El 25 de agosto, una publicación de Santiago Oría, director de Realización Audiovisual de la Presidencia argentina, comenzó a recibir numerosas respuestas favorables en X. Lo extraño apareció cuando algunas cuentas publicaron junto con sus mensajes etiquetas como “Reply2”, “Reply8” o “Reply11”, elementos que parecían corresponder a instrucciones que no debían ser visibles.
Varias de esas cuentas declaraban ubicaciones en Indonesia o Nigeria, publicaban habitualmente en inglés o estaban vinculadas a contenidos sobre criptomonedas y publicidad. El episodio generó sospechas de una operación automatizada y fue recogido por distintos medios argentinos. Sin embargo, esas señales por sí solas no permiten establecer quién administraba las cuentas ni quién pudo haber encargado su actividad.
Lo ocurrido permite observar un fenómeno mucho más amplio: en las redes sociales una multitud puede parecer espontánea sin necesariamente serlo.
Cuando diez mil cuentas parecen diez mil personas
Un bot social es una cuenta automatizada capaz de publicar, compartir contenidos, seguir usuarios o responder mensajes. Cuando muchas de ellas actúan coordinadamente pueden amplificar determinadas ideas, impulsar tendencias o hacer que una posición parezca más popular de lo que realmente es.
La estrategia resulta especialmente efectiva porque las redes están llenas de señales sociales. Miles de comentarios, compartidos o “me gusta” pueden hacer que una publicación parezca relevante y terminen atrayendo a usuarios reales.
Un estudio publicado en Scientific Reports en 2025 analizó aproximadamente 5.000 millones de publicaciones correspondientes a unos 200 millones de usuarios y siete grandes acontecimientos. Según el sistema de clasificación empleado por los investigadores, alrededor del 20% de la actividad estudiada correspondía a bots y el 80% a humanos. Ese porcentaje pertenece específicamente al conjunto analizado y no significa que una de cada cinco cuentas de cualquier red social sea necesariamente automatizada.
Los investigadores encontraron además diferencias en la conducta. Los bots tendían a utilizar más recursos fácilmente automatizables, como hashtags, mientras que los humanos presentaban estructuras de conversación y relaciones más complejas.
Durante años, esas irregularidades ayudaron a identificarlos: cuentas que repetían exactamente el mismo mensaje, publicaban a velocidades imposibles o reaccionaban de manera poco coherente.
La inteligencia artificial generativa empieza a borrar esas pistas.
La IA ya puede fabricar conversaciones completas
Los nuevos modelos de lenguaje pueden recibir una misma consigna y crear cientos de respuestas diferentes. Pueden modificar el vocabulario, introducir errores, adoptar distintas personalidades o reaccionar al contenido publicado por otros usuarios.
Un experimento publicado en julio de 2026 en Scientific Reports muestra hasta dónde puede llegar esta capacidad. Investigadores utilizaron GPT-4o y Llama 3 70B para recrear conversaciones basadas en discusiones reales de Reddit y posteriormente pidieron a participantes humanos que distinguieran cuáles habían sido generadas artificialmente.
Las conversaciones creadas íntegramente por modelos de IA fueron confundidas con conversaciones humanas el 39% de las veces. En el caso de las generadas mediante Llama 3, los participantes consiguieron identificarlas correctamente como artificiales apenas en el 56% de los casos, un resultado cercano al azar.
Esto transforma el concepto tradicional de una granja de bots. Ya no es necesario que cientos de cuentas repitan exactamente la misma consigna. Un sistema podría generar perfiles con distintas personalidades, opiniones y estilos capaces incluso de discutir entre ellos. La fabricación de una apariencia artificial de apoyo popular se conoce como astroturfing: crear la impresión de que un movimiento nació espontáneamente entre ciudadanos cuando parte de su actividad fue organizada.
Por eso, detectar estas operaciones requiere cada vez menos atención a una cuenta aislada y más análisis de patrones colectivos de coordinación, horarios, conexiones entre perfiles y velocidad de propagación.
El episodio argentino llamó la atención porque el posible mecanismo quedó parcialmente visible. Los próximos sistemas probablemente cometerán menos errores.
En una Internet donde la IA puede fabricar no solamente textos sino también usuarios y conversaciones enteras, la pregunta empieza a cambiar. Ante miles de personas aparentemente defendiendo o atacando una misma idea, ya no bastará con preguntarnos qué están diciendo.
También tendremos que preguntarnos cuántas de esas personas existen realmente.
