Los antídotos al AI slop o al contenido masivo y superficial generado por IA

Escuchamos entrevistas, pódcasts y audios de nuestra familia al 2x. Vemos vídeos recortados en highlights, y basamos decisiones y criterios en artículos e informes que solo hemos leído resumidos con IA . Consumimos información en modo ultrarrápido, pero a nivel cognitivo le damos la misma validez que cuando la consumíamos más despacio, e incluso la aplicamos en la toma de decisiones. Lo que queda afectado por este proceso no es la memoria básica de contenidos, que parece mantenerse según los estudios controlados , sino la capacidad de conectar esos conocimientos con los que ya teníamos y elaborar con ellos ideas propias . Más que la superficialidad, inquieta que esta nueva modalidad de pensamiento resulte suficiente en tantos contextos.

Podemos pensar que la IA generativa no ha hecho más que intensificar una dinámica antigua en la que la producción de contenido es infinita, pero nuestra capacidad de atención es la misma. No podemos engañarnos tampoco, porque desde que existe Internet la infinitud no es novedad. Si dijéramos que el problema es que hay demasiado contenido, estaríamos quejándonos de una situación en la que vivimos desde hace más de veinte años. Tampoco es nueva la crisis de autoridad de la información oficial o la dificultad para distinguir fuentes fiables de las que no lo son.

Sin embargo, el AI slop, que es la inundación de contenido digital generado con IA en Internet, aporta una lógica propia y consideraciones nuevas, como la ruptura del vínculo entre esfuerzo y contenido, o que todo lo que se genera es un promedio estadístico de lo que ya existía. Este flujo uniforme y descontrolado tiene consecuencias: detrás del contenido generado en masa puede haber una intención orquestada de manipulación, un sesgo algorítmico, voluntario o no, que perjudique a determinados colectivos o frene avances sociales, y también una distorsión de la realidad aleatoria e impredecible.

En 2025 se ha estimado que una gran parte del contenido online incorpora texto sintético: un análisis de Ahrefs de casi un millón de páginas web publicadas en la primera mitad del año detectó que el 74,2 % de las nuevas páginas contenían señales de contenido generado con IA. Una investigación de Graphite del mismo año cita que, solo durante el primer año de ChatGPT, un 39% de todo el contenido online estaba ya generado con IA. Desde noviembre de 2024 esa cifra se ha mantenido estable en torno al 52%, lo que significa que desde entonces el contenido IA supera en cantidad al contenido humano.

No obstante, hay dos preguntas que deberíamos hacernos cuando nos encontramos estimaciones de este tipo:

1. ¿Existe un mecanismo fiable para distinguir un texto escrito de un texto generado? Si la respuesta es no, por muy llamativas y coherentes que sean las conclusiones, no podemos darles valor, porque tanto podrían ser ciertas como no serlo. Es un dato cuantitativo valioso, pero que aún no existe. Con la información que tenemos actualmente, podemos afirmar que los detectores de "texto generado por IA" fallan con la misma frecuencia con la que fallaría un modelo aleatorio, por lo que no podemos atribuirles fiabilidad. En un estudio reciente citado por The Guardian , los detectores acertaron si el texto estaba generado con IA o no en menos de un 40% de los casos. Por otro lado, ante el primer párrafo de El Quijote , también determinados detectores han devuelto un 86% de probabilidad de que el texto estuviera creado por IA.
2. ¿Qué significa que un texto está generado con IA? Por otro lado, no siempre el proceso es completamente automático (lo que llamamos copiar y pegar) sino que se dan muchos grises en la escala: la IA inspira, organiza, asiste, reescribe o expande ideas, y negar, deslegitimar o penalizar esta escritura sería ignorar una realidad instalada. Los dos matices anteriores no anulan el hecho de que existe el AI slop, pero este no tiene por qué ser un destino inevitable. Existen maneras de mitigar sus efectos en nuestras capacidades.

Podemos no contribuir a la producción de contenido sintético, pero no podemos desacelerar lo que está ocurriendo, así que el reto consiste en revisar los criterios y los hábitos mentales con los que abordamos tanto la lectura como la escritura de contenidos.

1. Prioriza lo que hace clic: una de las pocas señales fiables que nos quedan es esa sensación de clic en el momento en que algo conecta con un conocimiento previo, una intuición que teníamos difusa o una experiencia propia, y la reorganiza o la hace nítida. Solemos decir también que “resuena”. Si algo hace clic, merece la pena seguirlo, confirmarlo, investigarlo y elaborarlo brevemente a nivel personal.
2.  Busca la fricción con datos: anclar el contenido en datos abiertos y fuentes contrastables introduce una fricción saludable frente al AI slop. Reduce, sobre todo, la arbitrariedad y la sensación de contenido intercambiable, porque los datos obligan a interpretar y poner en contexto . Es una manera de poner piedras en el río excesivamente fluido que supone la generación de lenguaje, y funciona cuando leemos y cuando escribimos.
3. ¿Quién se responsabiliza? el texto existe fácilmente ahora, la cuestión es por qué existe o qué quiere conseguir, y quién se hace cargo en última instancia de ese objetivo. Busca la firma de personas u organizaciones, no tanto por la autoría sino por la responsabilidad. Desconfía de las firmas colectivas, también en traducciones y adaptaciones.
4. Cambia el foco del mérito: evalúa tus inercias al leer, porque quizá un día aprendiste a dar mérito a textos que sonaban convincentes, utilizaban determinadas estructuras o subían a un registro concreto. Desplaza el valor a elementos no generables como encontrar una buena historia, saber formular una idea difusa o atreverse a dar un punto de vista en un contexto polémico.

En la otra cara de la moneda, también es un hecho que el contenido creado con IA entra con ventaja en el flujo, pero con desventaja en la credibilidad. Esto significa que el auténtico riesgo ahora es que la IA pueda llegar a crear contenido de alto valor, pero las personas hayamos perdido la capacidad de concentración para valorarlo. A esto hay que añadirle el prejuicio instalado de que, si es con IA, no es un contenido válido. Proteger nuestras capacidades cognitivas y aprender a diferenciar entre un contenido comprimible y uno que no lo es no es por tanto un gesto nostálgico, sino una habilidad que a la larga puede mejorar la calidad del debate público y el sustrato del conocimiento común.

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