Lo que aún no sabemos
Toda afirmación factual de este sitio enlaza a su fuente. Esta página trata de las preguntas que todavía no tienen respuesta, y de por qué eso importa.
Cómo leer esta página. Toca cualquier palabra subrayada para ver el término académico preciso y una definición breve. Abre cualquier recuadro “Más a fondo” para ver la evidencia y los puntos en disputa. El texto principal se sostiene solo: puedes saltarte ambas cosas y aun así entender todo el argumento.
Los daños documentados en las páginas anteriores están establecidos, tienen fuente y, en varios casos, las propias plataformas los han reconocido. Pero la máquina de atención no se queda quieta, y la investigación siempre va detrás de la tecnología. Estas son las cuestiones para las que todavía no tenemos evidencia suficiente.
El efecto completo del contenido generado por IA en las elecciones
En el ciclo electoral de 2024 se documentó por primera vez el uso de IA generativa en operaciones de influencia a gran escala. Hoy existe la infraestructura para producir, a un costo casi nulo, perfiles falsos convincentes, desinformación a la medida y audio y video sintéticos. Una investigación del Centre for Emerging Technology and Security (CETaS) no encontró evidencia concluyente de que el contenido generado por IA alterara de forma sustancial el resultado de la elección de 2024 en Estados Unidos, pero sí encontró que influyó en el debate público, amplificó narrativas dañinas y afianzó la polarización. La elección presidencial anulada en Rumania muestra lo que puede ocurrir cuando se alega que la amplificación algorítmica favoreció a un candidato en un contexto concreto; qué fue esa amplificación, y quién la pagó, sigue en disputa. Las capacidades mejoran más rápido que la detección y la regulación. Actualizaremos esta página a medida que avance la evidencia.
Fuentes a seguir: EU DisinfoLab; Agencia de la Unión Europea para la Ciberseguridad (ENISA); MIT Election Data Science Lab; CETaS (Alan Turing Institute).
Los efectos a largo plazo en el desarrollo infantil
La mayor parte de la investigación sobre salud mental hecha hasta hoy abarca periodos relativamente cortos. Todavía no tenemos evidencia longitudinal sólida sobre lo que le hace al desarrollo cognitivo, a la capacidad de atención y a la capacidad de relacionarse con los demás, a lo largo de toda una vida, crecer desde la primera infancia con redes sociales en el celular, como lo están haciendo hoy los niños más pequeños. Podría decirse que es la pregunta sin respuesta más importante. Hay estudios de cohortes en curso; los resultados tardarán años.
Estudio longitudinal (longitudinal study)
Un estudio que sigue a las mismas personas durante un periodo largo y las mide una y otra vez, en lugar de tomar una sola foto del momento. Es el diseño más capaz de separar la causa del efecto —¿el feed empeora el ánimo, o el ánimo bajo lleva a pasar más tiempo en el feed?— porque puede ver qué vino primero. Su debilidad es el tiempo: para saber qué le hacen a una vida las redes sociales de la infancia, hay que esperar más o menos lo que dura esa vida.
Fuentes
- ABCD Study — Adolescent Brain Cognitive Development, Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos.
Fuentes a seguir: ABCD Study (Adolescent Brain Cognitive Development, el mayor estudio a largo plazo sobre el desarrollo del cerebro en niños de Estados Unidos); Millennium Cohort Study (Reino Unido).
Qué funciones concretas causan qué daños
La investigación suele tratar el “uso de redes sociales” como una sola categoría. Pero un adolescente que usa Instagram para compartir fotos con sus amigos hace algo sustancialmente distinto de otro que pasa el tiempo deslizando, sin participar, por un feed personalizado. Todavía no tenemos evidencia suficiente para decir con precisión qué funciones —el scroll infinito, la recomendación algorítmica, los contadores de “me gusta”, las notificaciones push— impulsan qué daños, y a partir de qué nivel de uso. También sabemos que los efectos son específicos de cada persona: la misma función ayuda a una persona y perjudica a otra. Esto importa tanto para la regulación como para reformar el diseño.
Efectos específicos de cada persona (person-specific effects)
El hallazgo de que los promedios ocultan realidades individuales opuestas: una función que mejora el ánimo de una persona empeora el de otra, de modo que el promedio de la población puede estar cerca de cero mientras los daños y los beneficios reales son grandes, pero se anulan entre sí. El trabajo de Valkenburg sostiene que por eso el debate sobre el “efecto promedio pequeño” puede inducir a error: la pregunta correcta suele ser para quién y en qué condiciones, más que cuánto en promedio.
