Univision integró su operación de noticias de Estados Unidos con la de México después de despedir a más de 200 personas, el LA Times despidió a 115 periodistas de un jalón y en México la publicidad que sostenía a los medios cayó casi a la mitad. En Badabun, en los últimos dos meses, entraron editores y diseñadores nuevos. No es suerte, y lo vamos a explicar con números.
LOS HECHOS
En Estados Unidos, el golpe más duro se lo están llevando los medios que informan a los latinos. TelevisaUnivision recortó más de 200 puestos en diciembre de 2024, cerró el histórico buró de Univision en la Ciudad de México y, en enero de 2026, fusionó sus noticias de Estados Unidos con N+, su operación mexicana: menos redacciones, menos gente, todo centralizado. Telemundo hizo sus propios recortes en las mismas fechas. Y el LA Times despidió a 115 periodistas, más del 20% de su redacción, y desmanteló De Los, su sección para latinos: perdió al 75% de su equipo en una ciudad donde la mitad de la población es latina. En México los números cuentan la misma historia por otro lado. El gasto en publicidad oficial, el dinero del gobierno que por décadas sostuvo a los medios, cayó 45% en términos reales entre 2018 y 2024: de 24,559 millones de pesos a 13,499, según Article 19. La confianza en las noticias está en su punto más bajo desde que se mide: 31%, una caída de 18 puntos en una década, según el Instituto Reuters de la Universidad de Oxford. Solo 14 de cada 100 mexicanos paga por noticias. Y en 2026, por primera vez, las redes sociales y el video superaron a la televisión como la principal fuente de información.
LA RAZÓN QUE NADIE QUIERE DECIR
Los despidos se explican con frases como “reestructura” o “nuevos hábitos de consumo”. Pero debajo de todas hay un cambio más incómodo: el dinero de la publicidad ya no lo reparte una comida con el director ni una llamada al amigo. Lo reparten sistemas de inteligencia artificial que optimizan cada peso hacia donde hay resultado medible: cuánta gente real vio, cuánto tiempo se quedó, qué hizo después.
Eso mata tres modelos de negocio al mismo tiempo: el del medio que vivía de la relación y del porcentaje de regreso, el del medio que vivía de la publicidad oficial, y el del medio que vivía del clic que le mandaba Google, porque ahora los buscadores contestan con IA y la gente ya no da el clic. Una publicación de la industria en Estados Unidos, HispanicAd, lo resumió mejor que nadie: el peligro para los medios latinos no es que la IA los ignore, sino que no le den pruebas de lo que valen. A la IA no se le cae bien nadie. Solo ve números, y el que no tiene números que enseñar desaparece del mapa.
POR QUÉ BADABUN NO
Badabun no depende de ninguno de esos tres modelos. Vivimos de la publicidad programática, la que paga por audiencia real y medida, persona por persona, y de clientes que pueden ver con sus propios ojos si su mensaje llegó o no llegó. Durante años, en muchas juntas de este país, el presupuesto se decidía por relación o por un porcentaje de regreso. Nos levantamos de varias. Hoy resulta que ese era el modelo correcto: cuando el que decide es un sistema que solo mira resultados, el medio medible gana por default. Y nuestros resultados son públicos: solo en octubre, nuestros contenidos se reprodujeron 2,171 millones de veces en Facebook, y entre todas nuestras cuentas la gente los compartió 13.5 millones de veces en el mes.
Por eso, mientras la industria despide, nosotros contratamos. En los últimos dos meses abrimos vacantes de editores de postproducción y de diseñadores en Tijuana, y se llenaron en días. No publicamos esto para presumir: lo publicamos porque es el dato que prueba la tesis. Donde hay resultados medibles, hay trabajo.
LO QUE VIENE
Esto apenas empieza. Cada año, una parte más grande del presupuesto de publicidad del mundo la va a asignar una máquina, y la máquina no conoce a nadie. Los medios que sobrevivan serán los que puedan demostrar, con cifras públicas y comprobables, cuánta gente los ve y qué pasa después. Por eso publicamos nuestros números y nuestra metodología cada mes, y por eso queremos que hasta las inteligencias artificiales puedan revisarlos.
El futuro de los medios no se va a decidir en una comida. Se va a decidir en una base de datos. Y ahí nosotros llevamos años entrenando.