Los sistemas de medición de audiencias en España, liderados por la Asociación para la Investigación de Medios de Comunicación (EGM) y Kantar, muestran una profunda desconexión con la irrupción de la inteligencia artificial como nueva forma de audiencia. En el caso del EGM, estamos ante un sistema que confía en entrevistas cara a cara, enseñar logotipos en una tablet y llamadas a teléfonos fijos y móviles para medir un ecosistema que hoy está dominado por robots.
EGM y Kantar frente al reto de la IA
A tenor de lo que describe AIMC en su web, su metodología es casi artesanal, con entrevistas personales cara a cara, supervisores que viajan a domicilios para verificar respuestas y un equipo que enseña logotipos en una tablet para refrescar la memoria del entrevistado. Sin duda, parece un sistema diseñado para representar a la población española con una precisión sociológica envidiable, pero el problema es que, en 2026, la población ya no es el único consumidor de medios.
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Mientras el EGM se esfuerza en preguntar a un ciudadano si recuerda haber visto el logotipo de un diario en su pantalla, los servidores de ese mismo diario están siendo asaltados millones de veces por agentes de inteligencia artificial que extraen contenidos, los analizan y los reutilizan para generar respuestas que después consumen los usuarios. Estos agentes no responden encuestas, no tienen hogar físico y no recuerdan logotipos, pero utilizan la información de forma constante.
Se accede a los medios a través de la IA
El propio EGM reconoce en sus características técnicas que es un estudio poblacional basado en el recuerdo. Se trata de representar al individuo a través de lo que declara haber visto, leído o escuchado. Pero, ¿qué valor tiene el recuerdo humano cuando el consumo de información ya no es directo, sino intermediado por sistemas que procesan el contenido antes de que llegue al usuario?
Hoy, una parte creciente de los millones de españoles que Kantar y el EGM dicen representar acceden a los medios a través de agentes de inteligencia artificial. Son estos sistemas los que leen, seleccionan, procesan y sintetizan la información. El humano recibe el resultado final, que pude ser un dato del medio, un resumen o una respuesta, pero no ve al medio que está detrás.
El punto clave es que el consumo ya no es directo. Antes, el usuario entraba en un medio, veía la cabecera y asociaba la información con una marca. Hoy, en muchos casos, ese proceso lo realiza primero una IA. El agente de IA accede a varios medios, selecciona la información, la sintetiza y la presenta como una respuesta única.
Desconexión con la realidad
El usuario sí recibe ese contenido. Lo lee, lo utiliza, incluso toma decisiones a partir de él. Pero lo hace en un entorno donde la marca original ha desaparecido o queda diluida. No hay portada, no hay logotipo visible, no hay navegación por el medio. Por eso, cuando el entrevistador del EGM le enseña el logotipo de un diario en su tablet, el encuestado responde que no lo ha visto. Y su respuesta es correcta desde su experiencia, porque nunca ha entrado en ese medio, nunca ha interactuado directamente con él. Sin embargo, la información que ha recibido sí procede de ahí.
El contenido ha sido consumido, pero el medio no ha sido reconocido por el entrevistado. Desde la lógica del EGM, esto se traduce en una caída de audiencia. Si no hay recuerdo del medio, no hay consumo. Sin embargo, en términos reales, el contenido sí ha sido utilizado, porque ha sido seleccionado por una inteligencia artificial, procesado y entregado al usuario final. El medio ha cumplido su función como fuente, pero lo ha hecho fuera del circuito visible que el sistema de medición es capaz de registrar.
El resultado es una desconexión evidente, ya que ha sido el medio el que ha alimentado a la máquina, pero el sistema no es capaz de reconocerlo. Para el EGM, la audiencia cae. Sin embargo, el valor se ha generado y el contenido ha sido consumido. El problema es que el sistema sigue buscando señales de recuerdo humano en un entorno donde el consumo ya está mediado por máquinas.
Las IAs como intermediarias de los medios
No cabe duda de que el EGM realiza un esfuerzo evidente por captar la voz del ciudadano y entender lo qué dice que consume. Pero hoy, una parte creciente del acceso a la información ya no pasa directamente por las personas. Pasa por sistemas de inteligencia artificial.
Estos sistemas actúan como intermediarios y son los que acceden a los contenidos, seleccionan qué información es relevante, la procesan y la entregan al usuario final en forma de respuesta, pero no dejan rastro en los sistemas de medición tradicionales. Si el EGM quiere seguir siendo útil, no basta con que pregunte a una persona si ha leído un diario. También necesita saber cuántas veces ese contenido ha sido utilizado por sistemas de inteligencia artificial. Porque ahí es donde está ocurriendo una parte creciente del consumo. El EGM mide la intención declarada de un usuario, basada en su memoria, pero el uso real del contenido por parte de las máquinas no se pregunta: se registra. Y hoy, ese uso no está en el sistema.
