Casi seis de cada diez vídeos que TikTok recomienda a una cuenta recién creada son contenidos generados con inteligencia artificial de escasa calidad. Así lo sostiene un estudio de la plataforma de edición de vídeo Kapwing, que ha analizado 10.742 publicaciones pertenecientes a veinte categorías y ha examinado por separado los primeros 500 vídeos mostrados en la sección “Para ti” de un usuario nuevo.

De esas 500 recomendaciones iniciales, 294 fueron clasificadas como “AI slop”, una expresión utilizada para describir contenido creado de manera automatizada, producido con poco cuidado y distribuido principalmente para acumular visualizaciones, suscripciones o interacciones. El resultado sitúa la proporción en el 59%, casi tres veces por encima del 21% que Kapwing detectó mediante un ejercicio equivalente con una cuenta nueva de YouTube Shorts.

El dato no significa que el 59% de todo el contenido disponible en TikTok pertenezca a esta categoría. El análisis se concentra en la primera impresión que ofrece la plataforma antes de que su sistema de recomendación disponga de información suficiente sobre los intereses, las interacciones y los hábitos de consumo del usuario.
Hasta que obtiene esas señales, TikTok ofrece contenidos populares dirigidos a una audiencia amplia y ajustados, entre otros factores, al idioma y la ubicación. Según el estudio, esa configuración inicial está actualmente dominada por vídeos generados con IA que reproducen fórmulas visuales, narrativas y sonoras fácilmente reconocibles, pero aportan poco valor y, en algunos casos, difunden información incorrecta.

El contenido infantil concentra la mayor presencia de vídeos automatizados

La investigación también analizó una muestra de 10.742 vídeos asociados a etiquetas populares de veinte categorías. El contenido infantil presentó la mayor proporción de “AI slop”: 1.147 de las 2.000 piezas examinadas, el 57,4% del total.

La presencia resulta todavía más elevada en algunas etiquetas concretas. En #CartoonKids, 97 de los 100 vídeos revisados estaban generados con inteligencia artificial. En #cartoons y #babysong, el porcentaje alcanzó el 83%, mientras que en #forkids se situó en el 79%.
Estos vídeos suelen reutilizar personajes infantiles conocidos en situaciones incoherentes, emplear voces sintéticas y presentar animaciones en las que los objetos y las figuras cambian de forma sin continuidad. También incluyen canciones, relatos o contenidos educativos construidos rápidamente y sin una supervisión suficiente.

El problema resulta especialmente delicado cuando estas piezas presentan errores que una persona adulta puede reconocer, pero que un niño pequeño todavía no tiene conocimientos suficientes para detectar. Entre los ejemplos señalados por Kapwing figura un vídeo de aprendizaje preescolar que utiliza personajes de “Barrio Sésamo” para enseñar a contar galletas, aunque las cifras pronunciadas no coinciden con los objetos mostrados.

“Pienso en ello como desinformación infantil generada con IA a escala industrial. Es muy arriesgado para un cerebro en desarrollo”, ha señalado Dana Suskind, Profesora de Pediatría de la Universidad de Chicago, en declaraciones citadas en el informe.
La especialista advierte de que las experiencias recibidas durante los primeros años intervienen en la formación de conexiones neuronales. Desde esta perspectiva, el riesgo alcanza a la transmisión repetida de conceptos incorrectos durante una etapa decisiva para el aprendizaje.

El fenómeno coincide, además, con una exposición temprana y generalizada a las pantallas. Kapwing recoge datos de la organización británica 1001 Critical Days Foundation según los cuales más del 70% de los bebés y menores de dos años utilizan dispositivos con pantalla, y uno de cada diez se duerme habitualmente frente a uno.

Ciencia, salud e historia también presentan una elevada saturación

Después del contenido infantil, las categorías con mayor presencia de vídeos de IA de baja calidad fueron Ciencia y Educación, con un 35%; Salud, con un 33,8%; e Historia, con un 33,5%.

La concentración en estos ámbitos añade una dimensión informativa al problema. Un vídeo de entretenimiento generado de manera deficiente puede limitarse a provocar rechazo o indiferencia, pero una explicación sanitaria, histórica o científica con datos inventados puede inducir a error y competir directamente con fuentes elaboradas por especialistas.
La generación automatizada facilita la creación de imágenes, presentadores, voces y guiones a una velocidad difícil de igualar mediante producción humana. Sin embargo, esa capacidad también permite publicar grandes volúmenes de contenido sin comprobar la precisión de cada afirmación.

