LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, julio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 2447.
DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v6i3.4123
Herramientas de Inteligencia Artificial Generativa en Radios
Universitarias y Públicas: Una Revisión Multidimensional del
Acceso, Operación y Marco Ético en los Procesos Productivos
Generative Artificial Intelligence Tools in University and Public Radio
Stations: A Multidimensional Review of Access, Operation, and Ethical
Framework in Production Processes
Enrique Alejandro González Gutiérrez
aglezz@ucol.mx
https://orcid.org/0000-0003-2301-8388
Universidad de Colima
Colima – México
Artículo recibido: 06 de junio de 2025. Aceptado para publicación: 01 de julio de 2025.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
El artículo examina la adopción y el uso de la inteligencia artificial generativa (IAG) en emisoras
universitarias y públicas de México, con el objetivo de describir cómo estas instituciones integran
dichas tecnologías en sus procesos productivos. La investigación identifica barreras institucionales,
formas de acceso, usos operativos y marcos éticos asociados al despliegue de la IAG. Para ello, se
aplicó un cuestionario estructurado a una muestra no probabilística de 34 emisoras con perfiles
educativos y culturales, mediante una estrategia metodológica de tipo exploratorio-descriptivo y
enfoque mixto. Los datos recolectados permiten caracterizar el acceso a herramientas como
ChatGPT, Meta y Canva, los métodos de aprendizaje empleados (predominantemente autoformación),
y los tipos de contenidos generados. De igual forma, se observan limitaciones como la falta de
capacitación técnica, los marcos presupuestarios, la resistencia del personal y la limitada presencia
de políticas institucionales. El 85 % de las emisoras que emplean IAG declara aplicar algún mecanismo
de control editorial humano, aunque el 79 % no reporta haber identificado dilemas éticos. Los
hallazgos evidencian una implementación incipiente, desigual y mayoritariamente instrumental. El
estudio concluye que la integración responsable de la IAG en estos medios requiere fortalecer la
formación digital, establecer marcos de gobernanza institucional y promover una reflexión ética
sistemática.
Palabras clave: radio universitaria, nuevos medios, transmedia, inteligencia artificial,
transformación digital
Abstract
The article examines the adoption and use of generative artificial intelligence (GAI) in university and
public radio stations in Mexico, aiming to describe how these institutions integrate such technologies
into their production processes. The research identifies institutional barriers, access modalities,
operational uses, and ethical frameworks associated with the deployment of GAI. To this end, a
structured questionnaire was administered to a non-probabilistic sample of 34 stations with
educational and cultural profiles, using an exploratory-descriptive methodological strategy with a
mixed-methods approach. The collected data allow for the characterization of access to tools such as
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ChatGPT, Meta and Canva, the learning methods employed (predominantly self-training), and the types
of content generated. Likewise, the study identifies limitations such as the lack of technical training,
budget constraints, staff resistance, and the limited presence of institutional policies. Among the
stations using GAI, 85% report applying some form of human editorial oversight, although 79% indicate
not having identified ethical dilemmas. The findings reveal an incipient, uneven, and predominantly
instrumental implementation. The study concludes that the responsible integration of GAI in these
media requires strengthening digital training, establishing institutional governance frameworks, and
promoting systematic ethical reflection.
Keywords: generative artificial intelligence, university radio, public media, transmedia, media
innovation
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Cómo citar: González Gutiérrez, E. A. (2025). Herramientas de Inteligencia Artificial Generativa en
Radios Universitarias y Públicas: Una Revisión Multidimensional del Acceso, Operación y Marco Ético
en los Procesos Productivos. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 6
(3), 2447 – 2468. https://doi.org/10.56712/latam.v6i3.4123
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INTRODUCCIÓN
Actualmente los medios radiofónicos públicos y universitarios se encuentran en un escenario
transformador donde convergen diversidad de narrativas y generaciones a una escala en la que los
cambios en los paradigmas de producción de contenidos son una constante. La Inteligencia Artificial
Generativa emerge como un factor disruptivo en los procesos productivos radiofónicos; el ecosistema
digital cambia con una velocidad sin precedentes que acota a las emisoras y se ven en la necesidad de
buscar la adaptación de sus producciones en canales que a diario evolucionan y a donde se mueven
sus audiencias. Es así como la transformación digital para la radio ha representado un cambio
paradigmático desde los formatos más tradicionales transitando en temas como la migración a
entornos digitales, multiplataforma, nuevos modelos de consumo mediático y personalización de
contenido hasta en aquellos que se consideraban novedosos para su tiempo.
A diferencia de los medios comerciales, las emisoras que no pertenecen al modelo de negocio
enfrentan mayores desafíos y delinean dependiendo de la región geográfica, alcances administrativos
y financieros, así como de políticas públicas, una brecha digital mayormente visible (Ortiz-Sobrino,
2017). Las radios universitarias y del servicio público mantienen, además, ejes transversales de acción
en contexto académico, de experimentación y servicio comunitario, situación que añade complejidad,
sin embargo no son ajenas en mayoría a la hibridación de formatos que permite ese encuentro entre
lenguajes comunicativos y tecnológicos, buscando oportunidades que permitan llegar a más
audiencias y en diversos canales, través de repositorios específicos en la web, blogs, plataformas
como redes sociales y el uso de streaming en diversas aplicaciones.
Algunos modelos radiofónicos migran su creación y distribución de contenidos a plataformas digitales,
huyendo de un “terreno legal tantas veces tortuoso para este tipo de emisoras que veían limitado su
desarrollo” (Pena Daniel, 2013). Así lo retoma Belsebre-Torroja (et al., 2023) que visibiliza la
transformación de las estructuras que por años se han generado en las emisoras para producir
contenidos, hecho que ha representado la ruptura de las lógicas e imaginario radialista como una de
las consecuencias en la convergencia de formatos y lenguajes,
En su momento, la irrupción de internet transformó profundamente las dinámicas internas de las
radios, flujos de comunicación y el entendimiento de los roles de comunicación offline y digital, así
como las modalidades de acceso y consumo de los contenidos por parte de las audiencias; las
oportunidades y retos que brinda el entorno digital ha impulsado una revisión de conceptos como la
inmediatez y segmentación, que en parámetros previos se presentaban con claridad y estabilidad, en
consecuencia, la constante búsqueda de experimentar con formatos y estrategias que configuran la
oferta radiofónica de una manera que antes no se había previsto (Belsebre-Torroja et al., 2023). La
llegada del streaming para las radio en el caso México, en la década de los noventa, abre un panorama
que tan solo profetiza un avance del porvenir mediático dentro de una nueva biósfera tecnológica de
cambios sin precedentes; formatos de compresión, sin fin de aplicaciones de escucha en línea y
descarga bajo demanda, optimización de datos para motores de búsqueda, flujos de edición con
estructuras que siguen en evolución, todo lo anterior en un entorno al que se iban sumando el móvil,
sistemas operativos, redes sociales, bocinas inteligentes y plataformas tales como twitch y
videojuegos (Alcudia Borreguero et al., 2022).
