LinkedIn está convirtiendo su guerra contra la cháchara corporativa generada por IA en un problema de alcance. La apuesta de la plataforma es que los usuarios —no un detector opaco— pueden ayudar a sacar del feed las publicaciones que suenen sintéticas.

La ofensiva comenzó el 30 de julio, cuando LinkedIn introdujo la opción “Parece basura de IA” en el menú de las publicaciones y actualizó sus sistemas para identificar contenido sospechoso. El director de producto, Hari Srinivasan, afirmó que más de 1 millón de personas han utilizado desde entonces el botón, después de que un análisis anterior descubriera que el 41 % de las publicaciones de formato largo de la plataforma habían sido marcadas como totalmente generadas por IA.¹

Ahora LinkedIn afirma que los comentarios están cambiando la distribución. Srinivasan dijo que los miembros están viendo “un 40 % menos de visualizaciones” del contenido que la empresa clasifica como basura de IA que las que veían apenas unas semanas antes.² Quienes publiquen contenido que reciba suficientes reportes de la comunidad también verán un mensaje en Post Analytics: “Algunos miembros nos dijeron que esta publicación parece estar generada por IA”.

El enfoque de la empresa contrasta con una simple purga automatizada. Srinivasan ha defendido que LinkedIn quiere “comentarios de humanos reales sobre lo que suena auténtico”, en lugar de depender únicamente de la detección por IA que podría fallar. LinkedIn afirma que ha incorporado protecciones para evitar que los usuarios apunten de forma injusta a otros y presenta las advertencias como orientación, más que como castigo.²

La cultura más amplia en torno a LinkedIn sigue en conflicto. En una republicación, Elon Musk amplificó la observación de Paul Graham de que los usuarios habían estado revisando sus historiales laborales para añadir “IA” y eliminar “DEI”, una señal distinta pero reveladora de lo rápido que ha cambiado la señalización profesional en la plataforma.Elon Musk (elonmusk)³

Para LinkedIn, la prueba inmediata es si el alcance reducido y un empujón visible para el público pueden frenar la automatización de bajo esfuerzo sin atrapar a usuarios genuinos en el fuego cruzado.