IA generativa: model collapse y alteración de los mensajes de marca, cuando el progreso no excluye la vigilancia

Nunca una tecnología había despertado tanto entusiasmo y desconfianza como la inteligencia artificial generativa. Capaz de producir textos, imágenes, código o incluso campañas de marketing en cuestión de segundos, está redefiniendo los estándares de productividad y creatividad en las empresas. Pero a medida que su uso se intensifica, surge una pregunta crucial: ¿qué ocurre cuando la IA se alimenta de sí misma, o cuando empieza a moldear insensiblemente los mensajes de una marca?

Las investigaciones realizadas por Stanford, Oxford, Cambridge y Edimburgo alertan sobre un fenómeno inquietante, el model collapse, que amenaza la integridad de los modelos privándolos poco a poco de diversidad y de fidelidad factual. Al mismo tiempo, los análisis de Semrush para MarTech.com subrayan una deriva más sutil: la alteración progresiva de la voz de marca, contaminada por contenidos obsoletos o generados por IA ya de por sí sesgadas.

Estas dos dinámicas convergen hacia un mismo peligro: la distorsión de la realidad. Lejos de ser un simple debate técnico, es una problemática estratégica que compromete la credibilidad de los datos, la autenticidad de las marcas y, en última instancia, la confianza del público.

1. La IA, una revolución bajo alta vigilancia

La inteligencia artificial generativa está transformando profundamente nuestra relación con la información, la comunicación y la creatividad. Las empresas la utilizan ahora para producir contenidos de marketing, redactar guiones, generar imágenes, diseñar código o asistir a clientes. Esta revolución tecnológica, impulsada por los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), parece abrir un campo de posibilidades casi infinito.

Pero detrás del entusiasmo, se perfila un peligro silencioso: la IA generativa puede alterar la realidad, no de forma espectacular y abrupta, sino de manera sutil y acumulativa. Dos fenómenos convergen aquí:

• El model collapse, identificado por investigadores de Stanford, Oxford, Cambridge y Edimburgo, que amenaza la integridad estadística de los modelos cuando se alimentan de sus propias producciones.

• La deriva de los mensajes de marca, analizada por Semrush Enterprise, que muestra cómo las IA pueden modificar insensiblemente la tonalidad y la voz de las empresas.

Estas dos dinámicas revelan una misma verdad: sin procesos de verificación de alto nivel, la IA generativa corre el riesgo de contaminar los datos, diluir la voz de la marca y, en definitiva, transformar nuestra percepción colectiva de la realidad.

2. El model collapse: la IA envenenándose a sí misma

2.1 Definición y mecánica del colapso

El model collapse –literalmente «colapso del modelo»– designa un fenómeno en el que un modelo de IA, cuando se entrena repetidamente con datos sintéticos (provenientes de otras IA), pierde progresivamente la diversidad y la fidelidad de la información que contiene.

Un estudio publicado en Nature en 2024 (AI models collapse when trained on recursively generated data, Shumailov et al.) demuestra que este proceso conduce a dos formas de colapso:

• Colapso precoz: las “colas” de la distribución –esas informaciones raras pero cruciales que enriquecen la comprensión– desaparecen poco a poco.

• Colapso tardío: el modelo se vuelve estereotipado, repetitivo, produciendo respuestas convencionales y empobrecidas.

En otras palabras, al ser alimentada con sus propias producciones, la IA acaba siendo incapaz de innovar o de reflejar fielmente la complejidad de lo real.

2.2 La maldición de la recursividad

En un artículo publicado en arXiv en 2023 (The Curse of Recursion), Shumailov y sus coautores generalizan esta observación a varias arquitecturas de IA (VAE, GMM, LLM). Demuestran que el entrenamiento recursivo sobre datos generados conduce a una pérdida irreversible de información.

La imagen es clara: imagínese una fotocopia de una fotocopia, repetida cientos de veces. En cada iteración, los detalles desaparecen, el ruido se acumula, y el documento acaba siendo ilegible.

Aplicado a la IA, este mecanismo significa que la realidad estadística –ya imperfectamente captada– se ve inexorablemente deformada y empobrecida.

2.3 Prevenir el colapso: el papel de los datos híbridos

Afortunadamente, no todo está perdido. Un equipo dirigido por Gerstgrasser (arXiv, 2024) propone una vía: en lugar de sustituir totalmente los datos humanos por datos sintéticos, es necesario combinarlos.

Su estudio (Is Model Collapse Inevitable?) muestra que, si los datos generados se añaden a los datos reales, el modelo conserva su rendimiento y evita el colapso. Esta mezcla (human + synthetic data) permite estabilizar el aprendizaje.

Esto coincide con las recomendaciones de Seddik et al. (2024): existe un umbral de tolerancia en el uso de datos sintéticos. Por debajo, el modelo se mantiene robusto. Por encima, el colapso se vuelve inevitable.

2.4 Consecuencias concretas

Las implicaciones son mayores. Entrenar un modelo de lenguaje con textos producidos por IA puede llevarlo rápidamente a generar nonsense.

La prensa también se ha hecho eco del tema, evocando un riesgo de “contaminación sistémica” de la información digital (Financial Times, Business Insider).

