The Economist se prepara para una internet partida en dos: una para humanos y otra para agentes de IA
The Economist está empezando a prepararse para un escenario que cada vez pesa más en el sector editorial: una web en la que una parte del contenido seguirá diseñada para la lectura humana y otra deberá estructurarse para ser entendida, resumida y utilizada por agentes de IA. Esa es la idea que resume Josh Muncke, vicepresidente de IA generativa del grupo, cuando habla de “un mundo con dos versiones de la web”.
Por ahora, la empresa está trabajando sobre contenido que ya queda fuera del paywall, sobre todo materiales de marketing y ventas B2B. El objetivo es hacer que esas superficies resulten más legibles para motores de respuesta y asistentes como ChatGPT, Gemini o Claude, en un momento en el que una parte creciente de los compradores empieza su proceso directamente en estas interfaces. Eso obliga a construir versiones paralelas de un mismo mensaje: páginas más visuales y comparativas para humanos, y estructuras más limpias, textuales y en formato de pregunta-respuesta para agentes. El reto, en el caso de un publisher de suscripción como The Economist, no es menor ya que tiene que medir con mucho cuidado qué partes de su contenido puede hacer más accesibles para agentes sin erosionar el valor de la suscripción. De momento, todo se mueve en una fase de experimentación prudente, con búsquedas conversacionales internas y formatos agent-readable usados como sandbox para ajustar precisión, rendimiento y tono antes de exponer nada a mayor escala.
Esta estrategia se sitúa dentro de una transformación más amplia. Alessandro De Zanche, fundador de ADZ Strategies, sostiene que la optimización para agentes se está convirtiendo en una base defensiva para cualquier publisher de calidad: si no lo hace, corre el riesgo de volverse técnicamente invisible en un entorno donde la búsqueda se reconstruye alrededor de agentes. Pero también advierte de que la discoverability es solo una parte del problema. La retención, la confianza y el engagement siguen siendo los activos que sostienen tanto la suscripción como la publicidad premium. La otra gran transformación en The Economist no está solo en cómo se distribuye el contenido, sino en cómo se construyen productos. En el último año, el equipo de Muncke ha acelerado los ciclos de desarrollo integrando IA generativa en el proceso y reorganizando el trabajo alrededor de pequeños pods multidisciplinares. Un ejemplo concreto fue el lanzamiento de su nueva App para CarPlay, que salió cinco meses antes de lo previsto gracias a un equipo reducido con acceso a herramientas de IA para documentación, tests y código base. Según Muncke, eso ha permitido más que duplicar la velocidad tecnológica del grupo.
Ese modelo ya se está extendiendo a otras áreas: The Economist ha montado entre seis y ocho pods a lo largo de su stack de producto, y en los entornos que afectan directamente a la experiencia del lector incorpora también perfiles editoriales para asegurarse de que cualquier función apoyada en IA mantiene el tono y el estilo propios de la marca. En paralelo, la compañía está cultivando una cultura interna de vibe coding, animando a empleados que antes no programaban a construir sus propias herramientas. Hay editores creando utilidades para rastrear papers científicos, equipos de producto automatizando informes de rendimiento e incluso agentes internos tipo “chief of staff” conectados a correo y calendario.
Pero no todos los experimentos han funcionado: el publisher ya ha pausado pruebas como un verificador automático basado en su manual de estilo de 300 páginas o asistentes de IA para eventos en directo con suscriptores, que los testers consideraron más distractores que útiles. Muncke deja claro además que hay líneas que no piensa cruzar: “Nadie quiere leer un Economist escrito por IA”. Para la empresa, el papel de esta tecnología sigue siendo el de infraestructura para investigación, workflows y desarrollo de producto, no el de sustituir el juicio editorial.
The Economist está intentando prepararse al mismo tiempo para dos transiciones: una externa, en la que la discoverability se desplaza hacia agentes y motores de respuesta y otra interna, en la que la IA cambia la forma de construir producto, automatizar tareas y acelerar experimentación, pero en ambos frentes mantiene una misma idea de límite: la IA puede ayudar a traer, ordenar y acelerar; el valor por el que paga el suscriptor sigue estando en el criterio humano que queda en el centro.
Puntos clave:
The Economist está experimentando con versiones de contenido pensadas específicamente para agentes de IA, empezando por materiales de marketing y ventas B2B fuera del paywall.
El publisher ha reorganizado parte de su desarrollo de producto en pods pequeños apoyados en IA generativa, y asegura haber más que duplicado su velocidad tecnológica.
La compañía impulsa una cultura interna de vibe coding, pero mantiene líneas rojas claras: la IA debe servir como infraestructura, no como sustituto del juicio editorial.
Este resumen lo ha creado una herramienta de IA basándose en el texto del artículo, y ha sido chequeado por un editor de PROGRAMMATIC SPAIN.
