El 7 de abril de 2026, mientras los pabellones de LEAP permanecían vacíos a 20 kilómetros de allí, en Malham, y los drones iraníes ponían a prueba los sistemas de defensa aérea del Reino en el cielo, 200 académicos, periodistas y profesionales de los medios se reunieron en la Universidad Rey Saúd de Riad para la 10.ª Conferencia Internacional sobre IA en los Medios. El acto —organizado por la Asociación Saudí de Medios y Comunicación y patrocinado por el rector en funciones de la universidad, el profesor Ali Masmali— se celebró sin aplazamientos, sin cambio de sede y sin el público internacional que exigen los grandes eventos tecnológicos del Reino. Fue, en ese sentido, el acto sobre IA más honesto que Arabia Saudí acogió en 2026: nacional, profesional y centrado en cuestiones que las grandes conferencias —con sus anuncios de inversión de 14.900 millones de dólares y sus ponencias de directivos estrella— rara vez abordan.
El título de la conferencia —«Medios de inteligencia artificial: oportunidades y desafíos»— es genérico. Su contenido no lo fue. A lo largo de seis sesiones especializadas, los participantes examinaron cómo la IA está reestructurando la producción, la distribución y el consumo de contenidos mediáticos en árabe, una lengua hablada por 350 millones de personas, escrita de derecha a izquierda, dividida en decenas de dialectos regionales y atendida por un ecosistema de IA que, por cualquier medida, va aproximadamente tres años por detrás de la frontera de la IA en lengua inglesa.
El momento elegido fue deliberado. Arabia Saudí designó 2026 como el Año de la Inteligencia Artificial. HUMAIN había lanzado ALLaM 34B, un modelo de lenguaje centrado en el árabe de 34.000 millones de parámetros, entrenado con aproximadamente 3 billones de tokens mixtos en árabe e inglés, según el artículo de investigación publicado del modelo. HUMAIN Chat, la aplicación de consumo construida sobre ALLaM, estaba disponible en web, iOS y Android. El Premio Saudí de los Medios había introducido la primera categoría del mundo dedicada a los contenidos generados por IA en el Foro Saudí de los Medios de febrero: la presentación de candidaturas se abrió el 21 de noviembre de 2025, se cerró el 1 de enero de 2026 y los galardones se entregaron el 4 de febrero de 2026, con criterios que exigían la declaración explícita del uso de IA, visión artística y calidad de ejecución. La infraestructura para unos medios en árabe mediados por la IA se estaba construyendo. La conferencia se preguntó para qué se utilizaría.
La brecha de la IA en árabe
El mercado de la IA en árabe se encuentra donde estaba el mercado de la IA en inglés hace aproximadamente tres años, una caracterización empleada por varios investigadores en la conferencia y en la comunidad más amplia de PLN en árabe. Las herramientas están poniéndose al día. La demanda es enorme. La competencia es escasa. Y los desafíos son estructuralmente distintos de los que afronta la IA en inglés.
La complejidad computacional del árabe supera a la del inglés en varias dimensiones. La riqueza morfológica de la lengua —donde una sola raíz puede generar decenas de formas derivadas mediante patrones de prefijos, sufijos y cambios vocálicos internos— hace que la tokenización, el paso fundacional en el entrenamiento de los modelos de lenguaje, resulte notablemente más difícil. Los signos diacríticos que desambiguan el significado en el árabe formal se omiten con frecuencia en los textos informales, lo que genera una ambigüedad que los modelos deben resolver por contexto en lugar de por notación explícita. El sistema de escritura de derecha a izquierda, combinado con la inserción de números de izquierda a derecha y de términos en alfabeto latino, plantea retos de renderizado y procesamiento que los modelos monolingües en inglés no encuentran.
