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Publicado: 20-06-2026

Uso de Inteligencia Artificial en la Producción de Contenidos

para Medios Digitales

Use of Artificial Intelligence in the Content Production for

Digital Media

Javier Zambrano-Macías1

Investigador

Centro de Investigaciones, Estudios y Diálogos Sociales

[CINEDIS] –Ecuador-

javierzambranomacias@gmail.com

Resumen

La inteligencia artificial [IA] emerge como un eje estructural en la transformación de los procesos de producción de contenidos en medios digitales, introduciendo nuevas dinámicas de automatización, personalización y eficiencia operativa. El presente estudio analiza el uso de la IA en la producción de contenidos digitales, e identificar sus principales aplicaciones, beneficios, limitaciones y desafíos en los ámbitos global y ecuatoriano. Se adopta un enfoque cualitativo y documental, basado en una revisión sistemática

174 de la literatura científica indexada en bases de datos como

Scopus, Web of Science y Google Scholar, complementada 1 Miembro del Centro de Investigaciones, Estudios y Diálogos Sociales [CINEDIS]. Docente con experiencia en Educación Superior en Tecnología Superior Diseño Gráfico y Multimedia, Tecnología Superior Universitaria en Diseño de Animación y Arte Digital; máster Universitario en Publicidad Integrada: Creatividad y Estrategia -España-. Ingeniero en Diseño Gráfico -Ecuador-. Acreditado para realizar actividades de investigación en el Ecuador por el Ministerio de Educación, Deporte y Cultura. Publicaciones en líneas de Análisis de forma Audiovisual, de la Semiótica e Iconografía de la Producción Artística, Identidad Visual y Marca, Comunicación Visual en Medios (Multimedia). Coordinador de Proyectos de Vinculación con la Comunidad y Tutor de trabajos de titulación. Conocimientos en Diseño

Editorial, Branding, Audiovisual y Colorización. ORCID: https://orcid.

org/0000-0002-8869-1218

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con el análisis de informes de organismos internacionales. Los resultados muestran que la IA facilita la automatización de procesos creativos, optimiza la segmentación de audiencias y redefine los perfiles profesionales en el campo de la comunicación. No obstante, también se evidencian riesgos relacionados con la desinformación, los sesgos algorítmicos y la insuficiente regulación. En el contexto ecuatoriano, se registra un alto nivel de conectividad digital; sin embargo, persisten limitaciones en la adopción avanzada 175

de tecnologías de IA y en el desarrollo de competencias digitales. Se concluye que la inteligencia artificial constituye una herramienta estratégica cuyo impacto dependerá de su implementación ética, crítica y regulada.

Palabras clave: inteligencia artificial [IA], medios

digitales, automatización de contenidos, comunicación digital, contenidos visuales.

Abstract

Artificial intelligence [AI] emerge as a structural axis in the transformation of content production processes in digital media, introducing new dynamics of automation, personalization, and operational efficiency. The present study aims to analyze the use of AI in digital content production and to identify its main applications, benefits, limitations, and challenges in both global and Ecuadorian contexts. A qualitative and documentary approach are adopted, based on a systematic review of scientific literature indexed in databases such as Scopus, Web of Science, and Google Scholar, complemented by the analysis of reports from international organizations. The results show that AI facilitates the automation of creative processes, optimizes audience segmentation, and redefines professional profiles

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in the field of communication. However, risks relate to disinformation, algorithmic bias, and insufficient regulation are evident. In the Ecuadorian context, a high level of digital connectivity is observed; nevertheless, limitations remain in the advanced adoption of AI technologies and the development of digital competencies. It is concluded that artificial intelligence constitutes a strategic tool whose impact will depend on its ethical, critical, and regulated implementation.

Keywords: artificial intelligence [AI], digital media, content automation, digital communication, visual content.

1. Introducción

Durante la última década, la inteligencia artificial [IA] se ha consolidado como un eje estructural en la producción de contenidos digitales, reconfigurando tanto los procesos creativos como las dinámicas de distribución mediática. Este fenómeno ocurre en un contexto de acelerada digitalización y convergencia mediática, donde la automatización y el análisis de grandes volúmenes de 176 datos posibilitan la generación optimizada de contenidos

a gran escala, tal como señalan los informes sobre Human-Centered Artificial Intelligence (HAI, 2024). En este escenario, la IA no solo funciona como herramienta de apoyo, sino como agente activo en la configuración de nuevas dinámicas comunicativas y narrativas (Galvez Martínez, 2024).

Kaplan & Haenlein (2019) conceptualizan la IA como la capacidad de interpretar y adaptar datos para la realización de tareas, diferenciándola de tecnologías relacionadas como el Internet of Things (IoT) y el big data. Propone una clasificación por etapas evolutivas -IA estrecha,

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IA general y superinteligencia- y por tipos -analítica, humana y humanizada-, ilustra potenciales y riesgos mediante casos y plantea el Modelo Tres C -Confianza, Cambio, Control- para reflexionar sobre las implicaciones organizacionales.

Broussard et al. (2019) explican que la IA simula aspectos de la inteligencia humana mediante técnicas de aprendizaje automático, desmontando concepciones ficticias de máquinas pensantes. Señalan además su papel 177

en tareas comunicativas automatizadas, como los agentes conversacionales, lo que plantea desafíos para las teorías tradicionales de la comunicación.

