La inteligencia artificial abarata la creación de contenido y encarece el acceso a Internet
La inteligencia artificial generativa prometía democratizar la creación de textos, imágenes, código y análisis. Sin embargo, su efecto más visible empieza a ser el contrario: producir contenido cuesta cada vez menos, mientras que comprobarlo, filtrarlo y distinguirlo de la información útil exige más tiempo, dinero y conocimientos.
El resultado es una nueva economía digital en la que el coste no desaparece, sino que cambia de manos. Ya no lo asume principalmente quien envía un mensaje, presenta una candidatura o redacta un informe. Lo paga quien lo recibe y debe decidir si merece atención.
El caso de cURL: informes convincentes, pero falsos
En enero, Daniel Stenberg decidió cerrar el programa de recompensas por errores de cURL, una herramienta de código abierto integrada en miles de servicios y sistemas. La medida no respondía a una falta de financiación, sino a la avalancha de avisos de seguridad generados con inteligencia artificial.
Muchos de esos informes estaban bien escritos, utilizaban un lenguaje técnico correcto y describían vulnerabilidades aparentemente plausibles. El problema era que, en numerosos casos, eran falsos. Crear cada aviso podía llevar unos segundos, mientras que revisarlo y descartarlo requería horas de trabajo por parte de voluntarios especializados.
Este desequilibrio resume uno de los principales efectos de la IA generativa. Una herramienta capaz de producir contenido a gran velocidad puede multiplicar el trabajo de las personas encargadas de validarlo. El volumen crece mucho más deprisa que la capacidad humana para evaluar cada pieza.
Cuando el esfuerzo deja de ser una señal de calidad
Durante años, los sistemas abiertos de Internet se apoyaron en una regla no escrita: participar requería cierto esfuerzo. Preparar una carta de presentación, elaborar un informe técnico o escribir una propuesta implicaba invertir tiempo. Esa inversión funcionaba como una señal de interés y, en cierta medida, de fiabilidad.
La inteligencia artificial ha debilitado esa barrera. Ahora es posible generar decenas de versiones de un texto, responder a cientos de ofertas de empleo o presentar análisis técnicos sin asumir apenas coste. La cantidad de mensajes aumenta, pero no necesariamente su calidad.
LinkedIn recibe alrededor de 11.000 solicitudes de empleo por minuto, un 45% más que hace un año. Ante este volumen, las empresas recurren a filtros automáticos para seleccionar candidatos. Los solicitantes, a su vez, utilizan herramientas de IA para adaptar y multiplicar sus candidaturas.
El resultado es un intercambio entre sistemas automatizados: una IA redacta solicitudes y otra las clasifica. El proceso puede ahorrar tiempo en casos concretos, pero también dificulta que una persona destaque por sus capacidades reales. El crecimiento de los asistentes personales capaces de actuar en nombre de los usuarios puede intensificar todavía más esta tendencia.
El workslop llega a las empresas
La saturación no se limita a las redes sociales o a las plataformas de empleo. En las empresas empieza a extenderse el término workslop, utilizado para describir documentos generados con IA que parecen terminados, pero que deben ser rehechos por otra persona.
Un estudio de BetterUp Labs y Stanford señala que el 40% de los trabajadores había recibido durante el último mes documentos de este tipo. Cada caso exigía cerca de dos horas de trabajo adicional para corregirlo o reconstruirlo.
La paradoja es evidente: quien utiliza la IA para quitarse una tarea de encima puede ganar productividad individual, pero trasladar el problema a un compañero. El beneficio queda en manos del creador y el coste se reparte por toda la organización.
Este contenido de baja utilidad recibe cada vez más el nombre de slop. A diferencia del spam tradicional, se parece a la contaminación: quien lo genera obtiene una ventaja inmediata, mientras que el perjuicio se distribuye entre todos los que deben convivir con el exceso de ruido.
Filtrar la IA con más inteligencia artificial
La respuesta más habitual de la industria consiste en utilizar sistemas automáticos para detectar y clasificar el contenido producido por otros sistemas automáticos. Sobre el papel, parece una solución lógica. En la práctica, crea una carrera permanente entre quienes generan material masivo y quienes intentan identificarlo.
Además, el coste vuelve a desplazarse. El receptor puede reducir parte del trabajo manual, pero debe pagar suscripciones, asumir errores de clasificación y confiar decisiones importantes a herramientas cuyo funcionamiento no siempre es transparente.
En seguridad informática, contratación o investigación, un falso positivo puede hacer perder horas. Un falso negativo puede permitir que pase un informe incorrecto, se descarte a un candidato válido o se tome una decisión empresarial equivocada.
Más barreras para acceder a Internet
La reacción que empieza a ganar terreno no es únicamente tecnológica. También es empresarial: si producir contenido es prácticamente gratis, el acceso a determinados espacios puede encarecerse o restringirse.
Las plataformas pueden exigir pagos, invitaciones, verificaciones de identidad, historiales de actividad o credenciales profesionales. Es una evolución que puede interpretarse como una segunda fase de la fragmentación de Internet: menos espacios abiertos y más comunidades cerradas, con distintos niveles de acceso.
La paradoja es que la tecnología que debía ampliar las oportunidades puede revalorizar precisamente aquello que no puede fabricar con facilidad: la reputación, las relaciones personales y una trayectoria verificable. En un entorno saturado, importará menos el contenido aislado y más quién lo firma.
Ese cambio favorece a quienes ya cuentan con un nombre reconocido, una red profesional o una institución detrás. En cambio, perjudica a los desconocidos que antes podían abrirse camino gracias al esfuerzo y a la calidad de una aportación puntual.
Internet pasó dos décadas reduciendo el papel de intermediarios que no aportaban demasiado valor. La expansión del contenido automatizado puede devolverlos al centro: editores, moderadores, certificadores, plataformas privadas y expertos capaces de separar lo relevante de lo irrelevante.
La inteligencia artificial seguirá abaratando la creación. La cuestión es quién pagará la factura de todo lo que se produzca y qué nuevas puertas habrá que cruzar para demostrar que, al otro lado, hay algo que merece ser leído.