El problema de los dialectos agrava la complejidad. El árabe estándar moderno —el registro formal que se emplea en los informativos, las comunicaciones oficiales y la escritura académica— no es el dialecto materno de nadie. Es un registro aprendido, análogo al latín en la Europa medieval. El habla real y la escritura informal utilizan dialectos regionales —egipcio, del Golfo, levantino, magrebí— que difieren entre sí en vocabulario, gramática y pronunciación tanto como el español difiere del portugués. Un modelo de lenguaje que entienda el árabe estándar moderno puede fracasar por completo con un texto en árabe egipcio, y viceversa. ALLaM aborda esta cuestión entrenándose con dialectos saudí, egipcio, jordano y libanés junto al árabe clásico, pero el reto de una cobertura dialectal exhaustiva en los 22 países de habla árabe sigue estando en gran parte sin resolver.
El problema de la escasez de datos se está abordando, pero no se ha resuelto. Los aproximadamente 3 billones de tokens de entrenamiento de ALLaM —mixtos en árabe e inglés— son muchos para los estándares del árabe, pero modestos en comparación con los modelos punteros en inglés, que se entrenan ya con 15 billones de tokens o más. La calidad de los datos textuales disponibles en árabe es desigual: los artículos de prensa y los documentos oficiales están bien representados, pero los textos informales (redes sociales, foros, mensajería) y los dominios especializados (médico, jurídico, técnico) están infrarrepresentados. HUMAIN ha subrayado que el equipo de ALLaM incluye una proporción significativa de investigadores saudíes con doctorado y una mezcla de género deliberada, una inversión en capital humano que la mayoría de los países de habla árabe no pueden reproducir a la misma escala.
Lo que revelaron las sesiones
Las seis sesiones de la conferencia trazaron la intersección de la IA con los medios en árabe a lo largo de la producción, la distribución, la ética y la educación. Los debates —recogidos por Arab News y Saudi Shopper— revelaron tanto el entusiasmo como la inquietud que la IA genera en un ecosistema mediático donde el Estado controla las plataformas dominantes.
El vicepresidente de la SAMC, Jareh al Marshidi, presidente del comité científico de la conferencia, describió la IA como «ampliamente utilizada en los flujos de trabajo mediáticos, desde la escritura de guiones hasta la distribución y la segmentación de audiencias». Su insistencia recayó en mantener «estándares profesionales y éticos», una expresión que en el contexto saudí tiene un significado específico: los estándares éticos no son meras normas profesionales, sino requisitos regulatorios en un entorno mediático donde el Estado define los límites del contenido aceptable.
El profesor Mutlaq al Mutairi, supervisor de la Cátedra Dr. Ibrahim al Muhanna de Energía y Medios Especializados, señaló la limitada capacidad de investigación y los sistemas burocráticos como obstáculos a la innovación en IA para los medios, un reconocimiento público poco frecuente de que son las restricciones institucionales, y no solo las carencias tecnológicas, las que frenan la adopción saudí de la IA en los medios.
Ahmed al Dayhani, corresponsal de Radio Montecarlo en Arabia Saudí, sostuvo que la IA no podía sustituir a los reporteros que «utilizan su experiencia para interpretar la información e identificar tendencias», la defensa universal del periodista frente a la automatización, formulada aquí en un contexto donde la capacidad del reportero para interpretar libremente ya está limitada por unos márgenes editoriales que ningún modelo de IA tendrá permitido traspasar.
Lafi al Rashidi, presentador de informativos de la televisión saudí, describió la IA como «una herramienta útil que apoya a los profesionales de los medios», al tiempo que advertía contra «la dependencia excesiva», una fórmula que gestiona la tensión entre el entusiasmo gubernamental del Año de la IA y la inquietud de los periodistas en activo ante el desplazamiento laboral.
El profesor Mohammed al Qaari, de la Universidad Islámica Imam Muhammad Ibn Saud, recomendó que los planes de estudio de periodismo incluyeran análisis de datos, pensamiento algorítmico y herramientas de IA generativa, un reconocimiento de que la próxima generación de periodistas saudíes necesitará competencias técnicas que el currículo actual no proporciona.
