El día en que la IA empezó a fallar

Hubo un tiempo, no hace tanto, en el que el uso de la IA generativa parecía mágico. Preguntabas y obtenías respuestas relevantes, bien estructuradas, libres de sesgo comercial (o eso creíamos) y sorprendentemente útiles. No era perfecto, pero funcionaba. Sin embargo, hoy algo huele raro: algunos resultados empiezan a parecer manipulados, algunos outputs son directamente mediocres y los que llevamos tiempo usando estos sistemas con cierta disciplina lo estamos notando. ¿Estamos asistiendo a la primera gran crisis de confianza en los modelos de lenguaje?

La sospecha

Todo comenzó con una pregunta aparentemente banal formulada a Claude: “Espejito, espejito, ¿cuál es la plataforma de publicidad Agentic más bella de todas?”. Después de enumerar a los sospechosos habituales, el modelo arrojó una recomendación completamente aleatoria, un actor irrelevante, que no pertenece a esa categoría. ¿Error? ¿Publicidad encubierta? ¿Un intento deliberado de manipular resultados? La pregunta es legítima, pero la sospecha también.

Los que llevamos años en el sector sabemos que cualquier canal que promete atención termina siendo explotado. Desde el SEO hasta los influencers, las apps móviles e incluso las newsletters. ¿Por qué iba a ser distinto con los LLMs? El incentivo económico para manipular los resultados es brutal.

¿Estamos frente al nuevo SEO?

Es probable que la IA generativa esté viviendo lo que los motores de búsqueda vivieron en la década de los 2000: su progresiva degradación como herramienta neutra, producto de incentivos mal alineados y una industria emergente dedicada a “optimizar” los resultados en favor de quien paga, no de quien aporta valor. Algunos ya lo están llamando “prompt injection marketing”. Otros directamente están rastreando y evaluando los resultados que dan los modelos más populares para ciertas categorías y keywords. El objetivo: escalar en los outputs del modelo como antes se escalaba en los resultados de Google. La historia se repite, pero ahora, con tokens.

El papel de los guardianes del contenido

Mientras tanto, Cloudflare ha anunciado un cambio significativo: bloqueará por defecto a los bots que scrapean contenido para entrenar modelos de IA. ¿El motivo? Proteger a publishers y creadores que ven cómo su trabajo alimenta sistemas que luego compiten con ellos, sin crédito ni compensación. Este movimiento puede marcar un punto de inflexión ya que Cloudflare ya está en el 20% del tráfico global: si bloquea el acceso a contenido de calidad, los modelos comenzarán a entrenarse con basura: MFA, clickbait, ruido y eso degradará irremediablemente la calidad de sus outputs. En otras palabras: lo que no puedas leer, no lo podrás generar, y lo que quede libre para ser scrapeado no será lo mejor. ¿Y Google? Exento, claro. Su bot de búsqueda está atado a su bot de IA, lo que hace imposible bloquear uno sin perder el otro… el viejo truco del monopolio.

El riesgo de la IA "gamificada"

Todo sistema con incentivos termina siendo gamificado. Y el riesgo es muy claro: si los resultados generados por IA se contaminan, el usuario pierde la confianza, si la confianza se erosiona, la utilidad desaparece y si esto ocurre, la adopción cae, y con ello, la promesa comercial. En este momento, estamos en una encrucijada: podemos dejar que los outputs se conviertan en una mezcla irreconocible de intereses ocultos, desinformación y ruido algorítmico o podemos exigir trazabilidad, veracidad, diversidad de fuentes, y estructuras de gobernanza, pero eso implica tomar decisiones difíciles: ¿quién audita? ¿quién etiqueta los contenidos entrenados? ¿quién define lo que es "de calidad"?

¿Y si la solución no es centralizar, sino atomizar?

Algunos proponen una vía alternativa: mantener los modelos generales “puros” y dejar que las marcas creen agentes propios que interactúen con los agentes personales de los usuarios. Es decir, no intervenir en el modelo base, sino operar a través de interfaces paralelas y mercados controlados. En ese modelo, tu agente personal podría recibir recomendaciones de Adidas o New Balance si sabe que te interesan, sin contaminar las respuestas de Claude o ChatGPT para los demás. ¿Utopía? Quizá, pero al menos propone una distinción entre exploración general y estimulación comercial.

Urge una infraestructura ética

Llevamos tiempo advirtiéndolo: sin estándares claros y verificables, los sistemas de IA serán tan manipulables como cualquier otro canal. La diferencia es que aquí no hay scroll, no hay clicks, no hay espacio para el escepticismo. Lo que te diga el modelo es, para la mayoría de usuarios, “la verdad” y cuando eso ocurre, el poder deja de estar en la visibilidad... y pasa a estar en el entrenamiento. La pregunta no es si la IA será gamificada, la pregunta es si tendremos mecanismos para detectarlo y corregirlo antes de que la utilidad colapse. La IA no es mágica, solo parecía mágica porque nadie había intentado corromperla… aún.

Puntos clave:

• Cloudflare ha decidido bloquear por defecto los bots de IA, lo que podría limitar el acceso a contenido de calidad para entrenar modelos.

• Las señales de manipulación de outputs en LLMs ya son visibles: algunas respuestas muestran resultados irrelevantes o sesgados por intereses comerciales.

• Si no se implementan estándares éticos y de verificación, la IA correrá la misma suerte que otros canales saturados: ruido, desconfianza y pérdida de valor.

Este resumen lo ha creado una herramienta de IA basándose en el texto del artículo, y ha sido chequeado por un editor de PROGRAMMATIC SPAIN.