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Vol. 4 N° 1, enero-junio 2026 (265-281)
ISSN: 3028-8983
265
Artículo de revisión
Desinformación y sistemas de inteligencia artificial: nuevas dinámicas
en la circulación de información digital en la sociedad contemporánea
Disinformation and artificial intelligence systems: new dynamics in the
circulation of digital information in contemporary society
Mónica Elena Cárdenas Vela*
Universidad Estatal Amazónica
Puyo - Ecuador
me.cardenasv@uea.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-4508-4477
Yetel Ricaño Noguera
Universidad Estatal Amazónica
Puyo - Ecuador
y.ricanon@uea.edu.ec
https://orcid.org/0009-0002-7349-127X
Sandra-María Cárdenas-Vela
Instituto Superior Tecnológico Cordillera
Quito - Ecuador
scardenasvela@hotmail.com
https://orcid.org/0000-0002-7976-9925
Gustavo David Cárdenas Vela
Universidad Andina Simón Bolívar
Quito - Ecuador
Universidad de las Américas
Quito - Ecuador
gcardenas@auditecuador.com
https://orcid.org/0009-0008-8544-1230
*Correspondencia:
me.cardenasv@uea.edu.ec
Cómo citar este artículo:
Cárdenas, V., Ricaño, Y., Cárdenas-Vela, S., &
Cárdenas, G. (2026).
Desinformación y
sistemas de inteligencia artificial: nuevas
dinámicas en la circulación de información
digital en la sociedad contemporánea.
Perspectivas Sociales y Administrativas, 4(1),
265-281.
https://doi.org/10.61347/psa.v4i1.145
Recibido: 26 de febrero de 2026
Proceso de evaluación:
27 de febrero al 30 de marzo de 2026
Aceptado: 1 de abril de 2026
Publicado: 10 de abril de 2026
Resumen: Las tecnologías digitales, junto con el desarrollo de la inteligencia artificial,
han modificado las formas de comunicación al facilitar la creación, edición y difusión de
contenidos a gran escala y en tiempos reducidos; estas transformaciones han incidido en
la circulación de la información, permitiendo que la desinformación se distribuya con
mayor rapidez, adopte diversos formatos y se articule con dinámicas propias de los
entornos digitales, como la interacción, la segmentación de audiencias y la viralización.
En este marco, el objetivo del estudio fue identificar las nuevas dinámicas de la
desinformación mediadas por la inteligencia artificial, así como caracterizar sus
principales manifestaciones y analizar las estrategias orientadas a su detección y
mitigación. Para ello, se empleó una metodología de revisión de literatura, basada en la
recopilación, análisis, clasificación y síntesis de información proveniente principalmente
de fuentes académicas especializadas. Entre los principales resultados, se identificaron
distintas tipologías de desinformación, la presencia de procesos de hibridación entre
contenido humano y automatizado, y el papel de los formatos digitales y las dinámicas
de interacción en su difusión; además, se sistematizaron diversas estrategias orientadas
a la detección y mitigación de este fenómeno, incluyendo herramientas de verificación,
criterios de análisis de contenidos y propuestas relacionadas con el uso responsable de la
información en el entorno digital. Los hallazgos permitieron c
omprender la
desinformación como un fenómeno dinámico, complejo y multifactorial dentro del
ecosistema digital, cuya caracterización requiere un enfoque integral que articule sus
distintas dimensiones, aportando una base analítica para futuras investigaciones en el
campo de la comunicación digital.
Palabras clave: Comunicación, IA, manipulación informativa, medios digitales, noticias
falsas.
