Por Redacción Pangea IA · 9 de octubre de 2026
Una operación originada en Irán utilizó ChatGPT para construir siete identidades periodísticas falsas y colocar casi un centenar de artículos en medios reales. Otra, de origen ruso, dirigió mediante una identidad inventada un supuesto centro de investigación en Latinoamérica. OpenAI ha cerrado las cuentas implicadas, pero el caso muestra que el problema ya no consiste solo en crear propaganda con inteligencia artificial: también en darle una apariencia legítima y conseguir que atraviese los controles editoriales.
Qué ha descubierto OpenAI
OpenAI publicó el 8 de octubre un informe sobre dos operaciones de influencia que emplearon sus modelos junto con técnicas tradicionales de engaño. La compañía las denomina «frentes falsos»: organizaciones, autores o proyectos que parecen independientes, pero ocultan quién los controla y qué intereses persiguen.
La primera operación partía de cuentas conectadas desde Irán y utilizaba siete supuestos periodistas occidentales. Esas identidades presentaban artículos largos a medios pequeños y medianos especializados en política internacional, geopolítica y Oriente Próximo. OpenAI identificó casi 100 textos publicados o republicados bajo esos nombres en alrededor de una docena de medios. The Washington Post, tras investigar el caso, elevó el recuento a aproximadamente 100 artículos en al menos 20 cabeceras.
La segunda operación procedía de Rusia. Sus responsables parecían controlar un centro de investigación latinoamericano a través de una persona ficticia llamada Mia Clark. Según el informe, trabajadores reales de la región realizaron investigaciones sin saber que estaban colaborando con una estructura dirigida desde Rusia. La actividad buscaba perjudicar la imagen de Ucrania e intervenir en debates políticos de varios países, especialmente Argentina y Bolivia.
La empresa afirma haber prohibido los grupos de cuentas y haber compartido la información con las autoridades correspondientes. Sin embargo, no identifica a una organización concreta como responsable de la campaña iraní. La describe como una actividad compatible con un operador comercial que ofrecía campañas de influencia por encargo. Conviene mantener esa distinción: el origen técnico de las cuentas y los indicios de coordinación están documentados; la identidad final del cliente o del grupo responsable no se ha establecido públicamente.
Cómo consiguieron entrar en medios reales
El elemento más relevante no es que ChatGPT pudiera redactar textos políticos. Eso es técnicamente sencillo y ya se había visto en campañas anteriores. La novedad está en el proceso completo: crear perfiles coherentes, adaptar cada artículo a las normas de una publicación, escribir el correo de presentación y aprovechar relaciones de confianza para que el contenido pareciera obra de un colaborador legítimo.
- Identidades consistentes: los operadores mantuvieron siete firmas con biografías, imágenes de perfil y presencia en distintas plataformas.
- Textos personalizados: las instrucciones dadas a ChatGPT pedían ajustar el artículo a los criterios editoriales de cada medio.
- Presentaciones convincentes: el modelo también redactaba los correos con los que se ofrecían las colaboraciones.
- Intermediarios de confianza: al menos un artículo llegó a un periódico local mediante PeaceVoice, una organización que llevaba años enviándole columnas.
- Distribución acumulativa: una vez publicada una pieza, la firma falsa ganaba antecedentes que facilitaban futuras aceptaciones.
Uno de los nombres, Ervin Hoskins, apareció en un periódico local de Florida y también en publicaciones de mayor alcance. El editor de Port St. Joe Star explicó a The Washington Post que no comprobó el origen del autor porque el texto le llegó a través de una fuente con la que ya mantenía una relación. La columna no parecía una pieza burda de propaganda: ofrecía una crítica que resultaba plausible para el contexto del medio. Esa normalidad fue parte de su eficacia.
