Para entender de qué estamos hablando conviene aclarar los términos que se repiten en los estudios. “pendiente de la IA” se utiliza para describir vídeos generados de forma automática, con estándares muy bajos y pensados para producirse en masa, priorizando cantidad sobre contenido. “pudrición cerebral» Esa amplía idea y engloba piezas que, con o sin inteligencia artificial, buscan retener al espectador a base de estímulos repetitivos y sin narrativa clara. Son etiquetas discutidas, pero útiles para describir un tipo de contenido diseñado ante todo para captar atención.
Cómo se ha medido el fenómeno. Para poner cifras a esta tendencia, Kapwing revisado los 100 canales de YouTube considerados “tendencia” en cada país a través de tablero de juegos y aisló los que identificó como AI slop. A partir de ahí, recopiló datos públicos de visualizaciones, suscriptores e ingresos estimados con Espada social y los agregados por países. Además, el equipo creó una cuenta nueva de YouTube y revisó los primeros 500 Shorts del feed para observar qué encuentra un usuario sin historial previo.
Qué dicen exactamente los datos sobre España. Al desglosar los resultados por países, España sobresale por un motivo muy concreto. Los canales de este tipo que entran en la categoría de “tendencia” acumulan más de 20 millones de suscriptores, por encima de cualquier otro país analizado. Sin embargo, el número de canales es reducido. El propio estudio señala que esta combinación revela una fuerte concentración de audiencia en pocos perfiles, un factor clave para entender por qué España aparece tan arriba en el ranking.
El análisis comparado muestra que no existe un único patrón global. Hay países que destacan por la cantidad de canales identificados, otros por el número total de visualizaciones y otros por la fidelidad de sus audiencias. Corea del Sur, por ejemplo, concentra una cifra de reproducciones muy superior al resto, mientras que Estados Unidos se sitúa entre los primeros por volumen agregado de seguidores. Esta diversidad refuerza una idea central del informe: el impacto de este tipo de contenido depende tanto del ecosistema local como de cómo responden los algoritmos en cada mercado.
Patrones que se repiten en los vídeos. Al revisar este contenido aparecen fórmulas muy reconocibles: animales con rasgos humanos y estética de dibujo animado, con acabado casi fotográfico, metidos en miniescenas de “cuento” que se entienden en segundos. Los ejemplos suelen tirar de monos bebé que protagonizan situaciones emotivas o exageradas, animales que “salvan” a personas en accidentes imposibles o escenas cotidianas convertidas en fábula, como un gato haciendo la compra en un mercado. The Guardian subraya que muchas piezas prescinden de una narrativa clara y funcionan por impacto inmediato, repetición y familiaridad, tres ingredientes que encajan bien con la lógica del feed.
¿Por qué este modelo resulta atractivo? Según recoge The Guardianmuchos creadores se acercan a este tipo de contenidos no por afinidad creativa, sino por pura rentabilidad. Las herramientas automáticas reducen costes y permiten probar ideas casi sin límite, mientras que los programas de monetización prometen ingresos difíciles de igualar en otros trabajos locales. El resultado es una lógica de ensayo constante, donde se replica lo que funciona y se descarta lo que no, en un entorno en el que el algoritmo decide más que el autor.
Más allá de quién produce estos vídeos, el impacto se percibe con claridad desde el otro lado de la pantalla. Kapwing creó una cuenta nueva y contabilizó los primeros 500 Shorts del feed: 104 fueron contenidos generados por IA, un 21%, y 165 encajaban en “brainrot”, un 33%. The Guardian resume ese hallazgo como “más de un 20%” de AI slop en la experiencia de un usuario nuevo. El dato no permite describir todo YouTube, pero sí sugiere que este material forma parte del menú inicial que ofrece el algoritmo.
La respuesta oficial y sus límites. YouTube sostivo en declaraciones al mencionado periódico que los vídeos generados con IA deben cumplir las mismas normas que cualquier otro contenido y que actúa cuando se vulneran sus políticas. Sin embargo, la plataforma no ofrece cifras públicas que permitan saber cuántas visualizaciones corresponden a este tipo de materiales ni cómo influyen en el total. Esa opacidad obliga a apoyarse en estudios externos y deja abierta la pregunta de si el algoritmo prioriza estos vídeos o simplemente refleja su proliferación.
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