En otros parámetros, los modelos de emisoras se han visto en la necesidad mayormente de trazar
nuevas rutas hacia la incorporación o construcción de perfiles profesionales aptos para las dinámicas
que exige el panorama, multidisciplinarios, con las competencias transversales y un enfoque multitask.
Sin embargo, en muchos de los casos nacionales, la realidad ha evidenciado un proceso empírico,
autodidacta (González Gutiérrez, 2024). La transformación digital y la convergencia de plataformas
han modificado de manera sustancial los esquemas de trabajo y los flujos de información en la
producción radiofónica. Actualmente, la creación de contenidos no solo implica la gestión de sonidos,
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sino también la integración de múltiples rutinas productivas que abarcan desde la investigación y la
preproducción hasta la adaptación de mensajes para diversas plataformas y redes sociales,
considerando las particularidades de cada canal y el papel activo de las audiencias, escenario que
exige la adopción de competencias digitales, así como la deconstrucción de esquemas en la
formulación de proyectos sonoros. Este nuevo entorno demanda una coordinación eficiente entre los
equipos y una gestión ágil de la información, donde la colaboración y la distribución de tareas se
vuelven esenciales para asegurar la calidad y la pertinencia de las producciones radiofónicas.
Si bien, la emergencia de perfiles profesionales mucho más versátiles exige la adquisición continua de
competencias multiplataforma, el dominio de herramientas digitales, y una actitud abierta hacia la
innovación y la transformación tecnológica, también se valora la habilidad para comprender y aplicar
nuevos modelos de comunicación e interacción, así como el manejo de lenguajes adaptados a los
formatos digitales y a la narrativa transmedia. La tendencia se intensifica hacia la hibridación de
funciones, donde quien ejerce la comunicación en medios radiales, debe ser capaz de desempeñar
tareas de producción, edición, gestionar los aplicaciones y plataformas de medios sociales digitales,
así como analizar los datos de audiencia, atendiendo así a las exigencias de un ecosistema operativo
sujeto a rápidas mutaciones.
A medida que evolucionaba el panorama de la radio, la introducción de la Inteligencia Artificial
Generativa (IAG) surgió como la última innovación preparada para redefinir el sector. Aunque la IAG ya
ha transformado varios sectores, su impacto potencial en la radiodifusión es especialmente notable.
Se anticipa que la implementación en el ámbito radiofónico optimice la gestión de contenidos,
automatice la curación de emisiones y customice la experiencia auditiva mediante el análisis de
patrones de consumo y hábitos de la audiencia (Daly, 2024). Esta revolución tecnológica se materializa
en múltiples dimensiones operativas que trascienden la mera automatización. En el ámbito de la
radiodifusión pública, los algoritmos de aprendizaje automático permiten segmentar audiencias con
un alto nivel de precisión, lo que facilita el diseño de contenidos hiperpersonalizados y adaptables en
tiempo real a partir de métricas de participación y consumo mediático Las plataformas radiofónicas
implementan sistemas de reconocimiento de patrones que identifican tendencias emergentes en el
consumo musical, permitiendo a los programadores prevenir demandas antes de que se conviertan en
mainstream.
De manera simultánea, los avances en la síntesis de voz neuronal han alcanzado un grado de realismo
tal que resulta cada vez más complejo diferenciar entre voces humanas y generadas artificialmente.
Este progreso abre nuevas oportunidades para la transmisión en múltiples idiomas y la ampliación de
franjas horarias sin que ello implique un aumento considerable en los costos operativos, más allá del
uso de aplicaciones y programas específicos. A su vez, los sistemas de análisis semántico, aplicados
a los comentarios de los oyentes en redes sociales permiten extraer información valiosa que guía, con
una precisión sin precedentes, tanto las decisiones editoriales como las estrategias publicitarias. Por
otro lado, la incorporación de inteligencia artificial generativa conversacional posibilita una interacción
bidireccional entre las emisoras y sus audiencias, lo cual marca una transición del modelo tradicional
de comunicación unidireccional hacia entornos radiales interactivos. En estos nuevos escenarios, los
oyentes participan activamente en la creación de contenidos, configurando un nuevo paradigma
comunicativo que posiciona a la radio como un medio adaptativo y participativo (Blanco Sánchez et
al., 2024).
La evolución de la inteligencia artificial generativa (IAG) ha dejado de estar circunscrita a ámbitos
técnicos o especializados para convertirse en un componente transversal de la vida cotidiana, con
presencia en dispositivos móviles, plataformas digitales y aplicaciones vinculadas a sectores como la
salud, la educación y el entretenimiento. Esta expansión ha reconfigurado profundamente los modos
de interacción comunicativa, tanto entre individuos como entre sujetos y tecnologías, consolidando a
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la IAG como un agente central en la transformación del ecosistema mediático contemporáneo. En este
contexto, resulta crucial que la investigación en comunicación amplíe su perspectiva para analizar no
solo las formas de apropiación social de estas tecnologías, sino también los discursos, prácticas y
dinámicas comunicativas que emergen a partir de su integración en diversos espacios. Tal análisis
permite abordar de manera crítica el impacto de la IAG en las estructuras simbólicas, los procesos de
mediación y las relaciones socioculturales que configuran el entorno comunicacional actual.
La IAG constituye uno de los desarrollos más avanzados en el proceso de transformación digital que
atraviesan los medios de comunicación. A partir del año 2020, se ha observado una notable
democratización en el acceso a estas tecnologías, impulsada por la aparición y popularización de
herramientas como ChatGPT, DALL-E, Midjourney, entre otras aplicaciones orientadas al
procesamiento de audio. Estos sistemas, inicialmente concebidos como proyectos experimentales en
entornos controlados, han evolucionado rápidamente hacia plataformas de uso generalizado,
integradas en diversos modelos de negocio y accesibles para públicos amplios (Beckett & Yaseen,
2023).
