Para muchos trabajadores, uno de los principales miedos de los últimos años es, sin lugar a dudas, la posibilidad de ser reemplazado en el momento menos esperado por una IA, capaz de hacer prácticamente la misma tarea pero sin pausas y a una fracción de su costo. Escribir, programar, diseñar, atender clientes o la traducción simultánea, eran hasta hace muy poco tareas exclusivamente humanas que ahora conviven, incómodas, con algoritmos que aprendieron a reproducirlas a una velocidad imposible de igualar, instalando la duda de si el empleo tal como se lo conoce todavía tiene lugar en el mundo que se viene.
A diferencia de las grandes olas de automatización anteriores, concentradas sobre todo en tareas manuales y repetitivas, esta tecnología también amenazaba con transformar trabajos cognitivos y no rutinarios, especialmente muchos de salarios medios y altos. Y por primera vez, la sensación de vulnerabilidad alcanzaba a profesiones que durante décadas habían parecido relativamente protegidas, en lugar de quedar limitada a fábricas y depósitos.
Pero el reemplazo directo de trabajadores por máquinas es apenas una parte del problema, porque mientras consultoras y gobiernos intentaban calcular cuántos empleos desaparecerían y qué profesiones quedarían primero en la línea de fuego, tomó impulso otro fenómeno, menos espectacular, pero igual de corrosivo. Parece que la IA no necesita hacer más rápido y mejor el trabajo de una persona para perjudicarla, a veces simplemente alcanza con que pueda producir algo con una calidad lo suficientemente aceptable, mucho más barato y a una escala que ningún humano podría alcanzar, para cambiar por completo las reglas del juego.
Durante muchísimos años, incluso producir algo malo tenía un costo. Tanto escribir un libro como grabar una canción, editar un video o diseñar una imagen requerían tiempo, conocimientos, herramientas o dinero. Y si bien esa barrera no garantizaba de por sí un buen producto, al menos imponía un límite a la cantidad de cosas que una persona o una empresa podía poner en circulación.
Hoy, la IA generativa derribó por completo esa barrera, y permite producir chatarra cultural a un costo tan bajo y un volumen tan grande que termina degradando el ecosistema en el que compite con personas reales. Uno de los ejemplos más claros puede encontrarse en Amazon, donde durante los últimos tres años la cantidad de libros autopublicados con contenido generado por inteligencia artificial creció hasta convertirse en una parte importante del catálogo. Tanto, que un estudio publicado a comienzos de este año calculó que durante 2025 más de la mitad de los nuevos ebooks lanzados en la plataforma contenían texto generado por IA.
No hizo falta que esos libros fueran particularmente buenos ni que se convirtieran en grandes éxitos para provocar un efecto sobre quienes todavía los escriben de la manera tradicional. Desde la aparición de ChatGPT, a fines de 2022, la cantidad de nuevos libros digitales publicados en Amazon casi se triplicó, en una explosión de oferta que pasó a repartir las ventas entre una cantidad cada vez mayor de títulos para el mismo volumen de lectores.
Ahí es donde aparece el negocio, porque un autor tradicional puede pasar meses o años trabajando en un libro y después depender de que ese único producto encuentre lectores suficientes para recuperar el esfuerzo invertido. En cambio, quien utiliza inteligencia artificial puede invertir una fracción de ese tiempo y lanzar decenas o cientos de títulos, con la expectativa de que apenas una pequeña parte consiga vender algo. No importa demasiado si la mayoría fracasa, porque el costo de cada intento es mínimo y el volumen compensa lo que antes exigía calidad y tiempo.
Además, Amazon presenta un terreno especialmente fértil para que este tipo de iniciativas prosperen a través de Kindle Unlimited, su servicio de lectura por suscripción. Allí, los autores que participan no cobran solamente por vender un ejemplar, sino también en función de la cantidad de páginas que leen los usuarios, por lo que un libro producido rápidamente con IA ni siquiera necesita convencer a alguien de comprarlo. Basta con acumular unas pocas páginas leídas entre muchos títulos diferentes para sumar ingresos, volviendo rentable una estrategia que sería absurda para alguien que invirtió muchísimo tiempo en escribir una única obra.
