Los agentes de IA generativa son capaces de discutir entre ellos y de cambiar su postura ante la presión de la mayoría (Imagen ilustrativa Infobae)Trabajan 24 horas, no se cansan, no dudan. Pueden multiplicarse en cantidades que ningún ejército humano de trolls podría sostener. Y, según muestran los primeros experimentos, su discurso tiende a volverse cada vez más extremo y más uniforme cuando interactúan entre sí, sin que nadie se lo pida explícitamente. La pregunta no es si los agentes de inteligencia artificial van a influir en la conversación pública: ya lo hacen, en distintas formas y en distintas partes del mundo. La pregunta es si las instituciones y las empresas están preparadas para reconocer cuándo una conversación “espontánea” en realidad no lo es.PUBLICIDADEl antecedente real: cuando la manipulación de agenda ya se demostró con datosNo hace falta especular para saber que un Estado puede fabricar conversación digital a escala industrial. Un equipo de investigadores de Harvard, Stanford y UC San Diego accedió a una filtración de correos internos de una oficina de propaganda china y reconstruyó, con datos verificables, el funcionamiento del llamado “Ejército de los 50 centavos”, una red de comentaristas pagos que el gobierno de ese país utiliza para intervenir la conversación en redes sociales.El hallazgo más revelador de esa investigación no fue la escala, aunque también impresiona: se estima que ese aparato produce alrededor de 448 millones de comentarios por año. Lo más revelador fue para qué se usan. Contra la creencia generalizada de que esos posteos defendían al gobierno en debates políticos, los investigadores encontraron que la estrategia real era evitar la discusión por completo y, en cambio, desviar la atención hacia otros temas —la historia revolucionaria del Partido, símbolos patrios, contenido positivo sin relación con la controversia del momento— concentrando los esfuerzos en picos de actividad calculados para coincidir con momentos de riesgo político.PUBLICIDADEs, en esencia, una cortina de humo a escala industrial. Y ese modelo —humanos contratados para fabricar volumen artificial— ya tiene un techo: cuesta dinero, requiere logística y deja rastros.Ese techo es exactamente lo que la inteligencia artificial generativa amenaza con reducir de forma drástica. Donde antes se necesitaban miles de personas escribiendo variaciones de un mismo mensaje, hoy un modelo de lenguaje puede generar variaciones extensas, coherentes y gramaticalmente impecables, con una coordinación humana mucho menor y a una fracción del costo operativo anterior. La detección, que hasta hace pocos años podía apoyarse en identificar patrones de escritura artificial, se volvió mucho más difícil: el texto generado por los modelos actuales ya no es distinguible de manera confiable del escrito por una persona.PUBLICIDADA esto se suma un hallazgo más reciente y todavía más inquietante, surgido de experimentos de simulación con agentes basados en estos modelos. Investigadores de universidades como Tsinghua, Ámsterdam y Chicago hicieron interactuar a miles de agentes de inteligencia artificial entre sí y observaron que —sin que nadie programara esa conducta de manera explícita— los agentes desarrollaron espontáneamente el mismo patrón de agrupamiento por afinidad y de cámara de eco que se documenta en comunidades humanas reales.Una réplica a menor escala de ese experimento, realizada en la Argentina sobre un caso de conflictividad ambiental real —el rechazo digital al proyecto de instalación de granjas porcinas con inversión china, analizado originalmente en una tesis de la Maestría en Comunicación Política de la Universidad Austral— permite agregar un matiz que la literatura internacional todavía no había explorado en detalle. El experimento simuló cien agentes con roles inspirados en los actores reales de aquella conversación digital —activistas, productores agropecuarios, funcionarios de comercio exterior— bajo dos condiciones distintas de interacción.PUBLICIDADCuando los agentes interactuaron solo con quienes pensaban parecido, sus posturas no solo se alejaron entre sí: el propio discurso se fue volviendo más rígido y repetitivo, una fórmula casi fija que se repetía con mínimas variaciones ronda tras ronda. Un agente con rol de activista ambiental terminó publicando, en la décima ronda de interacción, una versión casi idéntica del mismo mensaje de alarma con el que había arrancado. Es el mismo patrón, a escala simulada, que la investigación original había documentado de forma empírica en el caso real: publicaciones de distintas cuentas de Instagram que compartían, palabra por palabra, idéntico texto bajo una misma etiqueta de campaña.Pero el hallazgo más revelador apareció en la variante de control, donde los agentes interactuaban sin ningún filtro de afinidad, recibiendo opiniones mezcladas al azar. Ahí el resultado tampoco fue neutral: bastó con que la población de partida tuviera una ventaja inicial mínima —apenas 55 agentes en una postura contra 45 en la otra— para que esa ventaja terminara arrastrando a la inmensa mayoría del grupo hacia una sola posición, sin que mediara ninguna coordinación ni ningún diseño deliberado para producir ese efecto.PUBLICIDADEvolución de la opinión de 100 agentes de IA a lo largo de 10 rondas de interacción, bajo dos condiciones: homofilia (se conectan con quienes piensan parecido) y aleatoria (se conectan al azar). Experimento de simulación, Argentina, 2025Conviene ser preciso. No hay evidencia pública de que existan, en este momento, operaciones de manipulación de agenda a la escala del aparato chino pero impulsadas íntegramente por inteligencia artificial generativa autónoma. Lo que sí existe es la combinación de dos piezas que hasta ahora nunca habían coincidido: una capacidad demostrada de manipular conversación digital a escala masiva y una tecnología que amenaza con reducir el principal cuello de botella —el costo y la coordinación humana— que hasta hace pocos años limitaba esa capacidad.El campo se mueve más rápido que la capacidad de las revistas científicas para revisarlo. El experimento argentino sobre el caso porcino no es la excepción: se trató de una única corrida por condición, con una escala muy inferior a la de los estudios internacionales de referencia, pensada como ejercicio exploratorio y no como prueba estadística concluyente. Eso no invalida los patrones observados, pero sí exige leerlos como lo que son: el mapa de un terreno que recién se está empezando a explorar.PUBLICIDADSi la manipulación de agenda hasta ahora dependía de presupuesto y logística humana —limitantes que dejan huellas detectables— y esos límites están reduciéndose, la capacidad de distinguir una conversación genuina de una fabricada se va a volver mucho más difícil en los próximos años. Para un gobierno, ceder ante una presión digital sin verificar su origen puede significar estar negociando con una ilusión de consenso. Para una empresa, ignorar una conversación incipiente puede significar no advertir que una ventaja inicial modesta se está convirtiendo, sola y sin orquestación visible, en consenso dominante.La pregunta que cualquier área de comunicación debería estar haciéndose no es si los agentes de inteligencia artificial van a participar de la conversación pública. La pregunta es si su organización está en condiciones de distinguir, a tiempo, una multitud real de una que solo lo parece. PUBLICIDAD