Título del Capítulo: «Experiencia de usuario e inteligencia artificial en medios públicos y privados: claves para la redefinición del ecosistema televisivo»
Autoría: César Fieiras-Ceide; Miguel Túñez-López
Cómo citar este Capítulo: Fieiras-Ceide, C.; Túñez-López, M. (2025): «Experiencia de usuario e inteligencia artificial en medios públicos y privados: claves para la redefinición del ecosistema televisivo». En Fieiras-Ceide, C.; Túñez-López, M.; Maroto-González, I. (eds.), Bots, Trols y PSM. Cómo la IA va a cambiar los medios públicos. Salamanca: Comunicación Social Ediciones y Publicaciones.
ISBN: 978-84-10176-14-0
d.o.i.: https://doi.org/10.52495/c1.emcs.40.p116
Capítulo 1. Experiencia de usuario e inteligencia artificial en medios públicos y privados: claves para la redefinición del ecosistema televisivo
César Fieiras-Ceide
Universidade de Santiago de Compostela
Miguel Túñez-López
Universidade de Santiago de Compostela
1. La experiencia televisiva en transformación
La televisión contemporánea se encuentra inmersa en un proceso de mutación estructural que transforma sus modelos organizativos, sus estrategias tecnológicas y las formas en que los públicos interactúan con sus contenidos. La consolidación de plataformas digitales, la fragmentación de audiencias y la integración de tecnologías inteligentes han alterado las coordenadas tradicionales del medio televisivo, generando nuevas dinámicas de relación entre emisores, formatos y usuarios. En este escenario, el espectador tradicional —entendido como receptor pasivo de una programación lineal— ha sido progresivamente desplazado por un sujeto activo, exigente y dinámico que interactúa con los contenidos desde múltiples dispositivos, demanda experiencias personalizadas y participa, en algunos casos, en la cocreación simbólica de los mensajes (Jenkins, 2006; Carpentier, 2016). En consecuencia, la noción de experiencia de usuario ha adquirido una centralidad ineludible en el diseño estratégico de las propuestas televisivas, tanto en el ámbito de los operadores privados como en el de los medios de comunicación de servicio público (Fieiras-Ceide; Vaz; Túñez, 2023; Lobato, 2019).
Lejos de constituir un mero recurso técnico o funcional, la experiencia de usuario se ha convertido en un eje vertebrador del nuevo modelo audiovisual. Esta dimensión no se limita al diseño de interfaces o a la navegabilidad de las plataformas, sino que abarca de forma transversal aspectos como la arquitectura de contenidos, los modos de interacción, la personalización editorial y la fluidez del entorno de visionado. La relación que los usuarios establecen con las plataformas y con sus entornos tecnológicos condiciona, en buena medida, su vinculación emocional con la marca, su nivel de fidelidad y su tiempo de exposición (De Veirman; Hudders; Nelson, 2019; Tefertiller, 2018). A ello se suma la progresiva integración de sistemas basados en inteligencia artificial, que permiten no solo optimizar los procesos de distribución de contenidos, sino también automatizar determinadas fases de la producción, prever comportamientos de las audiencias y diseñar narrativas adaptativas ajustadas a los perfiles de consumo (Fieiras-Ceide; Vaz; Túñez, 2022; Napoli, 2011).
En el caso de las plataformas privadas, la experiencia de usuario y la inteligencia artificial constituyen elementos estratégicos de primer orden, orientados a incrementar la competitividad, mejorar los indicadores de rentabilidad y consolidar una oferta diferencial. Sin embargo, en el ámbito de los medios públicos, estas tecnologías se integran bajo una lógica distinta, vinculada a la misión de servicio público, a la promoción del acceso universal y a la preservación de valores como la diversidad, la pluralidad y la cohesión social (Moe; Van den Bulck, 2018). La implementación de innovaciones orientadas al usuario en los medios públicos no responde únicamente a imperativos de eficiencia o posicionamiento competitivo, sino a la necesidad de mantener la relevancia social de estas instituciones en un entorno caracterizado por la fragmentación de audiencias, la aceleración tecnológica y el predominio de actores globales con modelos de negocio basados en el tratamiento intensivo de datos (Helberger; Karppinen; D’Acunto, 2018).