Los sistemas de transcripción automática y análisis de contenido sonoro han evolucionado
significativamente, permitiendo catalogar, indexar y hacer más accesible el proceso de buscar grandes
archivos de audio. Simultáneamente, los generadores de texto basados en IAG facilitan la producción
rápida de guiones, comunicados y contenidos para plataformas digitales, mientras que las tecnologías
de síntesis de voz aplicados a la generación de pistas musicales sincrónicas y coreadas han alcanzado
niveles también de naturalidad que dificulta la línea entre cantos humanos y artificiales.
La transformación digital de los medios radiofónicos institucionales ha sido objeto de análisis desde
múltiples marcos teóricos dentro de las ciencias de la comunicación, proporcionando una base
analítica robusta para comprender la actual incorporación de la inteligencia artificial generativa (IAG).
En el ámbito iberoamericano, estudios como los de Rodríguez Ortíz y Rodríguez Pallares (2022), así
como Pedrero y Lastra Núñez (2019), han documentado el desarrollo tecnológico de la radio pública y
universitaria, subrayando los patrones particulares que caracterizan la adopción de innovaciones en
contextos no comerciales. Desde la teoría de la difusión de innovaciones (Stacks et al., 2019), adaptada
al entorno radiofónico por Piñeiro Otero y Fernando (2013), se han identificado tanto los factores que
facilitan como aquellos que obstaculizan la integración tecnológica en emisoras institucionales.
Paralelamente, el enfoque de la “mediatización profunda” de Couldry y Hepp (2018) ha sido útil para
analizar cómo la digitalización no solo modifica las prácticas y rutinas productivas de la radio, sino que
también reconfigura las dinámicas institucionales, los marcos normativos y los valores profesionales
que sostienen a estos medios.
Sin embargo, la implementación de estas tecnologías se aleja de un patrón uniforme, puesto que una
característica es que se adaptan a las necesidades, capacidades y contextos específicos de cada
medio. En el caso particular de las radios universitarias y públicas, esta adopción está condicionada
no solo por factores tecnológicos sino también por consideraciones presupuestarias, marcos
institucionales y misiones educativas (Pedrero & Lastra-Núñez, 2019), sin omitir los cuadros jurídicos
y éticos en los que intervienen las visiones editoriales respaldadas por las propias Universidades u
organismos públicos al frente de una concesión para el uso del espacio radioeléctrico.
“El periodista necesita saber apurar, saber mirar las historias, saber no confiar en la primera versión,
escuchar, buscar los otros, porque no vale que sea súper tecnológico y un mero reproductor de
declaraciones”, así lo describió Tavares (2009) citado por López (p.6, 2012). Y es que el uso de todo el
hábitat digital hasta aquí descrito conlleva por mucho, frentes de responsabilidad, propiedad intelectual
e industrial, creatividad y hasta líneas morales y éticas al momento de producir o filtrar información a
través de éstas.
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Una realidad presente, es la dificultad que en muchas ocasiones enfrentan las emisoras referidas para
actualizar de manera continua su contexto tecnológico; el contar con una proyección de necesidades
para adquisición de nuevas tecnologías, aplicaciones y complementos técnicos, no siempre es posible
consolidar de forma tangible, puesto que por su naturaleza jurídica, los departamentos de donde
depende administrativa y financieramente el medio, no se encuentra incluido en la entrega de recursos
que permitan fluir por ese camino, sino que buscan en muchas ocasiones, proyectos y oportunidades
que, incluso legalmente, puedan ser respaldadas para obtener recursos financieros. Cuando se logra
tal hazaña, las emisoras se ven en la necesidad de invertirlo en accesorios y complementos que
urgentemente deben ser remplazados y no en nuevas herramientas que sumen a lo que ya se encuentra
operando, en otras palabras, atienden prioritariamente el rezago que ya se ha generado (González G.,
2024). Es así como es evidente la operación en un escenario de múltiples tensiones que condiciones
en algunos casos su capacidad de innovación tecnológica. Decidir entre resolver gastos operativos
básicos o en nuevas herramientas, obtener aplicaciones completas o soluciones freemium, el
aprendizaje autodidacta o la formación especializada en nuevas competencias multimedia.
Adicionalmente, estas emisoras deben evaluar la compatibilidad de las innovaciones tecnológicas con
sus valores fundamentales de servicio público, independencia editorial y compromiso educativo. La
implementación de IAG no representa únicamente un desafío técnico o económico, sino también un
cuestionamiento sobre cómo mantener la autenticidad y el valor diferencial de los medios no
comerciales en un entorno donde la producción automatizada de contenidos se vuelve cada vez más
accesible (Choudhary, 2024). Se suma, dicho así anteriormente, la resistencia al uso de nuevas
tecnologías observada, más comúnmente, en los modelos más tradicionales. Lo refiere también
Cristina López (2012), advertía que los cambios que alteran a mayor profundidad los hábitos tienen la
tendencia a ser rechazados inicialmente y que para ello incluir al personal de la emisora en los debates
del proceso de convergencia, así como la capacitación formal, aporta elementos para hacer frente y
disminuir la resistencia.
Definición del problema
La investigación sobre la inteligencia artificial en los medios de comunicación ha experimentado un
notable auge en los últimos años. Los trabajos seminales de Diakopoulos (2019) establecieron las
bases conceptuales para analizar la automatización en los procesos periodísticos, mientras que
Marconi (2020) documentó experiencias pioneras de implementación en redacciones de referencia
internacional. En el ámbito radiofónico, también se ha examinado el impacto de tecnologías de
reconocimiento y síntesis de voz en la producción sonora con trabajos como los de Herrera Ortiz (et
al., 20204), y Túñez-López et al. (2022) estudiaron la percepción profesional respecto a contenidos
generados automáticamente. La investigación de Beckett (2023) ha resultado especialmente relevante
al ofrecer una tipología de implementaciones de inteligencia artificial generativa en medios públicos
europeos, revelando modelos diversos según los contextos nacionales y las culturas institucionales.
No obstante, tal como señalan Blanco Sánchez y Martín-Pena et al. (2024), persiste una notable
insuficiencia en la producción académica que aborde de manera específica la incorporación de
inteligencia artificial generativa (IAG) en emisoras universitarias y públicas de menor escala,
particularmente en contextos caracterizados por restricciones presupuestarias y limitaciones
estructurales, como es el caso de diversas regiones de América Latina.
