Cómo la IA está transformando el clipping: de recopilar impactos a generar inteligencia de medios

POR FERNANDO MONTERO, SUBDIRECTOR DE TOP COMUNICACIÓN / 23 DE JUNIO DE 2026

La inteligencia artificial está cambiando de forma acelerada la actividad de clipping, seguimiento de medios y media intelligence. Lo que durante años se entendió como una labor centrada en localizar, seleccionar y entregar impactos informativos evoluciona ahora hacia un modelo más automatizado, analítico y estratégico, en el que la IA permite procesar más fuentes, reducir tiempos, detectar señales y convertir información dispersa en conocimiento útil para la toma de decisiones.

Para analizar esta transformación, hemos consultado a Jordi Mateu, Director General de MYNEWS; Felipe Guspi, socio fundador de Pressclipping; Moisés Cohen, CEO de Simbiu; Jordi Montoya, CEO de GovClipping, y Rafael Sánchez, Head of Sales de Onclusive. Sus respuestas muestran un sector en plena evolución, donde la IA ya no se percibe como una promesa futura, sino como una tecnología incorporada a procesos concretos de producción, análisis, distribución, valoración de contenidos y posicionamiento de marca en nuevos entornos de búsqueda basados en inteligencia artificial.

La conclusión más repetida es que la IA está transformando el clipping porque automatiza tareas mecánicas, mejora la transcripción audiovisual, permite clasificar grandes volúmenes de información, genera resúmenes ejecutivos, afina el análisis de sentimiento, detecta riesgos reputacionales y facilita nuevas formas de búsqueda conversacional sobre bases documentales verificadas. Pero los expertos coinciden en una segunda idea clave: la tecnología solo aporta verdadero valor cuando se combina con datos fiables, conocimiento sectorial y criterio humano.

La IA en clipping: de herramienta operativa a motor de inteligencia de medios

La valoración general de los expertos es clara: la IA está provocando una transformación profunda del clipping. No se trata solo de ganar velocidad en tareas que antes requerían muchas horas de trabajo, sino de redefinir el valor que estas empresas aportan a sus clientes. El clipping deja de ser únicamente una labor de recopilación y se acerca cada vez más a una actividad de inteligencia aplicada a la comunicación, la reputación y el negocio.

Jordi Mateu (MYNEWS) califica el impacto de la IA como “totalmente disruptivo”. En su opinión, esta tecnología ha permitido eliminar barreras competitivas y mejorar la propuesta de valor, porque libera a las personas de tareas automatizables y les permite centrarse en cuestiones más relevantes. Para Mateu, el cambio de fondo está en que “antes el clipping era buscar, seleccionar y entregar contenidos”, mientras que ahora el valor se desplaza hacia “la interpretación de los resultados y la extracción de insights estratégicos”.

Jordi Montoya (GovClipping) resume esta evolución como el paso “de la recopilación a la inteligencia”. En su caso, aplicado al seguimiento de información pública, regulatoria e institucional, la IA permite ordenar grandes volúmenes de documentación, relacionarla y explicar por qué importa. Eso sí, introduce una cautela importante: “El valor no está en usar la IA porque sí, sino en cómo se usa”. Para que las respuestas sean útiles, deben apoyarse en datos fiables, fuentes oficiales y contexto sectorial.

Felipe Guspi (Pressclipping) habla de la IA como “el motor estructural indispensable” para la recolección, análisis y valoración de datos a escala global, pero defiende un modelo de inteligencia híbrida. La IA aporta velocidad, escalabilidad y procesamiento masivo, mientras que los analistas humanos validan, interpretan contextos complejos y extraen las conclusiones estratégicas finales.

Rafael Sánchez (Onclusive) añade que la IA es uno de los pilares sobre los que se está construyendo la propuesta de valor de los próximos años. Su impacto más visible está en la automatización de procesos internos y en la capacidad para procesar miles de impactos mediáticos “en cuestión de segundos”. Pero también apunta a un nuevo territorio: el análisis de cómo aparecen las marcas en buscadores de IA mediante soluciones como GEO Analytics.

