La inteligencia artificial no inventó la mentira, pero puede producirla, personalizarla y distribuirla a una escala que vuelve insuficiente la verificación caso por caso. El riesgo ya no es solo creer algo falso. Es dejar de compartir criterios para decidir qué es verdadero.

Hasta ahora había funcionado así

Durante años se habló de las fake news como si fueran errores aislados que podían corregirse uno a uno.

Aparece un bulo. Alguien lo detecta. Una plataforma de verificación consulta fuentes, reconstruye el contexto, coloca la etiqueta de «falso» y la verdad vuelve, obediente, a ocupar su lugar.

Y así nos sentíamos seguros.

Funcionaba, aunque con un pequeño problema: la responsabilidad siempre recaía en el lector. Nos exigió desarrollar una mirada crítica, sospechar, contrastar, evitar la propagación de estos subproductos (presuntamente inevitables) del avance tecnológico.

Algo parecido ocurre con la adicción al móvil. Si no puedes dejar de mirar la pantalla, es porque eres un vago carente de voluntad. Si crees una noticia falsa, te falta criterio. Examinar antes la conducta de la víctima que la del agresor: el conocido «¿cómo iba vestida la víctima?», para no dirigir la atención hacia aquel que ejerce la violencia.

No son violencias equivalentes. Pero el desplazamiento de responsabilidad se parece bastante: mientras se examina la ingenuidad del lector, nadie mira a quienes fabrican la mentira, diseñan los sistemas que la amplifican y obtienen beneficios políticos o económicos de su circulación.

Y mientras nadie miraba al agresor ni al modelo de negocio, llegó la inteligencia artificial para terminar de embarrarlo todo.

La IA no creó el problema. Lo aceleró, lo abarató y lo llevó a una escala mucho más difícil de contener. Ahora no solo se puede fabricar una noticia falsa: se pueden producir miles de versiones, adaptarlas a públicos diferentes, imitar una voz, falsificar un rostro y distribuir el contenido antes de que un equipo de verificación termine de revisar el primero.

El problema nunca fue un bulo aislado

El fact-checking sigue siendo una defensa imprescindible. Proyectos como Newtral, Maldita.es o Chequeado reconstruyen el origen de una afirmación, consultan fuentes, comparan pruebas y publican sus conclusiones. El problema aparece cuando esperamos que ese trabajo compense, por sí solo, una maquinaria política y comercial que opera con reglas completamente diferentes.

La mentira encuentra a su público mediante un anuncio segmentado, un vídeo recomendado por el algoritmo o un mensaje reenviado en un grupo cerrado. La rectificación, en cambio, suele llegar más tarde, en otro canal y sin el mismo presupuesto de distribución: no necesariamente alcanza a las mismas personas, ni provoca la misma emoción, ni recibe el mismo impulso algorítmico.

Mientras que la mentira encuentra a su público, la rectificación espera que el público vaya a buscarla.

Un buen ejemplo es lo ocurrido en las elecciones legislativas argentinas de octubre de 2025. Durante las horas previas a la votación circularon dos vídeos generados con inteligencia artificial: en uno, Jorge Taiana, candidato por Fuerza Patria, parecía anunciar que se bajaba de la candidatura invocando una inexistente causa por narcotráfico; en otro, el expresidente Mauricio Macri supuestamente pedía votar por Provincias Unidas, una fuerza distinta de la suya. No fueron casos aislados: la fiscalía electoral recibió más de 360 denuncias por contenido generado con IA durante la veda, y también circularon piezas falsas de Javier Milei y Axel Kicillof, lo que deja claro que el fenómeno no respeta grieta ni bando.

La Justicia abrió actuaciones para identificar a los responsables y retirar los contenidos, pero hasta ahora no hay una atribución definitiva sobre quién los produjo o financió. Una mentira vista antes de votar no desaparece porque la verdad llegue después del cierre de las urnas. Y el desmentido no borra la impresión: a veces solo consigue añadir una aclaración incómoda, del tipo «el vídeo era falso, aunque parecía totalmente propio de esa persona». La falsificación se retira. La sospecha se queda.

