La tesis, titulada "El impacto de la Inteligencia Artificial en los medios de comunicación vascos: Gobernanza algorítmica, soberanía lingüística y el desafío de la integridad informativa", ha sido realizada por la investigadora Bárbara Sarrionandia Uriguen y dirigida por los profesores Simón Peña Fernández y Jesús Ángel Pérez Dasilva. Frente a los análisis generales que suelen describir la tecnología desde experiencias centralizadas, esta investigación demuestra que los efectos de la IA en la información no son universales, sino que dependen profundamente de las condiciones sociolingüísticas de cada territorio. El trabajo se ha sustentado en una metodología mixta que triangula una encuesta a 501 periodistas en activo, entrevistas en profundidad con responsables tecnológicos de medios líderes (EiTB, Vocento, Grupo Noticias, Berria, Naiz y Cadena SER Euskadi) y una auditoría experimental a cinco Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs).

El modelo de la "cautela informativa"

Los datos arrojados por la investigación confirman que la incorporación de la IA en las redacciones vascas se encuentra en una fase temprana y desigual. El 45,91% de los profesionales encuestados declara no utilizar nunca estas herramientas en su día a día, un freno que se agudiza en la prensa escrita, donde el 54,20% de la plantilla rechaza por completo su uso. En el extremo opuesto, los soportes nativos digitales lideran la integración con un 50% de uso semanal.

A la luz de estos datos, la investigación conceptualiza la respuesta del sector bajo el término de "cautela informativa". Los medios de proximidad están adoptando un modelo de hibridación asistida, delegando en la IA únicamente procesos mecánicos o periféricos de bajo riesgo —como la traducción automática (46,4%), la corrección ortotipográfica (27,6%) o la transcripción de audio (23%)—, pero manteniendo bajo estricto criterio y control humano (human-in-the-loop) la selección, edición y redacción del núcleo informativo.

La investigación identifica que la principal causa de esta implantación fragmentada es un déficit formativo sistémico: solo el 14,1% de los periodistas vascos ha recibido capacitación reglada específica en IA. Esta falta de instrucción es especialmente crítica en los roles de redacción (13,8%) y locución (6,3%), lo que obliga a la gran mayoría a depender del autoaprendizaje.

Este vacío formativo alimenta una notable inseguridad operativa: el 63,91% de los profesionales sitúa los dilemas éticos, la falta de transparencia de los algoritmos y la dilución de la autoría como el principal freno para experimentar con estas tecnologías. Este recelo es significativamente mayor entre los perfiles con más de 20 años de trayectoria (47,62%).

Invisibilización del territorio y la barrera del euskera

Uno de los hallazgos más relevantes a nivel técnico es la constatación de un sesgo territorial o "centralismo algorítmico" en las herramientas generativas globales (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot y Perplexity). Mediante pruebas experimentales con consultas de alta sensibilidad sobre la actualidad regional, la investigación demuestra que el rendimiento y la trazabilidad de los modelos comerciales decaen severamente al operar a escala de proximidad.

Los algoritmos tienden a simplificar la complejidad institucional y muestran una preocupante infrarrepresentación de las fuentes del territorio: del total de fuentes referenciadas por la IA en las consultas locales, el 67,4% correspondieron a medios de alcance nacional, mientras que solo un escaso 15,5% pertenecían a cabeceras vascas. Además, persisten importantes barreras morfosintácticas y de precisión al procesar información en euskera, lo que multiplica la aparición de "alucinaciones" (datos falsos fabricados por la máquina) e incrementa la vulnerabilidad ante la desinformación. Como respuesta defensiva, la investigación destaca el nacimiento de consorcios locales y herramientas propias de traducción y síntesis de voz encaminadas a reclamar una soberanía algorítmica situada.

En el plano social, la investigación concluye que los flujos automatizados de información no actúan de manera neutral, sino que heredan y amplifican las desigualdades analógicas. Los modelos analizados tienden de forma opaca a reproducir estereotipos, priorizando de forma sistemática las fuentes masculinas en la cobertura de noticias de alto valor político o económico (hard news), mientras que relegan la representación femenina a roles tradicionales vinculados al entretenimiento o los cuidados.

Transferencia y soluciones para el sector

Con el objetivo de traducir la evidencia empírica en soluciones prácticas, la investigación concluye aportando dos propuestas aplicadas de transferencia directa para el sector mediático y las instituciones públicas vascas: un Programa Formativo Integral de Alfabetización Algorítmica diseñado para dotar a los profesionales de competencias críticas y técnicas, y un Marco Normativo Ético alineado con el AI Act de la Unión Europea, orientado a garantizar la trazabilidad, la equidad lingüística y la transparencia ante las audiencias.

Sobre la investigadora

Licenciada en Periodismo por la Universidad de Navarra, Bárbara Sarrionandia Urigüen obtuvo recientemente el doctorado en Comunicación Social por la Euskal Herriko Unibertsitatea (EHU), tras defender su tesis El impacto de la Inteligencia Artificial en los medios de comunicación vascos: Gobernanza algorítmica, soberanía lingüística y el desafío de la integridad informativa. Continúa desarrollando esta línea de investigación, que compagina con su actividad profesional en los ámbitos de la comunicación y el marketing en el sector privado.