Rusia, China e Irán han desarrollado operaciones de influencia digital documentadas. Al mismo tiempo, investigadores comienzan a comprobar que páginas web, documentos y redes masivas de propaganda pueden terminar afectando las respuestas de sistemas de inteligencia artificial. El fenómeno abre una nueva frontera: ya no basta con convencer a una persona. También puede intentarse contaminar aquello que la persona consulta para conocer la realidad. Chile no está fuera de esa guerra.
Durante años el procedimiento de la desinformación fue relativamente sencillo.
Se fabricaba una noticia.
Después había que conseguir que alguien la leyera.
Podía publicarse en una página web, repetirse en redes sociales, colocarla en miles de cuentas automatizadas o disfrazarla como información periodística.
El objetivo era humano.
Pero la aparición de asistentes como ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity y otros sistemas cambió una parte fundamental de esa ecuación.
Millones de usuarios dejaron de navegar entre múltiples resultados y comenzaron a hacer algo distinto:
preguntar.
La máquina busca, recupera información, la procesa y entrega una conclusión.
Eso crea una nueva pregunta de seguridad informativa.
¿Qué ocurre si parte de aquello que encuentra la inteligencia artificial fue colocado deliberadamente allí para influir en lo que responderá?
La investigación de Biored encontró que el problema debe dividirse en tres fenómenos diferentes que muchas veces se confunden: propaganda digital, contaminación de datos e inyección indirecta de instrucciones.
No son exactamente lo mismo.
Y esa diferencia resulta fundamental para entender qué está realmente ocurriendo.
Primer nivel: propaganda diseñada para dominar Internet
La operación Doppelganger proporciona uno de los casos mejor documentados.
En septiembre de 2024, el Departamento de Justicia estadounidense anunció la incautación de 32 dominios de Internet utilizados en una campaña extranjera de influencia dirigida por el gobierno ruso. Los responsables imitaban sitios de medios legítimos y publicaban contenidos diseñados para promover narrativas determinadas por estructuras vinculadas al Kremlin.
Los documentos judiciales muestran que no se trataba solamente de personas simpatizantes de Rusia escribiendo en Internet.
La operación involucraba planificación, creación de sitios falsos, segmentación de públicos y distribución coordinada de narrativas.
Francia encontró otra estructura.
En febrero de 2024, el organismo estatal VIGINUM reveló Portal Kombat, una red coordinada de propaganda prorrusa. Inicialmente identificó 193 portales digitales que difundían contenidos favorables a la invasión rusa de Ucrania y atacaban a las autoridades ucranianas. Posteriores investigaciones mostraron una expansión de la infraestructura.
El modelo tiene una característica importante.
No necesita que una página sea famosa.
Necesita muchas páginas diciendo aproximadamente lo mismo.
Cuando centenares o miles de sitios reproducen una afirmación, esa narrativa comienza a ocupar espacio dentro del ecosistema digital.
Y ahí aparece la inteligencia artificial.
Segundo nivel: cuando la propaganda entra en las respuestas de una IA
En marzo de 2025, NewsGuard publicó uno de los experimentos que mejor ejemplifican el problema.
La organización analizó la red Pravda, un entramado prorruso de aproximadamente 150 sitios que distribuía contenidos en múltiples idiomas. NewsGuard calculó que la estructura había publicado unos 3,6 millones de artículos durante 2024.
Después sometió afirmaciones falsas difundidas por esa red a diez importantes sistemas de inteligencia artificial.
El resultado fue considerable:
los asistentes reprodujeron aquellas narrativas falsas en el 33% de las pruebas.
La investigación no significa que un tercio de todas las respuestas de las IA sean propaganda rusa.
Significa algo diferente y más preciso: cuando se interrogó a los sistemas específicamente sobre afirmaciones sembradas dentro de esa red propagandística, aproximadamente una de cada tres pruebas terminó reproduciendo la falsedad.
Eso demuestra un mecanismo.
Una narrativa puede originarse en una operación de propaganda, multiplicarse en Internet y posteriormente ser recuperada por un sistema automático que la devuelve al usuario bajo la forma aparentemente neutral de una respuesta.