A partir del contenido de análisis presentado en investigaciones recientes sobre la transformación de la experiencia televisiva en medios públicos y privados (Fieiras-Ceide et al., 2024), este capítulo aborda los principales ejes de cambio vinculados a la personalización de los contenidos, la automatización de los procesos productivos, el diseño de entornos inmersivos y la reconfiguración de las dinámicas de participación. El recorrido parte del ámbito público para, posteriormente, contrastar con las dinámicas propias del entorno privado, lo que permite observar no solo puntos de convergencia tecnológica, sino también divergencias estructurales derivadas del modelo institucional, los marcos de gobernanza y los objetivos de servicio.
En última instancia, se plantea que la experiencia de usuario y la inteligencia artificial no son únicamente herramientas de apoyo a la producción o a la distribución, sino pilares fundamentales sobre los que se redefine el presente y el futuro del medio televisivo. Lejos de una transformación meramente técnica, estas dimensiones configuran una nueva lógica de sentido, donde la televisión deja de concebirse como una parrilla programada para convertirse en una experiencia diseñada, inmersiva y personalizada, atravesada por datos, sistemas inteligentes y relaciones simbólicas entre usuarios, contenidos y plataformas (Diakopoulos, 2019; Mittelstadt et al., 2016).
En el contexto de transformación que atraviesa el ecosistema audiovisual, los medios de servicio público han asumido con creciente claridad la necesidad de incorporar la experiencia de usuario como eje estructural de su proceso de innovación. Aunque históricamente la relación con la audiencia se articulaba en torno a principios como la universalidad, la cohesión social o el pluralismo de contenidos, la evolución de los hábitos de consumo, el envejecimiento del público tradicional y la competencia de los entornos digitales han obligado a las radiotelevisiones públicas a rediseñar su propuesta de valor para volver a conectar con las audiencias contemporáneas, especialmente con los segmentos jóvenes.
Como se recoge en Fieiras-Ceide, Vaz y Túñez (2023), la experiencia de usuario (UX) no se concibe en estos organismos como una mera capa estética o funcional de las plataformas digitales, sino como una dimensión estratégica que afecta al diseño de contenidos, a la arquitectura de navegación, a los sistemas de recomendación y a la interacción con las comunidades. La UX se convierte, por tanto, en un espacio de innovación transversal que articula tres ejes fundamentales: la adaptación tecnológica, la accesibilidad y la relación simbólica con el usuario.
Un aspecto central de esta transformación ha sido la mejora de las plataformas propias de vídeo bajo demanda (VOD), como RTVE Play, France.tv, ARD Mediathek, VRT Max, NRK TV o BBC iPlayer, que han evolucionado desde entornos meramente archivísticos hacia experiencias de visionado diseñadas para competir con los estándares de usabilidad y fluidez de las grandes OTT comerciales. Estas plataformas han incorporado criterios avanzados de diseño de interfaz, mayor estabilidad en el rendimiento técnico y herramientas de personalización editorial, buscando facilitar la exploración de contenidos a la vez que garantizan el acceso equitativo a producciones informativas, culturales y educativas.
En este marco, la implementación de algoritmos de recomendación en clave de servicio público se ha convertido en un punto de inflexión. Tal como documenta el análisis comparado de quince radiotelevisiones públicas europeas (Fieiras-Ceide et al., 2024), instituciones como Yle, BBC, NPO, RTS o VRT están desarrollando modelos de personalización que permiten sugerir contenidos en función de preferencias individuales, pero con criterios editoriales que evitan los riesgos de segmentación extrema, exclusión temática o refuerzo de sesgos cognitivos. Se trata de construir un equilibrio entre la pertinencia algorítmica y la misión universalista del servicio público, explorando algoritmos «diversificadores» y transparentes que garanticen la exposición a una mayor pluralidad de perspectivas (Helberger et al., 2018).
Junto a la optimización de las plataformas, los medios públicos han intensificado su enfoque hacia la creación de comunidades y experiencias participativas, especialmente en formatos híbridos que integran canales sociales, aplicaciones interactivas y narrativas transmedia. Iniciativas como las desarrolladas por RTVE Lab, los laboratorios de innovación de VRT o las estrategias colaborativas de RTÉ (Irlanda) evidencian un giro estructural hacia modelos de cocreación donde el usuario no solo consume sino que interactúa, propone y resignifica los contenidos (Vaz et al., 2020). Esta línea se alinea con el denominado «giro participativo» en los medios públicos (Enli, 2008), que incorpora herramientas digitales para renovar la relación entre ciudadanía y servicio público desde una lógica dialógica.
