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.

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.