The New York Times, The Economist y AFP se sumaron a SPUR, una coalición que desarrolla mecanismos para rastrear el uso de contenidos periodísticos por sistemas de inteligencia artificial. México participa mediante la Alianza de Medios.
Más de 40 organizaciones periodísticas, entre ellas The New York Times, The Economist, Agence France-Presse (AFP) y The Atlantic, se incorporaron a Standards for Publisher Usage Rights (SPUR), una coalición internacional que busca establecer mecanismos para que las empresas de inteligencia artificial obtengan autorización y paguen por utilizar contenidos periodísticos protegidos por derechos de autor. La ampliación, anunciada el 13 de octubre, eleva a más de 80 el número de organizaciones participantes, procedentes de más de 20 países.
La iniciativa fue fundada en febrero de 2026 por organizaciones como BBC, Financial Times, Guardian Media Group, Sky News y Telegraph Media Group, a las que posteriormente se sumó Associated Press. Entre los nuevos integrantes figuran asociaciones de medios latinoamericanas, incluida la Alianza de Medios de México, la Asociación de Entidades Periodísticas Argentinas (ADEPA), la Asociación Nacional de Periódicos de Brasil (ANJ) y la Asociación Colombiana de Medios de Información (AMI).
SPUR busca establecer condiciones comerciales y estándares técnicos que permitan a los propietarios de contenidos periodísticos conocer cómo sus publicaciones son utilizadas por aplicaciones de inteligencia artificial. La coalición sostiene que los desarrolladores emplean noticias y otros materiales periodísticos para entrenar modelos, actualizarlos y generar respuestas sin que los titulares de derechos puedan identificar suficientemente esos usos o negociar una remuneración.
Como parte de esta iniciativa, SPUR publicó el 2 de octubre la versión 1.0 de Content Telemetry Standard, una especificación de código abierto que establece cinco categorías para registrar la utilización de contenidos por agentes de IA: recuperación de información, incorporación al contexto de generación, citación, presentación al usuario e interacción posterior. El objetivo es distinguir, por ejemplo, entre un artículo que fue descargado por un agente, otro que sirvió para generar una respuesta y uno cuya referencia finalmente fue mostrada al usuario.
La especificación pretende resolver una limitación de los sistemas actuales de medición. Aunque los editores pueden identificar algunas solicitudes realizadas a sus servidores, no necesariamente pueden determinar si el contenido recuperado fue utilizado para generar una respuesta, si recibió atribución o si produjo alguna interacción. Esta información podría servir como base para negociar contratos de licencia y comprobar su cumplimiento. Sin embargo, el estándar todavía depende de su implementación por parte de las plataformas, y persisten dificultades para verificar de manera independiente los eventos que los propios agentes reportan.
SPUR no funciona como una entidad de gestión colectiva que cobre automáticamente por las publicaciones. Su objetivo es desarrollar estándares y prácticas comerciales comunes, mientras que sus integrantes conservan la autonomía para negociar contratos individuales con las compañías tecnológicas. Tampoco se ha anunciado un mecanismo para distribuir directamente entre periodistas individuales los posibles ingresos obtenidos mediante esos acuerdos.
La iniciativa también plantea una cuestión sobre las desigualdades dentro del propio periodismo. Los grandes medios que participan en estas negociaciones cuentan con audiencias consolidadas, equipos editoriales, plataformas de distribución, prestigio institucional y recursos jurídicos para defender sus intereses. Para las redacciones pequeñas e independientes, en cambio, la inteligencia artificial puede representar una herramienta de supervivencia que permite realizar tareas de edición, corrección, redacción, diseño y desarrollo tecnológico que no podrían costear de otra manera. La diferencia no reside solamente en los recursos económicos, sino en la legitimidad que se atribuye al uso de la tecnología: mientras las corporaciones pueden incorporarla a sus operaciones como parte de sus estrategias de innovación, los proyectos independientes enfrentan el riesgo de que la misma práctica sea interpretada como una señal de precariedad o menor calidad periodística. Desde esta perspectiva, el pago por contenidos también puede convertirse en un instrumento de reconocimiento y poder frente a la industria tecnológica, capaz de reforzar las jerarquías existentes y abrir una nueva línea divisoria entre los medios que negocian las condiciones del mercado y aquellos que dependen de la IA para seguir publicando.
La ampliación de la coalición ocurre mientras aumentan los litigios relacionados con el entrenamiento de modelos mediante contenidos protegidos. The New York Times mantiene una demanda contra OpenAI y Microsoft, mientras que USA Today y otros periódicos presentaron nuevas reclamaciones por presuntas infracciones de derechos de autor durante octubre. Estos procedimientos forman parte de una disputa jurídica más amplia sobre las condiciones bajo las cuales las empresas de IA pueden utilizar obras protegidas.
Los medios también enfrentan cambios en sus fuentes de audiencia. Según el informe Journalism, Media and Technology Trends and Predictions 2026, del Instituto Reuters para el Estudio del Periodismo, las visitas procedentes de búsquedas orgánicas de Google a sitios de noticias disminuyeron 33% a escala mundial entre noviembre de 2024 y noviembre de 2025. El informe también encontró diferencias en las expectativas de ingresos por acuerdos con empresas de IA: mientras algunos grandes editores esperan obtener una nueva fuente de financiamiento, otros medios, especialmente locales, consideran improbable recibir ingresos por estas licencias.
La coalición trabaja ahora con empresas tecnológicas y representantes de la industria para desarrollar herramientas que permitan implementar su estándar y facilitar acuerdos comerciales. Aunque la especificación establece un mecanismo común de registro, todavía no obliga a las plataformas a reportar sus actividades ni determina cuánto deberían pagar por utilizar cada contenido periodístico. Tampoco resuelve cómo participarán en el nuevo mercado las redacciones que carecen de recursos para negociar directamente con los desarrolladores de inteligencia artificial.