A pesar de casos crecientes de puesta en práctica de aplicaciones basadas en IAG en diversos medios
internacionales y registros de prácticas de algunos casos, se observa una brecha de conocimiento
sobre la implementación específica en el ámbito radiofónico universitario y público mexicano. Se
ubican casos menores de información con respecto a las dinámicas específicas de adopción y
prácticas específicas, mientras que se amplían estudios en contexto comercial y de grandes cadenas,
es más escaso para los escenarios sociales, educativos, culturales y públicos, más en el caso México.
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Esta brecha resulta particularmente problemática considerando que el corte de emisoras a las que
refiere el presente artículo, operan bajo lógicas distintas a las comerciales, con misiones
institucionales específicas, estructuras organizativas diferentes y restricciones particulares. La falta
de conocimiento sistemático sobre cómo estas instituciones están navegando la revolución de la IAG
dificulta la visibilización de su importancia, la formulación de políticas adecuadas, la asignación
eficiente de recursos y el desarrollo de mejores prácticas adaptadas a cada realidad mediática.
Esta situación plantea interrogantes fundamentales: ¿Se encuentran las radios universitarias y públicas
quedando rezagadas en la adopción de IAG debido a barreras económicas?; ¿Consideran en la
proyección de inversión tecnológica, herramientas de inteligencia artificial?; Quienes ya hacen uso de
la IAG en sus procesos productos, ¿Qué tipo de acciones realizan?; ¿Cuentan con políticas
institucionales que delimiten una visión ética y transparente en su aplicación?
En este contexto, se hace evidente una importante incertidumbre en torno a la existencia y aplicación
de protocolos y marcos éticos que regulen el uso de la inteligencia artificial generativa (IAG) en
emisoras universitarias y públicas. El nivel de desarrollo e implementación de estas directrices en
dichos entornos continúa siendo, en gran medida, desconocido. Surgen así interrogantes
fundamentales para la investigación en comunicación: ¿están estas instituciones adoptando políticas
específicas que orienten el uso responsable de la IAG? ¿De qué manera gestionan la tensión entre la
búsqueda de eficiencia en los procesos productivos y la necesidad de mantener principios éticos
relacionados con la originalidad del contenido y la transparencia frente a las audiencias?
• ¿Existen políticas institucionales que regulen aspectos como la supervisión humana, la
atribución de autoría o la comunicación con las audiencias respecto al uso de contenido
generado por IAG?
Por ello, esta investigación tuvo como objetivo caracterizar multidimensionalmente la implementación
de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa en radios universitarias y públicas de México,
examinando las modalidades de acceso, los procesos operativos transformados y los marcos éticos
desarrollados para su uso responsable, siendo así una base para estudios más profundos de caso que
permitan robustecer el conocimiento y prácticas en el tema referido.
Objetivos específicos
Examinar las modalidades de acceso a tecnologías de inteligencia artificial generativa (IAG),
diferenciando entre soluciones de uso gratuito, modelos freemium y opciones de pago, constituye un
aspecto clave para comprender las estrategias institucionales de adopción tecnológica. Este análisis
permite no solo cuantificar la distribución de dichas modalidades en el ámbito radiofónico institucional,
sino también evaluar sus implicaciones financieras, especialmente en lo que respecta al impacto
presupuestario que estas decisiones pueden tener sobre la sostenibilidad operativa y tecnológica de
las emisoras.
• Determinar las áreas específicas de implementación de IAG en la cadena productiva
radiofónica, documentando las transformaciones en rutinas profesionales, la integración con
sistemas preexistentes y las competencias emergentes requeridas por el personal.
• Evaluar la existencia y madurez de marcos éticos para el uso responsable: Examinar las
políticas institucionales, protocolos y directrices desarrolladas para regular el uso de IAG,
identificando buenas prácticas en aspectos como transparencia con la audiencia, supervisión
humana y consideraciones sobre derechos de autor.
• Identificar desafíos específicos del sector universitario y público en la integración tecnológica:
Identificar obstáculos técnicos, económicos, organizacionales y culturales que condicionan la
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adopción de IAG en estos entornos particulares, contrastándolos con las experiencias del
sector comercial.
Considerado lo anterior, esta investigación contribuye a disminuir la notable brecha de conocimiento
respecto a las dinámicas específicas de adopción tecnológica en medios radiofónicos no comerciales.
Mientras la mayoría de los estudios sobre implementación de IAG se han centrado en grandes
corporaciones mediáticas o en medios digitales nativos, las realidades particulares de las emisoras
universitarias y públicas han recibido una atención académica limitada al menos en el caso mexicano.
Al caracterizar multidimensionalmente la implementación de IAG en estos contextos específicos, el
presente estudio proporciona una base empírica para comprender cómo instituciones con misiones
educativas, culturales y de servicio público están navegando la revolución tecnológica actual. Esta
contribución resulta especialmente relevante considerando la significativa presencia de estos medios
en el ecosistema comunicativo iberoamericano y su rol fundamental en la diversidad mediática.
Los resultados de este estudio tienen implicaciones directas aportando algunas bases para la
formulación de políticas institucionales y la asignación estratégica de recursos en radios universitarias
y públicas. La identificación de patrones de implementación, barreras frecuentes y experiencias
exitosas en el uso de inteligencia artificial generativa (IAG) permite generar evidencia empírica
relevante que puede ser utilizada por responsables institucionales y tomadores de decisiones. Estos
hallazgos ofrecen insumos concretos para la formulación de estrategias viables de adopción
tecnológica, facilitando el diseño de planes de acción contextualizados y sostenibles en el marco de
las capacidades y necesidades específicas de cada institución.
La integración de herramientas de IAG en emisoras universitarias plantea desafíos y oportunidades
particulares para la formación académica en comunicación y periodismo. Los resultados y discusión
de esta investigación enfatizan la necesidad de actualización curricular y el desarrollo de competencias
emergentes en estudiantes que se forman en estos espacios.
Finalmente, esta investigación contribuye sustancialmente al desarrollo de marcos éticos adaptados a
las realidades específicas de medios radiofónicos con misiones educativas y de servicio público. Si
bien, en el panorama nacional se han esbozado los acercamientos en algunas instituciones como el
caso del sitio “ObservaTic” que proporciona lineamientos para el uso de la inteligencia artificial
generativa (Universidad de Colima, 2024), la literatura revisada sugiere una incipiente adopción de
prácticas y marcos jurídicos. Al evaluar el estado actual de políticas institucionales y protocolos éticos,
el estudio identifica buenas prácticas emergentes, pero, sobre todo, desafíos aún por cubrir y áreas
que requieren mayor desarrollo normativo.
