Entre bots, desinformación e inteligencia artificial: tres lecturas para pensar quién moldea nuestra mirada

IDEAS CLAVE

Mónica Beltrán (La Tecla Eñe) — La trayectoria de Fernando Cerimedo permite observar la convergencia entre comunicación política, medios digitales, redes sociales y operaciones de desinformación de las nuevas derechas latinoamericanas.

Fernando Buen Abad Domínguez (La Jornada) — Las granjas de bots no solo fabrican contenidos falsos: fabrican la apariencia de una multitud y pueden convertir malestares sociales reales en hostilidad política dirigida.

Una pregunta común — Las tres lecturas desplazan el debate desde el contenido de los mensajes hacia las estructuras que determinan qué vemos, qué creemos, qué recordamos y qué sentimos.

Hay textos que hablan de la comunicación y otros que, además, obligan a preguntarnos qué está pasando con ella. Las tres lecturas que reunimos en esta entrega de «Leímos en la Red pertenecen a esta segunda categoría. Mónica Beltrán, en La Tecla Eñe, reconstruye el perfil de Fernando Cerimedo y su lugar en el entramado de las nuevas derechas latinoamericanas; Fernando Buen Abad Domínguez, en La Jornada de México, se detiene en las granjas de bots como dispositivos de una guerra semiótica que disputa la percepción social; y Laurence Devillers, en Le Grand Continent, lleva la discusión hacia un territorio todavía más profundo: aquello que la inteligencia artificial está enseñando —sin que necesariamente lo advirtamos— a los niños.

Son textos diferentes en sus objetos, sus registros y sus preocupaciones. Pero leídos en conjunto forman una especie de mapa. En el centro aparece una misma pregunta: ¿quién está moldeando nuestra mirada cuando creemos que simplemente estamos informándonos, aprendiendo o conversando?

Cerimedo y el negocio de fabricar realidad

La desinformación no siempre necesita esconderse. A veces construye una identidad, consigue acceso a espacios de poder y se presenta públicamente como comunicación política.

Ese es el punto de partida del perfil que Mónica Beltrán dedica a Fernando Cerimedo,^[1]Mónica Beltrán es periodista y escritora. Investiga el caso de La Derecha Diario, en el marco de un equipo de investigación de la Facultad de Ciencias Sociales de la Universidad de Buenos Aires, … Continue reading fundador de La Derecha Diario y consultor vinculado con dirigentes de las nuevas derechas latinoamericanas. La autora reconstruye su trayectoria y encuentra allí una combinación de identidades profesionales construidas a partir de antecedentes falsos o difíciles de comprobar, junto con una progresiva inserción en circuitos políticos y mediáticos de la derecha regional. El texto lo presenta como un operador que hizo de la fabricación y circulación de contenidos una actividad política y comercial.

La historia personal importa, pero sobre todo importa por aquello que permite ver detrás de ella. El caso Cerimedo funciona como una puerta de entrada a un ecosistema en el que las fronteras entre medio de comunicación, consultoría política, redes sociales y operación de desinformación se vuelven cada vez más difíciles de distinguir.

Beltrán se detiene especialmente en La Derecha Diario, un portal que nació en redes sociales y que luego se transformó en un medio digital. Según la investigación citada en el texto, sus contenidos se caracterizan por una marcada orientación favorable al gobierno de Javier Milei y por el uso de un lenguaje que descalifica e identifica como enemigos a dirigentes, periodistas y sectores políticos adversarios.

No se trata solamente de una cuestión de tono. La autora observa una construcción sistemática de la polarización mediante titulares, bajadas y recursos visuales. Los personajes aparecen clasificados en buenos y malos, amigos y enemigos, defensores y traidores. La operación comunicacional no consiste únicamente en informar de manera parcial: busca establecer previamente el marco desde el cual determinados hechos deberán ser interpretados.

Ahí aparece uno de los aspectos más interesantes del texto. La desinformación contemporánea no funciona necesariamente a partir de una gran mentira aislada. Puede operar mediante una sucesión de contenidos, etiquetas, imágenes, videos y comentarios que van construyendo una atmósfera. La reiteración termina produciendo familiaridad y la familiaridad puede adquirir apariencia de verdad.

