El pico de los ataques de Rusia contra la infraestructura energética de Ucrania coincidió con una actividad inusualmente intensa de redes automatizadas —bots, cuentas falsas y similares— en torno al tema de la energía. Miles de cuentas falsas publicaron o inundaron los comentarios debajo de publicaciones reales en Facebook, Threads, TikTok, X y Telegram, compitiendo por culpar a las autoridades ucranianas de los cortes de energía, el uso ineficaz de la ayuda internacional y la corrupción. También se difundieron a gran escala videos generados por IA.

Los analistas del Centro para Combatir la Desinformación, que opera bajo el Consejo de Seguridad Nacional y Defensa de Ucrania y estudia las operaciones de información y psicológicas rusas, llamaron a la campaña “Invierno Negro”.

“El objetivo de la campaña era trasladar la responsabilidad de las consecuencias de los ataques contra la infraestructura energética a las autoridades ucranianas”, explicó la analista del CCD Anait Khoperiia.

Según ella, las narrativas que se promovían no se limitaban a afirmaciones de que el gobierno ucraniano había perdido el control o estaba haciendo un mal uso de los fondos. También incluían acusaciones de distribución irracional e injusta de la electricidad por parte de DTEK, una de las mayores empresas energéticas del país, como si fuera DTEK, y no los ataques rusos, la que estuviera privando a la población de electricidad. “También observamos intentos activos de polarizar a la sociedad ucraniana enfrentando a unas regiones con otras, sugiriendo que algunas partes del país, especialmente en el oeste, no tenían problemas con la electricidad o la calefacción, mientras que el resto sufría”, agregó Khoperiia.

Junto con las denuncias sobre el robo de ayuda internacional y la supuesta venta de electricidad al extranjero, se invocó repetidamente la operación “Midas” de las agencias anticorrupción ucranianas. En noviembre de 2025, la sociedad ucraniana se vio sacudida por una investigación de la Oficina Nacional Anticorrupción sobre altos funcionarios que sacó a la luz un esquema de corrupción a gran escala en el sector energético, incluso en la empresa estatal Energoatom. Según los investigadores, los implicados en la trama —entre ellos funcionarios del Gobierno y personas cercanas al presidente Volodimir Zelensky— podrían haberse beneficiado de contratos, incluidos los relacionados con refugios para instalaciones energéticas.

El escándalo provocó varios despidos de alto perfil en el Gobierno, entre ellos los de la ministra de Energía, Svitlana Hrynchuk, y el ministro de Justicia, Herman Halushchenko (predecesor de Svitlana Hrynchuk como ministro de Energía). Varios sospechosos fueron notificados formalmente de los cargos en su contra, y sus casos se encuentran ahora ante los tribunales. El presidente Zelensky también destituyó a la figura política más influyente de su equipo, el jefe de la Oficina Presidencial, Andriy Yermak. En opinión de Anait Khoperiia, esto explica en parte por qué la manipulación rusa en torno a la corrupción no logró desestabilizar la situación política interna de Ucrania.

“En parte, la respuesta de las autoridades ante este escándalo de corrupción desempeñó un papel importante, y en parte lo hizo el proceso de negociación en torno a un acuerdo de paz. La gente dio prioridad a las negociaciones”, reflexiona Khoperiia.

En diciembre de 2025, poco después de la investigación de corrupción en torno al sector energético, una encuesta del Instituto Internacional de Sociología de Kiev (KIIS) mostró que el 31 % de los encuestados culpaba a las autoridades ucranianas por la falta de electricidad, mientras que el 54 % responsabilizaba a Rusia.

A finales de enero, tras una nueva ola masiva de ataques rusos, el KIIS volvió a encuestar a los ucranianos, esta vez preguntándoles por qué Rusia estaba atacando el sistema energético de Ucrania. A los encuestados se les ofrecieron tres opciones, dos de las cuales reflejaban las narrativas rusas: que los ataques eran una represalia por los propios ataques de Ucrania —lo que significaba que la culpa era de Ucrania misma— o que Rusia “solo atacaba objetivos militares”. Una mayoría abrumadora, el 88 %, dijo que Rusia estaba llevando a cabo estos ataques con el fin de dejar a los ucranianos sin electricidad ni calefacción y obligarlos a capitular.

