La plataforma de redes sociales LinkedIn detallará este miércoles sus planes para combatir el contenido de IA de bajo valor —también conocido como «basura de IA» (AI slop)— en los feeds de sus usuarios.

Según un informe de Engadget, los cambios irán dirigidos a todo tipo de contenido: desde el «cebo para la interacción» (engagement bait) descarado, hasta el «liderazgo de opinión» reciclado y otros contenidos «genéricos» que carecen de autenticidad y originalidad.

El informe añade que la compañía también tiene en la mira aquellas publicaciones y comentarios que presentan signos evidentes de haber sido generados por IA, tales como el uso de frases del tipo «no es X, es Y».

Tal como señaló Engadget, una vez identificadas por LinkedIn, estas publicaciones dudosas dejarán de aparecer en las recomendaciones de otros usuarios, aunque seguirán siendo visibles para las conexiones directas y los seguidores de la persona que las publicó.

Se espera que el anuncio de este miércoles ofrezca detalles sobre cómo distinguirá LinkedIn entre aquello que aporta perspectiva, contexto o experiencia al nivel de interacción de los miembros, y aquello que simplemente repite ideas ya existentes sin aportar nada nuevo.

Separar la experiencia de la «basura».

Separar el contenido de IA de bajo valor de la experiencia legítima no será tarea fácil. «La detección es, básicamente, un objetivo en constante movimiento, ya que los modelos mejoran continuamente su capacidad para sonar humanos», afirmó Jonathan Sterling, director de marketing de Foxtown Marketing, una agencia de marketing de servicios integrales con sede en Vero Beach, Florida.

«Además, LinkedIn no puede endurecer las medidas en exceso sin correr el riesgo de atrapar en la red a creadores legítimos; aquellos que utilizan la IA como asistente de redacción, del mismo modo que el resto de nosotros utilizamos el corrector ortográfico», comentó. «Y existe la incómoda realidad empresarial de que el volumen de contenido es lo que impulsa el inventario publicitario. En realidad, no importa si dicho volumen es de buena calidad o no», añadió.

El desafío para LinkedIn radica en que no puede limitarse simplemente a penalizar el uso de la IA, argumentó Ethan Yang, jefe de operaciones y estrategia de CTGT, una empresa de investigación en IA con sede en San Francisco.

«Muchos profesionales serios utilizan la IA para editar, estructurar o pulir sus textos», explicó. «La verdadera distinción debería establecerse entre la experiencia asistida por IA y la experiencia sustituida por IA. Si una persona ha realizado la investigación pertinente, posee un punto de vista genuino y utiliza la IA para comunicarlo con mayor claridad, su caso no debería tratarse de la misma manera que el de alguien que se dedica a producir masivamente «cebos para la interacción»».

El problema de la detección.

Dustin Engel, cofundador y consultor principal de Elegant Disruption —una firma de consultoría centrada en estrategia e IA con sede en Filadelfia—, afirmó que tratar el contenido de baja calidad como un simple problema de detección de IA sería un error.

«El contenido de baja calidad existía mucho antes de la IA generativa, y gran parte del contenido de alta calidad cuenta legítimamente con la asistencia de la IA», comentó. «Por lo tanto, la verdadera pregunta es: ¿cómo se reduce el comportamiento de tipo *spam*, repetitivo y orientado únicamente a la captación artificial de interacciones, sin penalizar casos de uso normales como la edición, la traducción o el uso de la IA para estructurar las ideas?».

«Además, existe la realidad práctica de que cualquier norma que se aplique a gran escala termina convirtiéndose en un juego», señaló. «Los actores malintencionados se adaptan con rapidez, y la plataforma debe gestionar los falsos positivos sin crear un entorno de moderación que resulte arbitrario o excesivamente autoritario».

El mayor desafío radica en que nadie puede definir con precisión qué es el «contenido basura» generado por IA sin englobar también, en el intento, trabajos legítimos que han contado con asistencia de la IA; así lo sostuvo Mark N. Vena, presidente y analista principal de SmartTech Research, una firma de asesoría tecnológica con sede en Las Vegas.

«Una publicación bien meditada y redactada con ayuda de la IA puede resultar más valiosa que una publicación escrita por un ser humano que, en realidad, no dice absolutamente nada», declaró. «LinkedIn tiene la obligación de velar por la calidad y la autenticidad, pero sin convertirse en una especie de «policía del buen gusto»».