Beltrán conecta este funcionamiento con la actividad internacional del grupo asociado a Cerimedo y Javier Negre. Brasil, Bolivia, Ecuador, Chile, México, Israel y Estados Unidos aparecen como escenarios de una expansión que excede largamente las fronteras de un medio argentino.

La dimensión tecnológica completa el cuadro. La fabricación de contenidos falsos mediante inteligencia artificial, la utilización de bots y la contratación de cuentas humanas para instalar determinados temas forman parte de una maquinaria que ya no necesita convencer a cada individuo de manera directa. Le alcanza con producir la sensación de que una determinada idea está en todas partes.

Es quizá allí donde el caso deja de ser solamente la historia de un operador político y se convierte en un problema de comunicación pública. Porque cuando las redes sociales y las cuentas de dirigentes políticos reproducen y amplifican esas narrativas, la frontera entre propaganda, información y comunicación institucional comienza a desdibujarse.

La pregunta ya no es únicamente quién miente. También es qué estructura permite que una mentira encuentre velocidad, alcance y legitimidad suficientes para convertirse en una percepción compartida.

Cuando la multitud puede ser fabricada

Fernando Buen Abad Domínguez parte de una imagen poderosa: una granja de bots no produce solamente mensajes falsos. Produce también la apariencia de una multitud.

En La Jornada, Buen Abad propone pensar las operaciones coordinadas en redes como parte de una guerra semiótica^[2]Mexicano de nacimiento, Fernando Buen Abad Domínguez (Ciudad de México, 1956) es Doctor en Filosofía. Rector Fundador de la Universidad de la Filosofía. Autor de Filosofía de la Comunicación … Continue reading en la que está en juego algo más profundo que la circulación de contenidos engañosos. Lo que se disputa es la posibilidad misma de construir una percepción común de la realidad.

La paradoja que plantea resulta inquietante: cuanto más automatizada está la producción del discurso, más puede parecer espontánea. Miles de perfiles parecen expresar simultáneamente una indignación, una opinión o una certeza, cuando detrás de esa multitud pueden existir apenas unos pocos operadores, algoritmos y centros de decisión.

La cuestión adquiere otra dimensión cuando ese artificio encuentra una sociedad previamente fragmentada. Buen Abad insiste en que la tecnología, por sí sola, no explica la eficacia de estas operaciones. El combustible está en los malestares reales: desigualdad, inseguridad, endeudamiento, precariedad, frustración. La manipulación no necesita inventar necesariamente el sufrimiento. Puede tomar sufrimientos existentes y ofrecerles una dirección política determinada.

Es una observación importante porque permite salir de una explicación demasiado sencilla de la desinformación. No alcanza con decir que alguien fabrica una mentira. Hay que preguntarse por qué esa mentira encuentra condiciones sociales para ser creída, compartida y transformada en acción.

En ese sentido, el algoritmo aparece en el texto no como una tecnología neutral, sino como parte de una arquitectura económica y cultural que decide qué contenidos reciben atención, cuáles son amplificados y cuáles desaparecen. Cada clic puede presentarse como una decisión individual, pero millones de esas decisiones ocurren dentro de sistemas que conocen y explotan patrones de comportamiento.

Buen Abad lleva la reflexión todavía más lejos cuando habla del segundo de atención como recurso estratégico. El capitalismo de plataformas no disputa únicamente mercados, territorios o materias primas: disputa también nuestra capacidad de mirar, recordar, asociar ideas y sostener una conversación.

La guerra semiótica, entonces, no queda confinada a la pantalla del teléfono. Se proyecta sobre las relaciones sociales. Puede hacer que el trabajador identifique al desempleado como enemigo, que la pobreza aparezca como responsabilidad individual o que conflictos estructurales sean transformados en enfrentamientos entre personas.