La experiencia de usuario también se ha vinculado a valores éticos y diferenciales como la privacidad, la seguridad de los datos personales y la accesibilidad universal. La UX pública no solo se diseña para ser eficiente, sino también para ser inclusiva y respetuosa, lo que implica desarrollar interfaces comprensibles para todos los públicos, incorporar opciones para personas con discapacidad y evitar prácticas intrusivas de explotación comercial de datos. En contraste con el modelo extractivo de algunas plataformas comerciales, los medios públicos avanzan hacia entornos que refuercen la confianza y la identidad ciudadana a través de la tecnología.
En síntesis, la experiencia de usuario en las radiotelevisiones públicas europeas se está consolidando como un componente central de su proceso de adaptación al entorno digital. No se trata únicamente de mejorar la interfaz o agilizar la navegación, sino de repensar la relación con la ciudadanía en términos de relevancia, diálogo y servicio, articulando tecnologías inteligentes y decisiones editoriales bajo un horizonte ético y social. Este enfoque no busca replicar el modelo OTT, sino ofrecer una alternativa basada en la innovación con sentido público.
La experiencia de usuario ha dejado de ser una dimensión funcional en el contexto de las plataformas de VOD para convertirse en una herramienta decisiva en la configuración del posicionamiento estratégico. Lejos de concebirse como un elemento complementario, el diseño de entornos de navegación intuitivos, inmersivos y emocionalmente conectados se integra hoy en el núcleo de las propuestas de valor de las principales OTT globales. La forma en que los usuarios interactúan con las plataformas, descubren nuevos contenidos y perciben la calidad de uso se ha transformado en un factor tan relevante como la propia oferta audiovisual.
El estudio de Fieiras-Ceide et al. (2024) sobre las diez principales plataformas OTT con actividad en España muestra cómo la UX ha pasado a ocupar el centro de las agendas de innovación, superando la lógica del contenido como único motor del valor diferencial. En este nuevo paradigma, el modo en que se accede, se explora y se interactúa con los catálogos es determinante en la retención y satisfacción de los usuarios. Las plataformas han orientado sus estrategias hacia la construcción de experiencias personalizadas, emocionalmente sintonizadas y técnicamente fluidas, capaces de generar una relación estable y prolongada con el entorno digital.
Una de las líneas prioritarias de innovación identificadas en el análisis es la mejora continua de la interfaz y la navegabilidad. Las plataformas han apostado por entornos visuales altamente optimizados, con jerarquías de información claras, accesos directos a contenidos relevantes y estructuras pensadas para reducir el esfuerzo cognitivo. Elementos como el «modo noche», la posibilidad de saltar introducciones, la visualización previa de tráilers o el avance automático al siguiente episodio forman parte de una lógica de consumo sin fricciones. Este diseño se enmarca en una noción de usabilidad emocional, en la que el confort, la familiaridad visual y la percepción de control refuerzan la relación simbólica con la marca (De Veirman; Hudders; Nelson, 2019; Tefertiller, 2018).
También se ha intensificado el desarrollo de tecnologías inmersivas que amplifican la dimensión sensorial de la experiencia. El uso de audio espacial (como en Netflix), la personalización de imagen según el dispositivo (mediante calibradores) o los avances en sonido adaptativo para mejorar la inteligibilidad de los diálogos (como el sistema Dialogue Boost en Prime Video) ilustran la voluntad de las plataformas de generar entornos envolventes y adaptativos. La integración de herramientas de inteligencia artificial permite ajustar en tiempo real parámetros técnicos a las preferencias del usuario, mejorando tanto la accesibilidad como la experiencia percibida.
Funciones de visionado compartido, como las «watch parties», permiten ver contenidos de manera sincronizada entre usuarios remotos y refuerzan la dimensión relacional del visionado. Este tipo de interacción recupera elementos de socialización propios de la televisión tradicional y promueve nuevas formas de consumo colaborativo. Las plataformas construyen así comunidades emocionales en torno a determinados títulos, lo que potencia el sentido de pertenencia y prolonga la fidelidad (Lobato, 2019).
El estudio también subraya la experimentación creciente con narrativas interactivas, como el caso paradigmático de Bandersnatch (Netflix), donde el usuario puede modificar el curso de la historia. Aunque este tipo de contenidos siguen siendo minoritarios, representan una tendencia significativa hacia la incorporación de agencialidad en el consumo audiovisual. En estas propuestas, el espectador deja de ser únicamente un receptor para convertirse en parte activa del desarrollo narrativo, reforzando su implicación emocional.