Middle East Monitor había publicado al menos 21 textos firmados por nombres que OpenAI considera falsos y posteriormente retiró esas piezas. Algunos perfiles incluían fotografías generadas con inteligencia artificial. Aun así, una imagen sintética no demuestra por sí sola una campaña coordinada y una fotografía real tampoco garantiza una identidad auténtica. Herramientas como SynthID Detector pueden aportar una señal técnica, pero no sustituyen la verificación del autor y de su historial.
Qué papel tuvo realmente la inteligencia artificial
El informe evita una conclusión simplista. No todo el material de las operaciones fue creado con modelos de OpenAI. La inteligencia artificial funcionó como acelerador de tareas que ya existían: traducir, corregir, adaptar el tono, producir variantes, preparar presentaciones, generar comentarios para redes y redactar informes internos sobre la campaña.
En la actividad iraní, los responsables escribían principalmente sus instrucciones en persa y utilizaban el modelo para producir textos en inglés. También solicitaban lotes de comentarios para redes sociales relacionados con la guerra entre Estados Unidos e Irán. Esa parte apenas obtuvo interacción, según las comprobaciones citadas por OpenAI. Los artículos colocados en medios, en cambio, alcanzaron audiencias mayores y adquirieron una legitimidad que una cuenta anónima difícilmente habría conseguido.
La operación rusa empleó ChatGPT sobre todo para preparar informes internos, gestionar el supuesto centro de investigación y crear algunos documentos y guiones falsos. OpenAI asignó a este caso la categoría 5 de la escala Breakout, de un máximo de 6, la puntuación más alta que ha dado a una operación desde que empezó a publicar estos análisis. La campaña iraní recibió una categoría 4.
Estas cifras son valoraciones de la propia compañía, no una medición independiente del impacto político. Sí ayudan a entender por qué el caso importa: ambas estructuras lograron salir del entorno de las cuentas falsas y penetrar en organizaciones reales. Según OpenAI, las operaciones que consiguen publicar en medios ajenos suelen tener más alcance potencial que las que se limitan a distribuir contenido en sus propias redes.
Lo confirmado y lo que todavía no se sabe
| Aspecto | Situación |
|---|---|
| Uso de ChatGPT | OpenAI lo vincula a cuentas de origen ruso e iraní y explica las tareas realizadas. |
| Artículos publicados | Casi 100 bajo las identidades iraníes; distintas investigaciones discrepan en el número exacto de medios. |
| Identidades falsas | Siete firmas periodísticas en la operación iraní y una persona ficticia al frente del centro ruso. |
| Autoría final | No se ha identificado públicamente al responsable concreto de la operación iraní. |
| Impacto político | Hubo lectores y distribución real, pero no se ha demostrado un cambio de opinión o de voto atribuible a la campaña. |
| Respuesta | OpenAI cerró las cuentas; algunos medios retiraron artículos y revisaron sus controles. |
También hay una diferencia entre contenido falso y procedencia engañosa. Un artículo puede contener datos comprobables y, al mismo tiempo, formar parte de una operación encubierta. En este caso, la manipulación consistía en ocultar quién encargaba o coordinaba los textos, inventar autores y orientar de forma sistemática los temas. Esto dificulta la detección automática: un verificador de hechos puede no encontrar una falsedad evidente y aun así estar ante una campaña.
Qué deberían revisar medios, blogs y empresas
El caso afecta especialmente a medios pequeños, asociaciones, blogs corporativos y empresas que aceptan colaboraciones externas. No hace falta disponer de una gran redacción para aplicar controles razonables. Lo importante es que la confianza en un intermediario no sustituya la comprobación de la persona que firma.
1. Verificar la identidad fuera del correo recibido
Una videollamada breve, una afiliación profesional comprobable o una conversación con la organización a la que el autor dice pertenecer elevan considerablemente el coste del engaño. Un perfil reciente con artículos que se citan entre sí no constituye una trayectoria independiente. Conviene buscar referencias anteriores, dominios registrados, participación pública y contactos verificables.
