La explicación es que los modelos de lenguaje son particularmente útiles para producir volumen en poco tiempo, y en plataformas donde publicar con frecuencia mejora la visibilidad algorítmica, la tentación de delegar los textos largos a una IA es concreta y tiene sentido operativo.
LinkedIn además facilita ese camino desde adentro: la plataforma integró un botón llamado "mejorar publicación", antes conocido como "escribir con IA", que interviene directamente en el proceso de redacción.
La línea entre lo que escribió la persona y lo que completó el modelo se vuelve borrosa incluso para quien publica.
X muestra una dinámica similar en sus artículos largos donde el 23,9% fue generado completamente por IA y el 22,9% fue asistido, lo que deja apenas al 53% de ese contenido sin ninguna intervención de un modelo.
Las redes donde la IA todavía no domina
No todas las plataformas muestran el mismo nivel de saturación. Substack, donde los escritores publican newsletters a audiencias que se suscribieron específicamente para leerlos, registra un 21,9% de contenido con algún grado de IA, pero sus textos más largos y sustanciales tienden a ser los menos artificiales.
La hipótesis del informe es que la relación directa entre autor y lector en Substack hace que el uso excesivo de IA sea más fácil de detectar y más costoso en términos de credibilidad.
Reddit presenta el caso más interesante. El 98,1% de las respuestas analizadas en la plataforma fueron clasificadas como humanas, lo que sugiere que las conversaciones en los hilos siguen siendo mayoritariamente orgánicas.
Pero las publicaciones que abren esas conversaciones cuentan una historia diferente: el 11,6% fueron generadas por IA. Un post inicial en Reddit tiene 5,25 veces más probabilidades de haber sido producido por IA que una respuesta al mismo hilo.
Mientras LinkedIn lidera el uso de IA en publicaciones, plataformas como Reddit y Substack siguen mostrando una proporción mucho mayor de contenido escrito directamente por personas.
El problema ya no es usar IA, sino no decirlo
Max Spero, CEO de Pangram Labs, aclara que el objetivo del informe no es condenar el uso de IA en la escritura sino señalar la falta de transparencia.
Su argumento es que quien lee debería poder saber si un texto fue escrito por una persona, asistido por IA o generado casi completamente por un modelo, especialmente en contextos donde esa distinción importa.
En LinkedIn importa de manera particular. Cuando alguien publica bajo su nombre una reflexión sobre liderazgo, un análisis de su industria o una opinión sobre un tema de su campo, hay una expectativa implícita de que eso representa su pensamiento.
Si el 40% de ese tipo de contenido fue escrito por un modelo, la reputación profesional que se construye sobre esas publicaciones descansa sobre algo que la persona no necesariamente pensó ni escribió.
El informe no dice que eso sea necesariamente malo. Dice que debería ser visible. Y que hoy no lo es.
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