La mentira industrial y la verdad artesanal

La IA generativa reduce el coste, acelera la producción y permite imitar estilos, voces y rostros. Hace posible modificar una narrativa para que encaje con distintos territorios, edades, posiciones políticas o miedos sociales. Ya no hace falta una mentira que funcione para todo el mundo: puede fabricarse una para cada grupo.

International IDEA advierte que la IA reduce las barreras de entrada, multiplica el contenido engañoso y dificulta la detección de operaciones informativas, aunque también matiza algo importante: disponer de más falsedades no significa automáticamente mayor persuasión. El alcance, la confianza previa y la existencia de comunidades dispuestas a aceptar la narrativa siguen siendo decisivos. La IA no es una varita mágica que convierte cualquier montaje mediocre en un golpe de Estado. Pero sí convierte la desinformación en una actividad más barata, rápida y escalable: no hace falta fabricar una mentira perfecta, basta con producir mil mediocres, probar cuál funciona y obligar al periodismo a perseguirlas una por una.

Mientras la producción se automatiza, la comprobación rigurosa sigue necesitando fuentes, tiempo y personas responsables. ¿Podemos usar IA para detectar estas manipulaciones? Quizás funcione por ahora, pero un sistema automático también depende de las fuentes a las que accede y de los criterios de quienes lo entrenaron. Si cientos de páginas repiten la misma falsedad, la repetición no la convierte en evidencia: solo la convierte en una falsedad con buen posicionamiento.

La mentira se produce industrialmente. La verdad todavía se verifica de manera artesanal.

Fabricar a una persona para destruir a la real

La desinformación ya no se limita a inventar acontecimientos: también fabrica personas. Un audio puede atribuir a una candidata palabras que nunca dijo. Un vídeo puede hacer que un periodista parezca aceptar un soborno.

El objetivo no siempre es convencer a todo el mundo de que la información es auténtica. A veces basta con instalar la duda, obligar a la persona atacada a defenderse y contaminar cualquier búsqueda futura con la mentira instalada. Quien recibe el ataque tiene que demostrar que no hizo algo que nunca ocurrió, y probar la inexistencia de algo suele ser bastante más difícil que pulsar el botón de generar.

La IA permite además automatizar el acoso: perfiles falsos, mensajes personalizados, memes humillantes, campañas que parecen surgir espontáneamente de miles de personas distintas. Una publicación se puede desmentir. Diez mil insinuaciones ya son una atmósfera, y esas no se desmienten con un comunicado.

El cuerpo como contenido

La pornografía sintética sin consentimiento muestra con crudeza que no estamos ante una discusión sobre información correcta o incorrecta. Estamos ante una forma de violencia. La imagen de una persona puede usarse para fabricar escenas sexuales, cosificarla, extorsionarla o expulsarla de la conversación pública, y el daño puede producirse por su mera circulación, sin que nadie llegue a creer del todo que es auténtica.

International IDEA documentó en las elecciones de Brasil y México de 2024 un impacto desproporcionado de contenidos sexuales y degradantes sobre mujeres y candidaturas LGTB. La tecnología no inventa el machismo ni la homofobia, pero sí los automatiza, los abarata y les da distribución personalizada. Aquí la palabra «fake» puede incluso confundir: el cuerpo mostrado es falso, pero la humillación y el abandono de la vida pública son completamente reales.

La fábrica de realidades

El daño más profundo no aparece cuando una persona cree una afirmación falsa. Aparece cuando una sociedad pierde los criterios compartidos para decidir qué merece credibilidad.

El Joint Research Centre de la Comisión Europea llama «realidades fracturadas» al entorno creado por la sobrecarga informativa, los algoritmos de recomendación y los modelos de negocio basados en captar atención, que favorecen los contenidos negativos y conflictivos porque generan más interacción. El objetivo de una operación informativa ya no tiene por qué ser que todo el mundo crea la misma mentira: puede bastar con distraer, saturar y sembrar desconfianza. No hace falta convencerte de que una versión es cierta; alcanza con conseguir que ninguna versión te parezca comprobable.

