LinkedIn confirmó que las publicaciones que su sistema clasifica como contenido genérico hecho con inteligencia artificial perdieron un 40% de sus visualizaciones en las últimas semanas. La red social profesional, propiedad de Microsoft, atribuyó esa caída a la ampliación de sus filtros automáticos, que ahora alcanzan a todo el material que se distribuye más allá de los contactos inmediatos del autor.

El anuncio lo hizo la compañía en su sala de prensa. Allí explicó que los clasificadores detectan textos "genéricos, repetitivos o reciclados" y les recortan la distribución antes de que lleguen a la red amplia. La medida no borra las publicaciones: solo limita su alcance a los seguidores y contactos directos de quien escribe.

Cómo funciona el filtro

El sistema combina modelos grandes entrenados con los reportes de los propios usuarios, que después enseñan a versiones más chicas y rápidas a reconocer patrones repetidos. Varios asistentes de IA revisan cada posteo con una consigna puntual, por ejemplo si el texto es promocional o si menciona un hecho con fecha, y los casos dudosos pasan a revisores humanos.

El 8 de octubre, el vicepresidente de Ingeniería de LinkedIn, Tim Jurka, precisó que los clasificadores cubren ahora todas las publicaciones que se distribuyen fuera de los contactos inmediatos, con una precisión declarada del 94%. Ese número mide cuántas veces el sistema acierta al marcar un posteo como de baja calidad, no qué proporción del contenido genérico logra filtrar.

El botón que aportó un millón de señales

La estrategia se apoya en una herramienta que la plataforma lanzó el 30 de julio: un botón en el menú de cada publicación para marcarla como "parece contenido basura de IA". El director de producto, Hari Srinivasan, presentó la función y explicó que buscaba generar una señal para "ajustar los modelos y mejorar los feeds".

En las primeras tres semanas, más de un millón de personas usaron ese botón, según informó la empresa en agosto. Esos reportes son los que ahora alimentan los clasificadores que se ampliaron en octubre.

La presión que originó el cambio

El impulso por actuar llegó después de que la firma de detección Pangram publicara en julio un estudio según el cual el 41% de las publicaciones largas de LinkedIn estaba generado por completo con IA, una proporción superior a la detectada en plataformas como X o Medium.

LinkedIn también formó un equipo con mayoría de experiodistas y especialistas en redes sociales que entrena al modelo y asesora a usuarios cuyas publicaciones hechas con IA no consiguen repercusión. El editor en jefe de la plataforma, Dan Roth, lo describió en una entrevista con CNN publicada el 18 de octubre como un grupo de "terapeutas de contenido" para ejecutivos que usan asistentes como Claude o Gemini y no entienden por qué sus textos pasan inadvertidos.

"Lo mejor que se puede hacer es devolvérselo y preguntarle: ¿disfrutaste leer esto? ¿Te ves reflejado en esto?", relató Roth sobre el método de trabajo.

Según el editor, la meta no es prohibir la IA sino evitar que sustituya la voz de quien publica. "Lo que funciona es ser humano", dijo a CNN. El equipo sugiere abrazar la imperfección, desde grabar un video con el teléfono apoyado contra una taza hasta publicar ideas incompletas que abran conversación.

La compañía aclara que no penaliza el uso de IA como herramienta de edición. En septiembre reemplazó su función "mejorar tu publicación", que reescribía textos con IA, por una que solo corrige ortografía y claridad sin tocar el estilo del autor.