Zambrano (2025) examina la incidencia de la IA en la comunicación visual, describiendo cómo automatiza procesos creativos y genera narrativas personalizadas según contextos y destinatarios. Resalta tendencias de investigación, mejoras en eficiencia y calidad para contenidos interactivos, así como dilemas éticos vinculados a sesgos y autenticidad, y anticipa innovaciones futuras.

En el marco de la transformación digital

contemporánea, la IA se fundamenta en sistemas de aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y modelos generativos que permiten aumentar la eficiencia, la velocidad y la personalización en la creación de contenidos (Russell et al., 2021; HAI, 2024). Esta evolución ha dado lugar a un ecosistema mediático donde la producción de contenidos está cada vez más mediada por algoritmos inteligentes.

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1.1 Modelos de IA Generativa

El desarrollo de modelos de IA generativa ha posibilitado la creación automatizada de contenidos en diversos formatos —texto, imagen, audio y video—, configurando el denominado contenido generado por inteligencia artificial [AIGC] (Shao & Yin, 2025). Estas tecnologías no solo elevan la eficiencia productiva, sino que democratizan la creación, permitiendo la participación activa en el entorno digital de usuarios sin formación especializada (Shaw & Devgun, 2025).

En este sentido, Dwivedi et al. (2023) señalan que la IA generativa transforma las industrias creativas al automatizar tareas tradicionalmente humanas, como la redacción, la edición y el diseño multimedia. Complementariamente, Goodfellow et al. (2020) destacan que las redes generativas antagónicas [GANs] y los modelos de lenguaje a gran escala han ampliado de forma significativa las posibilidades creativas en entornos digitales.

1.2 IA en los Medios de Comunicación

178 La incorporación de la IA en los medios ha

impulsado el desarrollo del periodismo automatizado, también denominado automated journalism o robot journalism. Investigaciones de Diakopoulos (2019), Broussard et al. (2019) y Carlson (2018) muestran que los algoritmos pueden generar contenidos informativos con altos niveles de precisión y en tiempo real. Si bien esta automatización mejora la eficiencia, plantea interrogantes sobre la autoría, la transparencia y la ética informativa.

Asimismo, la IA se ha integrado en tareas como la curaduría de contenidos, la personalización informativa y

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la producción de narrativas multimedia (Sonni et al., 2024). Estudios recientes registran un crecimiento sostenido de la investigación sobre la aplicación de la IA a la comunicación, subrayando su impacto en la transformación estructural de las industrias mediáticas y en la evolución de prácticas profesionales (AlQaruty et al., 2024; Gálvez, 2025). 1.3 Personalización de Contenidos y Desafíos Éticos

Uno de los aportes más relevantes de la IA en medios digitales es la capacidad de personalizar contenidos 179

mediante el análisis de datos masivos [big data]. Según el informe del Reuters Institute (Newman et al., 2025), los algoritmos permiten adaptar la información a las preferencias individuales de los usuarios, lo que incrementa la interacción. Sin embargo, dicha personalización también puede favorecer la formación de burbujas informativas y la reproducción de sesgos algorítmicos (Napoli, 2019; Gillespie, 2018).

Paralelamente, el uso de la IA plantea desafíos críticos vinculados a la desinformación, la proliferación de deepfakes y la necesidad de regulación. Floridi et al. (2018) y Binns (2018) subrayan la urgencia de desarrollar marcos éticos para el uso responsable de la IA, mientras que organismos internacionales como la UNESCO (2022) han propuesto lineamientos para garantizar su aplicación ética y sostenible.

1.4 Transformaciones en la Producción de Contenidos

La integración de la IA en los procesos productivos ha modificado significativamente los flujos de trabajo, incorporando sistemas automatizados que optimizan la creación, edición y distribución de contenidos (Galarza-Ligña et al., 2024). En plataformas como YouTube,

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Instagram y TikTok, los creadores emplean herramientas de IA para desarrollar contenidos innovadores y altamente personalizados, lo que evidencia una transformación de las prácticas culturales y mediáticas (Lyu et al., 2024).

Como advierte Aivas (2025), este avance tecnológico plantea desafíos éticos, sociales y profesionales, entre ellos la desinformación, la pérdida de credibilidad en contenidos generados automáticamente, la sustitución de empleos creativos y la necesidad de marcos regulatorios adecuados.

Además, la IA ha tenido un impacto notable en la producción audiovisual y transmedia. Herramientas para la generación de guiones, la edición automatizada y la creación de contenido visual han redefinido las prácticas profesionales en periodismo digital, publicidad y marketing de contenidos (Pavlik, 2024; Lyu et al., 2024). 1.5 IA, Creatividad y Modelos de Negocio

La creciente adopción de la IA en medios digitales ha generado debate sobre su relación con la creatividad humana. Mientras Jarrahi (2018) sostiene que la IA complementa capacidades humanas, otros autores advierten 180 sobre el riesgo de una automatización excesiva que podría

afectar la originalidad y la calidad del contenido (McCosker & Wilken, 2020). En este marco, la interacción entre humanos y sistemas inteligentes se configura como un eje central en la evolución de la comunicación digital.