Por eso la expresión «delincuencia ideológica tecnificada» utilizada por el autor resulta significativa. No se refiere solamente a una nueva forma de producir propaganda, sino a una modalidad de administrar la percepción. Seleccionar aquello que merece indignación, aquello que debe convertirse en espectáculo y aquello que debe quedar fuera del campo visual también es una forma de poder.

El desafío, en consecuencia, no consiste solamente en distinguir entre verdad y mentira, humano y bot, realidad y propaganda. La pregunta decisiva es otra: ¿quién posee la capacidad de fabricar las condiciones sociales en las que una mentira puede parecer verdadera?

Cuando esa pregunta aparece, la comunicación deja de ser solamente circulación de mensajes. Se convierte en una disputa por las condiciones mismas en las que una sociedad interpreta el mundo.

Lo que la IA enseña cuando creemos que solamente ayuda

Si las dos primeras lecturas muestran cómo se puede intervenir sobre la percepción pública, Laurence Devillers desplaza la mirada hacia un territorio todavía más íntimo: la educación, la memoria, las emociones y la relación de los niños con sistemas de inteligencia artificial.^[3]Devillers es catedrática de informática aplicada en la Sorbona e investigadora en el Laboratorio Interdisciplinario de Ciencias Digitales (LISN) del CNRS. Miembro del Comité Nacional Piloto de … Continue reading

Su texto, publicado en Le Grand Continent, parte de una premisa sencilla, pero de enormes consecuencias: la transmisión nunca se detiene.

La escuela puede cerrar durante las vacaciones, pero seguimos aprendiendo de aquello que vemos, escuchamos y repetimos. San Agustín, Pascal y, muchos siglos después, Gilles Deleuze sirven a Devillers para reconstruir una genealogía de esa transmisión permanente.

San Agustín había distinguido entre enseñar y crear las condiciones para que otro construya su propia comprensión. Pascal, por su parte, había advertido sobre el poder silencioso del hábito. Y Deleuze anticipó, en su análisis de las sociedades de control, el pasaje desde instituciones y espacios definidos hacia formas de control continuo, capaces de convertir al individuo en un conjunto de datos, perfiles y variables.

La inteligencia artificial generativa aparece, en esta lectura, como una tecnología que lleva esas tendencias a una nueva escala.

Un chatbot no solamente responde preguntas. Aprende patrones, observa comportamientos, utiliza el contexto y formula nuevas respuestas a partir de aquello que ha ocurrido antes. Su eficacia reside, precisamente, en anticipar qué podría interesarnos a continuación.

El problema educativo aparece cuando esa comodidad comienza a reemplazar el esfuerzo cognitivo.

Devillers recupera los cuatro pilares del aprendizaje identificados por Stanislas Dehaene: atención, participación activa, revisión de los errores y consolidación. Una utilización pasiva de la IA puede afectar cada uno de ellos. Si la respuesta llega inmediatamente, disminuye el esfuerzo necesario para construirla. Si el alumno copia y pega, la producción deja de ser propia. Si la máquina ofrece una respuesta incorrecta con la misma seguridad que una correcta, puede consolidar el error. Y si se pretende reemplazar con una sesión intensiva de IA el tiempo necesario para consolidar un aprendizaje, se desconoce una dimensión biológica que ninguna tecnología puede acelerar.

La cuestión, por lo tanto, no es simplemente si la inteligencia artificial sirve para aprender. La pregunta es qué tipo de aprendizaje produce cuando sustituye las operaciones cognitivas que debería estimular.

El texto cita aquí un estudio del MIT Media Lab realizado en 2025 sobre el uso de ChatGPT en la escritura. La investigación comparó tres grupos de participantes: uno que utilizó un modelo de lenguaje, otro que utilizó un buscador y un tercero que trabajó sin herramientas externas. Según el material citado por Devillers, los resultados mostraron diferencias en la conectividad neuronal, la retención de la memoria y el sentimiento de apropiación del trabajo.

El hallazgo que interesa a la autora no implica una condena absoluta de la IA. Más bien introduce una distinción: la herramienta puede ayudar cuando el pensamiento propio ya está en marcha, pero puede empobrecer la actividad cognitiva cuando directamente reemplaza el esfuerzo de pensar.

