La plataforma de redes sociales LinkedIn publicó recientemente una métrica que vale la pena destacar. A tan solo dos semanas de implementar la función para "denunciar contenido que parezca basura generada por IA", más de un millón de usuarios de LinkedIn ya la habían utilizado.
Se trata de una tasa de adopción impresionante para una función que lleva disponible poco más de un mes. Esta métrica también refleja la insatisfacción y frustración generalizadas de los usuarios de LinkedIn. Ya no quieren perder el tiempo leyendo publicaciones genéricas generadas por IA y están utilizando la nueva opción para hacer oír su voz.
Sin embargo, la métrica mencionada anteriormente sirve más bien como introducción al informe propiamente dicho de LinkedIn. El informe detalla cómo funciona la opción, qué cambios traerá consigo y qué permanecerá igual. Esta es la información crucial para los usuarios habituales de LinkedIn, ya que la opción en sí misma es solo una novedad llamativa.
Lo que LinkedIn realmente quiere decir con “basura de IA”
Sam Corrao Clannon, responsable de producto para creadores de LinkedIn, definió el llamado "contenido basura de IA". Según él, este término se refiere a contenido que parece sofisticado y de alta calidad, pero que no aporta ningún valor y carece de sustancia o experiencia del mundo real.
Por lo tanto, al responder a una invitación a un grupo de LinkedIn, puedes usar la IA sin problemas para mejorar la calidad de tus frases. Sin embargo, usar inteligencia sintética para publicar contenido vacío, sin ideas ni reflexiones significativas, puede tener consecuencias negativas.
Otro punto esencial es que los creadores deben comprender que esta herramienta no está diseñada para denunciar spam, acoso o infracciones de las normas, y no tiene nada que ver con el sistema de moderación habitual de LinkedIn.
El botón de reporte no funciona como cabría esperar.
Esto es lo que la mayoría de la gente entiende mal.
Denunciar una publicación de LinkedIn como contenido basura generado por IA no tiene un gran impacto en su distribución en la plataforma. En cambio, afecta principalmente al denunciante al reducir la visibilidad de contenido similar en su propio feed. En otras palabras, LinkedIn solo modifica el feed del usuario que denuncia para minimizar la aparición de publicaciones creadas por ese autor en particular o con un estilo similar.
En su declaración oficial, el director de producto de LinkedIn, Hari Srinivasan, recalcó que la decisión de denunciar una publicación no afecta la forma en que se distribuye el contenido en la plataforma. La empresa ha implementado diversas medidas para garantizar que los comentarios de las denuncias individuales no se utilicen en contra de otros miembros de LinkedIn.
Esta distinción es importante porque evita ataques coordinados a publicaciones específicas mediante denuncias masivas, independientemente de si fueron creadas con la ayuda de IA o no. En general, denunciar contenido generado por IA tiene dos caras. Por un lado, estas denuncias hacen que publicaciones similares sean menos visibles para quienes las crearon. Sin embargo, una publicación solo puede verse afectada significativamente por denuncias individuales si muchos usuarios denuncian el mismo contenido.
Resultados hasta el momento: Una caída del 40% en las visualizaciones.
Incluso con este enfoque tan moderado, LinkedIn parece estar sacando buen provecho del nuevo sistema. Las publicaciones etiquetadas como "desperdicio de IA" están obteniendo un 40 % menos de visualizaciones que las mismas publicaciones hace unas semanas.
Esta es una caída enorme en la visibilidad en tan poco tiempo, lo que indica que la sabiduría colectiva de los usuarios de LinkedIn está demostrando ser un mecanismo eficaz para clasificar el contenido. Sin permitir que ningún usuario tenga una influencia indebida sobre el algoritmo, LinkedIn ha encontrado la manera de reducir la visibilidad de las publicaciones menos relevantes.
Srinivasan tuvo cuidado de matizar sus comentarios, señalando que aún queda mucho trabajo por hacer para garantizar que LinkedIn siga centrándose principalmente en las obras e ideas generadas por humanos.
Un pequeño empujón, no un castigo.
De igual forma, LinkedIn ha introducido una función similar. Si una persona recibe demasiados informes de texto generados por IA, se le notificará. Así, sabrá que algo no funciona correctamente y que quizás deba realizar algún cambio.
Es una buena idea, ya que LinkedIn sugiere que no se penalice a los usuarios por usar las herramientas, sino que se les brinde retroalimentación y la oportunidad de mejorar. De esta manera, quienes publiquen textos que la audiencia considere vacíos, aburridos o inútiles, deberán revisarlos para evitar confusiones o molestias. Esto es fundamental para no perder a su audiencia.
Parte de un impulso mayor hacia la representación de "personas reales".
Este no es un caso aislado. LinkedIn lleva preparándose para esto desde hace dos años. Han alcanzado más de 100 millones de identidades verificadas mediante identificación fotográfica y cuentas profesionales. Estas cuentas ahora se identifican como tales, y su capacidad para comentar y responder se muestra de forma que estas funciones solo son accesibles para los usuarios verificados. Esto representa la convergencia de dos tendencias: un creciente énfasis en la identidad individual y una respuesta al aumento del contenido y la interacción generados por ordenador. Se parte de la premisa de que cuanto más realista sea la capacidad de la inteligencia artificial para generar texto y otros contenidos multimedia, mayor será el valor que se le otorgue al contenido creado por personas reales.
