La red profesional de Microsoft lanzó una opción que permite a los usuarios marcar posts que parecen generados en masa por inteligencia artificial. La medida busca frenar el “AI slop” que satura el feed y mejorar la calidad del contenido que ven reclutadores y profesionales.
Qué hizo LinkedIn
A partir del 30 de julio de 2026, LinkedIn empezó a desplegar globalmente un nuevo botón en el menú de tres puntos de cada publicación y comentario: “Seems like AI slop” (“Parece contenido basura de IA”).
Al activarlo, ocurren tres cosas:
- El post o comentario se oculta inmediatamente del feed de quien lo reportó.
- El autor recibe una notificación privada en su panel de analíticas indicando que otros miembros consideran que su publicación puede parecer poco auténtica o con uso excesivo de IA.
- LinkedIn usa esos reportes como señal para entrenar y ajustar clasificadores que identifiquen contenido automatizado y de baja calidad, con el objetivo de reducir su visibilidad en recomendaciones y en el feed de otros usuarios.
La compañía aclaró que no se trata de un “detector automático” que pruebe técnicamente el uso de IA, sino de una herramienta basada en la percepción de los usuarios sobre publicaciones que parecen genéricas, repetitivas y de poco valor.
Por qué surgió el “botón anti‑AI slop”
En los últimos meses, LinkedIn reconoció que su feed está saturado de contenido producido en masa con herramientas de inteligencia artificial, lo que la propia red define como **“AI slop”**: textos motivacionales vacíos, frases hechas, listas genéricas y posts que parecen escritos por máquina más que por una persona.
Hari Srinivasan, Chief Product Officer de LinkedIn, explicó que la compañía está:
- acelerando la implantación de nuevos clasificadores para detectar “AI slop” y contenido de baja calidad en general;
- ampliando las opciones para que los miembros señalen posts o comentarios que “parecen generados por IA”, con el fin de ajustar los modelos y mejorar la experiencia en el feed.
La medida responde también a las críticas de usuarios y creadores que ven cómo su feed se llena de publicaciones poco originales, diseñadas más para “hackear” el algoritmo que para aportar valor profesional.
Qué cambia para creadores y marcas
Para quienes usan LinkedIn como canal de comunicación corporativa, personal branding o generación de leads, la novedad tiene implicancias directas:
- No todo lo asistido por IA está en la mira: LinkedIn aclara que el foco está en publicaciones que parecen automáticas y de bajo valor, no en quienes usan IA solo para revisar ortografía, resumir o mejorar textos.
- El riesgo es la distribución, no la eliminación: por ahora, las denuncias no borran el contenido ni muestran un sello público, pero pueden afectar la **reach orgánico** si acumulan muchos reportes y el algoritmo lo clasifica como “AI slop”.
- La autenticidad se vuelve KPI: posts con opiniones propias, datos concretos, ejemplos reales y voces humanas tienen menos chance de ser marcados y más de ser distribuidos por el algoritmo.
Esto refuerza una tendencia que ya se venía marcando en la red: la sobreoptimización de contenido para el algoritmo (fórmulas repetidas, ganchos idénticos, estructuras copiadas) empieza a ser penalizada en la práctica, aunque no haya una norma escrita.
Cómo usar el botón (y qué no hace)
Cualquier usuario puede reportar una publicación como “AI slop” desde el menú de tres puntos. Al hacerlo:
- El contenido deja de aparecer en su propio feed.
- No hay una acción visible para el resto de la comunidad (no se agrega un ícono ni se elimina el post).
- El autor recibe una señal en sus métricas, pero no se detalla cuántos reportes tuvo ni quiénes lo hicieron.
La función no elimina automáticamente el post ni sanciona la cuenta; su objetivo principal es reducir la distribución de ese tipo de contenido y alimentar los modelos de detección de LinkedIn.
Contexto para Argentina y la región
El despliegue del botón es global, pero en muchos países, incluidos Argentina y España, la opción aún aparece en inglés (“Seems like AI slop”).
Para periodistas, comunicadores y equipos de marketing que usan LinkedIn para difundir notas, análisis o contenido de marca, la recomendación es clara: priorizar textos con datos propios, fuentes verificables y opinión fundada, y evitar fórmulas genéricas que puedan ser leídas como “relleno automático”.