Los medios están redactando noticias para agentes de IA ante la caída de tráfico en Google Search

Dan Shipper, fundador de Every, destaca que la principal diferencia entre el contenido de Every y un artículo convencional radica en que sus autores incluyen preguntas guía siempre que es posible. Esto permite a los lectores poner a prueba los conceptos por sí mismos. Por ejemplo, un artículo sobre un nuevo modelo incluye una serie de preguntas que el lector puede copiar y pegar en la IA, demostrando así cómo el modelo responde a las preguntas y evalúa la información introducida.

Ciertos tipos de artículos, como las guías, también incluyen botones que los lectores pueden pulsar para “Leer con Claude” o “Leer con ChatGPT”. Al hacer clic, aparece un mensaje que indica a la IA: “Empieza con un resumen conciso: un párrafo con viñetas. Luego, ofrece profundizar en el tema”. Los escritores incluyen muchos detalles en sus historias sin preocuparse por perder la atención de los lectores, sabiendo que los agentes seleccionarán los fragmentos más relevantes.

Variedad de formatos

Hace dos años, Every lanzó su primer artículo “extensible”: un reportaje extenso acompañado de una base de datos con información que incluía grabaciones de entrevistas, artículos de noticias y videos de YouTube. Los lectores podían consultar un chatbot que buscaba información adicional en la base de datos.

Recientemente, Every publicó un artículo de 8,000 palabras sobre Codex que los suscriptores pueden consultar en diversos formatos. Gracias a la base de datos, los agentes de los suscriptores pueden personalizar un nuevo contenido según sus intereses, ya sea un artículo, un podcast o un video. Un lector podría preferir un resumen con viñetas, mientras que otro podría solicitar un breve video con fragmentos de entrevistas.

“Como escritor, tienes que tomar decisiones sobre qué incluir en la historia que cuentas”, resalta Shipper. “Y siempre surge la pregunta: ¿son esas las decisiones correctas? ¿O son las decisiones correctas para un lector en particular?”. Con la IA, los periodistas ya no tienen que elegir.

“La gente va a hacer locuras con esto”, añade Shipper.

Mientras los medios de comunicación ven los agentes de IA como nuevo público, surge otra pregunta: ¿Pueden las editoriales realmente obtener beneficios económicos de esto?

Rasmus Kleis Nielsen, profesor de comunicación en la Universidad de Copenhague, cree que, si bien el mercado editorial para agentes literarios está en desarrollo, aún es inmaduro y sumamente desigual. Según Nielsen, persisten interrogantes importantes sobre los precios y la forma en que los agentes de IA interactuarán con el contenido en el futuro.

Cameron y Allison Murphy, directora de operaciones de Axios, se muestran optimistas respecto al uso de la IA como herramienta para analizar la audiencia. De acuerdo con los ejecutivos, el estilo conciso y altamente estructurado de Axios ya ha convertido a la editorial en una de las favoritas de la IA para responder a las preguntas. “El tiempo es oro para los rastreadores”, sostiene Murphy. “No quieren tener que leer tres cuartas partes de la página para encontrar la idea principal. Así que, eso ya nos beneficia”.

Pero, ¿realmente beneficia a Axios que la IA rastree su contenido?

Incluso si los lectores no visitan la página principal de Axios, la visibilidad de la marca en sí misma puede ser positiva, argumenta Nielsen. Es similar a lo que hacen los editores al crear contenido para plataformas sociales como TikTok e Instagram, que rara vez logran que los usuarios regresen a sus sitios web.

En general, las publicaciones se enfrentan al desafío de monetizar ciertos tipos de contenido cuando un chatbot puede ofrecer respuestas al instante. La gente solo está dispuesta a pagar por información que otras publicaciones (y grandes modelos de lenguaje) no ofrecen. En Every, esto se traduce en una guía detallada sobre IA y su uso; en el caso de Axios Pro Deals, supone un acceso rápido a información que podría transformar el mercado. Una suscripción con acceso completo a Axios Pro Deals cuesta 2,499 dólares al año, mientras que una suscripción anual a Every cuesta 288 dólares.

Shipper considera que esos 288 dólares corresponden a una suscripción para un lector humano, además de sus agentes. “Quizás no quiera leer todo tu material cada mes”, manifiesta Shipper. Pero si la suscripción incluye al agente, “quizás quiera que mi agente lo sepa para que me diga: ‘Oye, esto es importante’”.

Murphy expresa que el punto de partida de Axios es la aceptación: la gente ya utiliza la IA para asimilar información, y cada vez más personas lo harán en un futuro próximo.

“También intento restarle un poco de terror existencial al pensar que no es la primera vez que esto sucede en los medios”, agrega Murphy. La gente se informa a través de las redes sociales, de videos cortos y de podcasts. “En realidad, no se trata de la IA como audiencia”, concluye Murphy. “Se trata de la IA como una herramienta que nos ayuda a llegar a nuestra audiencia”.

Artículo originalmente publicado en WIRED.com. Adaptado por Mauricio Serfatty Godoy.