Ese mismo patrón se repite en el mundo de la música, donde en los últimos años las plataformas de streaming comenzaron a recibir cantidades enormes de canciones generadas por inteligencia artificial. En junio de este año, Deezer llegó a registrar unas 90.000 por día, más de la mitad de todo el material nuevo que ingresaba a su catálogo, mientras que Spotify eliminó más de 75 millones de pistas consideradas spam en apenas un año. Si bien no todas habían sido creadas con IA, la empresa señaló que estas herramientas hicieron mucho más sencilla la publicación de material a gran escala, la duplicación de contenido y otras tácticas destinadas a explotar el sistema de pagos por reproducción.
El caso de Michael Smith, un músico norteamericano, ayuda a entender hasta dónde puede llevarse esta estrategia cuando se combina producción automatizada por IA y plataformas que pagan en función de las escuchas. En marzo de este año Smith se declaró culpable de haber creado cientos de miles de canciones con inteligencia artificial y utilizar una red de bots para reproducirlas miles de millones de veces en distintas plataformas.
El objetivo no era conseguir un éxito musical, sino exactamente lo contrario, repartir una cantidad de reproducciones gigantesca entre miles de pistas para que cada una generara pequeñas sumas sin llamar demasiado la atención. Durante un tiempo, el esquema funcionó, y llegó a generar más de 8 millones de dólares a partir de miles de millones de escuchas artificiales repartidas entre cientos de miles de canciones. Finalmente, los sistemas antifraude de las plataformas y una investigación del FBI permitieron reconstruir la maniobra, poniéndole fin a una operación que Smith había conseguido mantener durante años.
El fenómeno también se volvió visible en las redes sociales y en páginas que imitan la apariencia de medios de comunicación. El llamado AI Slop -contenido producido en grandes cantidades, de baja calidad y sin valor sustancial- inundó feeds con imágenes absurdas, videos enfocados en acumular minutos de reproducción y publicaciones diseñadas para pescar interacciones. La apuesta, otra vez, no está en que cada pieza funcione, sino en publicar tantas que alguna termine encontrando su pequeño premio en forma de clics, vistas o comentarios.
En paralelo, florecieron verdaderas usinas de noticias generadas por inteligencia artificial, capaces de publicar decenas de artículos por día con nombres, diseños y secciones que imitan a medios tradicionales. Para mediados de 2026, NewsGuard, una empresa de tecnología y periodismo que evalúa la credibilidad y transparencia de los sitios web de noticias, había identificado casi 3.800 sitios de este tipo en 16 idiomas, muchos que obtienen ingresos mostrando publicidad a quienes entran a leerlos. La misma facilidad para producir contenido también se trasladó a las reseñas falsas, que pueden fabricarse por miles y manipular la reputación de productos y comercios.
Internet siempre tuvo basura, eso no es ninguna novedad, pero ahora la IA abrió miles de canillas a la vez, haciendo que el caudal crezca a una velocidad mayor que nuestra capacidad para filtrarlo. Un libro fantasma en Amazon tiene ilustración de cubierta, sinopsis y hasta reseñas, así como una canción generada en un par de minutos tiene título, tapa de álbum y aparece mezclada entre las demás en cualquier playlist.
Son impostores culturales, objetos que ocupan la forma de una obra sin necesariamente cargar con el tiempo, el esfuerzo o la intención que durante siglos asociamos con su creación. La falsificación ya no se nota porque no imita mal a lo real, sino porque aprendió a hacerlo lo suficientemente bien como para colarse sin pedir permiso. Y mientras discutíamos si la IA sería capaz de producir algo tan bueno como lo que hacemos nosotros, descubrimos que no necesitaba ser mejor. Le alcanzaba con ser infinitamente más barata.