Las aplicaciones de ALLaM en los medios
ALLaM —cuyo nombre significa «omnisciente» en árabe— no es solo un modelo de lenguaje. Es un proyecto cultural. El modelo se desarrolló conjuntamente con IBM (se lanzó originalmente en la plataforma watsonx de IBM a través de la SDAIA) y después se absorbió en HUMAIN cuando la empresa se constituyó en mayo de 2025. HUMAIN ONE, el sistema operativo agéntico anunciado en la FII9 de Riad el 28 de octubre de 2025, se apoya en ALLaM con una pila de socios que incluye a EY, Groq y Replit, combinando el razonamiento en lengua árabe, el hardware de inferencia de baja latencia y las herramientas para desarrolladores en un único despliegue.
Para los medios en árabe en concreto, ALLaM ofrece capacidades que ningún modelo árabe anterior había igualado a la misma escala: generación de texto consciente del dialecto en los registros saudí, egipcio, jordano y libanés; resumen de documentos en árabe que preserva el significado entre el árabe estándar moderno y el dialectal; y clasificación de sentimiento (Lucidya, la principal plataforma de análisis de sentimiento centrada en el árabe, declara un 92 % de precisión en 15 dialectos según sus propias pruebas comparativas). Las capacidades descritas no son teóricas: están funcionando en producción en HUMAIN Chat (lanzado el 25 de agosto de 2025) y en los clientes empresariales que HUMAIN ha empezado a incorporar.
Las aplicaciones mediáticas que debatieron los participantes en la conferencia —resumen automatizado de noticias, análisis de investigación asistido por IA, personalización algorítmica de contenidos, producción sintética de voz y vídeo— no son hipotéticas. Todos los grandes editores las están desplegando ya en los medios en inglés. Las versiones en árabe están en camino. La cuestión no es si llegarán, sino quién las controlará cuando lo hagan.
La tensión: medios con IA en un Estado autoritario
La ausencia más significativa de la conferencia fue una sesión que nunca se propuso: las implicaciones de unos medios potenciados por la IA en un país donde el Gobierno controla las plataformas informativas dominantes, donde se ha encarcelado a periodistas por sus reportajes y donde los límites del discurso aceptable los define el Estado.
El panorama mediático de Arabia Saudí está dominado por entidades vinculadas al Estado. El Fondo de Inversiones Públicas (PIF) adquirió una participación del 54 % en MBC Group —el mayor conglomerado mediático de Oriente Próximo— en una operación de 7.469 millones de riyales saudíes (SAR) (1.992 millones de dólares) cerrada el 18 de septiembre de 2025. La Autoridad Saudí de Radiodifusión controla la televisión y la radio públicas. Arab News, el diario de referencia en lengua inglesa del Reino, opera dentro del marco editorial que define el Gobierno. La Agencia Saudí de Prensa (SPA) es el teletipo oficial. El ecosistema mediático no está censurado en el sentido burdo de la supresión de artículos individuales. Está estructurado: la propiedad, el proceso de nombramiento editorial y las expectativas culturales crean un entorno mediático en el que la autocensura opera con más eficiencia de la que podría lograr la censura externa.
La IA amplifica los rasgos estructurales del sistema en el que se despliegue. En un entorno mediático libre, las herramientas de IA permiten investigaciones más rápidas, un análisis de fuentes más amplio y una distribución de contenidos más personalizada. En un entorno mediático controlado, las herramientas de IA permiten un filtrado de contenidos más eficiente, una vigilancia de la audiencia más sofisticada y unos flujos de información dirigidos con mayor precisión. Las mismas capacidades algorítmicas que ayudan a un periodista de The Washington Post a identificar patrones en los datos gubernamentales pueden ayudar a una operación de medios estatales a identificar y suprimir relatos discrepantes antes de que cobren impulso.
El enfoque de la conferencia en «oportunidades y desafíos» soslayó esta tensión estructural. Las oportunidades debatidas —producción de contenidos más rápida, mejor interacción con la audiencia, traducción automatizada— son reales. Los desafíos debatidos —mantener estándares éticos, formar a los periodistas en herramientas de IA, gestionar los derechos de autor— son genuinos. Pero el desafío que la conferencia no pudo debatir —el uso de la IA para refinar el control de la información en un Estado autoritario— es el que más importa a los 350 millones de arabófonos que consumirán los medios que produzcan estas herramientas.