Por qué esto importa más allá de LinkedIn
Si bien LinkedIn no es la única red social que enfrenta este dilema, existen muchas otras con un problema similar. El principal inconveniente es que la inteligencia artificial generativa crea un exceso de contenido que parece legítimo pero que no aporta valor. Por este motivo, Pinterest anunció la creación de una opción para minimizar la cantidad de imágenes generadas por IA en la plataforma.
La mayoría de estas plataformas abordan el problema etiquetando el contenido generado por IA o utilizando algoritmos avanzados para identificar dichas publicaciones al momento de su publicación. Desafortunadamente, ambos métodos tienen sus inconvenientes, ya que los sistemas automatizados pueden fallar y el uso de etiquetas específicas puede disuadir a los usuarios de interactuar con contenido legítimo.
En cambio, LinkedIn ha optado por una solución diferente, pero a su juicio más eficaz, para abordar el problema del contenido generado por IA. En lugar de etiquetar estas publicaciones y reducir su visibilidad en la plataforma, la empresa anima a los usuarios a identificar el contenido de bajo valor centrándose en su calidad y valor real. En otras palabras, LinkedIn replantea el debate, cambiando el enfoque de si el contenido fue generado por IA a si merece la pena interactuar con él.
La desventaja de esta estrategia es que el crowdsourcing nunca es perfecto, ya que las personas pueden discrepar sobre el valor de un contenido en particular. La cifra del 40 % que cita LinkedIn se refiere a una menor cantidad de visualizaciones de contenido basura generado por IA, no a una menor cantidad de informes.
Qué significa esto si publicas en LinkedIn
La lección es sencilla: el problema no reside en la redacción pulida por IA. De hecho, el problema eran las publicaciones mal redactadas, genéricas y carentes de experiencia. Así que, si utilizabas frases hechas y «lecciones aprendidas» sin contenido real, probablemente ya estés viendo un aumento en tus informes. Eso significa que pronto podrías recibir noticias de LinkedIn.
La mejor solución al problema sigue siendo la misma. Utilizar la IA para perfeccionar la escritura natural es el camino correcto. LinkedIn obviamente impulsará ese resultado específico, y un millón de informes en el lapso de dos semanas son más que suficientes para que tomen medidas.
Preguntas Frecuentes
P 1. ¿Qué es la nueva función de informes de LinkedIn que dice "parece basura de IA"?
Se trata de una opción para denunciar publicaciones generadas con inteligencia artificial, pero sin contenido ni personalidad reales. Esta función, implementada este mes, es independiente de las herramientas estándar de denuncia de políticas de LinkedIn.
P 2. Si denuncio algo como basura de IA, ¿disminuirá su alcance general en LinkedIn?
No necesariamente; es probable que un solo informe no afecte el cálculo del alcance general de una publicación por parte de un algoritmo, y solo un número extremadamente alto de informes afectará la distribución de una publicación individual.
P 3. ¿Seré penalizado por usar IA para generar mis propias publicaciones en LinkedIn?
No directamente. Esta función no penaliza a los usuarios por perfeccionar su trabajo con herramientas de IA u otros métodos, sino únicamente las publicaciones que parecen carecer de experiencia o conocimiento práctico, independientemente de la intención del autor. Sin embargo, un número excesivo de denuncias de otros usuarios podría afectar la visibilidad de una publicación en el futuro.
P 4. ¿Cuántas personas han utilizado esta función de LinkedIn?
Según Hari Srinivasan, director de producto de LinkedIn, más de un millón de personas habían utilizado la función en sus dos primeras semanas tras la actualización de agosto de 2026.
P 5. ¿Ha tenido esta función algún efecto en el volumen general de basura de IA de LinkedIn?
Según LinkedIn, las publicaciones que se denuncian como contenido basura generado por IA reciben un 40 % menos de interacción general que antes del lanzamiento de la función de denuncia, lo que demuestra la eficacia de esta característica.
P 6. Si mis propias publicaciones reciben una gran cantidad de informes de errores de IA, ¿recibiré alguna notificación al respecto?
Sí. A partir de la actualización de 2026, LinkedIn notifica a los usuarios cuando su contenido recibe un alto volumen de informes de errores de IA, aunque no los penaliza por ello.
P 7. ¿Esta función de informe de contenido basura mediante IA es lo mismo que informar de spam o acoso?
No. Según el responsable de producto para creadores de LinkedIn, la función de informes no forma parte de los sistemas estándar de informes de políticas de LinkedIn y se utiliza exclusivamente para controlar el contenido que aparece en el propio feed.
P 8. ¿Puede una persona sabotear la publicación de otro usuario denunciándola masivamente?
No. Según el artículo, LinkedIn cuenta con sistemas para garantizar que ningún individuo pueda utilizar los informes de errores de la IA para suprimir el contenido de otro usuario.