Desde la perspectiva económica, la IA está transformando los modelos de negocio de los medios digitales. Informes como los del McKinsey Global Institute (2023) destacan su potencial para generar valor en las industrias creativas mediante la optimización de procesos

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y la reducción de costos operativos. No obstante, dicha transformación exige el desarrollo de nuevas competencias profesionales y una reconfiguración del mercado laboral. 1.6 Planteamiento del Estudio

En este contexto, la IA debe entenderse como un agente transformador que redefine las relaciones entre productores, contenidos y audiencias. Su impacto abarca dimensiones tecnológicas, sociales, económicas y éticas, y se consolida como un elemento clave en la evolución del 181

ecosistema mediático digital (HAI, 2024; AlQaruty et al., 2024).

Por tanto, el presente artículo se propone analizar el uso de la inteligencia artificial en la producción de contenidos para medios digitales, abordando sus aplicaciones principales, beneficios, limitaciones y desafíos éticos, con el fin de contribuir a la comprensión de su papel en la transformación de la comunicación contemporánea. 2. Metodología

Este estudio se enmarca en un enfoque cualitativo de carácter descriptivo–analítico, orientado a examinar el uso de la inteligencia artificial en la producción de contenidos para medios digitales. Se adoptó un diseño documental basado en una revisión sistemática de la literatura científica reciente, con el objetivo de identificar tendencias, aplicaciones, beneficios y desafíos asociados a la implementación de la IA en el ecosistema mediático contemporáneo.

2.1 Diseño de Investigación

Se empleó una estrategia de revisión bibliográfica estructurada, inspirada en las directrices del método PRISMA

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[Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses], lo que permitió garantizar la transparencia, la rigurosidad y la replicabilidad en la selección y el análisis de las fuentes.

2.2 Búsqueda de Información

Se efectuó una búsqueda sistemática en bases de datos académicas de alto impacto, entre las que se incluyen Scopus, Web of Science, ScienceDirect, SpringerLink y Google Scholar. Para recuperar la información se utilizaron palabras clave en español e inglés, tales como: artificial intelligence, content creation, digital media, automated journalism, generative AI y media production, lo que posibilitó abarcar un amplio espectro de estudios relevantes.

2.3 Criterios de Inclusión y Exclusión

Se definieron criterios específicos para la selección de documentos. Como criterios de inclusión se consideraron: publicaciones difundidas entre 2018 y 2025 —periodo elegido para capturar la literatura reciente sobre la rápida evolución de la IA en medios digitales—; artículos indexados en Scopus y Web of Science; informes institucionales 182 de universidades y organismos internacionales; libros

académicos y reportes técnicos relevantes. Se admitieron referencias anteriores únicamente cuando aportaron marcos teóricos esenciales para la interpretación de los hallazgos.

Se excluyeron documentos sin revisión por pares, publicaciones duplicadas y estudios con escaso rigor metodológico o baja pertinencia temática. 2.4 Análisis de Contenido

Los documentos seleccionados fueron sometidos a un análisis temático que permitió organizar los hallazgos en

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categorías analíticas relevantes. Las categorías utilizadas fueron:

• Aplicaciones de la inteligencia artificial en

medios digitales.

• Impacto en la producción de contenidos.

• Beneficios asociados a la eficiencia productiva.

• Riesgos y desafíos éticos derivados de su

implementación.

2.5 183 Unidad de Análisis

La selección bibliográfica siguió un procedimiento sistemático: identificación inicial de registros mediante palabras clave en español e inglés, eliminación de duplicados y aplicación de los criterios de inclusión/ exclusión. Tras el cribado se conformó un corpus final de 40 fuentes académicas y técnicas, considerado suficiente por su vigencia, diversidad disciplinaria y correspondencia con los objetivos de la investigación.

2.6 Limitaciones del Estudio

Se reconocen como principales limitaciones la rápida evolución de la inteligencia artificial —que puede hacer que ciertos avances recientes no estén aun plenamente reflejados en la literatura indexada— y la naturaleza cualitativa del estudio, la cual restringe la generalización de los resultados. No obstante, este enfoque permite una comprensión profunda, contextualizada y crítica del fenómeno investigado.

2.7 Declaración de IA Generativa

Durante la preparación de este trabajo, el autor utilizó Perplexity, JustDone, ChatGPT exclusivamente para apoyo en corrección gramatical, revisión ortográfica,

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organización preliminar de contenidos y verificación referencial. Todas las decisiones analíticas, interpretativas y redaccionales finales fueron realizadas y supervisadas por el autor, quien asume plena responsabilidad sobre el contenido científico del artículo.

3. Resultados

Los hallazgos de este estudio provienen de un análisis sistemático de la literatura científica indexada y de la revisión de evidencia empírica sobre el uso de la inteligencia artificial [IA] en la producción de contenidos para medios digitales. Mediante la categorización temática de las fuentes seleccionadas, se identificaron patrones consistentes relativos a las aplicaciones, impactos y desafíos de la IA en el ecosistema comunicativo contemporáneo. Estos resultados se organizaron en dimensiones analíticas interrelacionadas que reflejan tanto la evolución tecnológica como sus implicaciones sociales, profesionales y éticas.

