La inteligencia artificial abarata la creación de contenido, pero encarece el acceso a Internet
La IA generativa ha reducido a segundos tareas que antes exigían horas, desde redactar un informe hasta preparar una candidatura laboral. Sin embargo, esa facilidad está provocando un efecto inesperado: el problema ya no es producir información, sino separar lo útil de una avalancha de textos, avisos y documentos de escaso valor.
El coste no ha desaparecido. Simplemente ha cambiado de manos. Quien genera contenido automáticamente ahorra tiempo, mientras que la persona que lo recibe debe invertir horas en revisarlo, corregirlo o descartarlo.
El caso de cURL: demasiados avisos de seguridad falsos
Una de las señales más claras de este cambio se produjo en enero, cuando Daniel Stenberg decidió cerrar el programa de recompensas por errores de cURL, una herramienta utilizada en miles de servidores, aplicaciones y servicios de Internet.
La decisión no estuvo motivada por la falta de financiación, sino por el volumen de avisos recibidos. Muchos informes de supuestas vulnerabilidades estaban generados con inteligencia artificial: tenían una redacción técnica convincente, describían escenarios plausibles y parecían elaborados, pero eran incorrectos.
El problema era asimétrico. Crear cada aviso podía llevar apenas unos segundos, mientras que un grupo de voluntarios necesitaba varias horas para comprobar si existía realmente un fallo. La automatización había convertido un canal diseñado para mejorar la seguridad en una fuente de trabajo improductivo.
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 una propuesta o documentar un problema técnico exigía tiempo y obligaba a seleccionar mejor qué se enviaba.
Ese esfuerzo funcionaba como una señal. No garantizaba que el contenido fuese correcto, pero sí hacía menos probable que alguien enviara mensajes sin haber pensado demasiado en ellos.
La IA generativa, capaz de crear textos, imágenes, código o análisis a partir de instrucciones en lenguaje natural, ha debilitado esa barrera. Ahora es posible producir decenas de respuestas personalizadas sin asumir prácticamente ningún coste. El receptor, en cambio, sigue teniendo que leerlas y evaluar su calidad.
LinkedIn y el choque entre sistemas automáticos
El mercado laboral muestra con claridad esta dinámica. LinkedIn recibe alrededor de 11.000 solicitudes de empleo por minuto, un 45% más que hace un año. Parte de ese crecimiento se explica por candidatos que utilizan asistentes de IA para adaptar sus currículos y cartas a cada oferta.
Los departamentos de recursos humanos responden con filtros automáticos que clasifican candidaturas, detectan palabras clave y priorizan perfiles. El resultado es un circuito en el que una inteligencia artificial genera documentos y otra decide cuáles merecen atención.
Este proceso puede ahorrar tiempo, pero también introduce nuevos riesgos. Los candidatos aprenden a redactar para los filtros, mientras que los filtros se ajustan para detectar patrones generados por máquinas. La selección puede terminar premiando la capacidad de superar un sistema automático en lugar de la experiencia necesaria para el puesto.
El workslop llega a las empresas
La saturación no se limita a Internet. En las empresas ya se utiliza el término workslop para describir documentos creados con IA que parecen terminados, pero que otra persona debe rehacer antes de poder utilizarlos.
Un estudio de BetterUp Labs y Stanford señala que el 40% de los trabajadores había recibido durante el último mes algún documento generado con IA que necesitaba una revisión sustancial. El tiempo medio de rehacer cada caso se acercaba a las dos horas.
La herramienta, por tanto, sí puede aumentar la productividad de quien la utiliza. Pero esa mejora individual puede convertirse en una carga para el equipo. El trabajo no desaparece: se desplaza hacia quien debe comprobar datos, corregir errores, adaptar el tono o reconstruir el documento desde cero.
Filtrar la IA con más inteligencia artificial
La respuesta más habitual de la industria consiste en utilizar IA para analizar y clasificar el contenido generado por IA. Estos sistemas pueden detectar duplicados, identificar textos sospechosos, resumir documentos o asignar una puntuación de relevancia.
La estrategia tiene sentido cuando el volumen es inabarcable, pero también crea un nuevo problema. Las organizaciones pasan de pagar con horas de trabajo a pagar con suscripciones, infraestructura y errores de clasificación. Además, delegan parte del criterio en sistemas que no siempre explican por qué han descartado una información.
Un falso positivo puede ocultar un informe válido. Un falso negativo puede permitir que un documento incorrecto avance por toda una organización. En ambos casos, la supervisión humana sigue siendo necesaria, aunque llegue más tarde y con menos contexto.
Más barreras para entrar y más valor para la reputación
La consecuencia más probable es que el acceso a determinados espacios de Internet se encarezca. Si producir contenido cuesta casi nada, las plataformas tendrán incentivos para limitar quién puede publicar, contactar o participar, ya sea mediante pagos, invitaciones, verificaciones de identidad o sistemas de reputación.
Esta tendencia puede provocar una nueva discordización de Internet: comunidades más cerradas, con acceso restringido y normas de entrada más exigentes. La promesa de una red abierta para cualquiera que tuviera algo interesante que aportar podría verse sustituida por un modelo en el que primero hay que demostrar quién se es.
La paradoja es que la tecnología que pretendía democratizar la creación puede revalorizar precisamente aquello que no puede fabricar por sí sola: la confianza, las relaciones profesionales, la reputación y el historial de trabajo.
En ese escenario pesará menos el contenido aislado y más la identidad de quien lo publica. Las personas con una marca consolidada tendrán más posibilidades de ser escuchadas, mientras que los desconocidos deberán superar barreras adicionales para demostrar que detrás de su mensaje hay algo más que texto generado automáticamente.
Internet pasó dos décadas reduciendo el papel de muchos intermediarios. La saturación de contenidos sintéticos puede devolverlos al centro: editores, comunidades privadas, verificadores y plataformas capaces de decidir qué merece atención. La IA no está cerrando Internet, pero sí puede hacer que volver a entrar y ser escuchado resulte cada vez más difícil.