En una conferencia realizada en Moscú, John Mark Dougan —vinculado por investigadores a redes de propaganda prorrusa— describió abiertamente la posibilidad de utilizar la publicación masiva de narrativas rusas para modificar aquello que las inteligencias artificiales encuentran en Internet. NewsGuard utilizó esa declaración como antecedente de su investigación.
Aquí aparece una diferencia histórica.
La propaganda tradicional intentaba convencer directamente al ciudadano.
La nueva estrategia puede intentar primero convencer al intermediario algorítmico.
China: una maquinaria enorme de influencia
China presenta otro modelo.
Google lleva años siguiendo una operación denominada DRAGONBRIDGE, también conocida como Spamouflage.
En 2023, Google eliminó más de 65.000 instancias de actividad vinculadas a esa red en YouTube y Blogger. Durante el primer trimestre de 2024 eliminó otras 10.000. A lo largo de la existencia de la operación, Google había interrumpido más de 175.000 instancias.
La red promovía posiciones favorables a Beijing y abordaba temas como Taiwán, política estadounidense y conflictos sociales.
Pero aquí debemos separar evidencia de inferencia.
Google ha documentado ampliamente la operación de influencia.
No ha demostrado que DRAGONBRIDGE haya logrado contaminar de manera sistemática las respuestas de los principales asistentes de inteligencia artificial.
Eso no significa que el riesgo no exista.
Significa que esa parte todavía no está probada.
Existe, sin embargo, un segundo elemento.
En junio de 2026, OpenAI informó que había bloqueado dos grupos de cuentas probablemente originados en China que utilizaron ChatGPT como apoyo para aparentes operaciones encubiertas de influencia destinadas a intervenir en debates estadounidenses sobre inteligencia artificial, centros de datos, aranceles y competencia tecnológica entre Washington y Beijing.
El dato es relevante porque demuestra que la IA ya no es solamente objetivo potencial de una operación de influencia.
También es una herramienta utilizada para producirla.
China aparece, por tanto, en dos extremos del problema: redes masivas de influencia digital y utilización directa de inteligencia artificial para generar contenido de influencia.
Lo que todavía falta demostrar es el puente intermedio: que esas operaciones hayan logrado alterar significativamente lo que responden los sistemas generales de IA a usuarios comunes.
Irán: medios falsos y contenido generado con IA
Irán presenta otro caso documentado.
Microsoft informó en agosto de 2024 que actores iraníes habían comenzado operaciones destinadas a influir en las elecciones estadounidenses.
Una de esas estructuras creó sitios de noticias encubiertos orientados a sectores políticos diferentes. Algunos contenidos eran producidos o asistidos mediante inteligencia artificial.
Microsoft denominó Storm-2035 a uno de los grupos vinculados a estas operaciones. La propia clasificación de actores de Microsoft lo identifica como una operación de influencia iraní.
Nuevamente aparece la misma necesidad de precisión.
Existe evidencia sólida de:
- sitios encubiertos;
- contenido político manipulado;
- utilización de IA;
- operaciones atribuidas a actores iraníes.
Pero no existe hasta ahora evidencia equivalente a la auditoría de Pravda que permita afirmar que Irán ya consiguió modificar sistemáticamente las respuestas de los principales chatbots.
Por eso Rusia ocupa hoy una posición diferente dentro de esta investigación.
Es el caso donde el vínculo entre operación propagandística, saturación del ecosistema digital y reproducción posterior por asistentes de IA está mejor documentado.
Un problema diferente: instrucciones escondidas para la máquina
Existe además una vulnerabilidad que no necesita gobiernos ni servicios de inteligencia.
Una página web puede contener dos textos diferentes:
uno para la persona que la visita;
otro para la máquina que la procesa.
En abril de 2026, investigadores analizaron aproximadamente 1.200 millones de URL pertenecientes a 24,8 millones de servidores.
Encontraron 15.300 casos validados de instrucciones insertadas dentro de páginas web, distribuidos en alrededor de 11.700 páginas.
Lo más llamativo es dónde estaban.
Cerca del 70% aparecía en HTML no visible normalmente para el usuario: encabezados técnicos, comentarios, metadatos u otras partes que un navegador no muestra como contenido ordinario.