2. Examinar el patrón, no solo el texto
Los indicadores pueden aparecer en la cadencia de envíos, la repetición de temas, las biografías genéricas, las mismas estructuras de correo o la adaptación excesivamente precisa a varias publicaciones. Una pieza aislada puede parecer normal. Siete firmas que publican mensajes alineados, con perfiles construidos de forma similar, dibujan un patrón diferente.
3. Mantener una política clara sobre IA y conflictos de interés
Una política editorial debería exigir que el colaborador declare si ha usado IA para redactar o transformar el contenido y, sobre todo, quién financia o impulsa el envío. La transparencia de la herramienta no resuelve la transparencia de la intención. Las empresas que publican estudios, tribunas o casos de éxito necesitan los mismos controles, porque una firma falsa también puede introducir mensajes comerciales o reputacionales.
4. No confiar en un único detector
Los detectores de texto generado por IA producen falsos positivos y falsos negativos. Las marcas de agua pueden ayudar cuando el contenido procede de sistemas compatibles, pero no abarcan todos los modelos ni todas las transformaciones. La defensa debe combinar señales técnicas, revisión humana, comprobación de fuentes y trazabilidad del autor. El debate enlaza con las nuevas restricciones que Anthropic ha incorporado contra campañas políticas o comerciales engañosas, aunque las reglas de uso solo son eficaces si pueden detectarse y aplicarse.
Por qué este caso marca un cambio
Hasta ahora, muchas campañas de desinformación con IA se asociaban a imágenes llamativas, vídeos falsos o redes de cuentas que publicaban mensajes repetitivos. Aquí el canal de distribución fue más valioso: medios que ya contaban con lectores, reputación y mecanismos de difusión. La IA no sustituyó toda la operación; redujo el esfuerzo necesario para mantener varias identidades, producir contenido en otro idioma y adaptarlo a criterios editoriales concretos.
La investigación también obliga a separar la capacidad del modelo de la responsabilidad del proceso. OpenAI pudo identificar actividad dentro de su servicio y bloquear cuentas, pero los medios recibieron el resultado final por correo o a través de intermediarios. Cuando el contenido abandona la plataforma que lo generó, la verificación depende de las organizaciones que lo publican. Por eso la solución no puede descansar únicamente en los proveedores de modelos.
El precedente ruso añade otra dimensión: personas reales pueden trabajar de buena fe para una entidad cuya dirección es ficticia. En ese escenario, verificar que un texto fue escrito por un humano tampoco resuelve el problema. La cuestión esencial es quién controla la organización, cómo se financia y a quién rinde cuentas.
Conclusión
Las dos operaciones muestran una evolución de la propaganda asistida por IA. El objetivo ya no es inundar redes con mensajes fáciles de reconocer, sino aprovechar autores falsos, relaciones legítimas y formatos editoriales normales para entrar en espacios de confianza. ChatGPT hizo más rápidos algunos pasos, pero el éxito dependió de técnicas humanas conocidas: suplantación, intermediarios, persistencia y ausencia de comprobaciones.
Para medios y empresas, la respuesta práctica es reforzar la procedencia del contenido, no buscar una señal mágica dentro del texto. Confirmar quién firma, quién encarga y quién se beneficia de una publicación resulta más fiable que intentar adivinar si cada frase la escribió una máquina. La IA puede producir una columna convincente; la legitimidad del autor sigue necesitando pruebas.
Fuentes consultadas
- OpenAI: Disrupting AI-enabled “false front” operations, 8 de octubre de 2026. Consulta: 9 de octubre de 2026.
- The Washington Post: Iranian campaign planted fake articles in real U.S. publications using ChatGPT, 9 de octubre de 2026. Consulta: 9 de octubre de 2026.
- Recorded Future News: OpenAI disrupted Russian and Iranian influence operations, 9 de octubre de 2026. Consulta: 9 de octubre de 2026.
- AFP: OpenAI says Iran, Russia influence ops busted, 9 de octubre de 2026. Consulta: 9 de octubre de 2026.
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