Tuesday September 8, 2026 11:25am - 11:40am CEST
The route between journalism and its audiences is changing faster than most newsrooms realise — and the User Needs Model alone is no longer enough. AI agents are already acting on behalf of users, retrieving, summarising and delivering information before a person ever reaches a publisher's article. The unit of value is shifting from the document to the verifiable fact. This session argues that journalism must now serve two masters simultaneously: the human who needs to understand, decide or act — and the machine that gets there first. Agents don't have needs, but they inherit them. And in the process of retrieving, compressing and transforming journalism, the signals that make it trustworthy — attribution, uncertainty, chronology, source hierarchy, editorial intent — can be weakened or lost entirely. The publishers most at risk are often the ones doing the most rigorous work: careful, nuanced journalism about complex situations may be met with AI silence, while simpler content from less rigorous sources gets surfaced instead. This session introduces the concept of an Agent Readiness Layer — a practical framework mapping each human user need against what an agent requires to serve it faithfully. This is not a problem any single discipline solves. Getting it right requires media organisations, AI companies, data specialists and editorial practitioners working together — and it requires newsrooms to act now, before the architecture of AI mediation is set without them. The User Needs Model helped journalism move from institutional habit to audience intent. This session makes the case for the next transformation: preserving that intent, and the editorial judgment it carries, through the age of machine mediation.
NOTA: Traducción simultánea
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La relación entre el periodismo y sus audiencias está cambiando más rápido de lo que la mayoría de las redacciones imagina, y el modelo de User Needs (Necesidades de la Audiencia) ya no alcanza por sí solo.
Los agentes de inteligencia artificial ya están actuando en nombre de los usuarios: buscan, recuperan, resumen y entregan información antes de que una persona llegue al artículo de un medio. La unidad de valor está dejando de ser el documento para pasar a ser el hecho verificable.
Esta sesión plantea que el periodismo ahora debe responder simultáneamente a dos destinatarios: la persona, que necesita comprender, decidir o actuar, y la máquina, que suele ser la primera en acceder a la información.
Los agentes de IA no tienen necesidades propias, pero heredan las necesidades de los usuarios. Sin embargo, en el proceso de recuperar, comprimir y transformar el contenido periodístico, las señales que le otorgan credibilidad —como la atribución de las fuentes, la incertidumbre, la cronología, la jerarquía de las fuentes y la intención editorial— pueden debilitarse o desaparecer por completo.
Paradójicamente, los medios más expuestos son, muchas veces, aquellos que realizan el trabajo periodístico más riguroso. El periodismo cuidadoso, matizado y que aborda situaciones complejas puede quedar invisibilizado para la IA, mientras que contenidos más simples y provenientes de fuentes menos rigurosas terminan siendo los que los agentes priorizan y muestran.
La sesión presenta el concepto de una "Capa de Preparación para Agentes" (Agent Readiness Layer), un marco práctico que vincula cada necesidad de la audiencia con los elementos que un agente de IA necesita para representar esa información de manera fiel y confiable.
Este no es un desafío que pueda resolver una sola disciplina. Lograrlo requiere la colaboración entre organizaciones periodísticas, empresas de inteligencia artificial, especialistas en datos y profesionales editoriales. Y exige que las redacciones actúen ahora, antes de que la arquitectura de la mediación mediante IA quede definida sin su participación.
Así como el modelo de User Needs ayudó al periodismo a pasar de una lógica centrada en las instituciones a otra enfocada en las necesidades de las audiencias, esta sesión propone el siguiente paso: preservar esas necesidades y el criterio editorial que las acompaña en una era en la que las máquinas median cada vez más el acceso a la información.
Speakers DS
Media Advisor, Independent
