Un primer vistazo a las estadísticas de nuestra extensión Pangram para Chrome
Hace dos meses, lanzamos nuestra extensión para Chrome con el fin de ayudar a combatir el creciente problema de la «basura» en las redes sociales. Permite a los usuarios analizar las publicaciones en las redes sociales mientras se desplazan por ellas, señalando el contenido generado por IA para que puedan tomar decisiones informadas sobre cómo dedicar su atención.
Pangram es una empresa que da prioridad a la investigación, no solo por nuestros algoritmos de detección de IA líderes en el sector, sino también por el seguimiento del riesgo y la prevalencia del contenido generado por IA. Las redes sociales son uno de los ámbitos más difíciles de estudiar en este sentido —mucho más que, por ejemplo, los artículos de prensa, los trabajos de investigación o las reseñas de Amazon—. Pero también son uno de los más importantes, ya que son, potencialmente, la fuente de mayor volumen de contenido generado por IA a la que nos enfrentamos.
Creemos que es importante comprender este problema para poder combatirlo mejor. Por eso hemos incluido una opción de participación voluntaria en nuestra extensión de Chrome, para que los usuarios puedan colaborar con nuestra investigación compartiendo con nosotros, de forma anónima, sus estadísticas de análisis. Hemos recopilado los datos de los primeros meses en el informe que figura a continuación.
En nuestro conjunto de datos, se observó contenido generado por IA en todas las plataformas de redes sociales. La tasa media de contenido generado por IA en todos los elementos analizados fue del 13,8 %, aunque las tasas concretas variaban según la plataforma y la longitud del contenido. En cuatro de cada cinco plataformas, el contenido más extenso tenía más probabilidades de haber sido generado por IA que el contenido breve.

Substack fue una excepción; en esta plataforma, la proporción de contenido generado íntegramente por IA se mantuvo bastante estable, y las publicaciones más largas y sustanciosas tenían, de hecho, una probabilidad ligeramente menor de haber sido generadas por IA en comparación con las más cortas.
LinkedIn fue la plataforma con mayor presencia de IA, donde más del 40 % de las publicaciones extensas se identificaron como generadas íntegramente por IA. Sin embargo, si incluimos el contenido mixto (IA y humano), X/Twitter fue la que salió peor parada: casi la mitad de los artículos de X eran o bien generados íntegramente por IA (23,9 %) o bien asistidos por IA o mixtos(22,9 %), mientras que solo el 53,2 % de los artículos de X se identificaron como escritos íntegramente por humanos.

Nuestros datos muestran que el contenido generado por IA supone un problema en todas las plataformas y que está afectando con especial intensidad al contenido de formato largo. Incluso Substack, que era la plataforma de formato largo con la tasa combinada de IA más baja, registró que más de una quinta parte de sus publicaciones (21,9 %) fueron señaladas como generadas por IA o asistidas por IA. Esto concuerda con el aumento del contenido generado por IA que estamos observando en otros ámbitos de la escritura, como en los artículos de opinión de los periódicos.
LinkedIn fue la plataforma con mayor proporción de contenido generado por IA en todos los ámbitos. Las publicaciones de LinkedIn representaban un tercio de los elementos analizados, pero suponían casi dos tercios (62 %) de todo el contenido generado por IA que detectamos. Contrariamente a lo que cabría esperar, los usuarios se muestran abrumadoramente dispuestos a utilizar la IA para expresarse en su nombre en entornos profesionales vinculados a su identidad real, y son menos propensos a utilizarla en plataformas informales y anónimas.