El marco integrado propuesto a partir de los resultados empíricos proporciona una base conceptual y
práctica para que emisoras universitarias y públicas puedan implementar IAG de manera responsable,
equilibrando beneficios operativos con consideraciones éticas fundamentales. Esta aportación resulta
particularmente valiosa en un momento donde la velocidad de innovación tecnológica frecuentemente
supera el desarrollo de marcos normativos adecuados.
METODOLOGÍA
El presente estudio, de carácter cualitativo, se sustenta en una revisión exhaustiva de la literatura y
adopta un diseño transversal descriptivo, conforme a los lineamientos metodológicos propuestos por
Hernández Sampieri et al. (2014). Este enfoque implica la recolección de datos en un único punto
temporal, con el objetivo de describir las variables relevantes del fenómeno en estudio y examinar sus
posibles interrelaciones dentro de un contexto específico (p. 154). Esta estrategia metodológica
resulta especialmente pertinente para abordar fenómenos emergentes como la incorporación de
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inteligencia artificial generativa en medios institucionales. Además, es respaldado por Bryman (2016),
quien señala que los diseños transversales permiten 'la recolección de datos de múltiples casos en un
punto único de tiempo' (p. 62), proporcionando una fotografía instantánea del fenómeno bajo estudio.
De igual manera fundamenta su desarrollo en una metodología exploratoria donde se busca estudiar
un fenómeno poco conocido sin partir de hipótesis cerradas sino a través de una guía para generar una
indagación inicial.
La revisión inicial de literatura científica en el escenario de la producción radiofónica, transformación
digital, nuevos medios e inteligencia artificial, contribuyó a esbozar un marco en el que se da evidencia
de los desafíos que moldean y componen el actual paisaje mediático. Con ello y con el fin de orientar
la recolección de información, se elaboró una guía de tópicos diseñada para facilitar la obtención de
datos cualitativos mediante un muestreo intencional no probabilístico, guiado por criterios de
pertinencia temática. En este marco, se convocó a diversas emisoras de radio pública y universitaria
en México, seleccionadas por su vinculación directa con el objeto de estudio. Esta estrategia permitió
recopilar insumos empíricos que contribuyeron a la construcción de un mapa interpretativo de
prácticas, tensiones y desafíos asociados a la implementación de inteligencia artificial generativa en
dichos entornos comunicativos.
Para la visualización de los resultados obtenidos a partir del cuestionario aplicado, se utilizó el modelo
de lenguaje generativo ChatGPT, versión 4, desarrollado por OpenAI (2025). Esta herramienta se
empleó específicamente para generar el código necesario que permitió graficar los datos de manera
clara y estructurada, facilitando así la representación de las frecuencias, porcentajes y relaciones entre
variables. El uso de inteligencia artificial en este proceso se limitó a la asistencia técnica en la
codificación y no influyó en la interpretación de los resultados.
Figura 1
Estructura general y variables del cuestionario aplicado
Participó personal de diferentes perfiles especializados de 34 radiodifusoras, las cuales compartieron
sus prácticas e información específica. Estos datos, al ser contrastados con el análisis de la literatura
especializada, permitieron una triangulación metodológica que contribuye a fortalecer la validez y la
confiabilidad de los hallazgos obtenidos.
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Los resultados logrados se han organizado en cuatro sectores temáticos: Uso de Herramientas de
Inteligencias Artificial Generativa; Operación y competencias digitales; Desafíos tecnológicos y
financieros; Marco ético en la creación de contenido. Lo anterior permitirá explorar de manera más
detallada los diversos hallazgos de cada organización.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El análisis de la información derivada muestra que existe una brecha significativa en la adopción de
IAG, con menos del 22% de las emisoras implementando activamente estas tecnologías. La mayoría
de las organizaciones se encuentra en etapas tempranas o no ha iniciado el proceso de incorporación.
Este resultado confirma lo señalado por varias investigaciones previas que han documentado una
adopción lenta e incipiente en la formalización y uso de aplicaciones o herramientas en los diversos
procesos operativos.
Figura 2
Muestra la distribución porcentual de la implementación de la IAG entre las 34 emisoras que participaron
En la revisión de los casos que respondieron tener ya un acercamiento o uso confirmado en sus
procesos, hicieron referencia a la utilización de herramientas en el siguiente contexto:
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Gráfico 1
Panorama de aplicaciones IAG utilizadas y sus aplicaciones
El análisis de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IAG) utilizadas por emisoras
universitarias y públicas revela una diversidad de herramientas adoptadas para distintos fines dentro
del proceso de producción radiofónica. La tabla complementaria muestra una clasificación funcional
de estas aplicaciones, agrupadas según su uso principal en las categorías de texto, audio, imagen y
redes sociales.
En primer lugar, se observa un predominio significativo de aplicaciones orientadas al procesamiento y
generación de texto, destacando el uso extendido de ChatGPT, que concentra la mayor frecuencia de
mención (n=10). Esta herramienta se ha consolidado como un recurso clave en la automatización de
tareas editoriales, elaboración de guiones y generación de ideas (Floridi & Chiriatti, 2020; Gilson et al.,
2023). Otras aplicaciones vinculadas a esta categoría incluyen Canva, Bing, NotebookLM y Trint,
empleadas para estructurar cápsulas informativas, crear material didáctico y asistir en la planificación
de contenidos.
En la categoría de audio, se identifican herramientas como Adobe Enhance, ElevenLabs, Rifussion,
Vocal Remover y Soundraw, lo cual evidencia una creciente exploración de soluciones orientadas a la
mejora de calidad sonora, síntesis vocal, producción musical y postproducción automatizada.
Investigaciones recientes señalan que el uso de IAG en la generación de audio permite reducir tiempos
de edición y mejorar la calidad final del contenido, con implicaciones relevantes en emisoras con
recursos limitados.
Respecto a la producción visual y su difusión en redes sociales, se hallaron menciones específicas a
herramientas generadoras de imágenes y a plataformas como Midjourney y Leonardo, aunque con una
frecuencia más baja. Estas herramientas se utilizan principalmente para apoyar el diseño gráfico y la
comunicación en entornos digitales, una tendencia alineada con estudios sobre integración de IAG en
estrategias visuales de medios (Marconi, 2020).
