La expansión acelerada de contenidos generados con inteligencia artificial está transformando la forma en que se escribe y circula la información en internet.
El problema, según una reciente investigación académica, no sería tanto una explosión de errores o falsedades, sino un fenómeno más silencioso: una web cada vez más homogénea, emocionalmente complaciente y con menos diversidad de perspectivas.
El estudio ‘The Impact of AI-Generated Text on the Internet’, desarrollado por investigadores de Imperial College London, Stanford University e Internet Archive, concluye que los textos generados o asistidos por inteligencia artificial están contribuyendo a una reducción de la diversidad semántica en internet y a un aumento de contenidos con tono positivo u optimista.
Los investigadores estiman que para mediados de 2025 cerca del 35 % de las nuevas páginas web publicadas mensualmente ya eran generadas o asistidas por inteligencia artificial. Antes de finales de 2022, esa presencia era prácticamente inexistente.
Uno de los hallazgos centrales apunta a que los contenidos creados con IA tienden a parecerse más entre sí. El estudio detectó que estos textos presentan una similitud semántica promedio un 33 % superior respecto a contenidos creados sin intervención de inteligencia artificial, un fenómeno que los autores describen como “contracción semántica”.
Para periodistas, medios de comunicación y creadores de contenido, esta tendencia representa un desafío importante. La preocupación ya no se limita a la desinformación, sino a la posibilidad de que la abundancia de textos automatizados reduzca la pluralidad de enfoques y afecte la diferenciación editorial.
Más positividad, menos fricción
Otra de las conclusiones apunta hacia el tono emocional de los contenidos.
Los investigadores encontraron que los textos generados o asistidos por IA presentan niveles de positividad significativamente mayores: el sentimiento positivo promedio fue 107 % más alto que en textos producidos sin apoyo de inteligencia artificial.
Esto no significa necesariamente que el contenido sea mejor. Según el análisis, los grandes modelos lingüísticos tienden a producir respuestas más agradables, prudentes o alineadas con las expectativas del usuario, lo que podría derivar en una internet menos crítica, menos conflictiva y con menor espacio para el debate complejo.
Esta característica adquiere especial relevancia en temas políticos, sociales, económicos y culturales, donde la confrontación de ideas forma parte esencial de la conversación pública.
La percepción pública supera a la evidencia
El estudio también comparó los hallazgos con la percepción ciudadana mediante una encuesta aplicada a adultos en Estados Unidos.
El 75.1 % de los participantes consideró que el aumento de contenidos generados por IA incrementa la exposición a errores o información falsa. Sin embargo, los investigadores no encontraron evidencia estadísticamente significativa que vincule directamente la presencia de IA con mayores tasas de imprecisiones factuales.
En cuanto a la preocupación por la pérdida de estilos propios, el 83 % de los encuestados afirmó creer que las voces individuales están desapareciendo frente a una escritura uniforme.
Aunque el análisis no encontró evidencia sólida de una monocultura estilística estricta, sí confirmó una disminución significativa en la diversidad de ideas y enfoques.
El reto para medios y plataformas
Los autores advierten que el impacto más inmediato podría ser epistémico más que factual: una pérdida progresiva de confianza en la información online, incluso cuando esta sea correcta.
También plantean que las plataformas digitales, motores de búsqueda y sistemas de recomendación están mejor preparados para detectar contenidos falsos que para proteger la diversidad de perspectivas.
Por ello, sugieren explorar soluciones que premien la diversidad semántica y la autoría verificable, además de reforzar sistemas de procedencia humana certificada y revisar los incentivos que actualmente favorecen la producción masiva de contenidos automatizados.
Más que una internet llena de errores, el estudio plantea una preocupación distinta: una red cada vez más llena de textos correctos, pero demasiado parecidos entre sí.