Es una diferencia fundamental. No se trata de usar o no usar inteligencia artificial, sino de decidir qué parte del trabajo intelectual queremos seguir haciendo nosotros.

También es necesario desmitificar y cuestionar la IA. Su neutralidad es, sin duda, uno de los primeros mitos que deben revisarse. Un modelo de lenguaje no tiene deseos, objetivos ni intereses personales que defender, pero se construye a partir de datos de entrenamiento que tampoco son neutrales. La máquina produce respuestas desde un pasado colectivo y desde decisiones económicas, técnicas y culturales que determinaron qué información ingresó en sus sistemas.

La omnisciencia tampoco es real. Una IA que parece saberlo todo es, en buena medida, un espejo estadístico de aquello que ya hemos producido. El peligro aparece cuando confundimos esa capacidad de predicción con una autoridad definitiva sobre la verdad. Cuanto más omnisciente parece una máquina, mayor es la tentación de convertirla en árbitro de lo verdadero y lo falso.

La omnipresencia, en cambio, sí constituye una tendencia concreta. La IA comienza a incorporarse a tareas ordinarias: redactar un correo electrónico, buscar información, corregir un presupuesto, elegir una ruta o recomendar una canción. Ya no aparece necesariamente como una herramienta extraordinaria. Empieza a convertirse en una infraestructura cotidiana.

Y es precisamente esa naturalización la que vuelve más compleja la discusión.

La cuestión se vuelve todavía más delicada cuando la IA deja de ser solamente un asistente y se transforma en compañera. Las IA de compañía están diseñadas para establecer una relación continua y personalizada. Pueden recordar preferencias, conservar historiales, adaptar su tono y simular empatía. No se limitan a ejecutar una tarea y desaparecer: construyen una continuidad relacional.

Aquí Devillers plantea un cambio que define como antropológico. Si una simulación emocional es suficientemente convincente como para producir respuestas emocionales reales en el usuario, la diferencia entre lo simulado y lo real pierde parte de su importancia práctica.

Para los niños, las consecuencias pueden ser particularmente profundas. Una máquina que nunca se ofende, nunca rechaza, nunca contradice y está permanentemente disponible puede ofrecer una experiencia relacional extremadamente cómoda. Pero justamente por eso puede privar al niño de algo que la autora considera esencial para desarrollar empatía y habilidades sociales: el encuentro con otro ser humano vulnerable, imprevisible y capaz de reaccionar de manera independiente.

La verdadera confianza, sostiene Devillers, también se construye en la incomodidad. En el desacuerdo, el silencio, el rechazo y la posibilidad de ser juzgado.

Una IA que valida permanentemente funciona como un espejo. Pero un espejo no es un interlocutor.

La reflexión se apoya en los cinco pilares de la inteligencia emocional definidos por Daniel Goleman: conciencia de uno mismo, autocontrol, motivación, empatía y habilidades sociales. Cada uno puede verse afectado si una IA comienza a mediar de manera permanente la experiencia emocional de un niño.

Si el sistema le dice al niño «pareces triste» o «parece que estás frustrado», puede terminar sustituyendo la introspección por una interpretación emocional proporcionada desde afuera. Si responde siempre inmediatamente, elimina parte de la experiencia de esperar y tolerar la frustración. Si adapta constantemente la dificultad para mantener el interés, puede suavizar obstáculos que también forman parte del aprendizaje.

Y en el terreno de la empatía aparece el límite más evidente: una IA puede simular que escucha, pero no experimenta realmente la vulnerabilidad del otro.

La dimensión emocional de estas tecnologías tampoco es puramente teórica. Devillers recupera una investigación del IRCAM que buscó comprobar si las señales emocionales de la propia voz podían modificar, sin que la persona lo advirtiera, su estado de ánimo. Los participantes escuchaban su propia voz alterada digitalmente mientras leían un relato. La mayoría no detectó la modificación, pero su estado emocional evolucionó en la dirección de la emoción introducida. El experimento muestra hasta qué punto una señal que no identificamos conscientemente puede intervenir sobre aquello que sentimos.