3.1 Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Medios Digitales

La literatura revisada coincide en señalar que la 184 inteligencia artificial ha generado transformaciones profundas

en los procesos de creación, edición y distribución de contenidos digitales. En este sentido, diversos estudios coinciden en señalar que la IA generativa no solo optimiza procesos, sino que redefine las lógicas de producción de contenido, introduciendo dinámicas de escalabilidad sin precedentes (Dwivedi et al., 2023).

De manera complementaria, Pavlik (2024) sostiene que estas tecnologías están redefiniendo el periodismo contemporáneo no solo desde una perspectiva operativa, sino también epistemológica, ya que modifican los procesos

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de construcción, validación y circulación de la información. En consecuencia, la IA deja de ser una herramienta auxiliar para convertirse en un agente activo dentro del proceso comunicativo, lo que implica una reconfiguración de las prácticas profesionales y de los criterios de calidad informativa (Valdiviezo, 2025).

Flores y Miranda (2025) señalan que más del 50 % de los estudios analizados evidencian mejoras en la calidad de imágenes y videos utilizados en comunicación 185

digital, favoreciendo procesos de restauración audiovisual, automatización creativa y ahorro de tiempo en la producción de contenidos. Asimismo, Goodfellow et al. (2020) explican que los avances en redes neuronales profundas y modelos generativos han ampliado las capacidades creativas de la IA en la industria mediática.

Los autores Anantrasirichai & Bull (2022) analizan el estado del arte de IA y ML —incluyendo CNNs, GANs, RNNs y DRL— en industrias creativas, clasificando aplicaciones en: creación de contenido, análisis de información, mejora postproducción, extracción/mejora de datos y compresión. Critican limitaciones en IA autónoma creadora, promoviendo su rol como herramienta colaborativa que potencia la creatividad humana sin reemplazarla.

En el ámbito de la producción de contenidos para medios digitales, frameworks representan un avance significativo en la animación de retratos mediante modelos de difusión Transformer. Este enfoque resuelve limitaciones tradicionales al generar secuencias de video infinitas de alta calidad para personajes diversos —desde humanos realistas y figuras completas hasta animaciones

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estilizadas—, incluyendo expresiones faciales complejas y escenas con múltiples actores mediante máscaras de segmentación precisa (Corzo-Cortés et al., 2025). Como menciona Valdiviezo (2025) tales desarrollos facilitan la creación escalable de contenidos audiovisuales inmersivos, como videos con avatares de presentadores de noticias, educadores o narradores para plataformas digitales.

Otro de los ejes centrales identificados es la capacidad de la inteligencia artificial para personalizar y segmentar contenidos en función del comportamiento de los usuarios. Newman et al. (2025) señalan que los algoritmos de recomendación permiten adaptar la información a las preferencias individuales, lo que incrementa el nivel de interacción y la fidelización de audiencias.

Este proceso ha permitido mejorar

significativamente la experiencia del usuario mediante:

• Recomendaciones personalizadas.

• Adaptación del contenido a intereses

específicos.

186 • Incremento del engagement en plataformas

digitales.

Por consiguiente, las principales aplicaciones en la producción de contenidos identificadas se sintetizan en la Tabla 1, tales como la automatización de textos, la edición audiovisual, la personalización de contenidos y el análisis de datos. Dichas aplicaciones evidencian el carácter transversal de la IA a lo largo de toda la cadena de valor de los medios digitales, desde la generación hasta la distribución del contenido.

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Tabla 1

Aplicaciones de la inteligencia artificial en la producción de contenidos digitales

Aplicación Ejemplo en Descripción medios

Automatización Generación Periodismo automática de de textos automatizado noticias y artículos 187 Edición Edición automática Contenido en audiovisual de video e imagen redes sociales

Personalización Recomendación de Plataformas contenidos basada streaming en algoritmos

Análisis de Segmentación de Marketing digital datos audiencias

Nota. Elaboración propia (2026). Fuente: Dwivedi et al. (2023); Pavlik (2024); HAI. (2024).

Además, Diakopoulos (2019) sostiene que el periodismo

automatizado permite generar contenidos informativos estructurados con altos niveles de precisión, especialmente en áreas financieras, deportivas y meteorológicas. Del mismo modo, Pavlik (2024) argumenta que estas tecnologías modifican los procesos de validación y circulación de la información, reconfigurando las prácticas profesionales en el periodismo digital. Gillespie (2018) sostiene que los algoritmos actúan como intermediarios culturales que influyen en la visibilidad de la información.

En relación con el impacto en los profesionales de la

comunicación, Jarrahi (2018) sostiene que la inteligencia artificial

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no reemplaza completamente el trabajo humano, sino que lo transforma, desplazando funciones operativas hacia tareas más analíticas, estratégicas y de supervisión.

En este aspecto, los profesionales de la

comunicación han asumido nuevos roles, tales como:

• Supervisores de sistemas automatizados.

• Curadores de contenido digital.

• Analistas de datos.

• Estrategas de comunicación digital.

García-Avilés (2021) sostiene que el periodista contemporáneo debe desarrollar competencias tecnológicas avanzadas.