Los datos del Digital News Report 2026 muestran la contradicción de fondo: la confianza global en las noticias cayó al 37%, el nivel más bajo desde que el Reuters Institute empezó a medirla en 2015, mientras el 62% de las personas encuestadas dijo estar preocupado por la desinformación. Al mismo tiempo, las redes sociales y el vídeo se convirtieron, por primera vez, en la vía de acceso a noticias más usada en el promedio de los 48 mercados estudiados. Desconfiamos de los canales que usamos cada vez más. La comodidad, como suele ocurrir, le gana por puntos a la prudencia.

Harari y las historias que somos

Yuval Noah Harari insiste desde hace años en que la cooperación humana a gran escala depende de historias, símbolos e instituciones compartidas. Esto no significa que la ciudadanía o el dinero sean mentiras, sino que son realidades intersubjetivas: funcionan porque muchas personas reconocen unas mismas reglas. Una democracia también depende de esa cooperación. No exige que todo el mundo piense igual, exige que quienes discrepan reconozcan al menos unos procedimientos y unas pruebas compartidas.

En una entrevista publicada en julio de 2026, Harari describió la democracia como una conversación entre personas, y apuntó al centro del modelo de negocio de las redes: sus algoritmos no fueron diseñados para publicar hechos, sino para fijar la atención, y descubrieron que la rabia y el miedo son herramientas extremadamente eficaces. «No se puede hablar cuando todo el mundo se chilla», resume.

La IA añade otro nivel: ya no solo selecciona qué historia vemos, puede producirla, adaptarla a nuestra personalidad y sostener una relación persuasiva durante meses. La batalla deja de ser únicamente por la información. También es una batalla por las historias con las que decidimos quiénes somos y quién merece confianza.

«Mi verdad»

No todo es objetivo. Las personas tenemos experiencias, valores y recuerdos distintos, y dos personas pueden vivir el mismo acontecimiento de forma diferente. Pero de ahí no se deduce que toda afirmación sea una opinión. Podemos discutir si una ley es justa, pero si fue aprobada o no, no es una opinión. El recuento electoral no es una vibra.

RAND usa la expresión Truth Decay (erosión de la verdad) para describir cuatro tendencias en la vida pública estadounidense: un desacuerdo creciente sobre los hechos, la confusión entre hechos y opiniones, el predominio de la experiencia personal sobre la evidencia, y la pérdida de confianza en fuentes antes consideradas fiables. El concepto es útil más allá de Estados Unidos, aunque no conviene trasladar automáticamente todos sus diagnósticos a otros contextos.

Una investigación de la Harvard Kennedy School habla de «desinformación de nivel meta»: ya no discrepamos solo sobre los hechos, discrepamos sobre qué cosas pueden considerarse hechos. Ante un dato comprobable, alguien responde «esa es tu opinión». Ante una interpretación, alguien replica «es un hecho». Y todos se van a casa convencidos de haber ganado.

El problema de «cada uno tiene su verdad» no aparece cuando reconoce experiencias personales distintas. Aparece cuando sirve para blindar una afirmación frente a cualquier prueba. Mi experiencia puede ser mía. Los hechos no se vuelven privados por ello.

Fabrica tu propia realidad

Coincidiendo con esta crisis de la información (sin que pueda afirmarse una relación causal) dos ideas anteriores a la IA ganan resonancia en la cultura digital: la ley de la atracción (o «manifestación») y la hipótesis de la simulación de Nick Bostrom. Ninguna es nueva. La primera hunde raíces en el espiritualismo del XIX y la popularizó después la industria de la autoayuda de TikTok. La segunda, formulada por Bostrom en 2003, plantea que lo que experimentamos como realidad podría ser un entorno programado por una civilización más avanzada.