LinkedIn también fomenta el uso de la IA en su plataforma de varias maneras, entre ellas un botón integrado llamado «Escribir con IA» (que ahora se denomina «Mejorar la publicación», pero que sigue ofreciendo asistencia de redacción mediante IA). La gente está empezando a darse cuenta de la creciente reputación de LinkedIn por su falta de calidad; quizá para combatirla, un ejecutivo de LinkedIn anunció recientemente que la plataforma detectaría y rebajaría la visibilidad de las publicaciones generadas por IA utilizando un algoritmo propio; irónicamente, el propio anuncio fue generado por IA. Independientemente de si la empresa está intentando regular el uso de la IA en su feed o no, nuestros usuarios siguen viendo muchos contenidos escritos por IA en LinkedIn.
Según nuestros datos, Reddit registró el mayor volumen de análisis de todas las plataformas, representando el 36,7 % de los elementos que analizamos. Sin embargo, con solo un 4,4 %, Reddit presentó una de las proporciones combinadas de IA más bajas de todas las plataformas. Esto se debe a un efecto de composición: las respuestas en Reddit eran en su gran mayoría de autoría humana (98,1 %) y, en conjunto, representaban el 72 % de los elementos de Reddit que analizamos. Las publicaciones de primer nivel en Reddit tenían muchas más probabilidades de estar escritas por IA, con un 11,6 % de las publicaciones, en línea con la saturación de IA del 10,0 % de X/Twitter. El mismo patrón se mantuvo en LinkedIn, aunque en menor medida: una publicación de primer nivel en LinkedIn tenía 1,35 veces más probabilidades de ser generada por IA que un comentario.

Aunque las respuestas de LinkedIn tenían menos probabilidades de ser generadas por IA que las publicaciones, el efecto se invierte al tener en cuenta la longitud: los comentarios de LinkedIn tenían, de hecho, una probabilidad ligeramente mayor de ser generados por IA en comparación con las publicaciones de primer nivel. En el caso de Reddit, la diferencia en la tasa de IA era independiente del formato de la publicación: al tener en cuenta la longitud, las publicaciones de primer nivel de Reddit seguían teniendo una probabilidad 5,25 veces mayor de ser generadas por IA.
Las respuestas sin IA de Reddit ponen de manifiesto un punto ciego de muchas estrategias contra los bots. Aunque la política contra el spam de Reddit elimina eficazmente las cuentas que utilizan IA para generar automáticamente respuestas spam, este enfoque solo detecta el contenido spam de menor esfuerzo en la plataforma. Las publicaciones de primer nivel en Reddit solo representan una cuarta parte de todos los contenidos de la plataforma, pero tienen un impacto mucho mayor en la audiencia, y su menor volumen permite que las publicaciones creadas por IA eludan la moderación basada en el volumen, como la limitación de frecuencia.
En total, desde el lanzamiento de la extensión de Chrome el 24 de abril de 2026, los usuarios que aceptaron compartir sus datos con fines de investigación nos han ayudado a crear un conjunto de datos de 1 002 627 publicaciones en varias de las plataformas de redes sociales más importantes de Internet: LinkedIn, Medium, Substack, X/Twitter y Reddit. Cada publicación de nuestro conjunto de datos se cuenta una sola vez, y solo analizamos aquellas que superan las 50 palabras. Todas las publicaciones se analizaron con Pangram 3.3, nuestro último modelo de detección de IA, que alcanza una tasa de falsos positivos del 0,01 %. Este conjunto de datos nos permite conocer de primera mano qué contenido generado por IA ven los usuarios en sus feeds en este momento.
La redacción mediante IA es ya un problema generalizado en las redes sociales. Esto es preocupante, pero concuerda con lo que estamos observando en otros ámbitos de Internet: los investigadores estimaron que el 35 % de los sitios web de nueva creación en la red abierta habían sido generados o asistidos por IA. Un Internet completamente inundado de contenido generado por IA sin identificar es un panorama desolador, pero no creemos que sea inevitable. Esperamos que, al aportar transparencia al contenido generado por IA en línea, podamos devolver a los usuarios de Internet cierto control sobre cómo dedican su atención.

Max es un ingeniero con amplia experiencia en aprendizaje automático. Recientemente ha trabajado en el ámbito de los vehículos autónomos en Nuro, donde ha dirigido el proyecto de aprendizaje activo. Cuenta con una dilatada trayectoria en la implementación de productos de aprendizaje automático de éxito en Google, Two Sigma y Yelp.
Max es licenciado en Informática Teórica y tiene un máster en Inteligencia Artificial por la Universidad de Stanford. Además de su pasión por la construcción, también es un miembro activo de la comunidad del «cubo» de Magic: The Gathering.






