Media Party Barcelona

Opening a cargo de Mariano Blejman, director de Media Party y Carles Escolà, Secretario de Medios de Comunicación y Difusión de la Generalitat de Catalunya.

Judith Argila - Director of Digital Audience Development 3cat

Un repaso a cómo la inteligencia artificial puede ser utilizada como herramienta en el periodismo de investigación, con casos de uso como los Epstein Files o el análisis de tendencias en el discurso político a lo largo del tiempo. Todo esto, siempre y cuando se tengan en cuenta los mecanismos detrás de cómo funciona esta tecnología. La charla abordará ejemplos específicos y analizará cómo la IA se estructura y contribuye en cada escenario. El objetivo es que la audiencia se lleve estos casos de estudio como ejercicios prácticos para desarrollar la intuición de cuándo y cómo introducirla en un proyecto de investigación, desde scripts sencillos hasta agentic AI.

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An overview of how artificial intelligence can be used as a tool in investigative journalism, featuring use cases such as the Epstein Files and the analysis of long-term trends in political discourse. Throughout the session, special attention will be given to understanding the mechanisms behind how this technology works.
The talk will explore specific examples and examine how AI is applied and contributes in each scenario. The goal is for participants to leave with a set of practical case studies that help them develop an intuition for when and how to incorporate AI into investigative projects—from simple scripts to agentic AI systems.

Internet se construyó sobre un acuerdo implícito: se aceptaba el descubrimiento automatizado de contenidos porque, a cambio, dirigía a las audiencias de vuelta hacia periodistas, editores y otros creadores. La inteligencia artificial está poniendo en tensión ese acuerdo.
Cada vez más, los sistemas de IA resumen contenidos, se entrenan con material generado por personas y fundamentan sus respuestas en ese trabajo, pero lo hacen desviando a los usuarios de las fuentes originales y trasladando el valor económico lejos de quienes producen esos contenidos. La llegada de un Internet impulsado por agentes de IA (agentic Internet) hace aún más urgente la necesidad de un nuevo modelo de negocio que funcione tanto para los creadores como para las empresas de inteligencia artificial.
La respuesta no es bloquear la IA, sino reconstruir ese acuerdo con reglas más claras que beneficien a todas las partes. La infraestructura actual, como robots.txt, es demasiado limitada: no distingue entre el rastreo para motores de búsqueda, el entrenamiento de modelos o el uso por agentes de IA, lo que genera incertidumbre tanto para los editores como para los desarrolladores.
Datos recientes de Cloudflare confirman este desequilibrio: cerca del 90 % de las solicitudes realizadas por rastreadores de IA tienen como objetivo el entrenamiento de modelos o usos mixtos, y no exclusivamente la búsqueda, que sigue siendo la función más importante para la visibilidad de los medios y editores. Esto representa un problema tanto para los creadores de contenido como para los desarrolladores de IA, que hoy no cuentan con un mecanismo escalable para saber qué usos están permitidos.
Resolver este problema también mejorará la propia inteligencia artificial. Los modelos necesitan acceso a contenido humano, actualizado y de alta calidad para seguir siendo precisos, diversos y útiles. Sin ese insumo, terminan alimentándose de contenido sintético, acelerando la degradación de los datos y el riesgo de colapso de los modelos.
Una capa de permisos no constituye un impuesto a la IA; es el mecanismo que evita que la fuente de información se agote.
El papel de Cloudflare es hacer que este intercambio sea eficiente para ambas partes: ofrecer a los creadores visibilidad y un control granular sobre cómo se utiliza su contenido, y proporcionar a los desarrolladores de IA una vía escalable y eficiente para acceder a contenido autorizado bajo condiciones claras.
A medida que Internet evoluciona hacia un ecosistema cada vez más basado en agentes de IA, creadores y empresas de inteligencia artificial necesitan formas más eficientes de conectarse e intercambiar valor. Es necesario desarrollar mecanismos escalables para el descubrimiento y la monetización de contenidos que faciliten ese intercambio de valor, al tiempo que garanticen que el ecosistema de información siga siendo diverso, competitivo y confiable.

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The Internet was built on a bargain: automated discovery was tolerated because it sent audiences back to journalists, publishers, and other creators. AI is straining that bargain. AI systems increasingly summarize, train on, and ground responses in human-generated content while routing readers around the original source, shifting economic value away from the people who produce it. The advent of the agentic Internet exacerbates the need for a new business model that works both for creators and AI companies. The answer isn't to block AI, but to rebuild the bargain on clearer terms that work for everyone. Current infrastructure like robots.txt is too blunt; it fails to distinguish between search, training, and agentic use, creating uncertainty for both publishers and developers. Recent Cloudflare data confirms this imbalance: nearly 90% of AI crawler requests are for training or mixed purposes, not exclusively for search, which is the most critical for publisher visibility. That's a problem for publishers, and for AI developers who have no scalable way to know what's allowed. Fixing this will also improve AI. Models need fresh, high-quality human content to stay accurate, diverse, and useful. Without it, they feed on synthetic material, accelerating data degradation and model collapse. A permissions layer isn't a tax on AI — it's what keeps the well from running dry. Cloudflare's role is to make this exchange efficient for both sides: give creators visibility and granular control over how their content is used, and give AI developers a scalable and efficient path to permissioned content under clear terms. As the Internet becomes increasingly agentic, creators and AI companies need more efficient ways to connect and exchange value. We need scalable mechanisms for content discovery and monetization – unlocking value exchange, while ensuring the information ecosystem remains diverse, competitive, and trustworthy.