No son equivalentes ni tampoco excluyentes: una puede sostener que la realidad se genera desde la conciencia, la otra que se genera desde un código que no vemos. Pero comparten algo. En ambas, el mundo deja de presentarse como algo exterior y compartido que intentamos conocer mediante pruebas, para convertirse en algo generado por una instancia invisible y experimentado desde dentro, de forma individual. La ley de la atracción privatiza la creación de la realidad; la simulación la externaliza hacia un programador inaccesible. Y las plataformas digitales hacen algo más concreto todavía: personalizan la porción de realidad que recibe cada perfil.

Vale la pena separar tres cosas que la frase «creamos nuestra realidad» suele mezclar. La primera es psicológica y razonable: nuestros pensamientos influyen en lo que atendemos y en cómo interpretamos una situación. La segunda es social: construimos realidades compartidas (el dinero, la ciudadanía, los derechos) mediante acuerdos e instituciones, la realidad intersubjetiva de la que habla Harari; no cambia porque alguien la visualice con entusiasmo antes de dormir, sino mediante conflicto y organización colectiva. La tercera es algorítmica: cada clic alimenta los sistemas que deciden qué veremos después. No creamos el mundo con la mente, pero ayudamos a entrenar la pantalla que nos explica cómo es.

La manifestación y la hipótesis de la simulación comparten algo más profundo que el gesto de privatizar la realidad: las dos necesitan un autor. Una lo llama universo, energía o intención; la otra, programador o civilización superior. En ambos casos, detrás de lo real hay una mente que lo diseñó, y lo que nos toca a nosotros no es transformar las condiciones materiales de nuestra vida, sino sintonizar con esa intención o resignarnos a no entenderla. Es una idea vieja (Dios con otro nombre) pero resulta llamativo que gane terreno justo ahora, porque es exactamente lo contrario de la premisa que sostuvo durante más de un siglo a las luchas que cuestionaban la realidad para cambiarla: que el mundo lo producen el trabajo, el conflicto y las condiciones materiales, no una conciencia ni un diseñador.

Y da la impresión de que esas luchas también pierden aire al mismo tiempo. El feminismo, el veganismo, el ecologismo (distintos entre sí) comparten la exigencia de mirar la realidad como algo material y modificable, sostenida entre varios, contra estructuras que no ceden fácil. Todas muestran retrocesos entre las mismas generaciones jóvenes en los últimos años (los números están en las fuentes). No hace falta (ni me corresponde, no soy socióloga) afirmar que una cosa causa la otra. Alcanza con notar la temperatura: mientras se enfría la voluntad de disputar la realidad con otros, se calienta la idea de que la realidad ya viene decidida por alguien, y que lo único que nos queda es administrar cómo nos la tomamos.

Ahí aparece el verdadero giro: la pregunta deja de ser cómo son las cosas y pasa a ser cómo te las tomas tú. Es la muerte de las certezas (vieja, posmoderna, nada nueva) empujada a un extremo que casi merece llamarse genocidio de las certezas: no una certeza discutida por otra, sino la certeza como categoría entera puesta bajo sospecha. Y ahí el individualismo encuentra su otra cara, la desconfianza: si ya no hay una realidad exterior que podamos verificar juntos, tampoco hay razón para confiar en lo que el otro dice haber visto. Cada quien queda a solas con su verdad, y el prójimo se convierte en alguien a quien ya no hace falta creerle.

La IA no inventó nada de esto. Pero construye su negocio exactamente sobre esa misma premisa: una realidad hecha a medida de cada perfil, verificable solo puertas adentro, cada vez menos obligada a discutirse con nadie.

Polarizar es fabricar enemigos

Una democracia necesita conflicto. Sin desacuerdo, la política se convierte en administración o propaganda. El problema aparece cuando el adversario deja de ser una persona equivocada y se transforma en alguien corrupto, peligroso o indigno de pertenecer a la comunidad (deshumanización).