Principales usos de la IA en clipping y media intelligence

Los participantes en este reportaje han identificado los princiapales usos que sus empresas están dando en entos momentos a la inteligencia artificial:

1. Automatización del clipping para procesar más información con menos ruido

Uno de los usos más repetidos de la IA en clipping es la automatización de tareas mecánicas. Esta tecnología permite reducir procesos repetitivos, acelerar flujos de trabajo, procesar mayores volúmenes de información y mejorar la precisión del servicio. El objetivo no es solo hacer más rápido lo que ya se hacía, sino reducir incidencias, ganar cobertura y liberar a los profesionales para tareas más cualitativas.

Jordi Mateu (MYNEWS) menciona el sistema de troceado de prensa impresa, donde la IA permite identificar mejor los patrones de maquetación y ofrecer recortes de noticias con menor porcentaje de error. Moisés Cohen (Simbiu) destaca que la automatización inteligente permite procesar más datos en menos tiempo y trasladar el trabajo de los profesionales hacia un ámbito “más cualitativo y creativo”. Por su parte, Rafael Sánchez (Onclusive) añade que procesos como clasificación, etiquetado y distribución de contenidos ya pueden ejecutarse con supervisión humana puntual, lo que permite escalar capacidad sin incrementar el equipo en la misma proporción.

2. Transcripción audiovisual con IA para radio, televisión, podcasts y vídeo online

La transcripción automática de audio y vídeo es uno de los campos donde la IA ha generado avances más claros. Permite convertir voz en texto con rapidez, mejorar la monitorización de radio, televisión, podcasts y vídeos online, y ampliar la cobertura audiovisual con mucha más inmediatez.

Jordi Mateu (MYNEWS) explica que los modelos de IA les han permitido escalar el volumen de canales de televisión y emisoras de radio monitorizadas, además de trabajar mejor con distintos idiomas. Moisés Cohen (Simbiu) subraya que esta aplicación les ha permitido contar con una de las parrillas más completas del mercado y ofrecer información audiovisual en tiempo real, con métricas cualitativas que antes eran muy difíciles de obtener con rapidez.

3. Clasificación, etiquetado y categorización automática de noticias y documentos

El clipping ya no puede limitarse a acumular impactos. La IA permite ordenar la información por sector, territorio, tema, organismo, marca, personalidad, mensaje o relevancia. Esta clasificación automática reduce ruido y convierte grandes volúmenes de información en contenidos útiles para distintos departamentos y necesidades estratégicas.

Jordi Montoya (GovClipping) explica que la IA les ayuda a clasificar información procedente de boletines oficiales, parlamentos, gobiernos, consultas públicas o notas institucionales por sector, territorio, organismo o temática. Felipe Guspi (Pressclipping) añade la extracción automática de entidades —personas, organizaciones, marcas o ubicaciones— y la segmentación temática para dirigir mejor la información al área corporativa adecuada.

4. Resúmenes ejecutivos, reportes inteligentes y alertas para reducir la sobrecarga informativa

Otro gran uso de la IA es la generación de resúmenes, síntesis ejecutivas, boletines, cuadros de mando y alertas inteligentes. En un entorno de sobreabundancia informativa, el problema del cliente no es solo acceder a los contenidos, sino entender con rapidez qué significan, por qué importan y qué implicaciones tienen.

Jordi Montoya (GovClipping) utiliza IA para generar primeras síntesis de documentos públicos complejos, como normas, iniciativas parlamentarias, acuerdos de gobierno o convocatorias. El objetivo no es sustituir la fuente original, sino facilitar una lectura rápida sobre “qué se ha publicado, por qué importa y a quién puede afectar”. Felipe Guspi (Pressclipping) destaca que la IA ayuda a combatir la sobrecarga informativa generando reportes listos para dirección.

5. Análisis de sentimiento, tono y percepción reputacional

El análisis de sentimiento es una de las áreas donde la IA está mejorando de forma más visible. Tradicionalmente, automatizar el tono de una noticia resultaba difícil por los matices, la ironía, el contexto o los intereses concretos de cada cliente. Los nuevos modelos permiten afinar mucho más, aunque la interpretación humana sigue siendo necesaria.