Abstract: Digital technologies, together with the development of artificial intelligence, have
transformed communication processes by facilitating the creation, editing, and dissemination of
content on a large scale and within shorter timeframes; these transformations have influenced the
circulation of information, allowing misinformation to spread more rapidly, adopt diverse
formats, and integrate with dynamics inherent to digital environments, such as interaction,
audience segmentation, and virality. Within this context, the objective of the study was to identify
the new dynamics of misinformation mediated by artificial intelligence, as well as to characterize
its main manifestations and analyze strategies aimed at its detection and mitigation. To achieve
this, a literature review methodology was employed, based on the collection, analysis,
classification, and synthesis of information primarily from specialized academic sources. Among
the main findings, different types of misinformation were identified, along with the presence of
hybridization processes between human-generated and automated content, and the role of digital
formats and interaction dynamics in its dissemination; additionally, various strategies aimed at
detecting and mitigating this phenomenon were systematized, including verification tools,
content analysis criteria, and proposals related to the responsible use of information in digital
environments. The findings made it possible to understand misinformation as a dynamic,
complex, and multifactorial phenomenon within the digital ecosystem, whose characterization
requires a comprehensive approach that integrates its different dimensions, providing an
analytical foundation for future research in the field of digital communication.
Keywords: AI, communication, digital media, fake news, information manipulation.
Copyright: Derechos de autor 2026 Mónica
Elena Cárdenas Vela, Yetel Ricaño Noguera,
Sandra-María Cárdenas-Vela, Gustavo
David Cárdenas Vela.
Esta obra está bajo una licencia internacional
Creative Commons Atribución-
NoComercial 4.0.
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1. Introducción
En la actualidad, la desinformación se presenta como uno de los principales desafíos comunicacionales
para las sociedades democráticas, debido a sus efectos en la convivencia y la estabilidad social. Este
fenómeno, estrechamente vinculado con la polarización, genera dinámicas en las que el conflicto entre
grupos se intensifica y se favorece la difusión de información sesgada. A su vez, las redes sociales,
mediante algoritmos basados en inteligencia artificial, amplifican estos procesos al priorizar
contenidos polarizantes y reforzar cámaras de eco. En este contexto, la desinformación ha adquirido
un papel central en el debate global, siendo identificada por el Foro Económico Mundial como uno de
los riesgos más relevantes en el corto y mediano plazo (García & Teruel, 2026).
Este fenómeno comunicativo se manifiesta de formas diversas y difíciles de detectar, articulándose
a través de narrativas amplias que combinan contenidos verdaderos y falsos para construir relatos
verosímiles. Su carácter flexible le permite adaptarse a distintos contextos y temas de relevancia social,
con el objetivo de generar confusión, desconfianza y división, más que de imponer creencias concretas.
Dicha dinámica responde a una lógica compleja y multifactorial, influida por factores tecnológicos,
sociales y económicos, en la que intervienen estrategias como la apelación emocional, la simplificación
de los hechos, la repetición y el uso de inteligencia artificial (Arteaga et al., 2023).
La desinformación persigue diversos objetivos, que se orientan a la manipulación, la obtención de
beneficios económicos y la generación de confusión o inestabilidad social. Sus efectos impactan
múltiples ámbitos de interés público, ya que puede influir en la toma de decisiones tanto individuales
como institucionales en áreas sensibles como la salud, la economía o el entorno social. Aunque
tradicionalmente se asociaba al ámbito político o bélico, en la actualidad se extiende a otros espacios,
incluyendo el mediático y el empresarial, donde también se utiliza para proteger intereses particulares
y moldear la opinión pública (Astudillo, 2024). En este escenario, las plataformas y herramientas
digitales han transformado las formas y mecanismos de circulación de la información, facilitando su
producción y difusión masiva, lo que incrementa la incertidumbre sobre su veracidad y reconfigura el
papel de los actores tradicionales en la construcción de la realidad pública.