El alineamiento cultural de ALLaM —descrito por HUMAIN como una incorporación de «valores islámicos»— añade una dimensión que los modelos de IA en inglés no llevan consigo. El alineamiento de valores se presenta como una característica: el modelo produce contenidos que respetan las sensibilidades culturales y religiosas de los usuarios de habla árabe. En la práctica, el alineamiento de valores significa que el modelo está entrenado para producir ciertos tipos de contenido y no otros, un mecanismo de filtrado que, en un despliegue controlado por el Estado, puede extenderse de la sensibilidad religiosa a la sensibilidad política sin ninguna línea visible entre ambas.
El campus de innovación mediática saudí
El Foro Saudí de los Medios de febrero de 2026 atrajo a 65.603 asistentes —un récord Guinness para una conferencia de medios— y se celebró del 2 al 4 de febrero bajo el patrocinio del rey Salmán, con 300 ponentes, 250 expositores y 150 sesiones. El Foro lanzó 12 iniciativas emblemáticas de IA para los medios, entre ellas el Saudi Media Innovation Bootcamp. Este campus, desarrollado en asociación con la SDAIA, abarca el periodismo aumentado, la producción inteligente de contenidos y el presentador virtual, un concepto que ha suscitado controversia a escala mundial por su potencial para reemplazar a los presentadores humanos de noticias por avatares generados por IA.
El discurso de apertura del ministro de Medios, Salmán bin Yousef al Dosari, subrayó la construcción de «un ecosistema mediático moderno y conectado con el mundo». La introducción por parte del Premio Saudí de los Medios de la primera categoría del mundo de contenidos generados por IA normaliza la producción de medios por parte de máquinas, un hito que ningún otro programa nacional de premios mediáticos ha alcanzado y que posiciona a Arabia Saudí como el primer país en reconocer formalmente los contenidos generados por IA como una categoría legítima de producción mediática.
El plan de estudios del campus de innovación —periodismo aumentado, producción inteligente de contenidos y presentadores virtuales— describe un futuro mediático en el que la IA no se limita a asistir a los periodistas, sino que reemplaza elementos significativos de la cadena de valor del periodismo. Los presentadores virtuales dan las noticias. Los sistemas de producción inteligente montan las imágenes. Las herramientas de periodismo aumentado identifican las historias. El papel del periodista humano se desplaza de la producción a la supervisión: vigilar los sistemas de IA que operan dentro de los parámetros fijados por las mismas estructuras institucionales que hoy establecen la política editorial.
El contexto global
Arabia Saudí no está sola a la hora de desplegar IA en los medios. The New York Times, la BBC, Reuters y Associated Press han implementado todas ellas herramientas de IA para la producción, la verificación y la distribución de contenidos. The New York Times utiliza IA para probar titulares, predecir la interacción de los suscriptores y recomendar contenidos. Reuters emplea sistemas automatizados para producir noticias financieras. La BBC está desarrollando herramientas de verificación de datos asistidas por IA.
La diferencia es institucional. Estos despliegues se producen dentro de organizaciones mediáticas que operan bajo normas de independencia editorial, protecciones de la libertad de prensa y mecanismos de rendición de cuentas (presión de los anunciantes, respuesta de los suscriptores, supervisión regulatoria) que limitan el uso de las herramientas de IA. Los despliegues saudíes se producen dentro de organizaciones mediáticas donde el Estado es el propietario, el regulador y el principal anunciante. Las herramientas de IA son las mismas. El contexto institucional determina su función.
El ecosistema de IA para los medios de los Emiratos Árabes Unidos —construido en torno a G42, Falcon y Jais (lanzado originalmente con 30.000 millones de parámetros en noviembre de 2023, y con Jais 2, de 70.000 millones de parámetros, publicado en diciembre de 2025 por MBZUAI, G42 y Cerebras)— ofrece un término de comparación regional. Los Emiratos nombraron al primer ministro de IA del mundo en 2017 y crearon MBZUAI, la primera universidad del mundo dedicada a la IA. La estrategia mediática y tecnológica de Abu Dabi se centra en convertir el emirato en un polo de producción mediática internacional, no en reestructurar el periodismo en lengua árabe. El enfoque saudí —liderado por HUMAIN y anclado en ALLaM— es más ambicioso: busca construir la infraestructura fundacional de IA para los medios en lengua árabe a escala mundial, no solo para el consumo saudí.