La desinformación personalizada puede ofrecer a cada grupo una explicación distinta de quién tiene la culpa y por qué las instituciones que contradicen esa historia forman parte de la conspiración. Ya no recibimos distintas opiniones sobre la misma realidad. Recibimos realidades distintas diseñadas para confirmar nuestras opiniones.

En América Latina, International IDEA advierte que la manipulación del ecosistema informativo está creando realidades a medida para determinados grupos, debilitando una condición básica de las elecciones: una comprensión compartida de la realidad basada en información fiable. El organismo introduce un matiz importante: el impacto electoral directo de la IA todavía ha sido limitado en muchos casos, los deep fakes no tienen un botón secreto capaz de cambiar millones de votos. Su peligro más probado está, por ahora, en amplificar divisiones existentes, acosar a grupos marginados y erosionar la confianza en el sistema. La democracia puede sobrevivir a una mentira. Lo tiene mucho más difícil cuando nadie acepta los mismos hechos, las mismas fuentes ni los mismos árbitros.

Una idea loca que conviene vigilar

En los márgenes del debate tecnocrático aparece una propuesta todavía experimental: crear agentes personales de IA capaces de participar en decisiones políticas en nuestro nombre. No serían asistentes que resumen una ley, sino representantes digitales entrenados con nuestras preferencias, capaces de decidir cómo votaríamos ante cuestiones que quizás nunca lleguemos a examinar. Es la tercerización de la opinión política.

César Hidalgo presentó en 2018 la idea de una «democracia aumentada»: cada persona enseñaría a su agente mediante cuestionarios y lecturas, comprobaría algunas decisiones para verificar que la representa bien, y a partir de ahí podría aprobar cada recomendación o dejarlo en piloto automático. Imaginemos una ley sobre reconocimiento facial en espacios públicos que nadie leyó: el agente sabe que damos mucha importancia a la privacidad y concluye que votaríamos en contra. Podría mostrarnos la recomendación, o votar directamente en nuestro nombre.

Una investigación de 2024 ensayó una versión mucho más limitada: usó modelos de lenguaje para predecir preferencias de participantes ante propuestas de las elecciones presidenciales brasileñas de 2022, sin implantar agentes votando en elecciones reales. La diferencia importa. Predecir lo que probablemente elegiríamos no equivale a poseer nuestra conciencia política. Las personas dudan, se contradicen y cambian de opinión al escuchar a quienes sufrirán las consecuencias de una ley; un agente entrenado con nuestras respuestas pasadas corre el riesgo de convertir nuestra historia política en destino. Queda además una pregunta incómoda: ¿nos representa a nosotros, o representa el perfil que una empresa construyó a partir de nuestros datos?

No es un sistema implantado ni una amenaza inmediata. Pero conviene vigilar la idea por si empieza a ganar legitimidad, porque la contradicción de fondo es difícil de ignorar: después de construir plataformas capaces de influir en lo que vemos y creemos, algunos tecnólogos proponen entrenar con nuestros rastros digitales a una máquina que decida en nuestro nombre. Primero moldean nuestro comportamiento. Después proponen representarlo. Y finalmente, automatizarlo.

Volver al principio

Todo esto (el vídeo, el cuerpo fabricado, la realidad personalizada, el agente que vota por vos) desemboca en la misma pregunta que abrió este texto: no si vamos a creer una mentira puntual, sino si nos queda algo en común para decidir qué merece llamarse verdad.

El fact-checking, la regulación o la alfabetización mediática siguen siendo necesarios. Pero ninguno alcanza solo, porque el problema no es únicamente informativo. Es que la fabricación de realidades (humana, algorítmica o delegada a una máquina) vuelve cada vez más cómodo dejar de discutirlo con quien piensa distinto, y cada vez más tentador quedarse con la versión que ya nos gustaba.

La pregunta no es si la IA va a mentirnos más. Ya lo hace. La pregunta es si todavía queremos compartir los mismos hechos con las personas con las que no estamos de acuerdo.