Los sociólogos vinculan estos hallazgos —así como el alto nivel de apoyo al presidente Zelensky, que se situaba en el 59 % antes del escándalo y en el 61 % después, según KIIS— con las nuevas rondas de negociaciones entre Rusia, Ucrania y Estados Unidos, en las que Rusia ha exigido que Ucrania, si no capitula directamente, ceda parte de su territorio, incluidas las zonas que aún controla.

Mediante el uso de armas, temperaturas gélidas y campañas de desinformación, el Kremlin ha demostrado una vez más que está librando una guerra, ante todo, contra la población civil con fines políticos. Y, sin embargo, tras haber vivido el invierno más duro de la guerra, la mayoría de los ucranianos siguen oponiéndose firmemente a cualquier concesión territorial a Rusia.

Esta es la segunda parte de un informe especial de The Reckoning Project - Laboratorio de Periodismo de Interés Público sobre los ataques rusos a la infraestructura energética de Ucrania. La primera parte relata el impacto humano de los bombardeos y los esfuerzos por mantener la calefacción en Kiev durante las olas de frío extremo.

Telegram no solo es una plataforma de mensajería, sino también una ventana para experimentar con inteligencia artificial de última generación. Configurando tu propio bot, puedes elegir el modelo de IA que prefieras—desde Gemini hasta ChatGPT o Claude—e integrarlo en tus flujos de trabajo diarios con gran flexibilidad.

Cómo crear un bot de IA en Telegram paso a paso

El primer paso consiste en generar un bot propio utilizando BotFather, la herramienta oficial de Telegram para gestionar bots. Basta con escribir al usuario @BotFather y utilizar el comando /newbot para iniciar el proceso.

Se asigna un nombre, un usuario único y, una vez creado, Telegram proporciona tanto la dirección del bot como un token de acceso. Este token es esencial porque permitirá conectar tu bot con servicios externos.

La personalización es sencilla: puedes añadir una imagen de perfil, descripción y detalles que distingan tu bot del resto. Recuerda guardar el token, ya que será necesario en las fases siguientes.

Consigue la API de tu IA favorita y conecta servicios externos

Para que tu bot tenga capacidades de inteligencia artificial, necesitas obtener una clave de API del modelo que deseas integrar. Por ejemplo, con Gemini, el proceso implica acceder a aistudio.google.com, iniciar sesión y solicitar la clave desde la sección correspondiente. Esta clave permitirá que el bot consulte y procese respuestas usando IA.

Luego, utiliza una plataforma de automatización como Make para crear el flujo de trabajo. Dentro de Make, configura un nuevo escenario para vincular el bot de Telegram (usando el token proporcionado por BotFather) y establece un webhook que reciba los mensajes enviados al bot.

Diseña el flujo de interacción y personaliza las respuestas de la IA

Con la conexión lista, crea módulos dentro de Make para definir cómo interactuarán el usuario y la IA. El primer módulo recopila los mensajes que llegan al bot. El siguiente utiliza la API de tu IA elegida (por ejemplo, Gemini) para generar una respuesta basada en el mensaje recibido.

Es pertinente señalar que es clave ajustar los parámetros adecuados para que el bot procese texto (y no imágenes, si la API no lo permite en tu país).

Completa el flujo agregando un módulo que envíe la respuesta generada de vuelta al chat de Telegram. Configura los campos para que el mensaje llegue al usuario correcto y elige el formato óptimo para presentar las respuestas, evitando caracteres innecesarios.

Consideraciones de seguridad y uso responsable

Aunque el bot sea de tu propiedad, ten en cuenta que los mensajes que envíes serán procesados por servidores externos (por ejemplo, Make y el proveedor de IA). Evita compartir información personal sensible o confidencial a través del bot, ya que los datos pasarán por sistemas de terceros.

Una vez completados estos pasos, tu bot de Telegram estará listo para funcionar como un asistente inteligente personalizado. Podrás cambiar de modelo de IA en cualquier momento desde la plataforma de automatización y adaptar el bot a las necesidades que surjan en tu día a día.