Estas instrucciones podían intentar alterar la conducta de sistemas automatizados, mejorar reputaciones, impedir determinadas acciones o identificar bots de inteligencia artificial.
Los investigadores realizaron además 5.200 pruebas controladas sobre 13 modelos.
La tasa de éxito no fue enorme: llegó hasta aproximadamente 8% en determinadas configuraciones y cayó considerablemente cuando los sistemas preservaban mejor la estructura del contenido.
Eso es importante.
No significa que una página pueda ordenar fácilmente a cualquier IA que diga cualquier cosa.
Pero sí confirma que la vulnerabilidad existe en Internet real, no únicamente en laboratorios.
La diferencia entre envenenar datos e inyectar instrucciones
Aquí conviene separar conceptos.
Data poisoning consiste en alterar los datos que un sistema utiliza para aprender o construir respuestas.
Puede ocurrir durante entrenamiento o dentro de una base documental utilizada por un sistema RAG.
El atacante intenta conseguir que información falsa, sesgada o maliciosa termine formando parte del universo del cual la IA extrae conocimiento.
La inyección indirecta de prompts funciona de otra manera.
El atacante coloca una instrucción dentro de un documento, correo electrónico, página web o archivo que posteriormente será leído por una IA.
El usuario no entrega esa instrucción.
La máquina la encuentra.
Investigaciones publicadas en 2026 demostraron que una sola pieza de contenido malicioso correctamente posicionada dentro de un sistema de recuperación puede llegar a modificar el comportamiento posterior del modelo.
La diferencia puede resumirse de manera sencilla:
Envenenar datos intenta cambiar lo que la IA cree saber.
Una inyección intenta cambiar lo que la IA hace cuando lee determinado contenido.
Ambos problemas pueden coexistir.
¿Por qué esto importa para un chileno?
Porque Chile consume el mismo Internet que el resto del planeta.
No necesitamos que una operación rusa, china o iraní tenga como objetivo explícito Santiago, Concepción o Valparaíso.
Imaginemos una consulta cotidiana:
“¿Está perdiendo Ucrania la guerra?”
“¿China realmente está desplazando económicamente a Estados Unidos?”
“¿Qué provocó determinada crisis internacional?”
“¿Qué sanciones existen contra un país?”
“¿Quién tiene la culpa de este conflicto?”
“¿Es segura esta tecnología?”
“¿Qué antecedentes tiene esta empresa?”
Una inteligencia artificial que busca información en Internet puede encontrar páginas verdaderas, organismos públicos, publicaciones académicas y medios reconocidos.
Pero también puede encontrar sitios creados específicamente para promover una narrativa.
Si existe suficiente volumen, repetición y optimización digital, una afirmación minoritaria puede parecer ampliamente documentada.
La IA enfrenta entonces un problema que también afecta al periodista:
cantidad de fuentes no equivale necesariamente a independencia de fuentes.
Diez páginas pueden estar diciendo lo mismo porque las diez copiaron al mismo operador original.
El peligro particular de los idiomas pequeños
Existe además una vulnerabilidad especialmente relevante para Chile.
El ecosistema informativo en español es mucho menor que el ecosistema en inglés.
Sobre asuntos chilenos o latinoamericanos puede existir un número relativamente pequeño de fuentes disponibles.
Eso significa que una red de sitios altamente productiva puede adquirir proporcionalmente más presencia dentro de determinados temas.
Esta es una inferencia razonable basada en cómo funcionan los sistemas de recuperación, no una operación contra Chile que hayamos demostrado.
Precisamente por ello Biored no puede afirmar todavía que existan “granjas chilenas diseñadas para contaminar ChatGPT” sin tener URLs, responsables y pruebas técnicas.
El dossier preliminar de investigación plantea esa posibilidad.
La evidencia disponible todavía no permite presentarla como hecho.
Una IA no comprueba la verdad de la misma manera que un periodista
Aquí está posiblemente el principal riesgo para el usuario.
Cuando una persona recibe una respuesta bien redactada, tiende a interpretar la fluidez como seguridad.
Pero una inteligencia artificial puede equivocarse de dos maneras diferentes.
Puede generar información incorrecta por sí misma.
O puede procesar correctamente una fuente que ya estaba equivocada.
