Opinión
Estaba revisando reportes de tráfico digital cuando me topé con una cifra que no pude sacarme de la cabeza: en 2025, más de la mitad de todo lo que pasa en internet —el 53%— ya no lo generamos personas, sino programas automatizados. Y dentro de ese porcentaje, los bots maliciosos representan el 40%, una cifra que se acerca peligrosamente al 47% que todavía nos corresponde a los humanos. El dato viene del Bad Bot Report 2026 de Thales, que recogió Statista*.
Escribí sobre eso, cerré el tema, y pensé que ahí quedaba. Pero unos días después me cayó en las manos un estudio publicado en los reportes científicos de la reconocida revista académica Nature, hecho por investigadoras del Centro para Análisis Computacional de Sistemas Sociales y Organizacionales, Societales y de Software de la Universidad de Carnegie Mellon, Lynnette Hui Xian Ng y Kathleen Carley, y decidí cruzar los dos datos. Lo que encontré me pareció más interesante que la cifra original
Dos miradas al mismo problema
Ambos reportes no están midiendo lo mismo, y ahí está lo que los vuelve complementarios para este análisis de política digital. Thales mide tráfico web en general, es decir, todo lo que toca un servidor en cualquier rincón de internet, desde scrapers hasta ataques automatizados a interfaces de programación. El estudio de Nature, en cambio, se metió específicamente a mirar la conversación en redes sociales —en X, el antiguo Twitter— sobre eventos globales puntuales: elecciones, la pandemia, hasta el estreno de una película de Marvel. Analizaron casi 5.000 millones de tuits y 200 millones de usuarios entre 2018 y 2021. Uno mide la magnitud del fenómeno a escala de toda la web; el otro, cómo se comporta ese fenómeno cuando aterriza en una conversación concreta.
Y ahí es donde las piezas empiezan a encajar. El estudio de Carnegie Mellon encuentra que, en la conversación social sobre eventos específicos, el volumen de bots ronda el 20% en promedio, pero se dispara hasta 43% en momentos de alta tensión política, como unas elecciones. Es decir, confirma con datos propios algo que el reporte de Thales sugiere desde otro ángulo: los bots no están distribuidos de forma pareja, sino que se concentran justo donde hay más en juego. Lo que Thales mide como una tendencia sostenida de crecimiento a nivel de toda la web, el estudio académico lo explica desde adentro: por qué esa presencia se intensifica en ciertos momentos y temas. Y esto coincide, de paso, con algo que dijo Elon Musk en 2022 sobre la proporción de bots en Twitter.
Cómo se comporta un bot cuando lo miras de cerca
Lo que más me enganchó del estudio no fue la cifra de volumen, sino cómo describen el comportamiento de los bots frente al de los humanos. Ahí hay detalles que valen la pena contarse, uno por uno.
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Primero, la forma de escribir. Los bots usan más hashtags, más menciones, tuitean con más frecuencia y retuitean muchísimo más que los humanos. Nosotros, en cambio, respondemos, citamos y compartimos más imágenes: elegimos las interacciones que exigen entender de verdad una conversación, mientras que los bots recurren a lo que es fácil de automatizar.
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Segundo, la identidad. Cuando un bot dice quién es, casi siempre elige entre un puñado de perfiles genéricos: hombre, fan, hijo. Los humanos, en cambio, presentamos una variedad mucho más amplia de identidades. Es como si los bots tuvieran un guardarropa muy limitado de personajes para interpretar.
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Tercero, y esto me pareció lo más visual de todo el estudio: la forma en que nos conectamos. Los bots arman redes en forma de estrella —un núcleo que emite información y una periferia que la amplifica—, mientras que los humanos formamos estructuras más parecidas a un árbol, jerárquicas y orgánicas. Y los bots, además, concentran su conversación justo en las líneas de fractura social: género, política, raza, nacionalidad. Ahí es donde más se meten.
Un caso que le pone nombre y apellido a estos datos
Mientras escribía esto no pude dejar de pensar en algo que estalló esta misma semana en la región: el caso deFernando Cerimedo, conocido como “el rey de los trolls”. El consultor argentino fue detenido el 18 de agosto en Bolivia, en el marco de una investigación por el intento de feminicidio contra su expareja, la abogada Nadia Beller. Durante los allanamientos posteriores apareció una segunda arista: la Fiscalía de La Paz informó del hallazgo de dinero, documentos y equipos que calificó como una “mini granja de bots”.
Cerimedo no es un desconocido en esto. Durante la campaña de Javier Milei en 2023, el propio consultor admitió tener miles de trolls para influir en algoritmos y alterar qué temas se volvían relevantes en redes sociales. Su alcance no se quedó en Argentina: en Brasil, la Policía Federal lo ubicó dentro de un núcleo dedicado a producir, difundir y amplificar noticias falsas sobre las elecciones presidenciales de 2022, y durante el proceso constitucional chileno de ese mismo año estuvo vinculado a la campaña por el Rechazo. Más recientemente, apareció como colaborador cercano del actual presidente boliviano, Rodrigo Paz.
Leído junto al estudio de Carnegie Mellon, el caso no me parece una anécdota aislada, sino casi un caso de laboratorio de lo que describen los datos. La estructura en forma de estrella que el paper encontró en los bots políticos —un núcleo que produce contenido y una periferia que lo amplifica— es, en la práctica, lo que una granja de bots hace de manera literal. Y el hallazgo de que los bots se concentran justo en los eventos más disputados calza perfecto con el patrón: Argentina, Brasil, Chile y Bolivia son, todos, países donde hubo elecciones o plebiscitos reñidos en los últimos años. Lo que antes leía como una cifra abstracta —20% de bots en promedio, hasta 43% en elecciones— ahora tiene nombre, apellido y un modelo de negocio detrás.
El punto en el que ambas fuentes se dan la mano
Hay algo en lo que a partir de las dos evidencias científicas presentadas se puede sostener, ahora con mayor seguridad: la inteligencia artificial está cambiando las reglas del juego en cómo se desenvuelve la humanidad. El estudio de Carnegie Mellon cuenta que los bots armados con modelos de lenguaje todavía son poco comunes, pero advierte que ya se acercan al umbral de volverse indetectables. Thales, por su parte, documentó que los ataques de bots impulsados por IA se multiplicaron más de 12 veces en un solo año. Distintos métodos, distinta escala, misma dirección: el problema no es solo de cantidad, es de naturaleza.
Así que, si me preguntas qué me llevo de todo esto, te diría lo siguiente: las dos fuentes, leídas juntas, dan una foto más completa que cualquiera de las dos por separado. Thales confirma la magnitud del problema a escala de toda la web; el estudio académico explica el mecanismo detrás de esa magnitud, mostrando cómo, dónde y con qué comportamiento específico se concentran los bots cuando la conversación importa de verdad. El dato duro y el dato fino no compiten entre sí: uno te dice cuánto está pasando, el otro te dice cómo está pasando —y por qué justo en los temas más sensibles, como elecciones, salud pública o identidad, es donde más hay que estar atentos.
__Vale acotar que Thales es una gran compañía multinacional de origen francés especializada en el desarrollo de sistemas electrónicos, tecnología y servicios para los sectores aeroespacial, de defensa, seguridad y ciberseguridad.__*