Guía para un uso seguro y eficiente de Telegram

Para usar Telegram de manera adecuada, es importante comenzar configurando correctamente la cuenta y las opciones de privacidad. El usuario debe descargar la aplicación, registrarse con su número de teléfono y establecer un nombre de usuario.

En el menú de ajustes, puede personalizar la visibilidad de su última conexión, foto de perfil y número telefónico, lo que ayuda a mantener la seguridad y privacidad en las interacciones.

Telegram permite crear chats individuales o grupales, así como canales para difundir mensajes a grandes audiencias. Al participar en grupos o canales, conviene respetar las normas establecidas y evitar compartir información personal o enlaces sospechosos.

Aprovechar las funciones adicionales, como los mensajes autodestructivos y el almacenamiento en la nube, contribuye a una experiencia más segura y eficiente en la plataforma.

La última actualización de Bixby hizo un ajuste importante para al asistente de Samsung con el fin de mejorar el agente conversacional con inteligencia artificial. Este avance permite un control por voz intuitivo en los dispositivos Galaxy mediante lenguaje natural.

El nuevo Bixby, presentado en versión beta dentro de One UI 8.5, busca facilitar la interacción cotidiana. Los usuarios ya no necesitan recordar comandos específicos ni navegar por menús complejos para realizar configuraciones. Ahora pueden dar instrucciones y hacer consultas usando expresiones propias.

Las funciones incluyen peticiones como “No quiero que la pantalla se apague mientras la estoy mirando”. Ante esta orden, el sistema mantiene la pantalla encendida si detecta que el usuario la observa. Cuando se consulta el motivo por el que la pantalla se activa en el bolsillo, Bixby detecta la situación y propone activar la Protección Contra Toques Accidentales, simplificando el ajuste.

El asistente también identifica la configuración actual del dispositivo y sugiere soluciones rápidas ante dudas o problemas. Analiza el contexto y modifica de inmediato los ajustes pertinentes, lo que reduce el tiempo de adaptación para quienes exploran nuevas funciones.

Qué pasa con la búsqueda web en tiempo realcon Bixby de Samsung

La búsqueda web en tiempo real es otra mejora destacada, impulsada por la integración de Perplexity. Desde la interfaz del asistente, se puede obtener información actualizada sin salir de la aplicación. Por ejemplo, solicitar “Encuéntrame hoteles en Seúl que tengan piscinas para niños” genera resultados completos dentro de Bixby, sin necesidad de abrir un navegador externo.

Por el momento, la actualización solo está disponible en beta para mercados seleccionados: Alemania, India, Corea, Polonia, Reino Unido y Estados Unidos, exclusivamente en dispositivos compatibles con One UI 8.5. Samsung prevé expandir el acceso a nuevas regiones, aunque aún no se ha comunicado una fecha exacta para otros países.

Entre los idiomas compatibles, Bixby reconoce variantes de inglés (Reino Unido, Estados Unidos, India), francés (Francia), alemán (Alemania), italiano (Italia), japonés (Japón), coreano (Corea del Sur), chino mandarín (China), español (España), portugués (Brasil) y español (Latinoamérica). El reconocimiento puede variar según el acento, el dialecto o el entorno.

Cómo se usa la IA en Hispanoamérica, según Google

La tercera edición del estudio “Our life with AI” elaborado por Ipsos para Google presenta que la inteligencia artificial (IA) ha alcanzado una presencia cotidiana global, con un 62% de personas afirmando utilizar chatbots, cifra que en México asciende a 66% y en Argentina a 65%. Lo anterior, refleja que estos países superan notablemente el promedio global, consolidando a Hispanoamérica como una región líder en la adopción de herramientas de IA.

Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, destacó que estos resultados reflejan un cambio de paradigma. En sus palabras, la IA “ha dejado de ser una tecnología experimental para transformarse en un motor de aprendizaje, creatividad y eficiencia”.

De hecho, en México y Argentina el uso de IA responde a la búsqueda de soluciones concretas para la vida cotidiana, más allá de la simple curiosidad.

El informe registra una transición significativa respecto de años anteriores. El aprendizaje se posiciona como el principal uso de la IA: el 74% de los usuarios globales la emplea para profundizar conocimientos, porcentaje que se eleva a 77% en México y 75% en Argentina.

