LinkedIn empieza a permitir que los usuarios denuncien publicaciones que “parecen AI slop”
LinkedIn está desplegando una nueva opción de denuncia que ofrece a los usuarios una forma directa de señalar publicaciones que creen que fueron generadas por inteligencia artificial y que parecen de baja calidad o poco auténticas. La compañía ha colocado la opción dentro del menú de tres puntos de las publicaciones, donde ahora los usuarios pueden marcar el contenido como algo que “parece AI slop”.
El cambio es notable por dos razones. Primero, añade un mecanismo específico y visible para el usuario ante un problema que se ha vuelto cada vez más evidente en las plataformas sociales profesionales: publicaciones genéricas, formulistas y asistidas por IA que pueden saturar los feeds. Segundo, LinkedIn no trata el asunto como un simple ajuste de moderación. Según el director de producto de la compañía, Hari Srinivasan, reducir el “AI slop” es una prioridad importante, y el nuevo flujo de denuncia forma parte de un esfuerzo más amplio por ajustar cómo la plataforma detecta, clasifica y presenta el contenido.
Para una red construida en torno a la identidad profesional, la reputación y la conversación de la industria, la calidad de las publicaciones importa más que el simple volumen de interacción. El problema de LinkedIn no es solo que algunos usuarios estén experimentando con herramientas de escritura basadas en IA. Es que una gran cantidad de contenido puede empezar a sentirse intercambiable, redactado de forma mecánica y desvinculado de la experiencia real. Cuando eso ocurre a gran escala, la plataforma corre el riesgo de debilitar la confianza que hace útil, en primer lugar, el networking profesional.
Una señal del usuario para contenido inauténtico
El nuevo botón de denuncia crea un circuito de retroalimentación entre los usuarios y los sistemas de clasificación de LinkedIn. En las pruebas descritas en el material de origen, al hacer clic en la opción se oculta la publicación y se muestra un mensaje de agradecimiento, lo que indica que LinkedIn está recopilando comentarios explícitos en lugar de depender solo de la detección automática.
Srinivasan dijo que la señal ayudará a la compañía a “ajustar nuestros modelos y hacer mejores feeds”. Eso sugiere que LinkedIn utiliza la función no solo para eliminar o rebajar publicaciones individuales, sino para mejorar su comprensión general de lo que los usuarios perciben como inauténtico o de poco valor.
Esto importa porque los problemas de calidad de contenido son difíciles de resolver con una sola regla. Una publicación escrita con algo de ayuda de IA no necesariamente es engañosa o inútil, mientras que una publicación totalmente escrita por humanos aún puede ser spam. LinkedIn parece estar orientándose hacia un enfoque más basado en el comportamiento: combinar comentarios de los usuarios con clasificadores que buscan patrones asociados al contenido de baja calidad.
Por qué LinkedIn actúa ahora
El despliegue llega en medio de una evidencia creciente de que la escritura generada por IA se ha vuelto común en LinkedIn. El texto fuente cita hallazgos del detector de IA Pangram, informados por 404 Media, según los cuales el 41 % de las publicaciones largas de LinkedIn fueron marcadas como generadas completamente por IA. Incluso con las advertencias habituales sobre las herramientas de detección de IA, esa cifra ayuda a explicar por qué la compañía se está moviendo con más agresividad.
El desafío de la plataforma es más grande que unas cuantas publicaciones torpes. LinkedIn se ha convertido en un lugar donde los anuncios de trabajo, las narrativas de contratación, los consejos de gestión y las historias de marca personal están fuertemente incentivados. La IA generativa encaja casi demasiado bien en ese entorno: puede producir rápidamente texto pulido y con tono seguro en formatos que la plataforma ya premia. El resultado es un feed que puede seguir activo y muy producido, pero sentirse menos personal y menos confiable.
Esa erosión de autenticidad se ha convertido en un problema inusualmente visible porque la identidad de LinkedIn está ligada a nombres reales, historiales profesionales y reputación laboral. En general, los usuarios esperan que las publicaciones reflejen una perspectiva, experiencia o pericia reales. Cuando los feeds empiezan a llenarse de escritura genérica de IA, la propuesta de valor central de la plataforma queda bajo presión.
