Inteligencia artificial y periodismo de proximidad: las voces del territorio y la mirada académica frente a los desiertos mediáticos en Castilla-La Mancha

En España, la mutación acelerada del ecosistema informativo ha dejado fuera de foco a amplias zonas rurales, donde la ausencia de medios con arraigo territorial multiplica las brechas de acceso y ejercicio del derecho a la información. Castilla-La Mancha constituye un caso especialmente ilustrativo: la combinación de baja densidad demográfica y dispersión geográfica tensiona la viabilidad del periodismo de proximidad y debilita la cobertura sobre asuntos de interés público local. Frente a este panorama, la inteligencia artificial (IA) aparece no como una panacea, sino como un conjunto de tecnologías susceptibles de ampliar capacidades en redacciones pequeñas y frágiles.

El estudio que presentamos persigue elaborar propuestas operativas —itinerarios, pautas y recomendaciones— para incorporar la IA a la práctica informativa de proximidad en Castilla-La Mancha, con criterios de sostenibilidad, calidad y ética. La investigación adopta un diseño metodológico triangular que combina: 1) una indagación en profundidad de fuentes documentales y normativas; 2) una revisión sistemática de literatura científica reciente sobre IA y periodismo local; y 3) entrevistas semiestructuradas en profundidad (N=20) a especialistas de distintas áreas vinculadas a la comunicación y la despoblación. Las entrevistas se organizaron alrededor de dos preguntas guía: ¿en qué medida la IA puede compensar la falta de medios en entornos poco poblados? y ¿qué herramientas concretas permiten producir y distribuir contenidos con plantillas y presupuestos limitados?

Los hallazgos señalan un consenso amplio: la IA puede actuar como palanca para optimizar flujos de trabajo, incrementar la cobertura y diversificar formatos. Se destacan tres ámbitos de aplicación con impacto inmediato: automatización de piezas rutinarias (datos meteorológicos, sucesos, agendas), personalización de contenidos y boletines a partir de preferencias y contextos locales, y análisis de datos en tiempo casi real para detectar patrones informativos de interés público. Entre las herramientas con mayor potencial se identifican modelos de lenguaje natural para redacción asistida, sistemas de verificación y resumen, y chatbots informativos para atención ciudadana.

Ahora bien, persisten frenos relevantes: déficit de alfabetización tecnológica en las redacciones, carencias de conectividad e infraestructuras digitales en zonas rurales, y dependencia económica de plataformas externas. A partir de estos obstáculos, proponemos una hoja de ruta en tres planos: a) formación continua de periodistas con módulos específicos en ética algorítmica y transparencia; b) adopción gradual de herramientas abiertas y auditables, con evaluación de impacto editorial; y c) diseño de políticas públicas y esquemas de financiación que faciliten la adquisición, mantenimiento y gobernanza de soluciones de IA por parte de medios locales.

Concluimos que la IA ofrece oportunidades tangibles para reactivar el periodismo de proximidad en Castilla-La Mancha, siempre que su implementación sea estratégica, contextualizada y orientada a preservar la calidad informativa y la confianza comunitaria.