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ISSN en línea: 2789-3855, julio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 2458.
Finalmente, algunas respuestas se agruparon en la categoría "Otro", incluyendo menciones ambiguas
o no directamente relacionadas con tecnologías de IAG. Esto puede reflejar tanto una confusión
conceptual como la necesidad de formación técnica más específica, una preocupación ya señalada en
la literatura sobre alfabetización digital e inteligencia artificial en entornos educativos y mediáticos
(Newman, 2023).
En conjunto, los datos permiten concluir que, si bien el uso de IAG en emisoras universitarias es todavía
desigual, existe una tendencia clara hacia la adopción de herramientas orientadas a la automatización
textual, seguidas por aquellas enfocadas en la mejora del audio. Esto evidencia una apropiación
pragmática de las tecnologías generativas, focalizada en la optimización de flujos de trabajo editoriales
y de producción, en línea con lo propuesto por estudios recientes sobre innovación en medios públicos
y educativos.
La investigación señaló también algunos patrones en las modalidades de acceso según muestra el
siguiente complemento:
Gráfico 2
Modalidad de acceso con base en cada caso revisado
La mayoría de las emisoras encuestadas accede a herramientas de inteligencia artificial generativa
mediante versiones gratuitas o freemium, representando al 95% de la muestra lo que refleja una
apropiación tecnológica condicionada por la disponibilidad de recursos y la accesibilidad inmediata.
Solo una minoría reporta el uso de suscripciones institucionales, lo cual sugiere una adopción aún
limitada desde una perspectiva estructural o estratégica. Este patrón coincide con lo observado en
estudios recientes sobre innovación en medios públicos, donde la gratuidad opera como facilitador
inicial, pero también impone restricciones en funcionalidad, escalabilidad y seguridad (Newman, 2023).
Además, en términos de la intensidad de uso, los datos muestran que el uso de herramientas de IAG
en las emisoras universitarias es todavía incipiente: el 40% reporta que menos del 10% de su contenido
involucra estas tecnologías, y solo una minoría (24%) señala un uso entre el 10% y el 25%. Además, una
proporción considerable (más del 50%) declara que la pregunta “no aplica” a su contexto actual, lo que
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ISSN en línea: 2789-3855, julio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 2459.
sugiere una adopción aún marginal o inexistente. Este panorama confirma la fase exploratoria en la
que se encuentra la implementación de IAG en medios públicos y educativos, alineándose con lo
documentado por Marconi (2020) y García de Torres et,. al (2025) sobre la lenta institucionalización de
estas tecnologías en entornos de comunicación formal.
En otros resultados, se encontró que el 75% del personal en emisoras universitarias adquiere
conocimientos sobre inteligencia artificial generativa (IAG) mediante autoaprendizaje, lo cual refleja
una fuerte dependencia de iniciativas individuales, sin respaldo institucional formal. Solo un 20% ha
recibido capacitación básica introductoria, y apenas un 5% ha accedido a formación especializada, lo
que evidencia una baja inversión en profesionalización estructurada. Esta distribución desigual en los
métodos de aprendizaje refuerza lo señalado por Newman (2023) que advierten sobre la necesidad de
políticas formativas sostenidas que garanticen no solo la apropiación técnica, sino también el
desarrollo de competencias éticas y críticas en el uso de tecnologías emergentes en medios públicos
y educativos.
Gráfico 3
Distribución porcentual de modalidades de aprendizaje en IAG
Como se puntualizó en apartados iniciales de la investigación, uno de los perfiles particulares de las
emisoras universitarias, en el marco formativo de una organización educativa, es favorecer el uso de
sus espacios para la capacitación de nuevas generaciones en medios, recibiendo a estudiantado con
base en las capacidades individuales de cada medio. En ese sentido, a la cuestión “¿Se han
desarrollado metodologías específicas para integrar las IAG en los procesos formativos de
estudiantes?”, dio como resultado una brecha pedagógica significativa en la educación radiofónica
universitaria, más del 80% carece de marcos metodológicos estructurados, lo que sugiere:
Falta de sistematización pedagógica: Las emisoras universitarias no han transitado de la
experimentación individual a la creación de procesos formativos estructurados.
Desconexión entre innovación tecnológica y misión educativa: A pesar de ser espacios universitarios
con función formativa, la mayoría no ha desarrollado estrategias específicas para capacitar a
estudiantes en el uso ético y efectivo de IAG.
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ISSN en línea: 2789-3855, julio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 2460.
Oportunidad pedagógica desaprovechada: Las emisoras universitarias tienen potencial único para
crear metodologías de enseñanza de IAG aplicada a medios, pero esta oportunidad permanece en gran
medida inexplorada.
Sin embargo, existen casos como el Sistema Universitario de Medios Autónomos de Hidalgo de la
Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo y Radio Anáhuac que mantienen en desarrollo modelos
de instrucción que permitan enseñar a estudiantes sobre el uso de herramientas de IAG, basados en
las necesidades de las radiodifusoras.
A partir del análisis de las respuestas cualitativas sobre los cambios en los flujos de trabajo tras la
implementación de IAG, emergen patrones significativos en torno a la reducción de tiempos de
producción, la rapidez en la generación de contenido y una mayor creatividad, especialmente en áreas
como redes sociales y postproducción. Términos como “rapidez”, “tiempo”, “creatividad” y “variedad
de voces” se repiten con frecuencia, lo cual sugiere que las herramientas de IAG están siendo utilizadas
principalmente para optimizar procesos repetitivos y enriquecer las capacidades expresivas del
personal. Aunque algunas emisoras reportan que “no aplica” o “no utilizan aún” estas tecnologías, las
experiencias positivas reportadas confirman que la integración de IAG está comenzando a transformar
rutinas operativas tradicionales, un hallazgo que coincide con lo planteado también por Marconi (2020)
respecto a la automatización como vector de innovación en medios.
A la sección que correspondió a los protocolos de control de calidad, para quienes hacen uso de alguna
aplicación IAG en los procesos productivos, se obtuvo lo siguiente:
Gráfico 4
Protocolos de control de calidad en contenidos generados con IAG
El 60% de las emisoras que utilizan IAG implementa una revisión editorial completa previa a la emisión,
mientras que el 25% aplica verificaciones selectivas según criterios de riesgo. Solo el 15% carece de
protocolos formales. Esta distribución refleja un enfoque mayoritariamente ético y crítico frente al uso
de tecnologías automatizadas, sin embargo, contrasta notablemente con la ausencia de marcos éticos
y políticas institucionales en la implementación y uso.
