New York Times despide a colaborador por plagio con inteligencia artificial
La inteligencia artificial ya forma parte del día a día de mucha gente, desde sugerencias de playlist hasta resúmenes automáticos de documentos. En el periodismo, sin embargo, la cosa es bastante diferente. Los estándares editoriales del sector exigen originalidad, verificación rigurosa y responsabilidad con cada palabra publicada, lo que pone el uso descuidado de IA en ruta de colisión directa con los valores fundamentales de la profesión.
Y fue exactamente ese choque el que salió a la luz cuando el New York Times se vio en el centro de un caso vergonzoso que involucraba plagio generado por inteligencia artificial. El propio periódico clasificó el episodio como una violación grave de sus estándares editoriales.
El periodista freelance Alex Preston, que colaboraba con el Times desde 2021 y había escrito seis reseñas para el diario, fue desvinculado después de que lectores notaran que una reseña literaria publicada el 6 de enero tenía fragmentos muy parecidos a un texto del Guardian, publicado aproximadamente cuatro meses antes. La reseña en cuestión era sobre el libro Watching Over Her, de Jean-Baptiste Andrea.
La investigación interna confirmó lo que todos sospechaban: el texto había sido redactado con ayuda de IA, y fragmentos del artículo del Guardian fueron incorporados sin ninguna atribución. Preston posteriormente pidió disculpas al Guardian, al New York Times y al autor de la reseña original, y afirmó durante la investigación que no había utilizado IA en las otras seis reseñas que escribió para el periódico.
El episodio plantea cuestiones que van mucho más allá de un único periodista o de una única publicación, y demuestra que el periodismo todavía está intentando entender cómo convivir con esta tecnología sin renunciar a lo que más importa: la credibilidad. 🔍
Lo que realmente pasó
La historia empezó a tomar contornos más claros cuando un lector atento del New York Times percibió similitudes muy específicas entre la reseña publicada por el diario y un texto que el Guardian había publicado anteriormente sobre el mismo libro. No eran solo ideas parecidas, que podrían atribuirse a dos personas teniendo la misma opinión sobre una obra. Eran estructuras de frases, elecciones de palabras e incluso secuencias de argumentos que se repetían de un texto al otro, algo difícil de explicar solo como coincidencia.
Este tipo de similitud es exactamente lo que las herramientas de detección de plagio identifican con facilidad, y fue lo que llamó la atención del público antes incluso de cualquier investigación formal. A partir de la alerta hecha por ese lector, el Times inició una revisión interna del contenido publicado.
El resultado de la investigación fue inequívoco: Alex Preston había utilizado inteligencia artificial para redactar la reseña y, en el proceso, terminó incluyendo — de forma que él mismo describió como involuntaria — fragmentos que pertenecían al análisis previamente publicado por el Guardian. El problema central no era exactamente el uso de la herramienta en sí, sino la forma en que fue utilizada: sin supervisión adecuada, sin revisión crítica del contenido generado y sin ningún esfuerzo para garantizar que el resultado final fuera genuinamente original.
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Los modelos de lenguaje como los que están detrás de las herramientas de escritura con IA son entrenados con volúmenes enormes de texto extraído de internet, y existe un riesgo real de que reproduzcan, de forma inadvertida o no, estructuras y contenidos de textos ya publicados. Cuando el profesional no hace ese filtro, el resultado puede ser exactamente lo que ocurrió aquí.
Un portavoz del New York Times reconoció el problema públicamente. Según el Guardian, el representante del periódico declaró que la dependencia del autor respecto a la IA y el uso de trabajo no atribuido de otro periodista configuraban una violación clara de los estándares del Times. El colaborador fue desvinculado y el diario señaló de forma inequívoca que la integridad editorial no es negociable, independientemente de la presión por productividad o de la tentación de usar atajos tecnológicos.