Este fenómeno está impulsado por los denominados “superusuarios” (estudiantes, docentes y familias), quienes muestran tasas de adopción de hasta el 85%. La experiencia directa con la tecnología ha sido clave para fortalecer la confianza y el entusiasmo, que alcanza el 69% en México y el 58% en Argentina, frente al 53% global.

El estudio revela además una inclinación hacia la innovación responsable.El 58%prioriza el avance en ciencia y medicina sobre la regulación de industrias, mientras un74% globalconfía en las empresas tecnológicas para gestionar el desarrollo de la IA, respaldo que en México llega al85%.

La constante evolución de la inteligencia artificial está abriendo caminos insospechados en el uso cotidiano de internet. Uno de los avances más recientes y llamativos se dio cuando usuarios reportaron que ChatGPT Agent, la versión premium de la IA de OpenAI, logró atravesar sistemas de verificación diseñados precisamente para bloquear la entrada a bots: los conocidos módulos “Verifica que eres humano”.

Qué son los captchas o sistemas de verificación

Las páginas web suelen recurrir a comprobaciones de este tipo (también conocidos como captchas) como último filtro para separar usuarios reales de agentes automáticos.

El auge en la proliferación de bots en internet impulsó a los desarrolladores a perfeccionar constantemente estos métodos y, hasta hace poco, la mayoría de sistemas de IA quedaba fuera de juego frente a estas barreras.

Sitios protegidos por servicios como Cloudflare suelen exigir la selección manual de una casilla o la identificación visual de objetos en imágenes, algo que, hasta hace poco, representaba una traba infranqueable para programas automatizados.

Una IA que logró pasar la verificación de humano

Sin embargo, ChatGPT Agent sorprendió a sus propios usuarios. Frente a una verificación simple, la IA comunicó que iba a marcar la casilla para demostrar que no era un bot y logró completar el acceso.

Por ahora, este éxito se limita a verificaciones básicas, como los cuadros de verificación manual, pues los desafíos que requieren identificar imágenes siguen fuera de su alcance, al menos temporalmente.

Esta capacidad, aunque incipiente, anuncia un escenario en el que la IA se vuelva capaz de superar medidas cada vez más complejas, obligando a los administradores web a repensar estrategias de seguridad.

La preocupación sobre el control de bots en internet no es menor. Empresas y sitios dependen de estas verificaciones para mantener estadísticas precisas de tráfico y prevenir fraudes.

La posibilidad de que sistemas avanzados como ChatGPT Agent consigan desactivar dichos filtros plantea retos inéditos para la gestión de la identidad digital y la seguridad en línea.

Aprende a activar el Modo Estudio con ChatGPT

Mientras tanto, OpenAI avanza en el desarrollo de herramientas educativas apoyadas en IA, como el recientemente presentado ‘Modo Estudio’ en ChatGPT. Más allá de la navegación y las tareas automáticas, este nuevo modo se orienta a fortalecer el pensamiento crítico y la comprensión profunda de los estudiantes.

A diferencia de un asistente convencional, el ‘Modo Estudio’ guía a la persona paso a paso, formulando preguntas abiertas, adaptando el nivel de dificultad de las explicaciones y organizando la información de manera clara, siempre ajustado a las necesidades individuales de cada usuario.

El desarrollo de este nuevo enfoque educativo contó con la colaboración de docentes y expertos en pedagogía, enfocados en promover la participación, gestionar la carga cognitiva y estimular la curiosidad de los estudiantes.

El ‘Modo Estudio’ ya está disponible tanto en la versión gratuita como en las opciones Plus, Pro y Team de ChatGPT, y próximamente alcanzará la edición ChatGPT Edu, ampliando el rango de escuelas y universidades que podrán explorar su potencial.

A pesar de su sofisticación, OpenAI reconoce que el uso de inteligencia artificial en la educación es todavía experimental. Por este motivo, el progreso del ‘Modo Estudio’ se encuentra bajo revisión constante, ajustándose a los comentarios y experiencias de los propios usuarios. El plan a futuro incluye agregar visualizaciones interactivas, funciones para establecer metas y sistemas de seguimiento personalizado.