La pregunta se vuelve entonces inevitable: ¿qué ocurre cuando una tecnología puede interpretar nuestras señales emocionales y, al mismo tiempo, adaptar sus respuestas para acompañarlas?

¿Cómo desarrollar un espíritu crítico ante una IA que nunca se presenta como una limitación, sino como un servicio o una sugerencia personalizada? Peor aún, ¿cómo hacerlo cuando comienza a ser percibida como un amigo, una presencia que acompaña y que parece comprender?

Devillers recupera en este punto el debate sobre el sesgo adulador de los sistemas conversacionales y el riesgo de aislamiento. La IA generativa no necesita ejercer una presión explícita para influir. Puede ajustar discretamente sus respuestas al perfil, las preferencias y los estados emocionales del usuario.

Y allí aparece una diferencia fundamental con las formas tradicionales de autoridad. El espíritu crítico suele construirse frente a una instancia identificable: un profesor, una institución, una norma. La IA, en cambio, puede ejercer influencia sin presentarse como autoridad. No ordena. Sugiere. No impone. Personaliza.

El reto para la escuela del futuro consiste, entonces, no solo en enseñar a reconocer los errores de una máquina, sino en conservar la capacidad de tomar distancia frente a ella.

Deleuze esboza una posible vía de escape en el poder creativo del ser humano. La memoria humana no se limita a reproducir lo almacenado: reinventa. Puede producir algo que no estaba previsto. El algoritmo, en cambio, trabaja sobre patrones del pasado y sobre combinaciones probabilísticas. Aplicado a la educación, esto sugiere que el espíritu crítico puede desarrollarse creando usos, desviaciones y formas de pensamiento que el algoritmo no había anticipado.

Hubo un tiempo en el que el espíritu crítico tenía un adversario visible. Hoy la dificultad es otra: ¿cómo desarrollar pensamiento propio cuando la tecnología está diseñada para acompañarnos permanentemente y reducir la fricción?

El juicio, incluso cuando resulta desagradable, es un elemento constitutivo de una relación humana auténtica. La contradicción demuestra que el otro está realmente presente. La incomodidad puede obligarnos a revisar aquello que pensamos. Una IA que valida sin oponer resistencia actúa como un espejo, no como un interlocutor.

La seguridad psicológica que proporciona puede resultar atractiva. Permite decir cosas que quizá no diríamos ante otra persona y recibir respuestas sin temor a la vergüenza o al rechazo. Pero justamente ahí reside el problema: esas condiciones no existen en la vida social real.

La verdadera competencia relacional consiste también en aprender a aceptar una mirada humana imperfecta, subjetiva y a veces incómoda.

La cuestión adquiere una urgencia mayor cuando se piensa en los niños que crecerán sin haber conocido un mundo anterior a la IA generativa. La relación con estas tecnologías puede comenzar mucho antes de la escuela, a través de juguetes y dispositivos capaces de conversar utilizando modelos de lenguaje. El niño puede crecer, en parte, acompañado por una máquina diseñada para responder a sus expectativas antes de haber consolidado la diferencia entre un interlocutor humano y un objeto tecnológico.

La pregunta educativa cambia entonces de escala. Ya no se trata solamente de enseñar a usar una herramienta, sino de formar sujetos capaces de comprender qué hace esa herramienta con ellos.

Las respuestas institucionales comienzan a divergir. Noruega ha avanzado hacia restricciones para los niños más pequeños y hacia un uso supervisado para edades posteriores, después de décadas de una educación fuertemente digitalizada. Finlandia apuesta por fortalecer la capacidad del alumno para producir por sí mismo antes de encontrarse con la sugerencia algorítmica. Francia busca incorporar la alfabetización en IA y mejorar la formación docente. China ha convertido la IA en un componente obligatorio de su sistema educativo y reorienta parte de su enseñanza superior hacia los sectores tecnológicos. Estados Unidos mantiene un escenario más fragmentado, con iniciativas y legislaciones diferenciadas por estado.