3.2 Beneficios de la IA en la Producción de Contenidos

Los hallazgos muestran que la inteligencia artificial aporta beneficios significativos en términos de eficiencia productiva, optimización de recursos y escalabilidad de contenidos digitales. La automatización de procesos permite reducir tiempos de producción y costos operativos, favoreciendo modelos de comunicación más dinámicos y personalizados.

188 McKinsey Global Institute (2023) destaca que la IA

posee un elevado potencial económico para las industrias creativas mediante la optimización de procesos productivos y la automatización de tareas repetitivas. Asimismo, Newman et al. (2025) señalan que los algoritmos de recomendación incrementan los niveles de interacción y fidelización de audiencias a través de contenidos personalizados.

Los beneficios asociados a la inteligencia artificial — como la eficiencia, escalabilidad y reducción de costos— se presentan en la Tabla 2.

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Tabla 2

Beneficios del uso de IA en medios digitales

Beneficios Impacto en medios digitales

Mayor eficiencia Reducción de tiempos de productiva producción Reducción de costos Optimización de recursos

operativos

Personalización de 189 Incremento del engagement contenidos

Escalabilidad Producción masiva de

contenidos

Nota. Elaboración propia (2026). Fuente: McKinsey Global Institute (2023); Newman et al. (2025).

En Ecuador, datos del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC, 2025) y de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL, 2025), en la Figura 1 se muestra que la adopción de inteligencia artificial en el sector empresarial aún se encuentra en una etapa incipiente, concentrándose principalmente en procesos operativos como la automatización y el marketing digital, lo que refuerza la relevancia de la personalización algorítmica en el contexto local. No obstante, también se identifican limitaciones relacionadas con la regulación y la transparencia de estos sistemas.

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Figura 1

Uso de inteligencia artificial en empresas de Ecuador

TTIIPPO O D DEE UUSSO O D DEE IIAA

Automatización de procesos Marketing digital y contenidos

Atención al cliente (chatbots) Análisis de datos

2200%%

3322%%

2211%%

2277%%

Nota. Elaboración propia (2026). Fuente: CEPAL (2025) y INEC (2025).

Carlson (2018) argumenta que la automatización no 190 solo incrementa la eficiencia productiva, sino que también

redefine la autoridad periodística, generando tensiones entre la rapidez de producción y la credibilidad de la información. Este aspecto resulta particularmente relevante en un contexto donde la inmediatez informativa se ha convertido en un valor central dentro de los medios digitales.

De igual manera, la Figura 2 evidencia que el consumo de contenidos digitales en Ecuador se orienta predominantemente hacia redes sociales y formatos audiovisuales, lo que refuerza la importancia de la IA en la producción de contenidos adaptados a estos entornos.

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Figura 2

Consumo de medios digitales en Ecuador

PPO ORRCCEEN NTTAAJJEE D DEE UUSSUUAARRIIO OSS

Podcasts 38%

Noticias digitales 72%

191

Video en línea 88%

Redes sociales 94%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Nota. Elaboración propia (2026). Fuente: Reuters Institute for the Study of Journalism (Newman et al., 2025) y Kemp (2024).

3.3 Limitaciones y Riesgos Asociados al Uso de IA

A pesar de los beneficios identificados, la literatura

revisada evidencia importantes limitaciones y riesgos derivados de la implementación de inteligencia artificial en medios digitales. Entre ellos destacan la desinformación, los sesgos algorítmicos, la homogenización de contenidos y la dependencia tecnológica.

Floridi et al. (2018) advierten que el uso de sistemas

automatizados sin supervisión ética adecuada puede amplificar errores y afectar negativamente la calidad de la información. Del mismo modo, Kietzmann et al. (2020) analizan el impacto de los deepfakes y su capacidad para distorsionar la realidad digital.

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Como indica Franganillo (2023), se utiliza la IA generativa para automatizar textos, gráficos, sonidos y audiovisuales en periodismo, publicidad y entretenimiento, analizando modelos de lenguaje, GANs y deepfakes. Abordan riesgos éticos-legales como propiedad intelectual, veracidad, identidad y creatividad humana, recomendando uso responsable y ético.

Desde una perspectiva crítica, Couldry & Mejias (2019) introducen el concepto de colonialismo de datos, destacando cómo la recopilación masiva de información por parte de plataformas digitales puede generar nuevas formas de desigualdad y concentración de poder. Así mismo, Broussard (2019) amplía esta perspectiva al analizar el impacto de la IA generativa en el periodismo, destacando tanto sus oportunidades como sus riesgos.

Estas limitaciones se resumen en la Tabla 3, las que se encuentran estrechamente vinculadas con riesgos como la desinformación, los sesgos algorítmicos y la pérdida de diversidad informativa.

Tabla 3

192 Limitaciones y riesgos del uso de IA en medios digitales

Riesgos identificados Implicaciones

Desinformación Difusión de contenidos falsos Sesgos algorítmicos Discriminación y parcialidad

Burbujas informativas Limitación de diversidad informativa Dependencia tecnológica Reducción de supervisión humana

Deepfakes Manipulación audiovisual

Nota. Elaboración propia (2026). Fuente: Floridi et al. (2018); Kietzmann et al. (2020); Napoli (2019).

