Lanza una piedra hoy en cualquier parte de Nueva York y probablemente darás con un anuncio de comida generado con IA. Ese, al menos, fue el veredicto de la usuaria de X Maggie Moda, quien documentó una serie de extraños carteles en las aceras fuera de los delis y cafés de la ciudad en una publicación que ha acumulado 2,8 millones de vistas. Las imágenes incluían sándwiches de croissant con capas casi cómicamente perfectas, un affogato salpicado de agujeros aleatorios y un chopped-cheese hero con queso derretido de forma un poco demasiado impecable sobre cada trozo de carne.

La IA generativa ofrece hoy a los restaurantes una alternativa barata y notablemente fácil a fotografiar la comida que realmente venden. Para los pequeños negocios que carecen del tiempo o el presupuesto para una fotografía gastronómica profesional, eso puede ser una ventaja genuina. Sin embargo, el rechazo a los anuncios de comida con IA expone una paradoja: algunos clientes prefieren ver una imagen imperfecta de una comida que realmente existió antes que una imagen pulida de una que nunca existió.

Esa distinción importa más allá de la cuestión de si la comida con IA simplemente se ve poco apetitosa. Los restaurantes llevan décadas haciendo que su comida luzca mejor en la publicidad, pero la IA generativa hace posible anunciar una comida fotorrealista que nunca existió. Como esa comida imaginaria se usa para vender un producto real a clientes reales, plantea una vieja pregunta en una forma nueva: ¿qué tan distinta puede ser la comida del anuncio respecto a la del plato antes de que el anuncio se vuelva engañoso? Es una pregunta con la que los reguladores de protección al consumidor han lidiado durante mucho tiempo —en Estados Unidos, la publicidad está regulada por la Comisión Federal de Comercio (FTC) bajo sus reglas de veracidad publicitaria— y que ahora se hace sobre imágenes producidas por herramientas cada vez más integradas en la forma en que los pequeños negocios se promocionan.

Cuanto más de cerca se mira un anuncio de comida con IA, menos se parece a un almuerzo —y más empieza a desencadenar tripanofobia, el miedo a los patrones de agujeros. Los sándwiches contienen agujeros idénticos e ingredientes que se repiten sin fin. Un burrito viral tenía tantos agujeros diminutos que internet lo bautizó como el "burrito de la tripanofobia".

En otros anuncios, el queso se derrite sin un principio ni un final evidentes, los ingredientes se multiplican en filas antinaturalmente ordenadas y los croissants alcanzan niveles de hojaldrado que parecen desafiar la ingeniería estructural. Las imágenes se han vuelto lo bastante reconocibles como para ganar su propio apodo poco apetitoso: food slop (comida porquería) —y no del tipo sloppy Joe, sino AI slop.

El argumento de negocio del AI slop

Para los restaurantes, sin embargo, el atractivo no es difícil de entender. La publicidad gastronómica de aspecto profesional ya no requiere necesariamente fotografía gastronómica profesional.

Cuando Grind & Unwind abrió en la calle Haight de San Francisco en mayo, los propietarios AJ y Lyndsey Lozano colocaron en el escaparate un menú temporal con imágenes generadas por IA de la comida del restaurante mientras ponían en marcha el nuevo negocio, según SFGATE. Internet no quedó impresionado. Una publicación en Reddit titulada "Yum, slop" recibió más de 670 votos positivos, con comentaristas comparando la focaccia con una "esponja de baño" y un "pulmón".

Sin embargo, la razón detrás de las imágenes con IA fue mucho menos dramática que el rechazo. Lozano told SFGATE que las imágenes solo se suponían temporales mientras la pareja abría su primer restaurante y cuidaba de tres hijos menores de 5 años.

Un deli de Chicago ofreció esencialmente la misma explicación. Ali Malik, gerente de Chi-Town Deli, dijo a Business Insider que sus imágenes de sándwiches generadas con IA eran una solución provisional mientras el restaurante esperaba un nuevo letrero con fotografías reales.

Antes del AI slop, estaban las papas machacadas

Con todo su aire futurista y extraño, la comida falsa en la publicidad es una práctica notablemente antigua. En el caso de la Corte Suprema de 1965 FTC v. Colgate-Palmolive Co., los jueces incluso consideraron un truco publicitario familiar: usar puré de papas como sustituto del helado.

La comida falsa en sí no era necesariamente el problema. Rebecca Tushnet, profesora de la Facultad de Derecho de Harvard especializada en publicidad y derecho de marcas, dijo a Fortune que los anunciantes pueden usar imágenes que no son reales siempre que no induzcan a error a los consumidores sobre lo que están comprando.

"Si un consumidor razonable entendería que la imagen hacía afirmaciones reales sobre la composición o la calidad de la comida, entonces eso podría ser engañoso", dijo. Pero si la imagen simplemente muestra el tipo general de lo que recibirá el cliente, "entonces no es probable que sea engañoso".

La IA generativa vuelve esa vieja distinción considerablemente más extraña. En lugar de puré de papas fingiendo ser helado, los restaurantes ahora pueden anunciar comida que nunca estuvo frente a una cámara.

"La imagen en sí puede hacer una afirmación sobre el tamaño, la cantidad, los ingredientes, la calidad o la apariencia del producto, incluso si el anuncio nunca dice esas cosas con palabras", dijo a Fortune Libby O'Neill, socia y vicepresidenta de publicidad, marketing y promociones de Loeb & Loeb LLP.

Y una etiqueta de "generado con IA" no es necesariamente un salvoconducto. "Explica cómo se hizo la imagen; no corrige una impresión falsa sobre lo que realmente se vende", dijo.

Su regla práctica es más simple: "Vende el producto que muestras, y muestra el producto que vendes".

Por ahora, la pregunta de dónde cae esa línea se está resolviendo en público, un hilo de Reddit y una publicación viral a la vez —mientras los reguladores, las plataformas y los restaurantes se adaptan a herramientas de imágenes más baratas y rápidas que cualquier cosa que los creadores del helado de puré de papas hayan tenido jamás.

Esta nota fue publicada originalmente en Fortune.com.