Europa intenta construir otro camino: regulación jurídica, orientaciones éticas y centralidad de los docentes. El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial incorpora al sector educativo entre los ámbitos que requieren especial vigilancia, precisamente por la combinación de aplicaciones potencialmente riesgosas y la vulnerabilidad de quienes las utilizan.

Pero la discusión no puede quedar encerrada en las aulas. La inteligencia artificial también se ha convertido en una cuestión geopolítica.

La dependencia de modelos estadounidenses, la necesidad de desarrollar alternativas europeas, la importancia del código abierto y la soberanía de los centros de datos forman parte de una disputa que excede la educación. Una enseñanza crítica sobre IA sería insuficiente si las infraestructuras de las que depende continúan sujetas a decisiones tomadas por grandes empresas y potencias extranjeras.

De allí la defensa de una mayor soberanía europea en materia de inteligencia artificial que atraviesa la parte final del texto de Devillers. La construcción de modelos propios, la cooperación continental y el desarrollo de capacidades tecnológicas aparecen como condiciones para que Europa pueda definir un camino propio.

La discusión tampoco termina en la geopolítica. Hay una dimensión material que suele desaparecer detrás de la apariencia inmaterial de estas tecnologías. Cada respuesta de IA supone centros de datos, electricidad, agua, capacidad de procesamiento y metales.

Por eso la autora propone que la escuela no enseñe simplemente a utilizar la inteligencia artificial, sino a comprenderla. ¿Qué recursos consume una aplicación? ¿Qué impacto tiene sobre el aprendizaje? ¿Qué consecuencias produce sobre el empleo? ¿Cuál es su retorno pedagógico y económico? ¿Qué costo ambiental tiene?

La inteligencia artificial puede producir resultados extraordinarios en campos como la ciencia o la salud. Pero precisamente por eso necesita ser sometida a un análisis que no sea ni tecnofóbico ni ingenuamente celebratorio.

La escuela debería enseñar a comprender sus posibilidades y sus límites, devolver a las ciencias fundamentales y a las humanidades un lugar central y recuperar una pregunta que la fascinación tecnológica suele desplazar: ¿para qué queremos esta tecnología y qué estamos dispuestos a resignar para incorporarla?

Las tres lecturas terminan encontrándose allí. Cerimedo muestra cómo las tecnologías pueden utilizarse para fabricar y distribuir percepciones políticas. Buen Abad observa cómo esas tecnologías pueden producir una falsa apariencia de multitud y administrar la atención. Devillers agrega otra dimensión: las mismas lógicas de personalización, predicción y adaptación pueden penetrar en la educación, la memoria y los vínculos afectivos.

Tres textos, tres entradas a un mismo problema

En los tres casos aparece una disputa por algo que parecía demasiado cotidiano como para convertirse en un recurso estratégico: nuestra capacidad de prestar atención, interpretar, recordar, juzgar y construir una relación con los demás.

Por eso vale la pena leerlos completos. No ofrecen una respuesta única ni pertenecen al mismo registro político o intelectual. Precisamente ahí reside su interés. Uno reconstruye el funcionamiento de un operador y un ecosistema de desinformación; otro interroga la fabricación tecnológica de la opinión y la percepción; el tercero se pregunta qué ocurre cuando la inteligencia artificial comienza a intervenir sobre el aprendizaje y los afectos desde edades cada vez más tempranas.

Juntos permiten formular una pregunta que quizá sea más urgente que la habitual discusión sobre si la IA es buena o mala, si los bots son verdaderos o falsos, o si una determinada publicación es desinformación.

La pregunta es más incómoda: ¿qué clase de sujetos estamos formando en un ecosistema en el que cada vez más actores —políticos, plataformas, algoritmos y máquinas conversacionales— tienen la capacidad de anticipar, orientar y moldear aquello que vemos, pensamos y sentimos?

Ahí empieza, probablemente, la discusión que estas lecturas nos invitan a continuar.

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