Los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial generativa toman como base el trabajo periodístico, pero alteran las jerarquías de la visibilidad mediática en función de otra, una visibilidad algorítmica. Esta es la conclusión general de un estudio que la consultora estadounidense Cision, especializada en tecnología, realizó en torno a cómo distintos modelos de lenguaje dan cuenta de lo sucedido en la CES (Consumer Electronics Show) 2026, la feria de tecnología más importante del mundo. El reporte fue difundido por la Asociación de Entidades Periodísticas Argentinas (Adepa).
A través de un registro pormenorizado, la publicación «CES 2026: Análisis de tendencias mediáticas” sostiene que los grandes modelos de lenguaje no solo consumen información periodística como insumo, sino que además la sintetizan y la reorganizan de tal modo que producen una nueva capa de intermediación informativa. En esta nueva capa, organizada con criterios ajenos a los de la prensa que responden al algoritmo de cada empresa, la «visibilidad algorítmica» de empresas, sectores, temas y personas difiere de la visibilidad que tienen en los medios de comunicación.
La prensa continúa en un rol de fuente central para los modelos de lenguaje de IA
El estudio de Cision mide la cobertura del CES 2026 tanto en los medios como en las respuestas que distintos modelos de lenguaje dan a preguntas relativas a la feria. En particular, plantea preguntas a ChatGPT, Perplexity, DeepSeek y Google AI Mode, y examine cómo construyen sus respuestas. El objetivo es entender cómo los modelos interpretan un gran evento tecnológico, y también cuál es el rol del ecosistema informativo en esa interpretación.
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Los resultados muestran que más de la mitad de las fuentes utilizadas por los modelos de lenguaje para interpretar el CES 2026 provienen de la prensa. El informe destaca el rol central del periodismo en alimentar a los LLMs: en particular, el 41% del material que usan viene de medios de comunicación especializados en tecnología, y el 18%, de medios de noticias generales. El resto de sus fuentes proviene de la web oficial del CES, con el 15%; distintas webs corporativas, con el 9%; y YouTube, con el 6%.
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Sin embargo, los modelos de lenguaje no reproducen la jerarquización que la prensa establece sobre los diversos productos, noticias, empresas y personas que protagonizan la CES 2026. Por ejemplo, se comprobó que las tendencias dominantes en las respuestas son la robótica y los videojuegos, mientras que la prensa destacaba otras áreas, como movilidad o pantallas. El estudio muestra que la inteligencia artificial generativa, en palabras de Adepa, «reconfigura la narrativa hacia marcos conceptuales amplios y deja en segundo plano la granularidad del producto».
Sin embargo, esta reconfiguración sigue mostrando una dependencia marcada de la producción previa de medios periodísticos como fuente primaria. «La autoridad editorial y la profundidad analítica siguen siendo determinantes para que una narrativa sea absorbida por los sistemas generativos», sostiene Adepa.
Visibilidad mediática y visibilidad algorítmica, en divergencia
El estudio destaca también que si bien los modelos de lenguaje se basan en el contenido periodístico, la jerarquización de la información es muy diferente. Por ejemplo, algunas compañías ganan más visibilidad en los medios, y otras, en las respuestas de la IA. «Esto indica que la arquitectura digital corporativa influye directamente en cómo la IA representa a una marca», señala Adepa. «La jerarquía algorítmica no coincide necesariamente con la jerarquía editorial».
El informe da cuenta de una transición hacia una doble competencia por la visibilidad: una mediática y otra algorítmica. «La primera depende de la cobertura en prensa y del posicionamiento en la agenda informativa; la segunda, de la citabilidad digital, la calidad semántica de los contenidos propios y su capacidad para integrarse en el corpus que utilizan los modelos de lenguaje», desgrana Adepa.
Así, de qué manera una cobertura periodística es absorbida, indexada y reformulada por sistemas de inteligencia artificial se vuelve un componente central para entender cómo se procesa y difunde la información.
LT