Las claves
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Más del 20% de los videos sugeridos a cuentas nuevas serían “AI slop”.
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El dato surge de un estudio de Kapwing citado por The Guardian.
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Detectaron 278 canales dedicados exclusivamente a este formato.
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Esos canales suman más de 63.000 millones de visualizaciones.
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YouTube no publica cifras oficiales sobre contenido generado por IA.
El algoritmo y las primeras recomendaciones
YouTube volvió a quedar en el centro del debate, esta vez por el funcionamiento de su sistema de recomendaciones. Un estudio de Kapwing, citado por The Guardian, indicó que más del 20% de los videos sugeridos a usuarios nuevos encajan en la categoría conocida como “AI slop”.
Para llegar a esa conclusión, los investigadores crearon cuentas sin historial previo y analizaron los primeros 500 videos recomendados. En ese conjunto, 104 piezas correspondían a contenido generado por inteligencia artificial, diseñado para captar atención sin aportar valor informativo.
El dato expone que, al ingresar por primera vez a la plataforma, el empujón inicial del algoritmo suele priorizar piezas orientadas a maximizar tiempo de visualización.
63.000 millones de visualizaciones en contenido automatizado
El informe amplió el análisis a 15.000 de los canales más populares de YouTube, definidos como los 100 primeros de cada país. A partir de ese universo, Kapwing identificó 278 canales que publican exclusivamente “AI slop”.
Lejos de tratarse de un fenómeno marginal, esos canales acumulan:
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más de 63.000 millones de visualizaciones
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alrededor de 221 millones de suscriptores
Según las estimaciones del estudio, este ecosistema generaría cerca de 117 millones de dólares anuales, consolidando una industria basada en producción automatizada y consumo masivo.
“Brainrot” como lógica de retención
El análisis detectó que el fenómeno no se limita al “AI slop” puro. Cerca de un tercio de los primeros 500 videos recomendados a cuentas nuevas entra en la categoría “brainrot”, un conjunto de formatos hipnóticos y altamente adictivos.
Estos contenidos priorizan estímulos constantes, ritmo acelerado y ausencia de narrativa compleja. Bajo la lógica algorítmica, aquello que retiene atención se traduce en “buen contenido”, incluso cuando resulta cognitivamente vacío.
Canales virales y ejemplos extremos
El informe detalló casos concretos que ilustran el alcance del fenómeno. El canal indio Bandar Apna Dost lidera en visualizaciones con 2.400 millones. Su propuesta gira en torno a un mono antropomórfico y un personaje inspirado en Hulk que pelea, vuela y protagoniza escenas absurdas.
Kapwing estimó que este canal podría generar hasta 4,25 millones de dólares anuales. La investigadora Rohini Lakshané atribuyó su éxito a una combinación de absurdo extremo, tropos hipermasculinos y ausencia total de contexto.
Otro caso es Pouty Frenchie, desde Singapur, con 2.000 millones de visualizaciones. El canal apunta al público infantil con animaciones de un bulldog francés en mundos de caramelos y sushi de cristal, acompañadas por risas grabadas.
Desde Pakistán, The AI World supera los 1.300 millones de visualizaciones con clips generados por IA sobre inundaciones y pobreza, utilizando títulos como “Gente pobre”, “Familia pobre” o “Cocina inundada”.
Falta de datos oficiales y alcance global
YouTube no publica cifras oficiales sobre la proporción de contenido automatizado dentro de su ecosistema. Tampoco detalla qué porcentaje de visualizaciones corresponde a este tipo de producción, lo que dificulta auditar la eficacia de las políticas contra la inautenticidad.
El estudio señala que el fenómeno tiene alcance global. En España, alrededor de 20 millones de usuarios siguen canales impulsados enteramente por IA. Egipto registra 18 millones, Estados Unidos 14,5 millones y Brasil 13,5 millones.
La fábrica del “slop” y su economía paralela
El crecimiento de este modelo también se vincula a comunidades en Telegram, WhatsApp, Discord y foros especializados. Allí se comparten guías, plantillas, prompts y cursos para producir contenido automatizado rentable.
El periodista Max Read describió este circuito como una industria del “hustle” digital, donde se venden fórmulas de viralidad con escasa transparencia sobre las ganancias reales. En muchos casos, quienes comercializan cursos obtienen más ingresos que quienes suben videos.
Según Read, esta práctica resulta frecuente en países como Ucrania, India, Kenia, Nigeria, Brasil o Vietnam, donde incluso ingresos modestos superan salarios promedio locales.
La pregunta central permanece abierta: si el algoritmo recomienda este contenido a usuarios nuevos, ¿se trata de un error o de una optimización alineada con la lógica de retención y monetización?
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