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Napoli (2019) sostiene que los algoritmos de recomendación pueden restringir el acceso a perspectivas diversas, mientras que Couldry y Mejias (2019) alertan sobre nuevas formas de concentración de poder derivadas de la recopilación masiva de datos por parte de plataformas digitales.

3.4 Desafíos Éticos y Regulatorios

Uno de los principales hallazgos del estudio corresponde a los desafíos éticos y regulatorios asociados 193

al uso de inteligencia artificial en medios digitales. La literatura destaca la necesidad de fortalecer principios de transparencia, responsabilidad y regulación tecnológica para garantizar un uso ético de estas herramientas.

Floridi et al. (2018) proponen un marco ético fundamentado en transparencia, justicia y responsabilidad algorítmica. Por su parte, la UNESCO (2022) establece lineamientos internacionales orientados al uso responsable de la IA, enfatizando la necesidad de regulación y supervisión humana permanente. En la Tabla 4 se presentan los principales desafíos identificados.

Tabla 4

Principales desafíos del uso de IA en medios ecuatorianos

Desafío Nivel de impacto

Desinformación Alto Falta de regulación Alto Brecha digital Medio

Capacitación profesional Medio Nota. Elaboración propia (2026). Fuente: Fuente: CEPAL (2025) y UNESCO (2022).

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Asimismo, Binns (2018) enfatiza la importancia de garantizar equidad en los sistemas automatizados, mientras que Ricaurte (2019) advierte sobre riesgos de vigilancia digital y manipulación informativa en contextos latinoamericanos.

3.5 Contexto Ecuatoriano y Latinoamericano

En Ecuador y América Latina, la adopción de inteligencia artificial aún presenta niveles heterogéneos de desarrollo tecnológico y competencias digitales. Aunque el acceso a Internet y redes sociales muestran índices elevados, persisten limitaciones relacionadas con capacitación profesional, regulación tecnológica y alfabetización digital.

Salaverría (2019) y García-Avilés (2021) destacan que la convergencia entre inteligencia artificial y periodismo constituye uno de los principales factores de transformación digital de los medios contemporáneos.

Los datos expuestos en la Tabla 5 sobre conectividad en Ecuador evidencian un escenario favorable para la expansión de tecnologías digitales avanzadas. 194 Tabla 5

Acceso y uso de Internet en Ecuador (2024)

Indicador Valor

Población total 18,3 millones

Usuarios de Internet 15,2 millones

Penetración de Internet 83,1%

Usuarios de redes sociales 13,5 millones

Penetración de redes sociales 73,8%

Nota. Elaboración propia (2026). Fuente: Kemp (2024).

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Cobo (2019) analiza la cultura digital en contextos educativos y comunicacionales, destacando el papel de la IA en la transformación de los procesos de producción de contenidos. Por su parte, Ricaurte (2019) examina el impacto de las plataformas digitales en América Latina, subrayando la influencia de la automatización en la circulación de información.

Sin embargo, la Figura 3 evidencia la persistencia de brechas significativas en competencias digitales, lo que 195

limita el aprovechamiento pleno de tecnologías basadas en inteligencia artificial, tal como advierte UNESCO (2022). Figura 3

Brechas en las competencias digitales

PPO ORRCCEEN NTTAAJJEE PPO OBBLLAACCIIÓ ÓN N

Básico Intermedio Avanzado

1188%%

4488%%

3344%%

Nota. Elaboración propia (2026). Fuente: UNESCO (2022) y CEPAL (2025).

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Asimismo, estudios institucionales y académicos en Ecuador evidencian que las organizaciones y medios digitales están comenzando a integrar herramientas de inteligencia artificial en áreas como el marketing digital, la producción audiovisual y la gestión de redes sociales, lo que refleja una tendencia creciente hacia la digitalización avanzada.

3.6 Aportes Relevantes según Autores

Los aportes de los autores analizados permiten comprender la complejidad del fenómeno desde múltiples perspectivas.

• Flores y Miranda (2025) destacan que la

IA mejora la calidad de imágenes y videos, optimizando la comunicación visual.

• Zambrano (2025) resalta las nuevas posibilidades

creativas que introduce la IA en el diseño y la comunicación visual.

• Newman et al. (2025) evidencian la

personalización de contenidos en medios digitales y el impacto en el consumo mediático.

196 • Dwivedi et al. (2023) destacan el impacto de la

IA generativa en la transformación de industrias digitales.

• Pavlik (2024) analiza la influencia de la IA en el

periodismo y la producción informativa.

• Vega-Avila (2022) plantea la transformación del

rol del diseñador hacia funciones estratégicas y de supervisión de sistemas inteligentes.

• Anantrasirichai & Bull (2022) destacan el impacto

de la IA en las industrias creativas y su potencial innovador.

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• Carlson (2018) problematiza sus implicaciones en

la credibilidad informativa.

• Diakopoulos (2019) introduce el concepto de

periodismo automatizado.

• Broussard et al. (2019) define de forma precisa la

IA frente a mitos populares, enfatizando machine learning.

• Napoli (2019) advierte sobre la concentración del

poder informativo en plataformas digitales. 197

• Floridi et al. (2018) establecen un marco ético

fundamental para la IA.