En el segundo caso el problema es más difícil de detectar porque la máquina incluso puede proporcionar una referencia.
Existe una fuente.
Lo que falta saber es si esa fuente es auténtica, independiente y confiable.
Eso explica por qué las nuevas generaciones de IA utilizan mecanismos de búsqueda, filtros de calidad, jerarquías de fuentes y sistemas destinados a reducir la influencia de contenidos manipulados.
Pero ninguna defensa es perfecta.
La investigación a escala web publicada este año demuestra que los intentos de hablar directamente con las máquinas ya forman parte de Internet.
La guerra informativa cambió de objetivo
Rusia, China e Irán no inventaron la propaganda.
Los Estados la han utilizado durante siglos.
Lo nuevo es el intermediario.
Durante buena parte del siglo XX un gobierno extranjero necesitaba controlar una radio, financiar un periódico, distribuir panfletos o convencer periodistas y ciudadanos.
Después llegaron las redes sociales.
Ahora aparece una tercera capa:
las máquinas que resumen Internet para nosotros.
Eso transforma el incentivo.
Si millones de ciudadanos comienzan sus búsquedas preguntándole directamente a una inteligencia artificial, influir sobre aquello que esa inteligencia artificial encuentra puede resultar tan importante como influir directamente sobre esos ciudadanos.
Rusia proporciona hasta ahora el ejemplo más avanzado y documentado de esa posibilidad.
China e Irán muestran que las grandes operaciones estatales ya utilizan inteligencia artificial para generar, adaptar y difundir contenidos.
Y la investigación informática demuestra que Internet contiene miles de instrucciones dirigidas específicamente a sistemas automáticos.
Las tres tendencias convergen.
Chile debe aprender una nueva alfabetización digital
Durante años repetimos una recomendación:
“Revise la fuente”.
Eso sigue siendo cierto.
Pero ya no basta.
Ahora debemos preguntar también:
¿La fuente es realmente quien dice ser?
¿Es información original o reproduce otra página?
¿Diez sitios independientes sostienen el dato o los diez copiaron la misma operación?
¿Existe un documento oficial?
¿Existe evidencia primaria?
¿La IA buscó la información o simplemente la generó?
Y si buscó:
¿qué fue exactamente lo que leyó?
Para el periodismo, la consecuencia es profunda.
Una inteligencia artificial puede ser extraordinariamente útil para localizar antecedentes, organizar documentos, detectar relaciones y acelerar investigaciones.
Pero no puede convertirse en la última instancia de prueba.
Si una IA afirma que el INE publicó una cifra, el periodista debe regresar al INE.
Si afirma que una empresa tiene determinada sanción, debe regresar al registro correspondiente.
Si atribuye una declaración a una autoridad, debe encontrar la declaración original.
No se trata de desconfiar de la inteligencia artificial.
Se trata de comprender correctamente qué es.
Una herramienta capaz de procesar una cantidad gigantesca de información.
Incluida información falsa.
La batalla que viene
El problema probablemente crecerá.
Los generadores de contenido permiten producir miles de páginas a un costo cada vez menor.
Los sistemas automáticos pueden traducirlas inmediatamente a decenas de idiomas.
El posicionamiento ya no se dirige solamente a Google.
Existe una nueva industria dedicada a conseguir que marcas, instituciones e ideas aparezcan dentro de las respuestas generadas por IA.
La mayor parte de esa actividad es marketing legítimo.
Pero el mismo mecanismo puede utilizarse para algo diferente:
conseguir que una narrativa fabricada parezca parte natural del conocimiento disponible en Internet.
La desinformación siempre intentó disfrazarse de información.
La diferencia es que ahora dispone de un nuevo mensajero.
Una máquina que no tiene ideología propia, pero depende inevitablemente de aquello que puede encontrar, evaluar y procesar.
Y si se logra contaminar suficientemente aquello que la máquina observa, el usuario puede terminar recibiendo propaganda sin haber visitado jamás una página de propaganda.
Ese es el verdadero cambio.
La mentira ya no necesita conseguir que usted vaya hacia ella.
Puede intentar conseguir que la inteligencia artificial la lleve hasta usted.
Biored Noticias | Investigación especial