La organización de los contenidos, su jerarquización en la interfaz y las rutas sugeridas responden a sistemas de recomendación que se ajustan dinámicamente al historial de consumo y a patrones de comportamiento. La experiencia de usuario está profundamente mediada por lógicas algorítmicas de personalización que influyen directamente en la manera en que se accede y se elige lo que se ve, y donde cada interacción contribuye a modelar las elecciones futuras del usuario y refuerza los mecanismos de fidelización. La UX se convierte, en este marco, en una experiencia curada por algoritmos.
Las plataformas OTT privadas han llevado la experiencia de usuario a un nuevo nivel, integrando diseño, inteligencia artificial, experiencia sensorial e interacción social en una propuesta envolvente que redefine no solo cómo se accede al contenido, sino también cómo se vive. Lejos de ser un componente técnico aislado, la UX se ha consolidado como un instrumento narrativo, afectivo y estratégico, capaz de condicionar el vínculo del espectador con la marca y de construir fidelidades en un entorno de competencia extrema.
Las radiotelevisiones públicas de Europa coinciden en implementar la IA atendiendo a una doble necesidad: por un lado, mejorar la eficiencia operativa y la gestión de contenidos en un entorno tecnológicamente acelerado; por otro, mantener la relevancia social y el valor público en un ecosistema mediático dominado por actores comerciales, datos masivos y algoritmos opacos. Lejos de replicar los modelos de las plataformas privadas, los medios públicos están desarrollando estrategias propias para integrar herramientas de IA de forma coherente con su misión institucional, su marco ético y sus compromisos de pluralismo, accesibilidad y diversidad.
El estudio de Fieiras-Ceide, Vaz y Túñez (2022) sobre las estrategias de IA en quince radiotelevisiones públicas europeas permite trazar un mapa de usos emergentes, prioridades compartidas y dilemas latentes. La inteligencia artificial se aplica principalmente en áreas de automatización técnica, como la generación de subtítulos en tiempo real, la clasificación automática de archivos, la indexación de contenidos o la traducción automática de piezas informativas. Estas aplicaciones permiten optimizar recursos, liberar tareas rutinarias y acelerar procesos de producción y distribución, lo que resulta especialmente valioso en entornos donde los recursos humanos y presupuestarios son limitados.
Algunas radiotelevisiones han comenzado a explorar usos más avanzados, vinculados a la producción de contenidos asistida por IA, como la redacción de resúmenes automáticos, el análisis semántico de guiones o la generación de clips para redes sociales a partir de emisiones completas. En casos como la BBC, RTS o Yle, estas herramientas se integran en laboratorios de innovación que permiten testear su utilidad sin comprometer la integridad editorial ni sustituir funciones periodísticas esenciales. La lógica que rige su implementación es incremental, exploratoria y siempre acompañada por supervisión humana. No se busca sustituir profesionales, sino dotarlos de capacidades complementarias que aumenten su productividad y favorezcan una mayor dedicación a las tareas creativas y de alto valor añadido.
En el terreno de la distribución, se han puesto en marcha sistemas de recomendación personalizados, con particular atención a su alineación con los principios del servicio público. Plataformas como VRT Max, NRK TV, France.tv o NPO Start han comenzado a incorporar algoritmos de recomendación editorialmente supervisados, diseñados no solo para aumentar la relevancia del contenido sugerido, sino también para garantizar la exposición a una diversidad temática y geográfica. Esta aproximación contrasta con el modelo puramente predictivo de las OTT privadas, y busca resolver el dilema entre personalización y universalismo (Moe; Van den Bulck, 2018). En lugar de construir burbujas algorítmicas, los medios públicos exploran formas de personalización con propósito democrático: exponer al usuario a contenidos informativos, minoritarios o culturales que podrían no surgir de su historial de consumo, pero que cumplen una función cívica.