• Jarrahi (2018) ofrece una perspectiva sociotécnica

del trabajo humano en la era digital en relación del uso de la IA.

Los resultados muestran que la inteligencia artificial se

ha consolidado como un eje estructural en la transformación de la producción de contenidos digitales. El contexto ecuatoriano presenta condiciones favorables en términos de conectividad digital, pero enfrenta limitaciones en la adopción tecnológica avanzada y en el desarrollo de competencias digitales.

En definitiva, si bien la inteligencia artificial ofrece

oportunidades significativas para la innovación en la producción de contenidos, su implementación efectiva requiere un enfoque integral que combine desarrollo tecnológico, formación profesional y regulación ética, con el fin de garantizar un uso responsable y sostenible en el ecosistema mediático contemporáneo.

4. Discusión

Los resultados obtenidos en la presente investigación

evidencian que la inteligencia artificial se ha consolidado como

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un factor estratégico en la transformación de la producción de contenidos para medios digitales, modificando tanto las dinámicas técnicas de generación informativa como las relaciones entre plataformas, audiencias y profesionales de la comunicación. En concordancia con los planteamientos de Dwivedi et al. (2023) y Pavlik (2024), los hallazgos demuestran que la automatización basada en IA no solo optimiza procesos operativos, sino que también redefine los modelos contemporáneos de producción mediática mediante sistemas capaces de generar, editar y distribuir contenidos a gran escala.

En este sentido, los resultados coinciden con la perspectiva de Diakopoulos (2019), quien sostiene que el periodismo automatizado representa una evolución estructural en la generación de noticias, particularmente en ámbitos donde predominan contenidos altamente estructurados, como información financiera, deportiva y meteorológica. De igual manera, Carlson (2018) advierte que la automatización modifica los criterios tradicionales de validación periodística y plantea tensiones entre velocidad 198 de producción y credibilidad informativa. Los hallazgos

del presente estudio respaldan dichas afirmaciones, al evidenciar que las herramientas automatizadas incrementan significativamente la eficiencia productiva, aunque simultáneamente generan preocupaciones relacionadas con la calidad editorial y la supervisión humana.

Asimismo, la investigación coincide con los planteamientos de Franganillo (2023) y Goodfellow et al. (2020), quienes destacan que la inteligencia artificial generativa amplía las posibilidades creativas en la

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producción de contenidos audiovisuales, gráficos y textuales. Los resultados muestran que tecnologías basadas en modelos generativos y redes neuronales profundas permiten automatizar procesos complejos de edición audiovisual, generación de imágenes y personalización de contenidos digitales. Sin embargo, a diferencia de enfoques excesivamente tecnocentristas, este estudio sostiene que la creatividad humana continúa siendo un componente esencial dentro de los procesos 199

comunicacionales, especialmente en tareas vinculadas con interpretación crítica, contextualización y validación ética de la información.

Desde la perspectiva de las industrias creativas, los hallazgos también guardan relación con Anantrasirichai y Bull (2022), quienes conciben la inteligencia artificial como una herramienta colaborativa que potencia las capacidades humanas sin reemplazar completamente al profesional. En efecto, los resultados evidencian una transformación progresiva de los perfiles laborales dentro del ecosistema mediático digital, donde las funciones tradicionales evolucionan hacia roles asociados con supervisión de sistemas automatizados, análisis de datos y gestión estratégica de contenidos. Esta interpretación coincide con Jarrahi (2018), quien plantea una relación de complementariedad entre humanos y sistemas inteligentes en lugar de un escenario de sustitución total del trabajo humano.

Por otra parte, el estudio confirma que la personalización de contenidos constituye uno de los principales aportes de la inteligencia artificial dentro del

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entorno digital contemporáneo. Los resultados obtenidos coinciden con Newman et al. (2025), quienes sostienen que los algoritmos de recomendación incrementan la interacción y fidelización de audiencias mediante contenidos adaptados a preferencias individuales. En el caso ecuatoriano, los datos analizados evidencian un elevado consumo de redes sociales y plataformas audiovisuales, lo que favorece la implementación de estrategias de segmentación y personalización algorítmica.

No obstante, el estudio también coincide con Napoli (2019) y Gillespie (2018) al advertir que la sobre personalización excesiva puede limitar la diversidad informativa y generar entornos cerrados de consumo mediático. Desde esta perspectiva, los algoritmos dejan de ser herramientas neutrales para convertirse en intermediarios culturales que condicionan la visibilidad y circulación de la información. De manera complementaria, Couldry y Mejias (2019) introducen el concepto de colonialismo de datos para explicar cómo las plataformas digitales concentran poder mediante la recopilación masiva de información de los 200 usuarios. Los hallazgos de esta investigación respaldan estas

preocupaciones al identificar riesgos asociados a burbujas informativas, sesgos algorítmicos y concentración del control comunicacional en grandes plataformas digitales.

En relación con los desafíos éticos, los resultados obtenidos coinciden ampliamente con Floridi et al. (2018), quienes proponen la necesidad de desarrollar marcos éticos basados en principios de transparencia, justicia y responsabilidad algorítmica. El presente estudio identifica que la desinformación, los deepfakes y la opacidad en

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los sistemas automatizados representan algunas de las principales amenazas para la credibilidad de los medios digitales y la calidad del ecosistema informativo contemporáneo. Estas problemáticas también son analizadas por Kietzmann et al. (2020), quienes advierten que los contenidos manipulados mediante inteligencia artificial poseen un alto potencial para afectar la confianza pública y distorsionar la percepción de la realidad.

