El 'Internet Zombie': cuando filtrar IA es agotador

Hay un momento concreto que muchos reconoceremos: abres un artículo, lees dos párrafos y algo no cuadra. El texto es correcto, incluso fluido, pero vacío de una forma difícil de precisar. Lo cierras. Abres otro. Igual. Al cabo de veinte minutos, la fatiga no es de los ojos sino de algo más profundo. Jason Koebler, editor de 404 Media, le ha puesto nombre a esa sensación y ha escrito sobre ella con una franqueza que agradece el ecosistema.

Simon Willison recogió el artículo en su blog el 11 de mayo calificándolo de pieza «excelente y airada». No es un elogio menor viniendo de alguien que lleva años documentando el estado del ecosistema de herramientas de IA con rigor poco común.

Qué es el Internet Zombie (y por qué no es lo mismo que el Dead Internet)

El concepto de «Dead Internet» lleva rondando foros desde hace años: la idea de que la red se ha llenado de bots hablando con otros bots, generando una actividad artificial que desplaza la interacción humana real. Koebler propone algo distinto y más perturbador.

El Internet Zombie no es una red muerta sino una red en estado intermedio, ambiguo, difícil de clasificar. En sus propias palabras:

> «Lo llamé Internet Zombie porque la verdad es que grandes partes de internet no son solo bots hablando con bots o bots hablando con personas. Son personas hablando con bots, personas hablando con personas, personas creando 'agentes de IA' y luego instruyéndoles para que interactúen con personas. Son personas que usan IA hablando con personas que no la usan, y son personas que usan IA hablando con otras personas que también la usan.»

La distinción importa. Un internet muerto es, en cierto modo, ignorable: si son bots hablando entre sí, el problema es sistémico pero no te interpela directamente. El internet zombie sí lo hace. Estás leyendo a alguien real que ha delegado parte de su expresión en un modelo. O a alguien real cuyo estilo ha empezado a parecerse, sin quererlo, al output de un LLM porque lleva meses leyendo ese tipo de prosa.

El coste cognitivo de filtrar

Este es quizás el punto más interesante del artículo de Koebler y el que más resuena entre quienes trabajamos cerca de estas herramientas. El problema no es solo que haya más contenido generado por IA: es que detectarlo consume energía mental de forma continua.

No se trata de un filtro binario que se activa una vez. Es una vigilancia permanente, una capa adicional de procesamiento que acompaña cada lectura. ¿Es esto humano? ¿Hay alguien aquí? ¿Me importa la respuesta para lo que necesito ahora mismo? Ese bucle, repetido cientos de veces al día, tiene un coste que no aparece en ninguna métrica de productividad.

Koebler añade un matiz que resulta incómodo: el contagio estilístico. La escritura generada por modelos de lenguaje tiene tics reconocibles —estructura tripartita, eufemismos de cortesía, ausencia de opinión directa, uso excesivo de ciertos conectores— y esos tics están empezando a aparecer en la escritura humana. No porque los autores usen IA, sino porque han estado leyéndola tanto que ha reconfigurado sus referencias estilísticas.

Para quién es relevante esto

El artículo apunta principalmente a lectores generalistas hartos de contenido anodino, pero tiene implicaciones directas para varios perfiles más específicos.

• Equipos editoriales y de contenido que usan IA como asistente: el riesgo no es solo publicar texto mediocre, sino contribuir al agotamiento del lector y erosionar la confianza en la propia marca.
• Desarrolladores de agentes y automatizaciones con Claude u otros modelos: cuando un agente interactúa en nombre de una persona en foros, redes o comentarios, está participando activamente en la construcción del internet zombie que Koebler describe.
• Cualquiera que gestione comunidades online: la moderación y el reconocimiento de participación auténtica se complican exponencialmente cuando la señal humana y la automatizada comparten el mismo canal.

Una nota sobre el momento

Koebler no es el primero en señalar este fenómeno, pero sí uno de los que lo articula con más precisión en este momento. La conversación sobre calidad y autenticidad del contenido online lleva meses ganando intensidad, y este artículo llegará a lectores que ya venían sintiéndolo sin tener vocabulario para describirlo.

Desde ElephantPink, llevamos tiempo observando cómo la misma tecnología que facilita integraciones útiles —servidores MCP, agentes, automatizaciones legítimas— puede, mal aplicada o aplicada sin criterio, alimentar exactamente el problema que Koebler documenta. La herramienta no es el problema; la ausencia de criterio editorial sobre cuándo y cómo usarla, sí.