El vertiginoso desarrollo de la IA generativa ha traído consigo ventajas en productividad y creatividad, pero también un efecto colateral preocupante: la proliferación masiva de contenido de baja calidad, repetitivo o engañoso, que dificulta encontrar información útil en internet. Antonio Pita Lozano, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación en la Universitat Oberta Catalunya (UOC), advierte que “el principal riesgo es que internet se llene de ‘ruido’: textos vacíos, repetitivos o engañosos que ocultan la información útil”.
El impacto oculto de la IA generativa: más contenido basura y menos información útil
Un ejemplo reciente es la recomendación absurda de un motor de búsqueda que sugería “añadir pegamento no tóxico” para que el queso se pegara mejor a la pizza, un fenómeno que los expertos llaman ‘AI slop’ o basura digital. Según un informe de la UOC, esta avalancha comenzó a intensificarse especialmente en mayo de 2024, con la integración del modelo Gemini de Google y la función AI Overview, que genera respuestas automáticas en lugar de mostrar enlaces tradicionales.
Silvia Martínez Martínez, profesora de los Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación, explica que “la presencia de AI slop ya está afectando negativamente a la experiencia de uso de las redes sociales” y que la mayoría de los internautas “se han topado en algún momento con este tipo de contenido”.
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El impacto no es solo práctico sino también psicológico. La saturación de contenido basura puede generar desconfianza y escepticismo hacia la información que se consume en línea. Martínez añade que “el usuario podría experimentar un mayor escepticismo respecto al contenido consumido y percibir que está siendo utilizado para generar interacción o aumentar el número de visualizaciones y seguidores”. Esto implica que, aunque la IA pueda ahorrar tiempo, los usuarios terminan invirtiendo horas adicionales verificando la veracidad y utilidad de los textos generados.
Pita señala que existen soluciones técnicas para frenar esta ola de contenidos de baja calidad, como filtros automáticos, detección de contenido duplicado y verificación de autoría y calidad, pero advierte que “no son mágicas”. Algunos países ya están desarrollando normativas para reducir la contaminación digital generada por IA generativa, y también se estudia la incorporación de marcas de agua digitales o la identificación clara de contenidos generados por IA.
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Además, la misma IA generativa podría ayudar a mitigar el problema si se entrena para identificar cuándo un contenido es superficial, manipulado o repetitivo. Sin embargo, Pita subraya que “se necesitan reglas claras, éticas y un buen criterio humano detrás, ya que si dejamos que la IA lo decida todo por sí sola, el remedio puede ser peor que la enfermedad”.
Para detectar contenido basura generado por IA generativa, el experto recomienda observar ciertos patrones: repetición excesiva de ideas, tonos artificialmente entusiastas o neutros, ausencia de referencias o autoría, errores sutiles pero significativos y frases generalistas que podrían aplicarse a cualquier tema. Como consejo final, afirma: “Si después de leer un artículo no has aprendido nada nuevo o todo el contenido podría haber sido generado por una herramienta genérica de IA, lo más probable es que se trate de basura digital”.