Más que un botón de denuncia
La respuesta de LinkedIn no se limita a las denuncias de los usuarios. Srinivasan dijo que la compañía está acelerando nuevos clasificadores para identificar si una publicación es “AI slop o, en general, contenido de baja calidad”. El resultado previsto es reducir la cantidad de ese material que se muestra en las publicaciones sugeridas y en el contenido de fuera de la red del usuario.
Esa formulación es importante. Apunta a la distribución, no solo a la moderación. LinkedIn no necesita necesariamente eliminar cada publicación débil o con mucha IA para cambiar la experiencia del usuario. Si puede reducir la amplificación en los sistemas de recomendación, puede hacer que los feeds se sientan más relevantes sin convertir cada caso dudoso en una decisión de retirada.
La compañía también está probando una forma de mostrar a las personas que otros usuarios sienten que sus publicaciones parecen inauténticas o dependen en gran medida de la IA. Si se amplía, esa función llevaría a la plataforma más allá de la clasificación algorítmica invisible y hacia una retroalimentación social visible. Ese paso podría cambiar el comportamiento al publicar, especialmente en una red donde la percepción y la credibilidad están estrechamente ligadas a los resultados profesionales.
Al mismo tiempo, LinkedIn está eliminando una función que usaba IA para “mejorar” las publicaciones. Planea reemplazar esa herramienta por otra que revise la ortografía y la redacción de las palabras del usuario sin cambiar su voz. Ese es un cambio de producto significativo. En lugar de ayudar a los usuarios a generar contenido más pulido y nativo de la plataforma, LinkedIn dice que quiere preservar la expresión original mientras ofrece asistencia ligera.
El problema más amplio de la plataforma
El movimiento de LinkedIn refleja una tensión más amplia que enfrentan las plataformas digitales en la era de la IA generativa. Las herramientas de IA pueden reducir drásticamente el costo de publicar, pero también pueden rebajar el valor informativo medio de lo que se publica. Si los sistemas de recomendación no se ajustan con rapidez, los feeds pueden saturarse de material repetitivo y verosímil que es técnicamente legible pero socialmente vacío.
Las plataformas profesionales pueden sentir esa presión antes que otras porque los usuarios suelen estar menos interesados en el entretenimiento que en la señal: tendencias de contratación, cambios de mercado, experiencia técnica, actualizaciones de proyectos y lecciones operativas reales. El contenido que parece pulido pero dice muy poco es especialmente corrosivo en ese entorno.
LinkedIn está reconociendo, en la práctica, que la autenticidad del contenido es ahora un problema de producto y de clasificación, no solo una queja cultural. Al crear una categoría de denuncia con un lenguaje inusualmente directo, ampliar los clasificadores automáticos, experimentar con señales de retroalimentación y eliminar al menos una función de escritura con IA, la compañía intenta reposicionarse frente a la avalancha de publicaciones profesionales sintéticas.
Que ese esfuerzo tenga éxito dependerá de la ejecución. Las denuncias de los usuarios pueden ser ruidosas. Los sistemas automáticos pueden confundir estilo con spam. Algunos usuarios legítimos seguirán dependiendo de herramientas de redacción con IA, y LinkedIn tendrá que distinguir entre asistencia de edición y contenido que parece producido en masa o engañoso. Pero la dirección estratégica es clara: la compañía cree que la calidad del feed está siendo dañada por relleno generado por IA, y ahora está dispuesta a decirlo en términos de producto que los usuarios entienden de inmediato.
Eso hace que este despliegue sea más que una curiosa opción nueva de menú. Es un ejemplo temprano de una gran plataforma incorporando controles explícitos contra el “slop” en su interfaz, sus sistemas de clasificación y sus herramientas de escritura al mismo tiempo. Para los usuarios, ofrece una forma directa de rechazar contenido inauténtico. Para la plataforma, es una prueba de si las redes sociales pueden preservar la confianza a medida que el texto generativo se vuelve más barato y más omnipresente.
Este artículo se basa en la cobertura de The Verge. Lee el artículo original.
Originally published on theverge.com