Frente a un panorama donde la IA empieza a sortear obstáculos impensados hasta hace poco, como los filtros que buscan diferenciar a humanos de sistemas automáticos, el sector tecnológico se prepara para acelerar sus esfuerzos en reforzar estándares de seguridad y explorar nuevas aplicaciones para una inteligencia artificial cada vez más autónoma y presente en los hábitos digitales del día a día.

A medida que la inteligencia artificial se adentra en todos los aspectos del proceso de contratación -desde la selección de candidatos hasta las entrevistas en vídeo-, un nuevo agente de IA lanzado por la startup Jobright.ai pretende hacer que el interminable desplazamiento por las páginas web de empleo sea cosa del pasado.

El robot forma parte de una creciente oferta de herramientas de búsqueda de empleo basadas en IA, que aprovechan la frustración de los solicitantes ante las largas búsquedas de empleo y el estancamiento del mercado laboral.

Funciona así: Una vez que el usuario carga su currículum, informa al bot del tipo de empleo que busca y responde a algunas preguntas básicas, el bot empieza a recopilar ofertas de empleo que coincidan con los criterios del solicitante y le envía hasta 50 ofertas cada semana.

Además de mostrar al usuario las responsabilidades y requisitos de los puestos, Jobright.ai agrega información relevante para cada anuncio, con detalles sobre la cultura de la empresa, su historia, financiación y niveles de satisfacción de los empleados.

Si el usuario aprueba alguna de sus sugerencias, el bot puede completar una solicitud, incluidas las preguntas de respuesta corta, en menos de un minuto. Lea esto a continuación: La nueva obsesión de las grandes tecnológicas por la IA: Agentes que hacen el trabajo por usted.

Con el tiempo, el agente de IA se adaptará mejor a las preferencias del usuario a medida que éste busque o se salte distintas oportunidades de empleo, explica Eric Cheng, cofundador y Consejero Delegado de Jobright.ai.

Es “similar a cómo se trabaja con Tinder”, dijo.

Para evaluar si un candidato encaja en una oferta de empleo determinada, Jobright.ai traduce sus habilidades y experiencia en una “puntuación de cualificación”, un porcentaje que aparece en un anillo verde menta junto a cada oferta de empleo. El bot tiene que determinar que un usuario está al menos un 60% cualificado para un puesto de trabajo para poder recomendarlo.

Por supuesto, la calificación de un candidato puede variar según el sector. En el sector tecnológico, se valora el dominio de los lenguajes de programación y el aprendizaje automático. En otros sectores, las aptitudes interpersonales pueden ser las más valoradas, pero también son muy difíciles de medir.

Los títulos y otros indicadores de experiencia también pueden variar según el sector y la empresa. Un vicepresidente de un gran banco, por ejemplo, puede tener un perfil de experiencia muy diferente del de un vicepresidente de una startup.

“A veces, la IA no conoce ese tipo de diferencias”, explica Cheng, que recurrió a orientadores profesionales y reclutadores para ayudar a la empresa a desarrollar su sistema de puntuación de cualificaciones. “Tenemos que afinar los modelos de IA con la aportación real del experto”.

Jobright.ai, que en la actualidad está más orientada a puestos tecnológicos y de ingeniería, está financiada en parte por la rama de capital riesgo de Recruit Holdings Co, la empresa japonesa propietaria del portal de empleo Indeed y del sitio de opiniones de empleados Glassdoor.

En una convocatoria de resultados celebrada en mayo, la empresa matriz presentó un nuevo “buscador de carreras” de Indeed que, al igual que Jobright.ai, personalizará los currículos y rellenará las solicitudes de los solicitantes de empleo. Aún no se ha puesto a la venta.

Su rival LinkedIn, que introdujo el pasado mes de junio los comentarios de la IA sobre los currículos y los borradores de cartas de presentación para los suscriptores de pago, puso en marcha a principios de este año una función que permite a los usuarios informar a una herramienta de búsqueda de IA sobre los empleos que desean, en lugar de basarse en búsquedas estratégicas por palabras clave.

Según Cheng, al establecer mejores correspondencias entre posibles candidatos y empleadores, la IA puede dar respuesta a las preocupaciones no sólo de los solicitantes de empleo, sino también de los responsables de contratación, que a menudo se ven inundados de currículos, lo que dificulta y hace perder tiempo a la hora de separar a los aspirantes serios de los no cualificados.