Jordi Mateu (MYNEWS) recuerda que antes el análisis automático del tono tenía un porcentaje de acierto limitado, lo que hacía ineficaz esta automatización. Con los nuevos modelos, ese porcentaje puede aumentar notablemente y reducir la parte manual. Moisés Cohen (Simbiu) explica que uno de sus avances es identificar el tono de una información “en función del criterio y sus intereses”, más allá de la carga general de la terminología. Felipe Guspi (Pressclipping) amplía el enfoque hacia el análisis de emociones, intención, ironía o sarcasmo, mientras que Rafael Sánchez (Onclusive) destaca que la IA permite medir el sentimiento con una precisión que va mucho más allá de lo positivo o negativo.

6. Detección temprana de crisis, riesgos reputacionales y señales emergentes

La IA está haciendo que el clipping deje de ser solo una fotografía de lo publicado para convertirse también en una herramienta de anticipación. Detectar picos anómalos, sentimiento negativo, campañas de desinformación, señales regulatorias o temas emergentes puede ayudar a las empresas a actuar antes de que una conversación se convierta en crisis.

Felipe Guspi (Pressclipping) habla de la IA como un “escudo protector” capaz de detectar patrones de sentimiento negativo, anomalías, fake news, bots, deepfakes o redes de desinformación. Rafael Sánchez (Onclusive) explica que sus sistemas activan alertas automáticas cuando detectan desviaciones significativas respecto a la línea base de un cliente. Moisés Cohen (Simbiu) añade que, en social listening, la IA permite identificar picos relevantes, crisis, patrones, influencers y tendencias entre miles de publicaciones.

7. Búsqueda conversacional y consultas en lenguaje natural sobre bases verificadas

La integración de asistentes conversacionales en plataformas de clipping abre una nueva forma de relación entre los usuarios y sus datos. En lugar de construir búsquedas complejas o navegar manualmente por archivos, los clientes pueden formular preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas basadas en fuentes verificadas.

Jordi Montoya (GovClipping) explica que han integrado su base de datos con herramientas como ChatGPT, Claude, Copilot o automatizaciones para que los equipos puedan consultar información pública oficial y actualizada desde los chats de IA que ya utilizan. Felipe Guspi (Pressclipping) apunta también a asistentes que ayudan a construir búsquedas, sugerir alias, traducir palabras clave o consultar archivos históricos. La clave, en ambos casos, es que el asistente no “alucine” ni opine sin fundamento, sino que responda a partir de documentos reales y trazables.

8. GEO Analytics: cómo medir la presencia de las marcas en buscadores de IA

Una de las aportaciones más novedosas es el uso de IA para analizar cómo aparecen las marcas en los nuevos buscadores y asistentes generativos. Si el clipping tradicional se ha centrado en saber qué dicen los medios sobre una marca, el nuevo escenario obliga también a entender cómo la interpretan herramientas como ChatGPT, Perplexity o Gemini.

Rafael Sánchez (Onclusive) explica que han lanzado GEO Analytics para medir “cómo y cuánto aparecen las marcas de sus clientes” en las respuestas de los grandes modelos de IA cuando los usuarios preguntan por un sector o categoría. Esta nueva métrica permite saber si una marca aparece asociada a los atributos correctos, frente a qué competidores se menciona y qué fuentes utiliza la IA para construir sus respuestas.

Este enfoque amplía el campo del media intelligence. La reputación de una marca ya no dependerá solo de su presencia en medios, redes o buscadores tradicionales, sino también de cómo la presentan los modelos de IA. Por eso, el análisis GEO puede convertirse en una herramienta estratégica para comunicación, marketing y asuntos públicos.

9. Inteligencia híbrida: la IA acelera, pero el criterio humano valida

Aunque la IA permite ganar velocidad, escala y capacidad analítica, los expertos coinciden en que su valor depende de la calidad de los datos, la interpretación del contexto y la experiencia profesional. La tecnología puede procesar más información, pero el criterio humano sigue siendo esencial para validar resultados y convertirlos en conclusiones útiles.

Moisés Cohen (Simbiu) coincide en que la capa humana especializada sigue siendo fundamental para adaptar la IA a un sector con necesidades muy concretas. Jordi Montoya (GovClipping) introduce además la importancia de la trazabilidad: las respuestas deben apoyarse en fuentes oficiales, datos fiables y documentos verificables. Y Jordi Mateu (MYNEWS) recuerda que, pese al avance tecnológico, el cliente sigue necesitando recibir en el mínimo tiempo posible los impactos de valor sobre su marca.