El nuevo vector de desinformación que deben auditar las empresas

La proliferación de inteligencia artificial conversacional está abriendo un nuevo frente de desinformación que ya no afecta solo a la política o la salud pública, sino que empieza a filtrarse en las operaciones empresariales. Dos fenómenos que hasta ahora parecían desconectados —los bulos virales en redes sociales y los errores factuales de los chatbots— están convergiendo en un mismo patrón: contenido generado o amplificado por IA que circula sin verificación, con consecuencias directas para la reputación y la toma de decisiones en las organizaciones.

Un estudio reciente de la Universidad de Granada, en colaboración con verificadores de Newtral, identificó un «paquete retórico» que explica por qué ciertos mensajes falsos se viralizan mientras otros pasan inadvertidos. Tras analizar cerca de 290.000 mensajes relacionados con los disturbios de Torre-Pacheco en Murcia, los investigadores encontraron que la combinación de mecanismos psicológicos específicos —como la apelación a la identidad grupal o la simplificación emocional— dispara la propagación de desinformación, incluso cuando el contenido es objetivamente falso. El estudio, publicado en julio de 2026, confirma que la estructura retórica de un mensaje importa tanto o más que su veracidad.

Paralelamente, un reportaje de MIT Technology Review y una columna de la ginecóloga Carmen Mantellini en Caraota Digital advierten sobre otro fenómeno: el uso de asistentes de IA como sustituto de consultas médicas. Mantellini describe casos de adolescentes que llegan a su consulta con ansiedad severa porque ChatGPT les dijo que estaban embarazadas sin haber tenido relaciones sexuales, o porque creen mitos como que el dispositivo intrauterino se sale al entrar al mar, difundidos en TikTok. No existe un test aprobado para diagnosticar perimenopausia, advierte la publicación, pero eso no impide que influencers y chatbots vendan tratamientos sin respaldo científico.

Para una empresa latinoamericana que opere con asistentes virtuales, chatbots de atención al cliente o generación automatizada de contenido, la lección es clara: el riesgo de desinformación no está solo afuera, en lo que consumen los usuarios, sino adentro, en los propios modelos que la organización despliega. Si un chatbot interno —o peor, uno orientado al cliente— replica un bulo médico o político, el daño reputacional y legal puede ser inmediato. En América Latina, donde la penetración de smartphones y redes sociales es altísima pero la regulación de IA aún es incipiente, la responsabilidad recae casi enteramente en quien implementa la tecnología.

El estudio de Granada ofrece una herramienta concreta para mitigar este riesgo: auditar no solo los datos de entrenamiento, sino la estructura retórica de las respuestas del modelo. Si un asistente tiende a simplificar emocionalmente, a apelar a identidades grupales o a presentar como certezas lo que son correlaciones estadísticas, está generando el mismo «paquete retórico» que los bulos virales. Las empresas deberían incorporar este tipo de análisis en sus pruebas de calidad antes de poner un modelo en producción.

Para los equipos de riesgo, cumplimiento y producto en Latinoamérica, el margen de maniobra es estrecho. La ausencia de marcos regulatorios locales no protege contra demandas por daños, y la viralización de un error en redes sociales no espera a que llegue una ley de IA. La pregunta que cada organización debería hacerse no es si su modelo puede desinformar, sino si ya lo está haciendo sin que nadie lo haya auditado.