Cyndee Harrison, directora de Synaptic —una consultora de marketing y relaciones públicas para pequeñas empresas con sede en Grand Rapids, Michigan—, coincidió en que la detección supondrá un gran desafío para LinkedIn. «Hubo un tiempo en que yo hacía un uso muy frecuente de guiones largos, guiones cortos y puntos suspensivos, dado que me dedico a un tipo de redacción empresarial en la que ese estilo de puntuación resulta algo totalmente natural», explicó. «Ahora, por supuesto, se da por sentado que esos elementos constituyen señales de alerta (*red flags*) que delatan la autoría de la IA».

«En LinkedIn descubrirán que combatir el contenido generado por IA resulta mucho más difícil de lo que podrían imaginar», vaticinó Dan Kennedy, profesor de periodismo en la Northeastern University de Boston.

«Tal como señala el artículo de Engadget, la propia LinkedIn anima a sus usuarios a mejorar sus publicaciones mediante la IA; existen numerosos usos legítimos —como, por ejemplo, perfeccionar la redacción de una nota de prensa— que, sin embargo, podrían acabar siendo señalados como sospechosos», comentó.

«En definitiva: un aplauso, aunque con matices, para LinkedIn», concluyó. «Me reservaré el tercer aplauso hasta que veamos cómo resulta esto en la práctica».

Táctica de supervivencia.

Poner freno al contenido basura generado por IA es una táctica de supervivencia necesaria para LinkedIn, sostuvo Rob Enderle, presidente y analista principal de Enderle Group, una firma de servicios de asesoría con sede en Bend, Oregón.

«La propuesta de valor fundamental de LinkedIn se basa en la creación de redes profesionales auténticas, la construcción de una reputación y el intercambio de conocimientos genuinos del sector», comentó «Si la plataforma se inunda de contenido basura —generado por máquinas y con un esfuerzo mínimo—, deja de ser una herramienta profesional útil y degenera rápidamente en una carpeta de spam glorificada».

El contenido de baja calidad generado por IA introduce enormes cantidades de fricción y ruido, añadió. «Los usuarios acceden a la red para reclutar personal y leer análisis prácticos de sus colegas», explicó. «Ese contenido basura de la IA sepulta esa valiosa señal humana bajo una avalancha de textos genéricos diseñados únicamente para buscar interacciones».

«En última instancia, esto socava la confianza», afirmó. «Cuando los usuarios ya no pueden distinguir si están leyendo la experiencia genuina de un colega o el resumen alucinado de un bot, es muy probable que simplemente dejen de interactuar; y si dejan de interactuar, el servicio pierde valor y, con el tiempo, probablemente pierda también a sus usuarios».

Engel, de la firma Elegant Disruption, coincidió en que el contenido basura generado por IA mina la confianza. «Las plataformas pueden perseguir la detección indefinidamente y aun así salir perdiendo si no modifican los incentivos», señaló.

«El objetivo debería ser facilitar que los conocimientos genuinos destaquen y dificultar que el volumen sintético se imponga», continuó. «Si LinkedIn acierta en este aspecto, protegerá la salud a largo plazo de la plataforma. Si se equivoca, el resultado no será solo un *feed* más desordenado, sino una red profesional que la gente dejará de tomarse en serio».

El contenido basura funciona a corto plazo.

Greg Sterling, cofundador de Near Media —una firma de investigación de mercado con sede en San Francisco—, señaló que, si bien a la gente le desagrada cada vez más el contenido generado por IA, esto no impedirá que los editores y los profesionales del marketing sigan utilizándolo. «Es rápido, barato y, en muchos casos, se considera lo suficientemente bueno», comentó.

«El secreto inconfesable es que el contenido basura funciona a corto plazo», añadió Jonathan Sterling, de Foxtown.

«Las personas que publican a destajo 30 entradas genéricas generadas por IA al mes suelen obtener mejores resultados que los creadores reflexivos que publican solo dos veces, ya que, durante años, el algoritmo ha recompensado el volumen por encima de cualquier otro factor», explicó. «La reciente actualización de LinkedIn está cambiando por fin esa ecuación, ¡y ya era hora!». «Combatir la «basura» generada por la IA no es solo una cuestión básica de moderación de contenidos», añadió Enderle. «Es el campo de batalla competitivo decisivo para el futuro de internet. Las plataformas que prosperen durante la próxima década no serán únicamente aquellas que cuenten con la mejor IA, sino las que implementen con éxito los mejores mecanismos de verificación de la autenticidad humana y una curación de alto valor para garantizar la calidad global de la experiencia asociada».