El desarrollo de este tipo de algoritmos ha estado acompañado por una creciente reflexión ética. La transparencia en los sistemas de recomendación, la auditabilidad de los modelos, la protección de datos personales y la equidad en el tratamiento de la audiencia son temas que ocupan un lugar central en las hojas de ruta de estas instituciones (Helberger et al., 2018). A diferencia del secretismo habitual de las plataformas comerciales, varias radiotelevisiones públicas han comenzado a publicar documentación sobre el funcionamiento de sus algoritmos, han creado comités de ética o han establecido principios rectores para el uso de IA en entornos informativos. La BBC, por ejemplo, ha explorado marcos de explicabilidad algorítmica que buscan ofrecer al usuario una comprensión mínima de por qué se le sugiere determinado contenido (BBC R&D, 2021).
Este enfoque se ve condicionado por limitaciones estructurales. A pesar del compromiso con la innovación, muchas de estas corporaciones enfrentan restricciones presupuestarias, normativas o técnicas que dificultan la adopción generalizada de herramientas avanzadas. Por este motivo, una estrategia común ha sido fomentar la colaboración interinstitucional y la cooperación internacional. Redes como la EBU (European Broadcasting Union) o consorcios nacionales y universitarios permiten compartir desarrollos, intercambiar prototipos y escalar proyectos tecnológicos de forma sostenible. De este modo, el acceso a la IA no queda supeditado únicamente a la inversión individual, sino que se plantea como un recurso compartido al servicio de la misión pública europea.
Además del plano operativo, la inteligencia artificial ha comenzado a ocupar un lugar en la reflexión editorial y estratégica. La pregunta ya no es solo qué herramientas se pueden adoptar, sino cómo rediseñar la lógica de producción, distribución y relación con la audiencia a partir de estas tecnologías. Algunas corporaciones exploran modelos de programación adaptativa, creación de contenidos personalizados según franjas horarias, o incluso asistentes conversacionales que integran recomendaciones, agenda pública y contexto editorial. Aunque muchas de estas iniciativas están en fase piloto, marcan una tendencia hacia una televisión pública más responsiva, orientada a las necesidades del usuario sin renunciar a sus principios fundacionales.
La inteligencia artificial en los medios públicos no se presenta como una disrupción abrupta, sino como una herramienta de transformación progresiva que permite actualizar sus estructuras y formatos sin romper su identidad institucional. Frente a la lógica extractiva y comercial de las grandes plataformas, las radiotelevisiones públicas buscan consolidar una IA con vocación cívica y controlada democráticamente, que incremente la eficiencia, refuerce el acceso equitativo y favorezca una relación más directa, transparente y ética con las audiencias.
En el caso de las plataformas privadas de VOD el uso de la IA no responde únicamente a una estrategia de innovación tecnológica, sino a una lógica de negocio profundamente integrada en su modelo operativo. Desde la toma de decisiones sobre qué contenidos producir hasta la organización personalizada del catálogo o la automatización de tareas editoriales, la IA se ha convertido en una infraestructura invisible pero estructural, que permite escalar servicios, adaptar la experiencia a nivel individual y maximizar la eficiencia en cada fase del proceso audiovisual.
Uno de los ámbitos donde esta integración resulta más evidente es en la planificación y evaluación de contenidos. Tal como recogen Fieiras-Ceide et al. (2024), muchas OTT analizadas utilizan modelos predictivos para valorar el potencial de un proyecto antes de su producción, mediante el procesamiento de guiones, simulación de tramas, pruebas de reacción anticipada o comparación con productos previos. Estas herramientas permiten reducir el riesgo financiero y orientar las decisiones editoriales en función de métricas algorítmicas, modificando así el modo en que se construyen los catálogos, más allá de la intuición creativa o las tendencias culturales.
En paralelo, la optimización interna de procesos mediante IA ha transformado tareas como la segmentación de audiencias, la programación dinámica, la localización de contenidos y la preparación de materiales promocionales. A través del reconocimiento automático de patrones visuales o auditivos, estas plataformas pueden generar versiones adaptadas de tráilers, titulares o miniaturas que varían según los perfiles de usuario, la región o el dispositivo. La producción modular y automatizada de assets se convierte así en una palanca para la personalización masiva sin aumentar costes de forma proporcional.
El uso de modelos de recomendación algorítmica es igualmente central, aunque su análisis debe diferenciarse del que se realiza en los medios públicos. En este caso, las plataformas desarrollan sistemas altamente sofisticados y opacos, centrados en la conversión directa en tiempo de visualización y retención de suscriptores. Estos algoritmos no responden a una función editorial o cultural, sino a objetivos de negocio, y se ajustan en tiempo real a los microcambios de comportamiento de cada usuario. La lógica no es solo predecir preferencias, sino influir activamente en la continuidad del visionado, mediante estrategias de exposición repetida, reorganización del catálogo o estimulación del hábito.
