¿Le ha pasado que lee algo en internet y siente que ya lo había leído antes? No me refiero al tema, sino a la forma, el estilo, al ritmo. La composición de oraciones, vocabulario y palabras cuidadosamente inofensivas, y también la manera en que el texto dice mucho y al mismo tiempo no se compromete con nada. Cuando escuchamos ese texto leído se siente una perfección extraña en ese tipo de contenido, porque no tiene errores, ni aristas, y termina sintiéndose genérico, como si alguien hubiera tomado todo lo que existe sobre ese tema, lo hubiera licuado, y le hubiera dado forma de artículo.
El término que la cultura digital acuñó colectivamente es AI slop , que se usa para describir de forma despectiva el contenido digital de baja calidad producido en masa por inteligencia artificial (IA), como imágenes, textos, discursos, videos que inundan las redes sociales, los resultados de búsqueda, libros y plataformas de streaming. Ese concepto hoy funciona como el equivalente moderno de «spam». Si bien comenzó a utilizarse en 2024 en foros, fue hasta 2025 cuando Merriam-Webster, la editorial de diccionarios más antigua y de mayor autoridad en los Estados Unidos lo convirtió en palabra del año. Para entender cómo llegamos hasta aquí, es importante situarnos en 2023, cuando al inicio del boom de la IA, 6 de cada 10 consumidores preferían el contenido creado con IA al producido por humanos. Para 2025, esa cifra había colapsado a menos de 3 de cada 10. Ese colapso ocurrió porque el mercado aprendió a reconocer el ruido en el que se convirtió el contenido que circula por internet, y ocurrió porque cuando todo se parece, nada comunica. Este fenómeno digital que ya tiene nombre y apellido en el mercado de entretenimiento, se está reproduciendo también en la política y los síntomas ya son visibles. Abra cualquier red social y verá el mismo fenómeno replicado en los contenidos de alcaldes, diputados, senadores y gobernadores. Ahora que comienzan las internas de los partidos, también se puede notar en los aspirantes a candidatos que escriben en el mismo tono genérico, que graban el mismo tipo de video con el mismo encuadre, que publican la misma cadencia de contenidos con el mismo vocabulario aspiracional. Hoy lo más común es ver equipos de comunicación que le piden a ChatGPT 50 tweets sobre por qué bajar impuestos es bueno para la economía y usan emojis. Escuchamos discursos en tribunas que podrían pertenecer a cualquier político de cualquier partido, porque, en el fondo, fueron construidos para no molestar a nadie. Cuando los productos de un mercado se vuelven tan similares entre sí que el consumidor ya no puede distinguirlos, a este fenómeno se le conoce en economía como commoditización . Cuando eso sucede, el precio se convierte en el único diferenciador posible. El equivalente del precio en la política es el voto, y un votante que siente que las alternativas son lo mismo, no vota con convicción; vota por inercia, por partido, o simplemente no vota.
La causa inmediata es conocida: la IA generativa entró a las campañas por el bajo costo de producción, porque bajo la ilusión de que puede sustituir a un asesor o a un equipo de comunicación, se pueden ahorrar recursos e invertirlos en otra cosa, pero esa explicación no alcanza porque el problema es más profundo y más estructural. Las plataformas de redes sociales no son neutrales. Un análisis empírico de la elección federal alemana de 2025 documentó que TikTok recompensa sistemáticamente el contenido divisivo sobre el propositivo: los videos con emociones negativas y animosidad hacia el adversario generan significativamente más engagement que los que construyen identidad o propuesta. Los estrategas y equipos de comunicación lo saben y navegan en esas reglas no escritas, porque cuando el algoritmo premia una sola forma de existir, todos terminan existiendo de la misma manera. A esto se suma un hallazgo técnico que pocos en el mundo político conocen. Un estudio publicado en Nature y complementado este año por investigadores de Apple, demostró que los modelos de IA sufren lo que los investigadores llaman model collapse , al entrenarse en contenido generado por IA anterior, los modelos eliminan progresivamente los extremos de la distribución de datos, es decir, los matices, los registros inusuales, las voces singulares y convergen hacia el promedio. Si hacemos una analogía, sería como fotocopiar una fotocopia donde cada vuelta pierde detalle hasta que solo quedan los trazos gruesos. Si esto lo traducimos al lenguaje de la política, una IA entrenada en el corpus de lo que ya se ha dicho sobre impuestos, seguridad, o desarrollo económico, solo puede producir el promedio comprimido de ese corpus, y no podrá diferenciarte porque la ingeniería de la IA está diseñada para producir lo más probable, no lo más singular. En América Latina, este problema aterriza sobre un escenario muy frágil. El Latinobarómetro 2024 registró que la confianza en los partidos políticos llegó al 17%, el nivel más bajo en la historia de la medición. Casi la mitad de los latinoamericanos cree que la democracia puede funcionar sin partidos y siete de cada diez piensan que sus países están gobernados por grupos que actúan en beneficio propio. En ese contexto, un político que comunica como todos los demás simplemente se pierde en el ruido o desaparece del mapa. La homogenización del discurso en ecosistemas de desconfianza radical genera confirmación del prejuicio: si todos suenan igual, es porque todos tienen algo que esconder.
La salida no está en mejores herramientas. No se trata de usar una IA más sofisticada ni de contratar un mejor consultor de contenidos. La oportunidad que nos muestra el contexto actual es que, quien pueda transmitir profundidad humana genuina, tendrá más posibilidades de sobresalir entre el ruido para diferenciarse del resto. La IA puede producir un discurso sobre inseguridad, pero no puede haber caminado de noche por una colonia peligrosa, porque no tiene cuerpo, no tiene historia, y no siente lo que un ser humano. El político que aparezca en lugares incómodos, el que responda sin guión cuando la pregunta sea difícil, el que tenga una historia verdadera detrás de cada posición tendrá más posibilidades de conectar desde la autenticidad con audiencias cansadas y electores hartos del contenido genérico. Nada de lo anterior es un argumento contra la IA, por el contrario, es un argumento contra su mal uso. Como cualquier herramienta, su valor depende de quién la usa y para qué. De hecho, este artículo fue investigado y estructurado con ayuda de IA, y esa colaboración lo hizo mejor. Pero la IA no tiene una posición sobre la política latinoamericana, porque no ha visto una campaña desde adentro ni ha estado en un war room de crisis. Daniel Innerarity sostiene que a la IA no se le puede calificar propiamente de inteligencia porque carece de los rasgos específicos del cerebro humano como el sentido común y la reflexividad, puede imitar patrones de conducta humana, pero sin comprenderlos de fondo. Su precisión matemática la priva del encanto paradójico de la imprevisibilidad que caracteriza a la inteligencia humana. En la política, esa imprevisibilidad se llama criterio, y el criterio a diferencia del contenido, no se genera ni con el mejor prompt. _____ Nota del editor: José Manuel Urquijo es maestro en Comunicación Política y Gobernanza Estratégica por la George Washington University. Fundó la agencia Sentido Común Latinoamérica y es consultor y estratega político con experiencia en campañas políticas en México y Latinoamérica. Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.
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