Media Party Barcelona

News organisations are being squeezed by two powerful forces. 1) AI driven Answer Engines that are able to replicate many of the functions of traditional media and reducing the traffic to news websites and apps  2) Online News Creators who are attracting large audiences through authenticity, community and  entertaining content often in video formats. How should the news media navigate these fast changing trends? What are some of the strategies that could yet drive success?

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Las organizaciones de noticias están siendo presionadas por dos fuerzas muy poderosas:

1. Los motores de respuesta impulsados por inteligencia artificial (AI Answer Engines), capaces de replicar muchas de las funciones de los medios tradicionales y de reducir el tráfico hacia los sitios web y las aplicaciones de noticias.
2. Los creadores de contenido periodístico en línea (Online News Creators), que están atrayendo grandes audiencias gracias a su autenticidad, la construcción de comunidades y la producción de contenidos entretenidos, muchas veces en formato de video.

¿Cómo deberían los medios de comunicación adaptarse a estas tendencias que cambian tan rápidamente? ¿Qué estrategias podrían permitirles seguir siendo relevantes y alcanzar el éxito?

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.

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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.

El periodismo mide su impacto en clics, pero nosotros queremos medirlo en cambios sociales. En The Conversation España convertimos a casi 13.000 científicos e investigadores en autores de contenido periodístico, y en el proyecto ‘Bienestar Digital y Menores’ decidimos probar hasta dónde podía llegar ese modelo: ¿puede un medio, con la metodología correcta, mover la aguja de una política pública real? El experimento constó de más de 70 artículos firmados por psicólogos, neurocientíficos, pedagogos y otros expertos que diagnosticaron cómo el ecosistema digital afecta a los jóvenes y cómo podíamos afrontar este problema usando la evidencia científica. Pero el contenido fue solo el punto de partida, lo sacamos del medio y lo llevamos a la calle, a través de 12 eventos organizados por toda España. Allí ese conocimiento se cruzó con la sociedad civil, las familias y los propios jóvenes, generando un espacio de diálogo directo entre ciencia y ciudadanía. El resultado no fue solo una serie de publicaciones o eventos con buen alcance, sino las bases científicas que fueron empleadas por administraciones locales y también por organizaciones civiles para las discusiones sobre la Ley de Protección de Menores en Entornos Digitales. En esta charla compartimos cómo esta metodología se puede convertir en un modelo replicable para cualquier redacción que quiera dejar de ser espectadora de su entorno y desee empezar a ser un actor para el cambio social.

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The impact of journalism is often measured in clicks. We wanted to measure it in social change.
At The Conversation Spain, we have turned nearly 13,000 scientists and researchers into authors of journalistic content. With the "Digital Wellbeing and Minors" project, we decided to test how far that model could go: Can a news organization, using the right methodology, help shape real public policy?
The project brought together more than 70 articles written by psychologists, neuroscientists, educators, and other experts who examined how the digital ecosystem affects young people and explored evidence-based solutions to these challenges.
But publishing the content was only the beginning. We took it beyond our website and into communities through 12 events held across Spain, where scientific knowledge met civil society, families, educators, and young people themselves. These gatherings created a space for direct dialogue between science and the public.
The outcome was much more than a successful editorial series or well-attended events. The scientific evidence generated through the project became a valuable resource for local governments and civil society organizations during discussions surrounding Spain's Law for the Protection of Minors in Digital Environments.
In this session, we will share how this methodology can become a replicable model for any newsroom that wants to move beyond simply reporting on society and instead become an active force for social change.

La IA no es solo una tecnología, también es un relato. Y la forma en la que la contamos define qué preguntas hacemos y cuáles dejamos de hacer. La conversación sobre la IA gira alrededor de la productividad y la innovación, mientas las consecuencias sociales, ambientales y políticas siguen fuera del foco. En esta charla propondré una pregunta: ¿cómo influye el lenguaje con el que hablamos de la inteligencia artificial en las historias que decidimos contar? A partir de mi trabajo en La rebeldía tropical y el documental "Cómo es vivir al lado de un data center de Google", ganador del Telly Award en Ciencia y Tecnología, compartiré ejemplos de coberturas que ponen el foco en comunidades y en las relaciones de poder detrás de la tecnología.

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AI is not just a technology—it is also a narrative. And the way we talk about it shapes the questions we ask, as well as the ones we fail to ask.
Today, the conversation around AI is dominated by productivity and innovation, while its social, environmental, and political consequences remain largely out of the spotlight.
In this talk, I will explore a central question: How does the language we use to describe artificial intelligence shape the stories we choose to tell?
Drawing on my work at La Rebeldía Tropical and the documentary What Is It Like to Live Next to a Google Data Center?, winner of a Telly Award in Science and Technology, I will share examples of reporting that centers communities and examines the power dynamics behind technological development.