El episodio expuso una vulnerabilidad que muchas redacciones alrededor del mundo todavía no saben exactamente cómo abordar. 📰
El papel de la IA en el periodismo y dónde está el peligro
Sería injusto decir que la inteligencia artificial no tiene lugar en el periodismo. Muchas redacciones ya usan herramientas automatizadas para tareas específicas, como transcripción de entrevistas, análisis de grandes volúmenes de datos, identificación de patrones en documentos extensos e hasta generación de borradores para noticias factuales de baja complejidad, como resultados deportivos o reportes financieros estandarizados. En esos contextos, la IA funciona como una herramienta de apoyo que libera al periodista para concentrarse en lo que realmente exige juicio humano: la interpretación de los hechos, la elección del ángulo de la nota y la responsabilidad ética sobre lo que se publica.
El problema comienza cuando esa lógica se invierte y la IA pasa a asumir el protagonismo de la creación, especialmente en formatos que dependen de voz autoral, como reseñas, columnas y análisis.
Los modelos de lenguaje de gran escala, los llamados large language models, funcionan prediciendo la secuencia más probable de palabras basándose en patrones aprendidos durante el entrenamiento. Esto significa que son, por naturaleza, sistemas de recombinación de información ya existente, no de creación genuina. Cuando un periodista usa este tipo de herramienta para redactar un texto de opinión o análisis cultural y no revisa críticamente lo que fue generado, está esencialmente entregando la autoría del trabajo a un sistema que no tiene responsabilidad editorial, no conoce los hechos de primera mano y no puede garantizar que el resultado sea original.
El caso del New York Times es un ejemplo práctico y bastante costoso de cómo esto puede salir mal, especialmente cuando el texto resultante se acerca demasiado a algo que ya fue publicado por otra fuente.
Otro punto que merece atención es la cuestión de la transparencia. Buena parte de las discusiones sobre IA en el periodismo todavía gira en torno a si los medios deben o no declarar cuándo utilizan estas herramientas en la producción de contenido. Algunos ya adoptaron políticas claras de divulgación, otros todavía están definiendo sus directrices internas. Lo que el episodio del Times deja claro es que la falta de transparencia, sumada al uso inadecuado de la tecnología, crea un riesgo doble: el de publicar contenido que no es original y el de perjudicar la reputación construida a lo largo de décadas por una redacción entera por cuenta de una decisión individual mal calibrada.
Y esto aplica para cualquier medio, sin importar su tamaño. 🤖
Los números que muestran la dimensión del problema
Para entender por qué este caso específico tiene tanta relevancia, vale la pena mirar los datos más amplios sobre el uso de inteligencia artificial en las redacciones alrededor del mundo. Los números ayudan a dimensionar el tamaño del desafío que enfrenta el sector.
Según investigadores de la Universidad de Maryland, en 2025, poco menos del 10% del contenido noticioso de los periódicos ya contenía texto generado por IA. Puede parecer poco a primera vista, pero estamos hablando de una porción significativa del noticiario diario siendo producida con algún grado de automatización, muchas veces sin que el lector tenga ninguna indicación de ello.
Del lado de las empresas de medios, el panorama es aún más revelador. Una encuesta realizada por la International News Media Association (INMA) reveló que un impresionante 97% de los publishers están invirtiendo en IA para una variedad de finalidades dentro de sus operaciones. Esto va desde la optimización de titulares y distribución de contenido hasta la automatización de tareas administrativas y análisis de audiencia.
Al mismo tiempo, la percepción del público no necesariamente acompaña ese entusiasmo corporativo. Un estudio del Pew Research Center mostró que aproximadamente la mitad de los estadounidenses ve la inteligencia artificial como algo problemático para el periodismo. Existe una desconfianza legítima de que la calidad y la fiabilidad de la información puedan verse comprometidas cuando las máquinas asumen tareas que tradicionalmente dependen de juicio humano.
Esa combinación — adopción masiva por parte de las redacciones y desconfianza significativa por parte del público — crea un escenario complejo. Y a medida que la tecnología detrás de estos modelos de lenguaje sigue mejorando, la tendencia es que identificar el uso indebido se vuelva cada vez más difícil, tanto para lectores como para los propios editores. 📊
Estándares editoriales en jaque
Los estándares editoriales del periodismo existen por una razón muy concreta: garantizar que el público pueda confiar en lo que está leyendo. Originalidad, atribución correcta de fuentes, verificación de información y responsabilidad sobre el contenido publicado no son solo reglas burocráticas. Son los pilares que diferencian el periodismo profesional de cualquier otro tipo de producción de texto. Cuando un profesional elude estos pilares, ya sea usando IA de forma irresponsable o simplemente sin revisar lo que entrega, el perjuicio no es solo individual. La credibilidad de todo el medio queda en juego, y reconstruir esa confianza después de un escándalo público de plagio es un proceso largo y costoso.
