¿Qué es el ‘liquid content’?

La incorporación de la inteligencia artificial generativa por parte de los publishers está acelerando un cambio en la manera en que se concibe el contenido periodístico. Uno de los conceptos que empieza a ganar peso en este contexto es el de liquid content: una forma de entender las historias no como productos cerrados, sino como información estructurada capaz de adaptarse, transformarse y redistribuirse en múltiples formatos según el contexto y las preferencias del usuario; En la práctica, esto supone una reducción de la fricción entre contenido y formato. Gracias a la IA, una misma historia puede presentarse como un texto largo, un resumen, un audio o un vídeo, incluso en tiempo real.

Este cambio se ha denominado como liquid content, un concepto que el Reuters Institute for the Study of Journalism incorporó en su informe de predicciones sobre periodismo, medios y tecnología publicado el 12 de enero. El informe define el contenido líquido como “contenido o historias que no son estáticos, sino que se adaptan en tiempo real en función del contexto, la ubicación, la hora o la interacción del usuario. La IA facilita esto al adaptar el contenido a las preferencias individuales. Requiere que las empresas de medios tradicionales dejen de crear ‘artículos’ y pasen a crear ‘bloques de contenido reutilizables’.”

Marcel Semmler, CPO de Bauer Media, lo resume, según recoge Digiday, como un cambio estructural: tradicionalmente, los publishers crean contenido como un producto terminado (un artículo, un vídeo, una historia). El liquid content, en cambio, propone tratar la información como conocimiento estructurado que puede fluir hacia distintos formatos, canales e interfaces. No se trata solo de distribución, sino de una forma distinta de pensar la producción editorial. En este sentido, Semmler señala que el liquid content desplaza la conversación desde las páginas y los espacios hacia los sistemas, la estructura y la intención. La información ya no se diseña como un producto fijo, sino como algo que puede adaptarse y experimentarse de manera diferente según el contexto.

Algunos de estos ejemplos ya se observan en el uso diario de herramientas como ChatGPT. La información contenida en un solo artículo puede generar múltiples respuestas y experiencias personalizadas para los usuarios. También lo hacen los buscadores con agentic AI, como Comet, Atlas o Dia, capaces de leer, resumir y combinar información directamente en el navegador para crear, por ejemplo, resúmenes de noticias personalizados.

Sin embargo, no todo contenido transformado por IA puede considerarse liquid content. Como recoge Digiday, Dmitry Shishkin, media consultant, distingue entre liquid content y lo que denomina “multimodality”. Convertir un artículo en un audio, una práctica ya habitual en publishers como The New York Times o The Washington Post, no sería suficiente. Para Shishkin, el verdadero liquid content es aquel que se adapta al usuario individual teniendo en cuenta sus preferencias, necesidades, contexto, comportamiento y momento del día.

Otro ejemplo es un proyecto de The Washington Post: un pódcast de noticias generado por IA que permite a los usuarios elegir temas, presentadores y duración. El sistema selecciona historias en función del historial de lectura y escucha del usuario, y el contenido se actualiza a lo largo del día según las noticias que vayan ocurriendo. El proyecto , sin embargo, evidenció inexactitudes, un riesgo inherente a la IA generativa, diseñada para predecir a partir de datos de entrenamiento. La verificación humana sigue siendo, según varias voces del sector, una condición necesaria.

Otros publishers como Forbes, Newsweek, Time o el Washington Post, exploran cómo transformar sus sites para anticipar necesidades, personalizar experiencias e interactuar en tiempo real con los usuarios a partir de datos como geolocalización, fuentes de tráfico o comportamiento previo. En esta lógica, una misma visita podría derivar en un resumen en bullets points, un vídeo o una experiencia conversacional con un chatbot. El medio noruego VG, por su parte, ha desarrollado VGX, un feed informativo construido a partir de información interna reformulada por agentic AI.

Detrás de estas iniciativas radica una idea central: el artículo, tal como se concibe hoy, podría convertirse en un formato obsoleto. David Caswell, fundador de la consultora StoryFlow, expresa a Digiday que los publishers pasarán de vender documentos a vender información. En un entorno donde cada vez más usuarios acceden a las noticias a través de LLM y motores de respuesta con IA, pensar únicamente en la web y en los resultados tradicionales de búsqueda ya no es suficiente.

El desafío no es solo técnico. Reorganizar las redacciones para dejar de priorizar productos y canales fijos exige coordinación entre equipos editoriales, de producto y de tecnología. También plantea preguntas clave sobre propiedad, atribución, control, monetización y presencia de marca, especialmente cuando el contenido fluye por canales externos. Frente a esto, no hay consenso. Para Shishkin, el liquid content puede convertirse en una distracción frente a lo que considera la verdadera prioridad: invertir en periodismo original y de alta calidad que los lectores no encuentren en otro lugar y por el que estén dispuestos a pagar.

La pregunta decisiva sigue abierta: si los lectores realmente quieren este tipo de experiencias. La respuesta, como coinciden varias voces del sector, no la dará la tecnología, sino el uso real. Lo que sí parece claro es que el liquid content no es solo un experimento de formato, sino una discusión de fondo sobre cómo se produce, estructura y distribuye la información en la era de la IA.