La IA también se ha convertido en un motor de innovación narrativa y formal, al habilitar nuevas formas de relación entre el contenido y el espectador. Más allá de las experiencias interactivas aisladas como Bandersnatch, algunas OTT exploran tecnologías que permitirán ajustar variables de ritmo, tono, duración o complejidad narrativa según el usuario. Aunque estas funcionalidades aún están en fase experimental, revelan una visión de futuro basada en relatos adaptativos e incluso generativos, donde el espectador ya no recibe una obra cerrada, sino un flujo ajustado dinámicamente por sistemas inteligentes (Diakopoulos, 2019).
La expansión de estos sistemas plantea desafíos cada vez más discutidos en el ámbito académico y regulatorio. El uso intensivo de datos personales, la falta de transparencia de los modelos, la posibilidad de sesgos en la recomendación y la configuración de entornos culturales cerrados generan una serie de dilemas éticos y democráticos (Mittelstadt et al., 2016; Napoli, 2011). A diferencia de los medios públicos, las OTT no están obligadas a publicar las reglas de funcionamiento de sus algoritmos, ni a garantizar diversidad de exposición o rendición de cuentas en sus sistemas automatizados. La IA se convierte así en un instrumento poderoso, pero orientado exclusivamente por la lógica de rendimiento, sin mecanismos efectivos de corrección pública o participación ciudadana.
En suma, la inteligencia artificial constituye el núcleo del funcionamiento de las plataformas privadas contemporáneas. Su presencia no se limita a la interfaz o a los servicios visibles, sino que atraviesa toda la cadena de valor, desde la creación hasta el consumo, consolidando un modelo de televisión datificada, optimizada y fuertemente condicionada por automatismos algorítmicos. Frente a este paradigma, los medios públicos plantean un enfoque alternativo que prioriza la ética, la transparencia y la función social de la tecnología, lo que permite en el siguiente apartado comparar los dos modelos y sus implicaciones en el rediseño del ecosistema televisivo.
La expansión de tecnologías inteligentes en el ámbito televisivo ha propiciado una zona de contacto entre actores que históricamente operaban desde lógicas distintas. Aunque medios públicos y plataformas privadas adoptan herramientas similares para mejorar su eficacia y adaptarse al entorno digital, sus formas de aplicación y objetivos estratégicos divergen de manera sustancial. Mientras unos priorizan la eficiencia operativa, la retención y la optimización algorítmica, otros enfrentan el reto de incorporar estas tecnologías bajo marcos normativos y principios editoriales que exigen transparencia, pluralismo y control humano sobre los procesos automatizados.
Una primera convergencia evidente se da en el plano técnico. Tanto medios públicos como privados utilizan sistemas de recomendación, herramientas de procesamiento automatizado, interfaces dinámicas y analítica de datos para mejorar la interacción con sus usuarios. La lógica de optimización de recursos, de adaptación a dispositivos múltiples y de reducción de fricciones en el uso ha llevado a que ambos tipos de actores compartan estructuras funcionales similares. El estándar de diseño impuesto por las OTT ha obligado a las radiotelevisiones públicas a replantear sus plataformas para no quedar rezagadas, adoptando principios de usabilidad, diseño responsivo y segmentación de audiencias.
Sin embargo, detrás de esta aparente convergencia se esconden diferencias estructurales que alteran profundamente el sentido con el que se aplican estas tecnologías. En el caso de las plataformas privadas, la inteligencia artificial y la experiencia de usuario responden a objetivos de negocio: incrementar la retención, alargar el tiempo de visualización, reducir la tasa de cancelación y maximizar el retorno económico. La experiencia está diseñada como un circuito cerrado de retroalimentación algorítmica, donde cada clic, pausa o abandono se convierte en dato explotable que retroalimenta el sistema. La transparencia de los procesos, la pluralidad de la oferta o la exposición a contenidos diversos quedan subordinados al rendimiento.