Lo que hace este caso especialmente relevante es que ocurrió en uno de los periódicos más respetados e influyentes del mundo. El New York Times no es una publicación desconocida intentando crecer con atajos. Es una institución con más de 170 años de historia, reconocida globalmente por la calidad y el rigor de su cobertura periodística. Eso no la hace inmune a fallos, como quedó demostrado, pero coloca el incidente bajo una lupa mucho mayor de lo que ocurriría en otro contexto.
La repercusión fue significativa justamente porque el estándar esperado es más alto, y cualquier desvío queda más visible. Para el resto del sector, el episodio funciona como una alerta clara de que ninguna redacción está automáticamente protegida contra los riesgos que vienen junto con la adopción descuidada de nuevas tecnologías.
Herramientas que usamos a diario
Desde el punto de vista práctico, lo que muchas redacciones todavía necesitan definir con más claridad son las políticas internas sobre el uso de inteligencia artificial en la producción de contenido. Esto incluye puntos como:
- Establecer en qué etapas del proceso editorial la IA puede ser utilizada
- Definir qué tipos de contenido son adecuados para este tipo de asistencia
- Crear protocolos claros para la revisión del material generado por herramientas automatizadas
- Determinar si es necesario declarar el uso de la herramienta al lector
- Implementar verificaciones de plagio más robustas antes de la publicación
Sin estas directrices, cada periodista termina tomando decisiones individuales que pueden o no estar alineadas con los valores del medio, y el resultado puede ser exactamente este tipo de situación que el Times enfrentó. La tecnología avanza rápido, pero las estructuras de gobernanza editorial necesitan acompañar ese ritmo. ⚠️
Lo que queda de esta historia
Al final de cuentas, lo que este episodio muestra con mucha claridad es que el debate sobre inteligencia artificial en el periodismo todavía está lejos de resolverse. La tecnología va a seguir evolucionando, las herramientas van a ser cada vez más sofisticadas y accesibles, y la presión por productividad en las redacciones no va a disminuir. Pero todo esto necesita calibrarse con responsabilidad y con una comprensión real de los riesgos involucrados, especialmente cuando se trata de contenido que depende de voz autoral, análisis crítico y originalidad genuina.
El caso de Alex Preston en el New York Times no es un punto fuera de la curva que pueda descartarse como excepción. Es un síntoma de una tensión que está presente en redacciones de todo el mundo, entre la presión por velocidad y volumen de producción por un lado, y la necesidad de mantener estándares editoriales rigurosos por el otro. Encontrar ese equilibrio no es sencillo, y no existe una fórmula mágica, pero ignorar la cuestión claramente no es una opción viable.
El plagio, sea intencional o resultado de un uso negligente de IA, tiene consecuencias reales para la carrera del profesional y para la reputación del medio. Preston perdió una colaboración de años con uno de los mayores periódicos del planeta, y el Times tuvo que lidiar públicamente con una mancha en su credibilidad editorial.
La buena noticia, si es que se puede llamar así, es que las redacciones tienen el poder de implementar salvaguardas más rigurosas para prevenir este tipo de situación. Herramientas de detección de plagio, políticas claras de uso de IA, procesos de edición más robustos y una cultura editorial que valore la transparencia son caminos concretos para reducir los riesgos.
La lección que queda es simple, aunque no sea fácil de poner en práctica: las herramientas son herramientas, y el juicio humano sigue siendo insustituible cuando el asunto es integridad editorial. La inteligencia artificial puede ser una aliada poderosa en el periodismo, pero solo cuando se usa con criterio, supervisión y total conciencia de los límites que tiene. Sin eso, el atajo puede transformarse rápidamente en un camino sin salida. 🎯