Según Cheng, Jobright.ai está probando una interfaz centrada en la selección de personal y la está probando con unas 30 empresas, en su mayoría pequeñas y medianas. Según Cheng, la mayoría de los puestos de trabajo anunciados por las empresas directamente en el sitio de Jobright.ai se cubrieron en 30 días.

“En lugar de darles 500 candidatos, la mayoría de los cuales no están cualificados, sólo les recomendamos entre 20 y 30, de forma parecida a como trabaja un cazatalentos”, explica Cheng.

(c) 2025, Bloomberg

Con el desarrollo de modelos de inteligencia artificial capaces de escribir textos, generar imágenes o replicar voces humanas, resulta razonable cuestionar la efectividad de mecanismos básicos de seguridad en la web. Entre ellos, la casilla “No soy un robot” continúa vigente como barrera frente a accesos automatizados, pese a su aparente sencillez.

Este control forma parte de una tecnología llamada CAPTCHA, diseñada para distinguir entre personas y bots. Su versión más extendida, conocida como reCAPTCHA y desarrollada por Google, combina distintas capas de análisis para verificar si quien interactúa con una página web es un humano. Más allá del clic, el sistema estudia cómo se realiza esa acción.

En sus versiones más recientes, reCAPTCHA v2 y v3 ya no dependen de imágenes distorsionadas o pruebas visuales, como lo hacía anteriormente. Ahora, el foco está en observar el comportamiento del usuario antes, durante y después de marcar la casilla. Variables como los movimientos del cursor, la duración de la navegación, el historial de interacciones y el tipo de dispositivo utilizado son procesadas por el sistema para emitir una evaluación de riesgo.

Los sistemas automatizados han intentado replicar estos patrones, pero con resultados limitados. Los movimientos del ratón, por ejemplo, suelen ser más rectos y constantes en los bots, mientras que los de una persona presentan irregularidades, cambios de velocidad e imprecisiones.

Esta diferencia, aunque sutil, sigue siendo relevante para los modelos de detección que utiliza Google.

Además del análisis del gesto físico, reCAPTCHA incorpora información técnica adicional. Examina si hay extensiones instaladas en el navegador, analiza la dirección IP de origen y compara con bases de datos de comportamiento previamente detectado como automatizado. Con esto, se genera un perfil del usuario en tiempo real.

La efectividad del sistema radica en ese enfoque de múltiples capas. Aunque los bots han evolucionado en sus capacidades de imitación, aún no logran integrar todos los elementos que componen una sesión humana de navegación.

En ese sentido, la forma de desplazarse, de detenerse al leer, de reaccionar ante un contenido, continúa siendo difícil de emular por completo.

Riesgos al interactuar con captchas falsos

En paralelo, el uso de captchas falsos ha generado nuevas amenazas. Algunas campañas de fraude replican la apariencia de la casilla “No soy un robot” para inducir a los usuarios a interactuar con sistemas que instalan malware o roban información personal.

Organismos de ciberseguridad han advertido sobre estos mecanismos, que simulan confianza para obtener acceso no autorizado.

Estas imitaciones suelen presentarse en páginas no oficiales, ventanas emergentes o servicios clonados. El riesgo radica en que el usuario crea estar cumpliendo un paso de verificación legítimo, cuando en realidad está permitiendo el ingreso de software malicioso a su equipo o cediendo datos sensibles.

Ante este panorama, el desafío para los desarrolladores de reCAPTCHA es mantenerse por delante de las técnicas de los ciberdelincuentes y de los avances en automatización. La integración de inteligencia artificial en los propios sistemas de verificación es una de las estrategias que ha permitido actualizar el método sin necesidad de someter al usuario a pruebas visibles.

Aunque los bots mejoran su capacidad para simular acciones humanas, el comportamiento espontáneo de una persona —como una pausa inesperada, un cambio de trayectoria del cursor o una reacción ante elementos de la página— sigue siendo difícil de predecir y reproducir con exactitud.

