La adopción de la inteligencia artificial en medios locales de Mar del Plata

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.68543/int.v6i6.7691

Palabras clave:

IA generativa, periodismo digital, newsmaking, medios locales, innovación

Resumen

El objetivo del trabajo es describir el uso de la inteligencia artificial (IA) en los procesos de producción de noticias en medios digitales de Mar del Plata, Argentina, y está enmarcado dentro del proyecto de investigación en desarrollo de la Maestría en Comunicación de la Universidad Nacional de Lomas de Zamora. Primero se identifican las herramientas y aplicaciones específicas de IA que los periodistas han adoptado en medios locales, así como las motivaciones y los obstáculos que la rodean y, luego, se analizan las consecuencias de su uso en la práctica periodística, tanto en términos de beneficios operativos como de posibles riesgos éticos o de calidad informativa. Los resultados de las encuestas realizadas a periodistas de la ciudad muestran que, a pesar de que el nivel de conocimiento sobre la IA es alto y su uso está ampliamente difundido entre los profesionales encuestados, el estado actual del periodismo local en Mar del Plata frente a la IA puede definirse como una etapa de adopción entusiasta pero solitaria, ya que los propios profesionales están asumiendo el costo del aprendizaje y los riesgos éticos sin un marco de contención por parte de las empresas mediáticas.

Biografía del autor/a

Maximiliano Aracena, Universidad FASTA

Licenciado en Comunicación (Universidad FASTA), Especialista en Gestión de las Comunicaciones (Universidad Nacional de Lomas de Zamora). Maestrando en Comunicación (Universidad Nacional de Lomas de Zamora). Docente e investigador en la Universidad FASTA, docente en la Universidad CAECE y docente adscripto en la Universidad Nacional de Mar del Plata

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Publicado

2026-10-26

Cómo citar

Aracena, M. (2026). La adopción de la inteligencia artificial en medios locales de Mar del Plata. Interacciones, 6(6), e7691. https://doi.org/10.68543/int.v6i6.7691

Número

Sección

Dosier

ARK