En el análisis del componente ético en la implementación de inteligencia artificial generativa (IAG)
dentro de emisoras universitarias, se observa que solo 6 de 29 emisoras (21%) reportan haber
identificado dilemas éticos específicos, mientras que una mayoría del 79% declara no haber detectado
conflictos en este ámbito. Este hallazgo sugiere que, pese a la expansión del uso de tecnologías
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automatizadas en procesos comunicativos, aún no existe una reflexión institucional sistemática sobre
las implicaciones éticas de su aplicación. Tal ausencia puede derivarse tanto de una fase temprana de
adopción como de una carencia de marcos éticos operativos o políticas institucionales claras. Esto
coincide con apuntes de García de Torres (et al,. 2025), quien destaca la necesidad urgente de
fortalecer los marcos normativos y formativos en medios públicos frente al uso de IAG. Asimismo, la
baja identificación de dilemas contrasta con estándares internacionales que recomiendan la adopción
de principios de transparencia, explicabilidad y supervisión humana como base para una integración
responsable de estas tecnologías (Floridi & Cowls, 2019).
Gráfico 5
Identificación de dilemas éticos en el uso de la IAG
En el estudio, se logró identificar que el proceso de adopción de inteligencia artificial generativa (IAG)
en emisoras universitarias y públicas enfrenta una serie de barreras estructurales y organizacionales
que limitan su implementación efectiva. La falta de capacitación técnica, mencionada en
aproximadamente el 45% de las respuestas, se consolida como la principal dificultad, lo que evidencia
una carencia de competencias digitales especializadas entre el personal y colaboradores. Le siguen
limitaciones presupuestarias (25%), que reflejan los desafíos financieros que atraviesan estas
instituciones para invertir en tecnología emergente. La resistencia del personal (20%) destaca un
componente cultural y actitudinal que también obstaculiza la innovación, mientras que la ausencia de
políticas institucionales claras (10%) pone en evidencia la falta de marcos estratégicos que guíen la
integración responsable de estas herramientas. Lo que advierte que la sostenibilidad de la innovación
tecnológica en medios públicos requiere no solo infraestructura, sino también gobernanza, formación
continua y legitimidad institucional.
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Gráfico 6
Desglose de principales barreras para la implementación de IAG en radios públicas y universitarias de
México
Del análisis emergen evidencias que sugieren una relación directa entre la resistencia del personal y la
falta de capacitación técnica en las emisoras universitarias que buscan integrar inteligencia artificial
generativa (IAG). Esta resistencia no se limita a una postura pasiva ante el cambio, sino que opera
como una barrera que desactiva la búsqueda de oportunidades formativas, generando un círculo
vicioso donde el rechazo institucional frena el desarrollo de nuevas competencias digitales. Este
fenómeno ha sido documentado por Flores Vivar (2023) y Barrios Rubio & Tadeo Lozano (2015),
quienes advierten que la transformación digital en los medios exige no solo la incorporación de
tecnologías emergentes, sino también una cultura organizacional que promueva la actualización
constante y la adaptación de perfiles profesionales. En ausencia, en varios casos de esta cultura de
innovación, las emisoras corren el riesgo de quedar rezagadas frente a los estándares que demanda el
nuevo ecosistema de comunicación digital.
Finalmente, los resultados obtenidos revelan una percepción mayoritariamente positiva sobre el
impacto presente y futuro de la inteligencia artificial generativa (IAG) en las emisoras universitarias.
Las respuestas más frecuentes se concentran en las valoraciones altas (8 y 5 en escala del 1 al 10), lo
que indica que al menos 18 emisoras (62%) anticipan beneficios significativos derivados de su
implementación concluyendo que su gradualmente se intensificará. Esta visión optimista contrasta
con la proporción minoritaria que reporta impactos bajos o neutros, y refleja un consenso emergente
sobre el papel central que tendrá la IAG en la transformación de los flujos de trabajo, la producción de
contenidos y la innovación editorial.
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Gráfico 7
Percepción de impacto futuro de la IAG en medios públicos y universitarios
Sin embargo, este panorama también subraya un desfase entre la expectativa de impacto y el nivel
actual de competencias digitales disponibles, ya que muchos de estos espacios aún enfrentan barreras
de formación, infraestructura y políticas institucionales. En este sentido, el entusiasmo proyectado
debe ir acompañado de estrategias sistemáticas de alfabetización digital y fortalecimiento de
capacidades técnicas. Como advierte Flores Vivar (2023), el aprovechamiento pleno de tecnologías
disruptivas como la IAG exige no solo acceso instrumental, sino formación crítica y continua,
especialmente en medios públicos y educativos comprometidos con la ética y la inclusión digital
CONCLUSIONES
El presente estudio ha permitido establecer una revisión multidimensional del uso de la inteligencia
artificial generativa (IAG) en emisoras universitarias y públicas en México, abordando de forma
integrada tres dimensiones críticas: acceso, operación y marco ético. Esta aproximación ha permitido
superar miradas parciales o exclusivamente tecnocráticas, para revelar con mayor profundidad los
retos, avances y contradicciones que enfrenta la apropiación de estas tecnologías emergentes en
contextos de comunicación institucional y educativa.
Es de amplia importancia considerar investigaciones más profundas que faciliten generar esquemas y
flujos al interior de las organizaciones públicas y educativas que cuentan con medios radiofónicos para
abrir mejores prácticas y modelos de implementación.
En primer lugar, la dimensión del acceso a herramientas de IAG mostró un patrón claramente influido
por la disponibilidad económica y la cultura institucional de innovación. La gran mayoría de las
emisoras accede a estas tecnologías a través de versiones gratuitas o freemium, mientras que un
porcentaje menor lo hace mediante suscripciones institucionales. Esta evidencia apunta a una
apropiación condicionada por la gratuidad, lo cual facilita una primera exploración, pero también
impone límites en cuanto a la funcionalidad, seguridad y sostenibilidad del uso a largo plazo. De igual
forma, el análisis identificó una marcada preferencia por herramientas como ChatGPT para tareas de
generación de texto y Canva para contenido visual, lo que refleja un sesgo hacia aquellas plataformas
que presentan interfaces accesibles, aun cuando no siempre respondan a las demandas específicas
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ISSN en línea: 2789-3855, julio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 2464.
del entorno radiofónico. Este hallazgo coincide con las tendencias internacionales que ubican a la
accesibilidad como un factor determinante en la difusión temprana de las tecnologías de IAG
(Newman, 2023).
