A medida que el contenido generado por IA continúa extendiéndose por internet, LinkedIn está implementando nuevas herramientas para ayudar a los usuarios a identificar y marcar las publicaciones de baja calidad producidas por IA en su plataforma.

El jueves, el sitio de redes profesionales introdujo un botón de "Parece basura de IA", accesible a través del menú de opciones de una publicación. La función permite a los usuarios reportar contenido que consideren de baja calidad o excesivamente dependiente de la generación por IA. La medida es destacable para una plataforma cuya propuesta de valor central depende de la confianza profesional y la interacción auténtica relacionada con la carrera, donde las publicaciones formulaicas generadas por IA corren el riesgo de erosionar la participación de los usuarios con el tiempo.

"Es difícil definir la basura y la definición cambia; esto nos permite afinar nuestros modelos y crear mejores feeds", dijo el director de producto de LinkedIn, Hari Srinivasan, en una publicación que anuncia la función.

LinkedIn también está eliminando su herramienta "mejora tu publicación", reemplazándola con una función de corrección de textos diseñada para corregir las publicaciones sin alterar la voz del usuario. La compañía está reforzando simultáneamente los sistemas de verificación de perfiles y páginas.

En el frente de detección de bots, Srinivasan dijo que LinkedIn ahora identifica y bloquea cientos de miles de intentos de comentarios automatizados de basura cada día. La plataforma también ha prevenido "miles de millones de otros intentos de automatización (publicación a escala, basura) solo en los últimos meses", escribió.

Srinivasan reconoció que el uso de IA no es inherentemente problemático, señalando que muchas personas la utilizan para refinar su escritura. La nueva herramienta también alertará a los usuarios cuando sus propias publicaciones suenen "inauténticas".

"La basura de IA es una máxima prioridad para todos nosotros. Nos importa mucho", dijo Srinivasan.

Las nuevas medidas llegan en medio de un aumento de contenido escrito por IA en línea tras el lanzamiento de ChatGPT en 2022. Un reciente estudio de la herramienta de detección de texto de IA Pangram descubrió que el 40% de las publicaciones extensas y el 30% de las publicaciones cortas en LinkedIn fueron marcadas como totalmente generadas por IA. Este tipo de herramientas de detección han enfrentado desafíos de precisión documentados, incluidos falsos positivos y la elusión por parte de modelos más nuevos, lo cual es una de las razones por las que plataformas como LinkedIn están complementando la detección automatizada con reportes de usuarios mediante participación masiva.

Cuando se le solicitó un comentario, un portavoz de LinkedIn dirigió a Fortune a la publicación pública de Srinivasan.

Respuesta más amplia de la industria al contenido de IA

Otras plataformas también están tomando medidas para abordar el material generado por IA, y sus respuestas están divergiendo sharply. Snapchat anunció el viernes que ya no recomendaría videos totalmente generados por IA a través de su función Spotlight, que muestra contenido de usuarios en toda la aplicación. La restricción no se aplicará a los videos editados o mejorados con las propias herramientas creativas de IA de Snapchat, aunque esos videos llevarán indicadores de transparencia.

"A medida que el contenido de baja calidad, repetitivo y generado por IA se vuelve cada vez más común en internet, queremos que Spotlight siga siendo un lugar donde las personas puedan descubrir la creatividad auténtica de personas reales", dijo Snapchat en un comunicado.

Meta, por el contrario, ha adoptado el contenido generado por IA desarrollando su propia familia de modelos de medios generativos. A principios de este mes, la empresa matriz de Facebook e Instagram lanzó Muse Image, que crea imágenes generadas por IA basadas en referencias "incluyendo personas, objetos, ropa, estilos y entornos".

Junto con Muse Image, Meta lanzó una vista previa de Muse Video, que permite a los usuarios producir video generado por IA. Las imágenes creadas con Muse Image incluyen un sistema de marca de agua invisible llamado "Content Seal" que puede identificarlas incluso cuando se recortan, se redimensionan o se capturan en pantalla. Meta planea extender Content Seal a Muse Video en un futuro cercano.

Durante la llamada de resultados del segundo trimestre de Meta, el director ejecutivo Mark Zuckerberg dijo que Muse Image y Muse Video "expandirían drásticamente el universo de contenido que las personas pueden descubrir en nuestra plataforma".

"Esto va a hacer que nuestros servicios sean mucho más útiles y atractivos para las personas", dijo Zuckerberg durante sus comentarios preparados.

Los enfoques divergentes llegan cuando los reguladores también están interviniendo. La Ley de IA de la Unión Europea, que comenzó su implementación por fases en 2025, incluye obligaciones de transparencia que requieren que los proveedores de sistemas de IA etiqueten cierto contenido generado por IA, añadiendo una dimensión de cumplimiento a las decisiones que las plataformas están tomando ahora sobre detección, etiquetado y marcas de agua.

Esta historia se publicó originalmente en Fortune.com.