The status quo in many newsrooms is dysfunctional and inequitable, but how do we change that? Drawing from political philosophy and interviews with working journalists, I'll share some strategies about how people at every role and level can connect with their colleagues and push collectively for change. At a time of increasing instability and uncertainty in the field, we need to hear from everyone in our organizations to be able to respond adequately. Let's work together to make those pathways of feedback and action easier and more inclusive.

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El statu quo en muchas redacciones es disfuncional e inequitativo, pero ¿cómo podemos cambiarlo?
A partir de ideas de la filosofía política y de entrevistas con periodistas en ejercicio, compartiré estrategias para que personas en todos los roles y niveles de una organización puedan conectar con sus colegas e impulsar cambios de manera colectiva.
En un momento de creciente inestabilidad e incertidumbre para el periodismo, necesitamos escuchar a todas las personas que forman parte de nuestras organizaciones para poder responder de forma adecuada a los desafíos que enfrentamos.
Trabajemos juntos para que los canales de retroalimentación, participación y acción sean más accesibles, inclusivos y efectivos.

"Me apareció" significa cosas distintas según la pantalla. En Google es SEO y Discover, en YouTube es una recomendación en tu pantalla de inicio y así es el camino en cada plataforma. Los medios producen para uno y distribuyen para todos, sin saber cuál canal consumió qué ni con qué formato. Esta charla muestra la auditoría real de un evento noticioso en cinco plataformas: no cómo se hace, sino qué encontramos. El mismo hecho, cinco patrones de descubrimiento y consumo distintos. El timing es directo: Google acaba de anunciar que Search Console va a incluir métricas de plataformas sociales y de video.. Esta es la conversación que el sector va a tener de todas formas.

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"It showed up in my feed" means something different depending on the screen you're looking at. On Google, it means Search or Discover. On YouTube, it's a recommendation on your homepage. Every platform has its own path to discovery.
News organizations typically produce content once and distribute it everywhere, without fully understanding which audiences encounter it on which platforms—or in what format.
This session presents a real-world audit of a single news event across five platforms. It is not about how to optimize distribution; it is about what we found. The same story, five completely different patterns of discovery and consumption.
The timing couldn't be more relevant: Google has just announced that Search Console will begin including metrics from social and video platforms. This is a conversation the news industry is going to have anyway—this session brings evidence to help shape it.

AI-generated text is already flowing into Greek online media, but almost no one admits it: neither the outlets nor the journalists, and least of all to the readers. This talk maps the current state of AI-assisted news production in Greece, drawing on fresh graduate research that traces the escalating, largely undisclosed use of AI for article writing. I'll lay out the structural pressures pushing Greek newsrooms toward automation, such as fragile media economics, time pressure, weak regulation, and language models that still underperform in Greek, and what these mean for information integrity. Against that backdrop, I'll introduce iNews, an Erasmus+ project coordinated by the National and Kapodistrian University of Athens with news agencies and media partners across Greece, Portugal, France, and Cyprus, that equips journalists to use AI responsibly through hands-on bootcamps, a support chatbot, summer schools, and a multilingual podcast. The case of Greece works as a warning and a testbed for any small-language media market facing the same shift.

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Los textos generados por inteligencia artificial ya están llegando a los medios digitales griegos, pero casi nadie lo admite: ni los medios, ni los periodistas y, mucho menos, los lectores son informados de ello.
Esta charla analiza el estado actual de la producción periodística asistida por IA en Grecia, a partir de una investigación académica reciente que documenta el uso cada vez más extendido —y en gran medida no declarado— de herramientas de inteligencia artificial para la redacción de artículos.
Presentaré las presiones estructurales que están empujando a las redacciones griegas hacia la automatización, entre ellas la fragilidad económica de los medios, la presión por la inmediatez, la débil regulación y las limitaciones que aún presentan los modelos de lenguaje en griego. También exploraré las implicancias de estos factores para la integridad de la información.
En ese contexto, presentaré iNews, un proyecto Erasmus+ coordinado por la Universidad Nacional y Kapodistríaca de Atenas, en colaboración con agencias de noticias y organizaciones de medios de Grecia, Portugal, Francia y Chipre. El proyecto busca capacitar a periodistas para utilizar la inteligencia artificial de manera responsable mediante bootcamps prácticos, un chatbot de apoyo, escuelas de verano y un pódcast multilingüe.
El caso de Grecia funciona tanto como una advertencia como un laboratorio de aprendizaje para cualquier mercado mediático de lenguas menos dominantes que enfrenta esta misma transformación.