La experiencia en YouTube está cambiando de manera evidente. Un análisis reciente revela que el tipo de vídeos que dominan el feed ahora incluye una gran cantidad de contenido generado por inteligencia artificial (IA), y España destaca especialmente en este fenómeno. No se trata solo de una moda pasajera o de experimentos creativos, sino de un patrón que responde a la manera en que se recompensa la atención en la plataforma hoy en día.
Para entender mejor este fenómeno, es importante aclarar algunos términos clave que aparecen en estos estudios. El concepto de “AI slop” se refiere a vídeos creados automáticamente, con una calidad muy baja y diseñados para producirse en masa, donde prima la cantidad sobre la calidad del contenido. Por su parte, “brainrot” engloba contenidos que, con o sin IA, buscan mantener al espectador enganchado mediante estímulos repetitivos y sin una narrativa clara. Aunque son etiquetas discutibles, sirven para definir contenidos que están pensados principalmente para captar y retener la atención.
¿Cómo se midió esta tendencia? La empresa Kapwing revisó los 100 canales más populares en cada país, según Playboard, y clasificó aquellos que entraban en la categoría de AI slop. Luego, cruzó datos públicos como visualizaciones, suscriptores e ingresos estimados mediante Social Blade, organizando la información por países. Además, crearon una cuenta nueva de YouTube y analizaron los primeros 500 Shorts que aparecen en el feed para ver qué contenido recibe un usuario sin historial previo.
En cuanto a España, los datos muestran algo muy particular. Aunque el número de canales dedicados a este tipo de contenido es reducido, estos acumulan más de 20 millones de suscriptores, superando a cualquier otro país analizado. Esto indica que la audiencia está concentrada en muy pocos perfiles, lo que ayuda a entender por qué España se posiciona tan alto en este ranking.
El análisis comparativo demuestra que no existe un patrón global único. Algunos países se destacan por la cantidad de canales, otros por el volumen total de reproducciones y otros por la fidelidad de sus seguidores. Corea del Sur, por ejemplo, tiene un número de visualizaciones muy superior, mientras que Estados Unidos lidera por la suma de suscriptores. Esto evidencia que el impacto de estos contenidos depende tanto del contexto local como del funcionamiento de los algoritmos en cada mercado.
Al observar estos vídeos, se repiten fórmulas muy reconocibles: animales con rasgos humanos y apariencia casi fotográfica, en escenas breves y con formato de cuento que se entienden rápidamente. Suelen aparecer bebés monos en situaciones emotivas o exageradas, animales que “salvan” personas de accidentes improbables, o escenas cotidianas convertidas en fábulas, como un gato haciendo la compra en el mercado. Muchos de estos vídeos prescinden de una narrativa clara y funcionan por impacto inmediato, repetición y familiaridad, tres elementos que encajan perfectamente con la lógica del feed.
¿Por qué este modelo resulta tan atractivo? Según The Guardian, muchos creadores se acercan a este tipo de contenido no por gusto creativo, sino por la rentabilidad. Las herramientas automáticas reducen costos y permiten experimentar sin límites, mientras que los programas de monetización ofrecen ingresos que son difíciles de igualar en otros trabajos locales. Así, se crea una dinámica de ensayo constante, replicando lo que funciona y descartando lo que no, en un entorno donde el algoritmo tiene más peso que el autor.
Este fenómeno se nota claramente desde el lado del espectador. Kapwing comprobó que, en una cuenta nueva, de los primeros 500 Shorts mostrados, 104 eran contenidos generados por IA (un 21%) y 165 entraban en la categoría de brainrot (un 33%). Esto significa que más de una quinta parte del contenido inicial que un usuario nuevo encuentra está influenciado por este tipo de material. Aunque no representa todo YouTube, sí indica que estas piezas forman parte del menú inicial que propone el algoritmo.
Respecto a la respuesta oficial, YouTube aclaró que los vídeos generados por IA deben cumplir con las mismas normas que cualquier contenido y actúan cuando detectan violaciones a sus políticas. Sin embargo, no proporcionan datos públicos concretos sobre cuántas visualizaciones tienen estos vídeos ni cómo influyen en la plataforma en general. Esta falta de transparencia obliga a confiar en estudios externos y deja la duda abierta sobre si el algoritmo favorece activamente estos vídeos o simplemente refleja su aumento en la plataforma.