De igual manera, los hallazgos guardan relación 201

con las recomendaciones de la UNESCO (2022), las cuales enfatizan la necesidad de fortalecer mecanismos regulatorios y garantizar el uso responsable de tecnologías inteligentes. En este sentido, el estudio aporta una visión crítica desde América Latina y particularmente desde Ecuador, donde aún persisten limitaciones relacionadas con regulación tecnológica, alfabetización digital y formación especializada en inteligencia artificial. A diferencia de investigaciones desarrolladas en países con ecosistemas digitales altamente consolidados, los resultados evidencian que en contextos latinoamericanos la implementación de IA presenta desafíos estructurales asociados a brechas tecnológicas, desigualdad en competencias digitales y limitada infraestructura de innovación.

En el ámbito regional, los aportes de Ricaurte (2019) y Cobo (2019) resultan especialmente relevantes para comprender las implicaciones socioculturales de la inteligencia artificial en América Latina. Ambos autores advierten que la transformación digital no puede analizarse exclusivamente desde una perspectiva tecnológica, sino también desde sus efectos sobre el poder, la vigilancia

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digital y las dinámicas de desigualdad informativa. Los hallazgos de esta investigación coinciden con dichas perspectivas al identificar que el desarrollo de inteligencia artificial en medios digitales requiere considerar no solo factores técnicos y económicos, sino también dimensiones éticas, sociales y culturales.

Un aporte relevante del presente estudio radica en la contextualización del fenómeno dentro del entorno ecuatoriano, aspecto escasamente abordado en investigaciones previas sobre inteligencia artificial y comunicación digital. Los resultados muestran que Ecuador presenta condiciones favorables en términos de conectividad digital y consumo de medios en línea; sin embargo, persisten limitaciones significativas en competencias digitales avanzadas y adopción tecnológica especializada. Esta situación evidencia la necesidad de fortalecer procesos de formación profesional, actualización curricular y alfabetización mediática orientados a responder a las demandas emergentes del ecosistema digital contemporáneo.

202 Por último, la inteligencia artificial representa

simultáneamente una oportunidad de innovación y un desafío estructural para los medios digitales. Si bien las tecnologías inteligentes favorecen procesos de automatización, personalización y optimización productiva, también introducen riesgos asociados a la desinformación, concentración del poder informativo y debilitamiento de principios éticos fundamentales dentro de la comunicación contemporánea. En consecuencia, el estudio reafirma la importancia de promover modelos de implementación

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tecnológica que integren supervisión humana, regulación ética y desarrollo de competencias digitales, con el propósito de garantizar un uso responsable y sostenible de la inteligencia artificial en la producción de contenidos mediáticos.

5. Conclusiones

El análisis realizado en este estudio indica que la inteligencia artificial [IA] se ha consolidado como un factor clave en la transformación de la producción de contenidos 203

para medios digitales, incidiendo de forma notable tanto en procesos técnicos como en las dinámicas comunicativas contemporáneas. Su incorporación ha permitido automatizar tareas, optimizar recursos y producir contenidos a gran escala, constituyéndose en una ventaja estratégica para organizaciones mediáticas en contextos de alta digitalización y competencia.

Asimismo, la IA ha impulsado estrategias de personalización y segmentación de audiencias que permiten adaptar la información a intereses, hábitos y preferencias de los usuarios. Estas prácticas han mejorado la experiencia de consumo mediático y aumentado los niveles de interacción en entornos digitales. No obstante, también generan riesgos para la diversidad informativa, entre ellos la posible consolidación de entornos cerrados o “burbujas digitales” que restringen el acceso a perspectivas plurales.

En el plano profesional, los resultados muestran una reconfiguración progresiva de los roles tradicionales en los medios digitales. La adopción de herramientas inteligentes exige nuevas competencias vinculadas al análisis de datos, la gestión de sistemas automatizados y la supervisión de

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algoritmos. En este sentido, la IA no sustituye por completo al profesional, sino que actúa como recurso complementario que amplía las capacidades creativas, analíticas y estratégicas, desplazando tareas operativas hacia funciones de mayor complejidad y valor añadido.

El estudio también evidencia riesgos y desafíos éticos asociados al uso de la IA en la producción de contenidos: proliferación de desinformación, generación de materiales manipulados y opacidad en los procesos algorítmicos. Estos elementos subrayan la necesidad de marcos regulatorios sólidos, políticas de transparencia y principios éticos que orienten una implementación responsable y supervisada de estas tecnologías en el ámbito mediático.

En síntesis, la inteligencia artificial posee un alto potencial para la innovación en la producción de contenidos digitales; sin embargo, su impacto dependerá del modo en que se integre en el ecosistema comunicativo. Se requiere un enfoque crítico, responsable y éticamente fundamentado que combine desarrollo tecnológico, formación profesional 204 y regulación, con el fin de garantizar la calidad informativa

y el respeto a los principios fundamentales de la comunicación.

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