La comunidad académica también se expande. AbjadNLP 2026, el segundo taller sobre PLN para lenguas que utilizan el alfabeto árabe, se celebró el 28 de marzo de 2026 en Rabat como sede asociada al congreso EACL 2026, uno de los varios foros de investigación que están haciendo avanzar el campo del PLN en árabe. Pero los recursos de HUMAIN —100.000 millones de dólares de inversión prevista, 600.000 GPU de NVIDIA y el respaldo de uno de los mayores fondos soberanos del mundo— otorgan a ALLaM una ventaja de escala que ningún esfuerzo académico o de una startup puede igualar.
Qué significa la conferencia
La 10.ª Conferencia Internacional sobre IA en los Medios de la SAMC no fue un gran evento según los estándares de LEAP, la FII o la Cumbre Global de IA. Asistieron cientos de personas, no cientos de miles. No produjo anuncios de inversión. Generó una cobertura internacional limitada.
Su importancia es proporcional a su modestia. La conferencia representó el nivel de trabajo del despliegue saudí de la IA: los académicos, periodistas y profesionales de los medios que usarán estas herramientas a diario, no los directivos que las anuncian en escenarios multimillonarios. Sus debates —sobre la reforma de los planes de estudio, los estándares éticos, la colaboración entre reportero e IA y los límites de la automatización— son los que determinan si la IA en los medios en árabe sirve a 350 millones de hablantes o si sirve a las instituciones que controlan lo que esos hablantes ven.
El Año de la IA tiene sus proyectos de infraestructura multimillonarios, sus 600.000 GPU y sus 23.000 millones de dólares en acuerdos tecnológicos. También tiene una sala de conferencias en la Universidad Rey Saúd donde un presentador de informativos advirtió contra la dependencia excesiva de unas herramientas que su empleador desplegará al margen de su advertencia. La advertencia es lo más importante que produjo la conferencia. Si alguien con autoridad sobre el despliegue la escuchó es otra cuestión.
Este análisis se basa en la información sobre la 10.ª Conferencia Internacional sobre IA en los Medios de la SAMC (Arab News y Saudi Shopper, 7 y 8 de abril de 2026); en los datos de asistencia y programa del Foro Saudí de los Medios 2026 (65.603 asistentes como récord Guinness, 300 ponentes, 250 expositores, 150 sesiones, del 2 al 4 de febrero de 2026); en el calendario de presentación y evaluación de la categoría de IA del Premio Saudí de los Medios (candidaturas del 21 de noviembre de 2025 al 1 de enero de 2026; galardones el 4 de febrero de 2026); en el artículo técnico de ALLaM publicado en arXiv (34.000 millones de parámetros, aproximadamente 3 billones de tokens de entrenamiento); en la documentación de lanzamiento de HUMAIN Chat (25 de agosto de 2025) y de HUMAIN ONE en la FII9 (28 de octubre de 2025), con EY, Groq y Replit como socios nombrados; en la adquisición por parte del PIF de una participación del 54 % en MBC Group (7.469 millones de riyales saudíes / 1.992 millones de dólares, cerrada el 18 de septiembre de 2025); en el 92 % de precisión en el análisis de sentimiento en árabe que declara Lucidya para 15 dialectos; en los modelos de lenguaje Jais (30.000 millones de parámetros, noviembre de 2023) y Jais 2 (70.000 millones de parámetros, diciembre de 2025) de MBZUAI, G42 y Cerebras; y en el taller AbjadNLP 2026 (28 de marzo de 2026, Rabat, asociado a EACL 2026). Vision2030.AI es editorialmente independiente y no está afiliada a la SAMC, HUMAIN, la SDAIA ni a ninguna entidad oficial de la Visión 2030.