YouTube: uno de cada tres videos recomendados está hecho con inteligencia artificial

Un estudio de la firma Kapwing reveló que entre el 21% y el 33% de los contenidos sugeridos por el algoritmo de YouTube son generados automáticamente con inteligencia artificial. La investigación advierte sobre la propagación masiva de videos de baja calidad diseñados solo para acumular visualizaciones.

El impacto de la IA en las recomendaciones

El análisis se centró en los videos que la plataforma sugiere a sus usuarios. Los datos son contundentes: el 21% de las recomendaciones corresponden a la categoría conocida como “IA Slop”, mientras que un 33% entra en la clasificación de “brainrot”. Ambos tipos de contenido están optimizados para generar interacción, pero carecen de valor informativo o narrativo.

El término “IA Slop” describe específicamente videos creados con inteligencia artificial que se caracterizan por su baja calidad, estructuras repetitivas y ausencia de un propósito real más allá de ocupar espacio. Por otro lado, “brainrot” abarca contenidos extraños, hipnóticos o repetitivos, pensados para un consumo pasivo y continuo.

Canales enteros dedicados al contenido automatizado

El fenómeno no se limita a videos sueltos. El relevamiento detectó 278 canales compuestos íntegramente por “IA Slop” que figuran entre los más vistos a nivel global. Estos canales acumulan miles de millones de reproducciones.

Un ejemplo concreto es Argentina, donde este tipo de cuentas superan, en conjunto, los 8.5 millones de suscriptores. Esto demuestra la escala y el alcance que ha alcanzado la producción automatizada de contenido en la plataforma.

La lógica del algoritmo y el desafío para los creadores

Según el estudio, la rápida propagación de estos videos está directamente vinculada a los incentivos del sistema de recomendación de YouTube. Los contenidos generados con IA son extremadamente baratos de producir, pueden publicarse en volúmenes industriales y suelen estar optimizados para maximizar una métrica clave: el tiempo de reproducción.

Esta dinámica plantea un serio desafío para la visibilidad de los creadores humanos. Aunque YouTube ha incorporado herramientas para detectar *deepfakes* o suplantaciones, el crecimiento del “slop” automatizado abre un debate distinto: cómo limitar la circulación de contenidos que no buscan informar, educar o entretener de manera genuina, sino simplemente ocupar espacio en el flujo de recomendaciones.

Un problema que va más allá de YouTube

El informe de Kapwing también se apoya en investigaciones externas que estiman que hasta el 57% del contenido disponible en internet podría tener un origen artificial. Frente a este panorama, algunas plataformas y servicios han comenzado a ofrecer filtros para que los usuarios reduzcan su exposición a material generado por IA.

Otros desarrollos tecnológicos apuntan a priorizar, desde el lado del algoritmo, los contenidos creados por personas. La discusión de fondo gira en torno a un punto central: si la mera cantidad de interacciones y el tiempo de pantalla deben seguir siendo el principal criterio para decidir qué aparece frente a los usuarios.

En YouTube, esa lógica ya ha redefinido el paisaje del contenido que millones de personas consumen a diario. La pregunta que queda pendiente es cómo equilibrar la eficiencia del algoritmo con la calidad y la autenticidad del material que promueve.