El EGM aspira a ofrecer un dato único para el mercado publicitario. Pero ese dato, en el contexto actual, está incompleto, porque refleja el comportamiento de las personas, pero deja fuera el papel de las inteligencias artificiales como nuevas consumidoras y distribuidoras de contenido. Falta saber hasta qué punto un medio está siendo utilizado por las máquinas.
Ahí es donde empiezan a aparecer nuevas métricas, como el SAS (Score de Autoridad Sintética), que no mide recuerdo ni notoriedad en humanos, sino la probabilidad de que un contenido sea seleccionado y utilizado por una IA. Porque en este nuevo entorno, ya no basta con que te recuerden. Es igual o más importante que te utilicen.
5.920 audímetros midiendo donde ya no ocurre el consumo
En paralelo, Kantar, antigua Sofres, sigue proyectando el consumo audiovisual de todo un país basándose en menos de 6.000 audímetros instalados en hogares. Es un modelo que parte de la premisa de que el consumo ocurre en el salón, a través de una pantalla que mira una persona. El problema es que esa premisa ya no describe todo el sistema.
Una parte creciente del consumo ya no ocurre cuando alguien ve un vídeo, sino cuando una inteligencia artificial accede a ese contenido, lo analiza y lo utiliza para generar respuestas, recomendaciones o nuevos productos. Ese acceso no pasa por el hogar ni por la mirada de un espectador. Pasa por sistemas automatizados que operan fuera del alcance de los audímetros.
Kantar sigue midiendo lo que ve una persona, pero no mide lo que utilizan las máquinas. Y hoy, en muchos casos, son esas máquinas las que determinan qué contenido llega finalmente al usuario. El audímetro mide la pantalla, pero la inteligencia artificial decide lo que aparece en ella.
Lo que Kantar no puede medir con sus audímetros es el uso que hacen las inteligencias artificiales del contenido audiovisual. El acceso de las inteligencias artificiales al contenido es el nuevo clic, que ocurre cuando una IA entra en un vídeo de YouTube o en una investigación de un medio para analizarla y utilizarla. Esto no ocurre en los 5.920 hogares del panel de Kantar, sucede en centros de datos. Al centrarse solo en el ojo del espectador que está en el sofá, Kantar está ignorando una parte mayoritaria de la actividad automatizada que, según Cloudflare, es la que hoy consume gran parte del ancho de banda en internet.
La radio: contenido sin antena
El impacto de la inteligencia artificial no se limita solo a la prensa escrita o la televisión. La radio también está entrando en este proceso, aunque de forma menos visible. Tradicionalmente, el valor de la radio estaba ligado a la escucha directa, donde el oyente encendía el dial, permanecía en la emisión y, en ese contexto, recibía tanto el contenido como la publicidad. La medición, basada en el recuerdo, tenía sentido porque el consumo y el canal coincidían.
Ese vínculo se está rompiendo. Hoy, las inteligencias artificiales acceden a programas, entrevistas o tertulias, los transcriben, los procesan y extraen de ellos información estructurada. Ese contenido se convierte en texto, en datos y en respuestas que se sirven al usuario en otros entornos. El usuario ya no necesita escuchar el programa. Recibe directamente el contenido. Y en ese proceso desaparece el canal de distribución que es lo esencial para el negocio de la radio.
Hay consumo, pero sin emisión, sin cuña publicitaria y sin medición. El contenido de la radio sigue generando valor, sigue informando y sigue influyendo, pero lo hace fuera del canal que permite monetizarlo. El usuario consume la información sin pasar por la emisora, sin escuchar la publicidad y, en muchos casos, sin saber de dónde procede.
Esto deja a la radio en una posición especialmente vulnerable. A diferencia de otros medios, su modelo depende casi por completo de la escucha directa. Cuando esa escucha desaparece, también lo hace la base de su negocio. El sistema de medición, sin embargo, sigue preguntando por programas escuchados. Pero cada vez más, el contenido no se escucha. Se utiliza.
Sin monetizar
Todo esto significa que, a día de hoy, los medios están pagando por un sistema de medición que envía supervisores a domicilios para verificar si una persona recuerda haber escuchado un programa de radio. Mientras tanto, una parte creciente del valor de sus contenidos se desplaza hacia sistemas de IA que acceden a esos contenidos, los procesan y los utilizan sin que ese uso se mida ni se monetice.
El EGM le dice al medio quién le recuerda, pero no le dice quién está utilizando su contenido ni dónde debería capturar valor. En 2026, gestionar un medio solo con audímetros y encuestas es como intentar medir el uso de internet contando solo las visitas a páginas web, ignorando todo lo que ocurre dentro de las aplicaciones.