En los medios públicos, por el contrario, la adopción de estas tecnologías se encuentra condicionada por principios editoriales, responsabilidades institucionales y mandatos legales. La personalización no puede convertirse en una forma de segmentación excluyente, ni la automatización en una excusa para prescindir del criterio profesional o del pluralismo. Las iniciativas de algoritmos de recomendación en entornos públicos, como muestran los casos de Yle, BBC o NPO, buscan combinar relevancia con diversidad, evitando que la lógica de la confirmación refuerce burbujas ideológicas o invisibilice ciertos temas (Helberger et al., 2018). La personalización, en este marco, se entiende no como exclusión sino como vía para acercar contenidos de servicio público a públicos diversos.
La tensión entre eficiencia y ética se convierte así en uno de los principales dilemas del nuevo ecosistema audiovisual. Mientras las plataformas privadas pueden avanzar con rapidez en la implementación de tecnologías opacas y altamente eficaces en términos comerciales, los medios públicos deben establecer salvaguardas, mecanismos de supervisión editorial y marcos de gobernanza que limitan su velocidad de adopción, pero refuerzan su legitimidad institucional. Esta asimetría genera un reto estructural: cómo competir por la atención en un entorno hipertecnologizado sin renunciar a la misión de servicio, la transparencia y la equidad.
Otro punto de divergencia se observa en la concepción del usuario. Para las OTT, el usuario es fundamentalmente un consumidor, cuya experiencia debe maximizarse en términos de satisfacción individual. Para los medios públicos, el usuario es, o debe ser, ante todo un ciudadano, cuya experiencia debe articularse en función del interés general, del derecho a la información y de la cohesión cultural. Esta diferencia no es meramente semántica: determina la forma en que se diseñan las plataformas, los objetivos que se persiguen con los datos y el tipo de relación simbólica que se establece con la audiencia.
La coexistencia de ambos modelos plantea también oportunidades de aprendizaje mutuo. Los medios públicos pueden incorporar herramientas de IA y diseño de UX desarrolladas por las OTT para mejorar su competitividad, siempre que lo hagan bajo principios de ética, explicabilidad y control editorial. Las plataformas privadas, por su parte, pueden beneficiarse de una mayor apertura a marcos de transparencia, diversidad y responsabilidad social que hoy forman parte de las demandas regulatorias emergentes en el contexto europeo (Mittelstadt et al., 2016; Diakopoulos, 2019).
El principal dilema emergente no es únicamente tecnológico, sino cultural y político: ¿qué tipo de ecosistema mediático se está construyendo a partir del uso masivo de inteligencia artificial? ¿Puede garantizarse el pluralismo, la calidad informativa y la inclusión cultural en un entorno regido por decisiones automatizadas y optimización de datos? ¿Qué papel deben jugar los medios públicos en la definición de estándares éticos y en la construcción de una inteligencia artificial orientada al bien común?
Estas preguntas no encuentran respuestas simples, pero marcan la agenda urgente de reflexión y acción para los próximos años. El riesgo no es solo quedar fuera del juego tecnológico, sino ceder a una lógica donde la visibilidad, la relevancia y la experiencia misma del espectador queden totalmente mediadas por sistemas opacos, incontrolables y dirigidos exclusivamente por intereses de mercado. Frente a ello, el desarrollo de modelos alternativos, deliberativos y transparentes —desde el espacio público— se convierte en una condición para garantizar la viabilidad democrática del ecosistema audiovisual del futuro.
La televisión ya no se define únicamente por lo que emite, sino por cómo se adapta, responde y se relaciona con quienes la consumen. Las transformaciones recientes han desbordado los marcos tradicionales del medio, integrando tecnologías inteligentes y lógicas de diseño centradas en el usuario que afectan tanto a los contenidos como a los entornos en los que se accede a ellos. A lo largo del capítulo se ha observado cómo la inteligencia artificial y la experiencia de usuario actúan como pilares estratégicos en la reorganización de los sistemas televisivos, configurando nuevas formas de valor, mediación y vínculo entre emisores y audiencias.
En el caso de las plataformas OTT, la IA actúa como motor silencioso de hiperpersonalización, automatización y eficiencia narrativa. Los algoritmos no solo ordenan la oferta: influyen activamente en la decisión de qué se produce, cómo se presenta, a quién se dirige y en qué condiciones se consume. La experiencia de usuario se construye como un entorno algorítmicamente optimizado, sensible al comportamiento individual y orientado a maximizar el tiempo de permanencia y reducir la tasa de cancelación. El espectador se convierte en usuario, pero también en perfil dinámico de datos, modelado por tecnologías que definen lo visible y lo invisible, lo relevante y lo prescindible.
