This workshop will be held in english AI agents are already acting on behalf of your audiences — retrieving, summarising and delivering information before a person ever reaches your journalism. The signals that make journalism trustworthy — attribution, uncertainty, chronology, editorial intent — are exactly what machine processing tends to strip out. In the first half of this workshop, participants audit a selection of their own content against the Agent Readiness Layer: a practical framework mapping each human user need against what an agent requires to serve it faithfully. The audit tends to be revealing.
The second half moves from diagnosis to design. Groups identify the biggest gaps in their content, metadata and editorial workflow — and sketch what changes would make their journalism genuinely agent-ready without sacrificing the judgment that makes it worth retrieving. Participants leave with a prioritised gap analysis and concrete next steps. Grounded in the User Needs Model and its application across major news organisations globally — and timed to mark the model's 10th anniversary.
----- Los agentes de IA ya están actuando en nombre de las audiencias: recuperan, resumen y entregan información antes de que una persona llegue directamente al contenido periodístico. Sin embargo, las señales que hacen que el periodismo sea confiable —como la atribución, la gestión de la incertidumbre, la cronología o la intención editorial— son precisamente las que los sistemas de IA tienden a perder durante el procesamiento. En la primera parte de este taller, los participantes analizarán una selección de sus propios contenidos utilizando el marco de la Agent Readiness Layer, una herramienta práctica que relaciona las necesidades de las personas usuarias con los requisitos que un agente de IA necesita para representar fielmente un contenido. Los resultados de esta evaluación suelen ser reveladores. La segunda parte estará dedicada al diseño de soluciones. En grupos, los participantes identificarán las principales brechas en sus contenidos, metadatos y flujos de trabajo editoriales, y diseñarán cambios concretos para que su periodismo esté realmente preparado para ser interpretado y distribuido por agentes de IA, sin perder el criterio editorial que le da valor. Al finalizar el taller, cada participante contará con un análisis priorizado de las principales áreas de mejora y un plan de acción con pasos concretos para avanzar hacia una estrategia de agent readiness. La propuesta se basa en el User Needs Model y en su aplicación en importantes organizaciones periodísticas de todo el mundo, coincidiendo además con el décimo aniversario de este modelo.
