En 2022, un informe de Europol advirtió de que hasta el 90% del contenido en internet podría estar generado de forma sintética para 2026. Estamos en agosto de 2026, y los datos disponibles muestran una realidad mucho más fragmentada que esa cifra redonda.
¿De dónde salió exactamente esta predicción?
La cifra procede del informe «Facing Reality? Law Enforcement and the Challenge of Deepfakes», publicado por el Europol Innovation Lab en 2022, por la Oficina de Publicaciones de la Unión Europea, en Luxemburgo. No era un estudio centrado en medir cuánto contenido genera la Inteligencia Artificial, sino una evaluación de riesgos sobre el uso criminal de los deepfakes y la desinformación.
Dentro de ese informe se recogía una estimación de expertos, presentada como escenario, según la cual hasta el 90% del contenido en línea podría llegar a ser sintético en 2026. La prensa tecnológica recogió esa cifra fuera de su contexto original y la convirtió en un titular que circuló durante años, incluida la prensa en español, que la repitió en febrero de 2025 como si fuera un hecho ya confirmado.
¿Qué dicen los datos reales de 2025 y 2026?
Los estudios que sí han medido esto con metodología propia dan resultados distintos según qué miden exactamente. Ahrefs analizó 900.000 páginas web recién creadas en abril de 2025 y encontró que el 74,2% contenía texto generado por Inteligencia Artificial, un dato alto, pero sobre páginas nuevas, no sobre el conjunto de todo internet acumulado en tres décadas.
Otro indicador va en dirección contraria. Según el seguimiento de Originality.ai, citado por el medio Tech Business News en agosto de 2025, el contenido generado por Inteligencia Artificial en los resultados de búsqueda de Google alcanzó un máximo del 19,1% en enero de 2025 y bajó al 16,5% en junio de ese mismo año, en parte porque Google ha reforzado sus filtros contra contenido sintético de baja calidad.
¿Por qué la cifra del 90% no se sostiene con estos datos?
Internet no empezó en 2022. Lleva más de tres décadas acumulando contenido humano: artículos académicos, foros, blogs personales, prensa digitalizada. Para que el conjunto total de internet llegara al 90% de contenido sintético en apenas cuatro años, la Inteligencia Artificial habría tenido que generar más contenido que toda la humanidad junta en toda su historia digital previa, y eso no ha ocurrido.
Lo que sí ha ocurrido es un crecimiento real y medible del contenido asistido por Inteligencia Artificial en las páginas que se crean desde 2023 en adelante. Es una tendencia seria, pero es distinta de la afirmación original, que hablaba del total acumulado de internet, no solo de lo nuevo.
¿Qué explica que una cifra tan discutible se repitiera tanto?
Un escenario de riesgo pensado para alertar a fuerzas de seguridad se convirtió, al salir de ese contexto, en una predicción tecnológica con fecha y porcentaje exactos. Cuantas más veces se repitió en titulares, menos gente volvió al informe original para comprobar qué decía realmente y en qué términos lo decía.
Esto pasa constantemente con las predicciones sobre Inteligencia Artificial. Una cifra llamativa, sacada de un informe serio pero con otro propósito, viaja mejor que la matización necesaria para entenderla bien, y termina citándose durante años como si fuera un dato verificado en lugar de una estimación del peor escenario posible.
¿Qué enseña este caso sobre cómo se leen las cifras de riesgo?
Un informe de seguridad describe lo peor que podría pasar para que quien toma decisiones se prepare a tiempo, no para anunciar lo que va a pasar con certeza. Confundir esas dos cosas es el error de fondo detrás de la cifra del 90%, y es un error que se repite con cualquier estimación de riesgo que se separa del documento que la contiene.
¿Qué deberías hacer la próxima vez que veas una predicción así?
Antes de repetir una cifra sobre Inteligencia Artificial, busca el informe original y comprueba tres cosas: quién la dijo, con qué método la calculó y para qué propósito se publicó el informe. Un escenario de riesgo no es lo mismo que una proyección basada en datos de crecimiento reales, aunque ambos se presenten con un número redondo.
Las predicciones sobre esta tecnología caducan rápido, y muchas veces caducan mal, no porque quien las hizo mintiera, sino porque el número se separó de su contexto en cuanto empezó a circular. Ya escribí sobre por qué los consejos profesionales tienen fecha de caducidad, y con las predicciones sobre esta tecnología pasa lo mismo: hay que mirar siempre cuándo se dijeron y en qué condiciones.
Sobre el autor
Javier G. Amblar acumula 27 años de trayectoria como consultor y ha formado a más de 33.000 profesionales en 55 países. Es exprofesor asociado del IE Business School y su comunidad en línea, entre su canal de YouTube (más de 368.000 suscriptores) y otros espacios, supera las 500.000 personas. Más en consultoria.uno.