Frente a este paradigma, los medios de servicio público enfrentan el desafío de adaptar sus estructuras sin renunciar a sus principios fundacionales. La integración de la IA se articula con mayor lentitud, bajo criterios de transparencia, ética y coherencia editorial. La experiencia de usuario se diseña no solo para retener, sino para garantizar accesibilidad, diversidad y pluralismo informativo, evitando replicar modelos que priorizan la rentabilidad sobre el interés general. Aunque los recursos y la capacidad de desarrollo sean más limitados, los medios públicos están consolidando un enfoque alternativo, en el que la innovación tecnológica no se contrapone a la misión social, sino que la renueva y fortalece.
Este contraste no excluye puntos de contacto. Ambos modelos comparten la necesidad de adaptarse a públicos fragmentados, de operar en entornos multiplataforma y de responder a expectativas crecientes en términos de fluidez, personalización e inmediatez. La convergencia técnica convive con la divergencia institucional. Y es precisamente en esa tensión donde surgen las preguntas más relevantes para el futuro: ¿puede la televisión pública ser competitiva sin renunciar a su ethos? ¿Pueden las plataformas privadas incorporar principios de responsabilidad y transparencia sin comprometer su modelo de negocio? ¿Existe un punto intermedio entre la eficacia algorítmica y la deliberación editorial?
Las líneas de futuro apuntan a escenarios donde estas tensiones no desaparecen, pero se gestionan con mayor sofisticación. Por un lado, la evolución de los sistemas de recomendación hacia modelos explicables, auditables y diseñados con criterios editoriales podría abrir un espacio de confluencia entre eficiencia y valor público. Por otro, el desarrollo de contenidos interactivos, narrativas personalizables y asistentes conversacionales plantea nuevas posibilidades de relación entre usuarios y plataformas, siempre que se articulen con garantías de protección de datos, transparencia algorítmica y control humano.
Asimismo, se vislumbran avances en el diseño de experiencias adaptativas centradas en la diversidad, capaces de conjugar las ventajas de la personalización con el compromiso con la pluralidad cultural y el acceso equitativo. La inteligencia artificial permitirá explorar formatos más inclusivos, interfaces sensibles a las necesidades cognitivas o sensoriales del usuario, y mecanismos para reforzar la participación activa sin perder control editorial.
El desafío no es tecnológico, sino normativo, ético y cultural. El modo en que se diseñen los sistemas, se regulen sus usos y se formen los equipos que los gestionan determinará el equilibrio entre innovación y responsabilidad. En este sentido, los medios públicos pueden ocupar un lugar clave como laboratorios de referencia para un uso democrático de la IA, contribuyendo a establecer estándares que luego permeen otros sectores.
En definitiva, la experiencia de usuario y la inteligencia artificial no son piezas accesorias del nuevo ecosistema televisivo, sino los ejes sobre los que se organiza su presente y se proyecta su porvenir. Queda por definir si ese porvenir será gobernado por la lógica del rendimiento o por una noción ampliada de calidad, acceso y relevancia. El futuro de la televisión no dependerá solo de la tecnología que se adopte, sino del modelo cultural, institucional y político que se quiera construir en torno a ella.
8. Referencias bibliográficas
De Veirman, M.; Hudders, L.; Nelson, M.R. (2019). What is influencer marketing and how does it target children? A review and direction for future research. Frontiers in Psychology, 10, 2685. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2019.02685
Helberger, N.; Karppinen, K.; D’Acunto, L. (2018). Exposure diversity as a design principle for recommender systems. Information, Communication & Society, 21(2), 191-207. https://doi.org/10.1080/1369118X.2016.12719
Mittelstadt, B.D.; Allo, P.; Taddeo, M.; Wachter, S.; Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 1-21. https://doi.org/10.1177/2053951716679679
Moe, H.; Van den Bulck, H. (2018). Public service media, universality and personalisation through algorithms: Mapping strategies and exploring dilemmas. Media, Culture & Society, 40(6), 875-892. https://doi.org/10.1177/0163443717734407
Vaz-Álvarez, Martín; Túñez López, Miguel; Ufarte Ruíz, María José (2020). What Are You Offering?: An Overview of VODs and Recommender Systems in European Public Service Media. En: Rocha, Á.; Ferrás, C.; Montenegro Marín, C.; Medina García, V. (eds). Information Technology and Systems. ICITS 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1137. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-40690-5_69