En consecuencia, la casilla “No soy un robot” opera como una puerta de entrada basada en la observación detallada del comportamiento digital. Su eficacia, por ahora, no está en el clic, sino en todo lo que ocurre alrededor de él. Y esa complejidad, invisible para muchos usuarios, continúa siendo una herramienta útil en la protección de sitios web frente a automatizaciones no autorizadas.

El avance de la inteligencia artificial y la automatización ha hecho que, en muchas interacciones en línea, no sea evidente si se está conversando con una persona o con un sistema automatizado. Este artículo expone las señales más comunes para identificar bots en redes sociales y aplicaciones de citas, y examina los riesgos de seguridad vinculados a este tipo de cuentas.

Los bots son programas informáticos diseñados para ejecutar tareas específicas sin intervención humana. En las redes sociales son utilizados para publicar mensajes, seguir cuentas, reaccionar a contenidos o enviar mensajes directos. En aplicaciones de citas, pueden operar con perfiles falsos que simulan conversaciones humanas para redirigir al usuario a otras plataformas o inducirlo a entregar datos personales.

Su presencia plantea diversos riesgos. En el entorno de las redes sociales, algunos bots se utilizan para amplificar mensajes, manipular tendencias o intervenir en conversaciones públicas. Mientras que en aplicaciones de citas, pueden ser parte de esquemas de estafa conocidos como ‘romance scams’, en los que se simulan vínculos personales con el objetivo de obtener transferencias de dinero o información privada.

Esta problemática se ha hecho cada vez más latente con el avance de la tecnología. Según la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos (FTC), en 2022 se reportaron casi 70.000 casos de estafas de este tipo, con pérdidas superiores a los 1.300 millones de dólares.

Cómo identificar un bot en internet

Identificar estas cuentas requiere observar ciertos patrones de comportamiento. Una señal frecuente es la actividad desproporcionada: cuentas que publican contenido a toda hora, con frecuencia elevada y sin pausas naturales, tienden a ser manipuladas por esta tecnología. En plataformas de citas, esto se ve en algunas cuentas que responden de forma inmediata con frases genéricas o sin relación directa con lo dicho anteriormente.

Las imágenes de perfil también pueden ser indicio de automatización. Muchas cuentas utilizan fotografías extraídas de bancos de imágenes o generadas por inteligencia artificial. Herramientas como Google Lens o TinEye permiten verificar si una fotografía ha sido utilizada en otros sitios o contextos, lo que puede evidenciar su carácter artificial.

El lenguaje constituye otro elemento clave. Aunque los modelos actuales de lenguaje han mejorado su capacidad de simular interacciones humanas, los bots suelen presentar dificultades para mantener la coherencia en conversaciones prolongadas. Respuestas evasivas, desconectadas del contexto o que repiten estructuras similares son comunes en cuentas automatizadas.

Existen herramientas desarrolladas para facilitar esta detección. Botometer, del Observatorio de Medios Sociales de la Universidad de Indiana, permite evaluar la probabilidad de que una cuenta de X sea operada por un bot. El sistema analiza variables como frecuencia de publicación, contenido lingüístico y patrones de interacción.

Desde las plataformas, las respuestas varían. Meta, empresa matriz de Facebook e Instagram, reportó en su ‘Informe de Transparencia’ de octubre de 2023 la eliminación de 659 millones de cuentas falsas entre julio y septiembre. Según la compañía, muchas de estas cuentas operaban de forma automatizada o con fines engañosos.

Tinder, una de las principales aplicaciones de citas, establece en sus políticas de uso que está prohibida la creación de cuentas automatizadas. Sin embargo, reconoce que la detección de estos perfiles no siempre es inmediata.

Entidades como la FTC y el Centro Nacional de Ciberseguridad del Reino Unido (NCSC) recomiendan evitar compartir datos sensibles con cuentas desconocidas, verificar la autenticidad de las imágenes y desconfiar de conversaciones que derivan rápidamente en solicitudes emocionales o propuestas para continuar el contacto en otras plataformas.

La creciente sofisticación de estos sistemas plantea un desafío constante para las plataformas, que deben actualizar sus mecanismos de detección para evitar que las cuentas automatizadas eludan los controles existentes. Al mismo tiempo, el conocimiento por parte de los usuarios sobre estas dinámicas se vuelve clave para reducir la exposición a fraudes y contenidos manipulados.