El contenido basura generado por IA ya ha inundado las transmisiones de video, los debates sobre videojuegos, el código de software y los resultados de búsqueda. Ahora, ese mismo contenido artificial y de baja calidad está llegando a los podcasts.
La música suele dominar el debate sobre los problemas de la IA , pero el problema de los podcasts puede ser más difícil de detectar y de solucionar. Las herramientas de IA ahora pueden crear, subir e incluso monetizar programas completos mucho más rápido que los estudios de podcast tradicionales.
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¿Se está convirtiendo el podcasting en la próxima fábrica de basura?
Un informe de Bloomberg destaca la rapidez con la que se está extendiendo esta tendencia. Según el Podcast Index, se crearon 10.871 nuevos feeds de podcasts en aproximadamente nueve días, y alrededor de 4.243 de ellos, o el 39%, probablemente fueron generados por IA. Una startup de podcasts basada en IA afirma tener ahora más de 10.000 programas activos y haber publicado 877 nuevos programas en tan solo 48 horas.
A esa escala, el podcasting se vuelve especialmente vulnerable porque el descubrimiento funciona de manera diferente a la música. Una canción de baja calidad generada por IA se puede descartar en segundos, pero los podcasts dependen en gran medida de las búsquedas, las recomendaciones y la confianza. Si las plataformas se llenan de programas creados por máquinas, los oyentes tendrán que esforzarse más para encontrar presentadores reales, reportajes originales o conversaciones auténticas.
Ese patrón ya se observa en otros formatos afectados por la IA. Las plataformas de vídeo intentan lidiar con las subidas de IA de baja calidad, al tiempo que promueven herramientas de IA para creadores. En el mundo de los videojuegos, las imágenes con asistencia de IA han generado críticas, y algunos jugadores califican ciertas características gráficas de IA de chapuzas . La programación también presenta un problema similar. La IA puede ayudar a los desarrolladores a escribir más código con mayor rapidez, pero esto también implica más errores, soluciones deficientes, riesgos de seguridad y trabajo de revisión adicional . En los podcasts, la preocupación no se centra solo en el volumen, sino también en la facilidad con la que ese volumen puede generar ingresos.
¿Quién se beneficia cuando los podcasts se automatizan?
La facilidad para monetizar los podcasts es lo que convierte la mediocridad en algo más que un simple problema de calidad. Algunos servicios de alojamiento permiten que los podcasts gratuitos se unan a plataformas publicitarias con muy pocos controles, por lo que los programas creados con IA pueden generar ingresos por descargas incluso si el contenido es escaso o apenas tiene reseñas. Una plataforma comparte el 60 % de los ingresos publicitarios con los creadores, mientras que otra afirma que puede pausar los anuncios o eliminar programas si se considera de baja calidad.
Apple Podcasts al menos ha comenzado a pedir a los creadores que revelen cuándo una parte importante de un programa utiliza IA . Spotify, por otro lado, se basa en normas más generales contra el contenido engañoso y aún no ha publicado una política específica sobre podcasts con IA. Esto genera desconfianza entre oyentes y anunciantes, ya que la IA ha facilitado la producción de audio, pero también ha dificultado su verificación.