cuando un titular suena demasiado claro o demasiado dramático, casi siempre lo es. La duda metódica del lector frente al titular es la única defensa contra una cobertura que aún tardará años en mejorar.
El dato concreto que sostiene la urgencia: según el Digital News Report 2025 del Reuters Institute (Oxford, junio de 2025), el porcentaje de lectores españoles que pagan por noticias online se sitúa en torno al 13%, frente al 24% en Estados Unidos o el 26% en Noruega. Esa diferencia de cifra es lo que más explica, en una sola línea, la diferencia de cobertura que el lector recibe.
Definiciones
Comunicado de prensa: documento producido por la empresa que es objeto de la noticia, escrito con el marco y la terminología que conviene al emisor. Su utilidad para el periodismo es de fuente primaria; su uso directo sin contraste es publicidad encubierta.
Reportería propia: trabajo periodístico que incluye búsqueda de fuentes que no enviaron comunicado, verificación independiente de datos y construcción de la pieza desde la base, no desde un texto previo. Es el género más caro y el más necesario.
Traducción rápida: género informal de pieza periodística que toma una noticia ya publicada en otro idioma y la traslada al castellano con mínima reelaboración. Tiene función operativa pero valor informativo bajo.
Pago por noticias: indicador del Reuters Institute Digital News Report que mide qué porcentaje de la población paga regularmente —vía suscripción o pago por artículo— por información periodística online. España se ha mantenido por debajo de la media europea desde que el indicador se recoge.
Referencias
Reuters Institute for the Study of Journalism, Digital News Report 2025 (Oxford University, junio de 2025). Fuente de las cifras sobre suscripción y consumo de noticias por país.
Asociación de la Prensa de Madrid, Informe anual de la profesión periodística 2024 (APM, 2024). Cifras sobre plantilla, condiciones laborales y modelo de negocio de las secciones tecnológicas.
Maldita.es, sección Maldita Tecnología y publicaciones anuales sobre desinformación tecnológica (2022-2025). Trabajo de fact-checking sectorial.
Marta Peirano, El enemigo conoce el sistema (Debate, 2019). Análisis crítico de la economía de plataformas que ha influido en la mejor cobertura del sector en castellano.
Cory Doctorow, The Internet Con: How to Seize the Means of Computation (Verso, 2023). Marco para entender por qué el ecosistema de información se concentra y degrada.
Nicholas Lemann, Transaction Man: The Rise of the Deal and the Decline of the American Dream (Farrar, Straus and Giroux, 2019). Antecedente sobre cómo cambia la relación entre prensa, empresa y poder cuando el modelo de negocio se transforma.
Neil Postman, Amusing Ourselves to Death (Viking, 1985). Texto canónico sobre cómo el medio condiciona el contenido y por qué ciertos formatos no admiten ciertas conversaciones.
Para profundizar
Stratechery (Ben Thompson, stratechery.com). Boletín de pago que es referencia mundial en análisis estratégico de tecnología. Imprescindible para quien quiera entender el sector más allá de la cobertura generalista.
404 Media (404media.co). Cooperativa periodística estadounidense fundada en 2023 por ex periodistas de Vice Motherboard. Hace reportería de investigación sobre tecnología.
Platformer (Casey Newton, platformer.news). Boletín sobre plataformas digitales con foco en moderación y políticas.
Newtral (newtral.es). Medio español con sección de verificación y análisis de tecnología y política.
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