En resumen, si dejamos que las IA se autoalimenten, corremos el riesgo de crear un bucle en el que los datos se empobrecen, la verdad se erosiona y la realidad se deforma.

3. Cuando la IA altera la voz de las marcas

3.1 La constatación de Semrush: una deriva insidiosa

El estudio publicado por Semrush Enterprise en el portal MarTech.com en agosto pasado (How generative AI is quietly distorting your brand message) describe otro peligro, complementario al colapso: la distorsión progresiva de la voz de marca.

Cuando las empresas confían a la IA la redacción de sus mensajes, la máquina, incluso bien calibrada, acaba introduciendo variaciones sutiles: un tono ligeramente distinto, valores implícitos modificados, formulaciones estandarizadas que diluyen la personalidad de la marca.

A corto plazo, estos desajustes son imperceptibles. Pero acumulados, pueden debilitar la identidad, crear una shadow brand –una marca fantasma que existe en el espacio digital, pero que ya no está alineada con la realidad de la empresa.

3.2 La shadow brand data: un enemigo invisible

El problema se agrava con lo que Semrush denomina shadow brand data: el conjunto de activos digitales internos (antiguas wikis, presentaciones, documentos internos, correos electrónicos, guías obsoletas) que alimentan a las IA.

Estos contenidos, a menudo no verificados o desactualizados, contaminan la producción generada. Resultado: una voz de marca que ya no es coherente con la estrategia actual, sino influenciada por huellas residuales de la historia de la empresa.

4. Convergencia: el bucle de distorsión realidad-marca

• Objetivo: la verdad comprometida → el model collapse compromete la fidelidad factual: la IA refleja cada vez menos la realidad, produce generalidades, pierde la sutileza de la información rara.

• Subjetivo: la identidad difuminada → la deriva de los mensajes debilita la voz de la marca, introduciendo desajustes que diluyen su personalidad y la confianza.

• El bucle de refuerzo negativo → una IA debilitada (colapso) produce mensajes sesgados; estos mensajes alimentan los futuros conjuntos de datos (shadow brand). El ciclo se repite, creando una realidad alternativa en la que ni los hechos ni las marcas reflejan lo que son.

Entramos así en un círculo vicioso de contaminación cognitiva.

5. El imperativo de verificación e hibridación

Ante este doble peligro, las empresas deben implementar procesos de verificación robustos.

• 5.1 Garantizar la calidad de las fuentes → priorizar datos humanos de alta calidad; identificar y etiquetar claramente los contenidos generados por IA; eliminar los contenidos obsoletos de la shadow brand data.

• 5.2 Detección y trazabilidad → aplicar herramientas de watermarking y clasificación para detectar contenido generado; seguir la proporción de datos sintéticos en los corpus de entrenamiento.

• 5.3 Gobernanza editorial → crear un comité de IA con expertos en datos, comunicación y jurídico; definir cartas de tono y referencias de marca como salvaguardas; realizar auditorías periódicas de los contenidos generados.

• 5.4 Estrategia de datos híbridos → combinar datos humanos + sintéticos para aprovechar las ventajas de la IA sin caer en el colapso; vigilar el umbral crítico identificado por la investigación académica.

6. Implementación operativa

Para las direcciones de marketing y comunicación, esto implica acciones concretas:

• Cartografiar las fuentes internas (wikis, archivos, presentaciones).

• Etiquetar sistemáticamente el contenido IA vs humano.

• Construir un dataset maestro validado por los equipos humanos.

• Auditar regularmente los contenidos generados (alineamiento tonal, conformidad legal, coherencia narrativa).

• Establecer KPI de deriva (desviación de tono, coherencia emocional, fidelidad a los valores).

• Formar a los equipos para detectar y corregir desviaciones.

• Integrar una gobernanza transversal de IA (datos, marketing, jurídico, ética).

Estas prácticas no son accesorias: se convierten en un pilar estratégico para preservar la credibilidad y el valor de la empresa.

Conclusión: preservar la realidad y la marca en la era de la IA

La IA generativa nos enfrenta a una paradoja. Por un lado, promete eficiencia, creatividad y personalización a gran escala. Por otro, amenaza con diluir la realidad (por el model collapse) y desviar la voz de las marcas (por la shadow brand data).

Estos fenómenos no son espectaculares, sino insidiosos. No destruyen en un instante: erosionan progresivamente la calidad de los datos, la fidelidad de la realidad y la confianza de los consumidores.

La respuesta no es renunciar a la IA, sino gobernarla con rigor. Esto pasa por:

• una selección exigente de los datos,

• procesos de verificación de alto nivel,

• una vigilancia continua de la voz de marca,

• y una hibridación inteligente entre humano y máquina.

En el fondo, el valor de la IA dependerá siempre de nuestra capacidad para preservar la verdad. Y en un mundo donde la información es el pilar de la confianza, esa verdad es el capital más valioso.

El futuro de la IA no dependerá únicamente de su potencia tecnológica, sino de la capacidad de las empresas para utilizarla sin dejarse atrapar por sus propias ilusiones. El progreso no excluye la vigilancia: depende de ella.

 

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El equipo de Saas Advisor