Fuentes
- Valkenburg, P.M., Beyens, I., Pouwels, J.L., van Driel, I.I. & Keijsers, L. (2021), Social Media Use and Adolescents' Self-Esteem: Heading for a Person-Specific Media Effects Paradigm, Journal of Communication 71(1).
Fuentes a seguir: Center for Humane Technology; el laboratorio de la profesora Patti Valkenburg en la Universidad de Ámsterdam, una investigadora europea de referencia sobre los efectos de las redes sociales específicos de cada persona.
Efectos fuera de las democracias occidentales
La mayor parte de la investigación citada en este sitio proviene de Estados Unidos, el Reino Unido y la UE. La máquina de atención opera en todos los países con acceso a internet. Los daños en Myanmar y Etiopía están documentados. Lo que ocurre en Brasil, India, Indonesia y Nigeria —países con enormes poblaciones en redes sociales y contextos culturales distintos— está mucho menos estudiado en la investigación en inglés en la que se basa este sitio.
Fuentes a seguir: Reuters Institute Digital News Report (anual, más de 40 países); Global Voices.
Compañeros de IA
Los productos de IA conversacional diseñados para mantener una relación personal continua son una categoría propia. El incentivo comercial es cercano al de las redes sociales: optimizar el engagement y que la gente vuelva, aun cuando el dinero venga de suscripciones y no de publicidad. La evidencia sobre sus efectos —en la soledad, el desarrollo social, la dependencia emocional y la toma de decisiones— es escasa. Todavía no sabemos si los daños son comparables a los de las redes sociales. La infraestructura es la misma; la experiencia es cualitativamente distinta.
Fuentes a seguir: Oxford Internet Institute; Center for AI Safety.
Por qué esto importa
La distancia entre lo que muestra la evidencia y lo que la tecnología ya está haciendo es la brecha de gobernanza. Las leyes avanzan despacio. La investigación toma tiempo. Las plataformas van rápido. Esta página se actualizará a medida que avance la evidencia.
Cómo sabemos lo que no sabemos: por qué la investigación va a la zaga y cómo lo manejamos
Dos hechos estructurales mantienen la evidencia por detrás de la tecnología. Primero, los diseños más sólidos son los más lentos: una cohorte longitudinal que podría zanjar la pregunta sobre el desarrollo tiene que seguir a los niños durante años, y para entonces las plataformas ya cambiaron. Segundo, la principal medida de exposición en este campo —el “tiempo de pantalla” o el “uso de redes sociales” que cada persona declara— es burda: pone en el mismo saco una videollamada con los abuelos y dos horas de deslizar el feed sin participar. Una medición burda achica y desdibuja los efectos medidos, sea lo que sea que esté pasando en realidad.
Cómo maneja este sitio esa brecha. Marcamos los daños establecidos como establecidos, las afirmaciones causales disputadas como disputadas y las verdaderas incógnitas —esta página— como incógnitas, sin redondear ninguna hacia arriba. Reconocer los límites no es una debilidad del argumento; es lo que hace confiable todo lo demás. Preferimos afirmar de menos y poder ser verificados que afirmar de más y que nos refuten por un detalle.
Fuentes
- CETaS (Alan Turing Institute), AI-Enabled Influence Operations: Safeguarding Future Elections (2024).
- ABCD Study (Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos).
- Valkenburg, P.M. et al. (2021), Social Media Use and Adolescents' Self-Esteem: Heading for a Person-Specific Media Effects Paradigm, Journal of Communication 71(1) — Universidad de Ámsterdam.
- Reuters Institute — Digital News Report 2025.
- Curtea Constituțională a României (Corte Constitucional de Rumania, 6 de diciembre de 2024), Hotărârea nr. 32 — la decisión unánime que anuló todo el proceso electoral presidencial; Tribunal Europeo de Derechos Humanos (11 de febrero de 2025), Georgescu v. Romania (n.º 37327/24) — la demanda del candidato contra la anulación, declarada inadmisible.
- UN Independent Fact-Finding Mission on Myanmar (2018) — A/HRC/39/64.
- Amnesty International (31 de octubre de 2023), 'A death sentence for my father': Meta's contribution to human rights abuses in northern Ethiopia (AFR 25/7292/2023).