En lo que respecta a la dimensión operativa, los datos revelan una implementación aún incipiente, pero
con impactos visibles en los flujos de trabajo y la producción de contenidos. Un porcentaje significativo
de las emisoras reportó que, a pesar de que el uso de IAG representa un rango menor del 10% de su
producción actual, se han documentado mejoras en la eficiencia y creatividad, especialmente en
procesos de edición, diseño para redes sociales y redacción de guiones. Sin embargo, esta
implementación suele estar fuertemente mediada por la figura del autoaprendizaje. Un 75% del
personal indicó que ha adquirido sus competencias en IAG sin capacitación formal, lo cual plantea una
paradoja institucional: se espera que el personal innove tecnológicamente, pero sin ofrecerle un marco
de formación estructurada. La escasa presencia de programas formativos especializados (5%) y
capacitaciones básicas (20%) evidencia una falta de visión estratégica en las instituciones
responsables. Esta ausencia de planificación en la profesionalización amenaza con reproducir
desigualdades internas en las capacidades digitales del personal, lo cual podría consolidar un modelo
de adopción fragmentado y dependiente del esfuerzo individual. Tal escenario ha sido identificado por
autores como Flores Vivar (2023), quien subraya la necesidad de articular políticas de alfabetización
digital que reconozcan el carácter transversal y ético de las nuevas competencias profesionales.
En cuanto a los cambios en los procesos de producción, emergen dos grandes tendencias: por un lado,
la optimización de tareas repetitivas que anteriormente requerían tiempos prolongados de ejecución, y
por otro, una expansión de la experimentación creativa, especialmente en emisoras con menor carga
operativa. Simultáneamente, la percepción del impacto futuro de la IAG es enfáticamente positiva: más
del 60% de las emisoras consideran que presenciarán beneficios significativos, lo que refuerza la
necesidad de preparar condiciones institucionales adecuadas para canalizar dicho entusiasmo en
procesos sostenibles y responsables. Sin embargo, estas transformaciones operativas se encuentran
limitadas por múltiples barreras institucionales, entre las que destacan la falta de capacitación técnica
(45%), restricciones presupuestarias (25%), resistencia del personal (20%) y ausencia de políticas
claras (10%). Esta última categoría, aunque menos mencionada, es central, ya que articula la
gobernanza del cambio y constituye un indicador crítico del nivel de madurez organizacional.
Finalmente, la dimensión ética de la implementación de IAG revela un panorama ambivalente. Los
hallazgos evidencian que el 85 % de las emisoras que han incorporado tecnologías de inteligencia
artificial generativa (IAG) han establecido algún mecanismo de control editorial, predominando la
revisión exhaustiva del contenido por parte de editores humanos. Esta tendencia sugiere una postura
reflexiva frente a los posibles riesgos de la automatización, así como una inclinación por preservar
criterios editoriales tradicionales asociados a la calidad y la responsabilidad profesional. En contraste,
el 15 % restante de las emisoras indicó no contar con protocolos definidos para la supervisión de
contenidos generados mediante IAG, lo cual configura un escenario de vulnerabilidad tanto en términos
operativos como en relación con la confianza pública y la legitimidad institucional.
Más preocupante aún es que el 79% del total de emisoras no ha identificado dilemas éticos asociados
a la IAG, lo que puede interpretarse como una falta de reflexión crítica sobre sus implicaciones. Esta
desconexión entre uso tecnológico y análisis ético revela la necesidad urgente de integrar marcos de
gobernanza algorítmica, transparencia y responsabilidad editorial en las políticas institucionales de los
medios universitarios. Como señalan Floridi y Cowls (2019), el desarrollo responsable de la IA en
contextos sociales debe estar sustentado en principios de justicia, beneficencia y supervisión humana,
aspectos que hoy aún no se encuentran articulados en la mayoría de las emisoras mexicanas
analizadas.
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ISSN en línea: 2789-3855, julio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 2465.
En suma, el estudio permite concluir que el uso de la IAG en emisoras universitarias y públicas en
México se encuentra en una etapa inicial, exploratoria y altamente desigual, marcada por una
apropiación instrumental sin marcos de planificación, capacitación o regulación sistemática. La
revisión multidimensional realizada ha permitido identificar los elementos facilitadores (como el
acceso gratuito y el entusiasmo por la experimentación), pero también los factores limitantes (como
la resistencia interna, las brechas de formación y la ausencia de políticas éticas). Para avanzar hacia
una integración efectiva y justa de estas tecnologías, se requiere que las instituciones asuman un
compromiso estructural con la innovación responsable, lo cual implica inversión en formación técnica,
actualización de marcos normativos y fortalecimiento de la cultura organizacional orientada al cambio.
Solo bajo estas condiciones será posible que la IAG opere no como una solución superficial, sino como
una herramienta transformadora que amplifique las misiones educativas, culturales y sociales de los
medios universitarios y públicos en el entorno digital contemporáneo.
Asimismo, debe subrayarse que el potencial de la inteligencia artificial generativa no reside únicamente
en su capacidad para automatizar tareas o reducir tiempos de producción, sino en su posibilidad de
catalizar nuevas formas narrativas, pedagógicas y participativas en el ámbito radiofónico. En este
sentido, la implementación de IAG en medios universitarios debe estar alineada no solo con criterios
de eficiencia, sino también con valores de inclusión, diversidad, y servicio público. Esto resulta
especialmente relevante si se considera que muchas de estas emisoras cumplen funciones de
alfabetización mediática, cohesión comunitaria y difusión del conocimiento en contextos donde el
acceso a información crítica y verificada sigue siendo una necesidad estructural.
Por tanto, la incorporación de tecnologías emergentes como la IAG debe formar parte de un proyecto
institucional más amplio que redefina las misiones de los medios públicos y universitarios en el siglo
XXI. En lugar de adoptar estas herramientas como simples soluciones tecnológicas, las emisoras
deben integrarlas como componentes estratégicos que potencien sus capacidades expresivas,
expandan su alcance y consoliden su legitimidad social. Este enfoque requiere una visión transversal
que articule el desarrollo tecnológico con políticas de formación, inversión pública y marcos
regulatorios sensibles al contexto comunicacional, social y educativo de México y América Latina.
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ISSN en línea: 2789-3855, julio, 2025, Volumen VI, Número 3 p 2466.
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