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.

La Silla Rota es un pequeño medio independiente que cubre la política mexicana. Como ocurre con muchas redacciones, publica bajo una presión constante y con muy poco tiempo para analizar de forma sistemática qué contenidos funcionan, por qué lo hacen y cómo esa información puede orientar las decisiones editoriales.
AURA es un sistema de inteligencia artificial compuesto por tres agentes, desarrollado sobre n8n, que conecta herramientas de analítica para generar inteligencia editorial de manera automatizada. El sistema permite entender qué contenidos están siendo leídos, cómo los consume la audiencia y qué implicancias tienen esos datos para la estrategia editorial.
En esta charla compartiré cómo construimos AURA, cómo una periodista sin perfil técnico lideró el proceso de desarrollo, las limitaciones que encontramos en el camino y los aprendizajes y resultados que más nos sorprendieron.
AURA también fue presentado en el Congreso Mundial de Medios de Noticias de WAN-IFRA, realizado en Marsella en 2025.

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La Silla Rota is a small independent newsroom covering Mexican politics. Like most, it publishes under constant pressure,  with no time to systematically analyze what's working and why. AURA is a three-agent AI system we built on n8n that connects  Analytics tools to generate automated editorial intelligence: what's being read, how, and what that should mean for editorial decisions. This talk covers what we built, how a non-technical journalist led the process, the limitations we hit, and what surprised us. AURA was also presented at the WAN-IFRA World News Media Congress in Marseille in 2025.

This lightning talk introduces Suwali, Meedan's multilingual AI platform for trusted knowledge. Today's AI chatbots are trained primarily on English-language content and typically answer with confidence, even when they are wrong. For newsrooms, civil society groups, and human rights organizations, that creates a difficult choice: adopt AI and risk misinforming your audience, or skip in and miss out on the audience growth that AI can help deliver. I'll demonstrate how Suwali takes a different approach. Unlike leading LLM chatbots, Suwali retrieves information directly from a curated multilingual knowledge base built from an organization's own publications, archives, and documents. Every answer is grounded in source material and includes citations. When the answer cannot be found, Suwali simply says, "I don't know." Using a live demonstration, I'll show how this "multilingual library" model enables trustworthy AI that respects local knowledge, works across languages, and helps organizations make their expertise accessible without sacrificing accuracy or control.

Quiero compartir cómo en nuestra redacción en The Times and Sunday Times estamos cruzando IA, UX y visualización de datos para crear herramientas internas y nuevos formatos de visual storytelling. Somos un equipo chico, pero potente. Esta forma de trabajar nos está permitiendo sacar proyectos reconocidos con premios internacionales, y al mismo tiempo le enseñamos a consumir nuevos formatos a nuestra audiencia. ¿Qué pasa cuando experimentar es (casi) gratis y crear es tan rápido como pensar?

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I want to share how, at The Times and The Sunday Times, we're combining AI, UX, and data visualization to build internal tools and create new forms of visual storytelling.
We're a small but highly effective team. This way of working has enabled us to produce projects that have received international awards while also helping our audience discover and embrace new ways of consuming journalism.
In this talk, I'll share concrete examples of how we integrate these disciplines into our editorial workflow, the lessons we've learned, and how small teams can build innovative newsroom products with outsized impact. I'll also explore a question that's reshaping creative and editorial work: what happens when experimentation is (almost) free, and building becomes as fast as thinking?

The sales funnel was built to convert strangers to clients. It was never intended to be applied to community building. In the age of omnipresent AI content, human connection is one of the last true differentiators. At Republik, we have successfully followed a distinct community-first approach. People don't want to be converted, they want to be part of something meaningful. In five minutes I'll present the key learnings in community building from the first 10 years of Republik Magazine. The essence on how we got to grow from a small group of people to a 36'000 member strong and resilient community.

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El embudo de ventas fue diseñado para convertir a desconocidos en clientes. Nunca estuvo pensado para construir comunidades.
En una era en la que el contenido generado por inteligencia artificial está en todas partes, la conexión humana es uno de los últimos factores que realmente marcan la diferencia. En Republik hemos apostado con éxito por un enfoque centrado en la comunidad. Porque las personas no quieren ser convertidas: quieren formar parte de algo significativo.
En solo cinco minutos compartiré los principales aprendizajes sobre construcción de comunidad que hemos obtenido durante los primeros diez años de Republik Magazine. Explicaré cómo pasamos de ser un pequeño grupo de personas a una comunidad sólida y resiliente de 36.000 miembros, y cuáles fueron las claves para lograr un crecimiento sostenible basado en la participación, el sentido de pertenencia y la confianza.

What happens when investigative skills move beyond newsrooms and into communities? This lightning talk introduces the work of the Seek Initiative, a nonprofit that helps citizens, activists, community leaders, and civil society groups investigate issues that matter to them, from corruption and environmental damage to public spending and political transparency. Rather than treating people as passive consumers of information, Seek equips them to become investigators themselves. In just a few minutes, I'll share examples of citizen-led investigations, explain Seek's "10 Pathways of Investigation" framework, and show how open, transparent, evidence-based methods can help communities uncover facts, challenge misinformation, and drive real-world change. At a time when trust in institutions is declining and public-interest journalism faces growing pressures, citizen investigations offer a powerful model for democratic participation: local knowledge combined with investigative rigour. The future of accountability may not depend on more investigators in newsrooms but on millions of investigators in their own communities.

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¿Qué ocurre cuando las habilidades de investigación salen de las redacciones y llegan a las comunidades? Esta lightning talk presenta el trabajo de Seek Initiative, una organización sin fines de lucro que ayuda a ciudadanos, activistas, líderes comunitarios y organizaciones de la sociedad civil a investigar los temas que afectan a sus comunidades, desde la corrupción y los daños ambientales hasta el gasto público y la transparencia política.
En lugar de considerar a las personas como consumidoras pasivas de información, Seek les brinda herramientas para convertirse en investigadoras e investigadores. En pocos minutos compartiré ejemplos de investigaciones lideradas por la ciudadanía, presentaré el marco metodológico de las 10 Vías de Investigación (10 Pathways of Investigation) y mostraré cómo métodos abiertos, transparentes y basados en evidencia pueden ayudar a las comunidades a descubrir hechos, combatir la desinformación e impulsar cambios reales.
En un contexto de creciente desconfianza hacia las instituciones y de fuertes desafíos para el periodismo de interés público, las investigaciones ciudadanas ofrecen un modelo poderoso de participación democrática: combinar el conocimiento local con el rigor del periodismo de investigación.
Quizás el futuro de la rendición de cuentas no dependa de contar con más periodistas de investigación en las redacciones, sino de millones de personas investigando en sus propias comunidades.

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.