En el extremo contrario se encuentran categorías en las que la creación humana continúa siendo claramente mayoritaria. Solo el 1,6% de los vídeos de fitness analizados, el 1,5% de los musicales y el 1,3% de los relacionados con moda fueron clasificados como contenido automatizado de baja calidad.

La primera impresión de TikTok antes de que el algoritmo aprenda

El sistema de recomendación de TikTok se ajusta a partir de señales como el tiempo de visualización, los vídeos omitidos, los “me gusta”, las cuentas seguidas y las preferencias temáticas. Pero ninguna de esas variables está disponible cuando una persona abre una cuenta por primera vez.

El experimento de Kapwing buscaba observar precisamente esa fase inicial. La primera publicación mostrada a la cuenta creada para la investigación ya era un vídeo de baja calidad generado con IA que, según los investigadores, fue eliminado posteriormente.
Tras revisar las primeras 500 recomendaciones, el equipo determinó que 294 pertenecían a esa categoría. Kapwing interpreta el resultado como una consecuencia de la saturación general de la plataforma: en noviembre de 2025, TikTok ya había etiquetado 1.300 millones de vídeos como generados mediante inteligencia artificial.

La experiencia inicial puede influir en la percepción que el usuario desarrolla sobre la plataforma y en las señales que proporciona al algoritmo. Si el contenido automatizado ocupa una parte mayoritaria del primer contacto, esa estética y esas fórmulas narrativas pueden terminar presentándose como la normalidad cultural de TikTok. El investigador Roland Meyer utiliza el concepto de “realismo de plataforma” para describir cómo los modelos generativos no reproducen directamente la realidad, sino una agregación de los patrones ya presentes en los contenidos humanos de las plataformas. El resultado tiende a homogeneizar estilos, estructuras y temas que ya han demostrado capacidad para captar atención.

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Cabe señalar que TikTok introdujo en noviembre de 2025 una herramienta que permite a los usuarios aumentar o reducir la cantidad de contenido generado con inteligencia artificial que aparece en sus recomendaciones. La compañía defendió entonces que algunas personas disfrutan de este tipo de publicaciones y que debían disponer de mayor capacidad para ajustar su presencia.
La plataforma también anunció un fondo educativo de dos millones de dólares para apoyar contenidos sobre alfabetización y seguridad relacionadas con la inteligencia artificial. Asimismo, ha reducido el uso de algunos resúmenes automáticos después de que los usuarios detectaran errores llamativos en las descripciones generadas.

Para Kapwing, estas medidas “pasivas” no resuelven el problema de fondo. Los datos de la investigación sugieren que el contenido automatizado sigue ocupando un espacio central en la experiencia de las cuentas nuevas y en categorías dirigidas a públicos especialmente sensibles.
El informe también recoge la reacción negativa de muchos usuarios. En algunas publicaciones generadas con IA, los comentarios que rechazan este tipo de contenido acumulan más interacciones que el propio vídeo, una señal de que el elevado volumen de producción no implica necesariamente una buena recepción.

Noruega prohíbe la IA generativa en la educación primaria

El estudio aparece en un contexto de creciente preocupación institucional por la relación entre menores, aprendizaje y herramientas generativas. Noruega prohibirá desde finales de agosto el uso de inteligencia artificial generativa a los estudiantes de primero a séptimo curso, correspondientes aproximadamente a edades comprendidas entre los seis y los trece años.

El Primer Ministro noruego, Jonas Gahr Støre, ha justificado la decisión por el riesgo de que estas herramientas permitan a los menores omitir fases fundamentales del aprendizaje. “Lo más importante en la escuela es que nuestros niños aprendan a leer, escribir y hacer matemáticas”, ha señalado.
Los estudiantes de entre catorce y dieciséis años solo podrán utilizar IA generativa bajo la supervisión directa de un profesor. A partir de los diecisiete, las autoridades educativas fomentarán un uso autónomo y apropiado de estas herramientas.

Si bien, la prohibición escolar no impide que los menores accedan a herramientas generativas desde sus hogares, pero establece un límite institucional en un espacio controlado. Y es que la inteligencia artificial puede ampliar los recursos narrativos, visuales y educativos disponibles para los creadores. El problema aparece cuando la automatización sustituye la revisión, la precisión y el criterio humano, y cuando los algoritmos de recomendación recompensan esa producción masiva antes de valorar su utilidad.