Una de las herramientas digitales que ha cobrado mayor relevancia en este contexto es la
inteligencia artificial (IA), entendida como la capacidad de los sistemas computacionales para ejecutar
tareas, tomar decisiones y mejorar su desempeño a partir de algoritmos diseñados con objetivos
específicos, con distintos niveles de autonomía respecto a la intervención humana. En el contexto actual
de transformación digital, su desarrollo ha favorecido la automatización de múltiples procesos,
consolidándose como un componente central en diversos ámbitos tecnológicos. La IA se manifiesta en
aplicaciones de uso cotidiano como redes sociales, motores de búsqueda, asistentes virtuales y sistemas
de recomendación, así como en áreas más complejas como el análisis de grandes volúmenes de datos,
la optimización de procesos, la atención automatizada y la toma de decisiones en distintos sectores
(Arreola, 2024).
Linares (2024) manifiesta que la desinformación generada por la inteligencia artificial (IA)
representa una creciente amenaza global para la seguridad y defensa nacional, al permitir la creación
de contenido falso, pero altamente convincente, como deepfakes y noticias falsas. Estas herramientas
sofisticadas facilitan la manipulación de la opinión pública, la desestabilización de gobiernos y la
erosión de la confianza en las instituciones democráticas, complicando los esfuerzos de ciberdefensa y
planteando serios riesgos para la integridad social en la era digital. Para mitigar estos peligros, se han
creado estrategias que incluyen la implementación de marcos normativos, la inversión en tecnologías
avanzadas de detección y neutralización, el fomento de la cooperación internacional y el desarrollo del
pensamiento crítico en los ciudadanos.
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En Ecuador, la desinformación, potenciada por la inteligencia artificial, ha tenido un impacto
significativo en diversos ámbitos, uno de ellos son los procesos electorales, como se observó en las
elecciones de 2023 y 2025. Herramientas de IA han sido empleadas para generar imágenes sintéticas
hiperrealistas de candidatos en situaciones comprometedoras, así como audios (discursos) falsos
mediante clonación de voz, que se viralizaron en plataformas como WhatsApp, X (Twitter) y TikTok
(Vélez, 2026). Esta proliferación de deepfakes, bots y contenido manipulado distorsiona la realidad y
socava la confianza del electorado en la autenticidad de la información, además que también amenaza
la integridad de los procesos democráticos y la libertad de expresión.
Desde una perspectiva teórica, estas transformaciones pueden comprenderse a partir de la teoría de
la sociedad red de Manuel Castells, quien plantea que la comunicación contemporánea se desarrolla
en estructuras digitales interconectadas, caracterizadas por la descentralización de los flujos
informativos y por la creciente capacidad de circulación y amplificación de los mensajes en red
(Castells, 2004). Este enfoque permite explicar por qué la desinformación encuentra condiciones
favorables para expandirse en plataformas digitales, donde la conectividad permanente, la velocidad
de difusión y la reducción de intermediaciones tradicionales potencian su alcance. De manera
complementaria, la noción de convergencia cultural de Henry Jenkins sostiene que los contenidos
circulan entre múltiples medios y que los usuarios dejan de ser receptores pasivos para participar
activamente en la difusión, reinterpretación y expansión de los mensajes (Jenkins, 2006). En conjunto,
ambas perspectivas resultan pertinentes para analizar la desinformación mediada por inteligencia
artificial como un fenómeno que articula conectividad en red, participación de audiencias y nuevas
formas de mediación tecnológica.
Desde la literatura reciente, la desinformación es abordada como un desafío crítico en los entornos
digitales contemporáneos, lo que evidencia la necesidad de desarrollar enfoques más sólidos para su
comprensión y abordaje. Estas formas avanzadas de manipulación, impulsadas por la inteligencia
artificial, complejizan la identificación de contenidos engañosos; sin embargo, las mismas tecnologías
también ofrecen herramientas para su detección y mitigación, configurando un escenario en el que la
IA actúa tanto como factor de riesgo como recurso para enfrentar este fenómeno (Alcaide-Pulido,
2023).
En este contexto, resulta necesario fortalecer las capacidades de análisis, verificación y evaluación
de la información, así como comprender las dinámicas de funcionamiento de la inteligencia artificial y
su impacto en la comunicación, especialmente frente a técnicas cada vez más sofisticadas. A partir de
esta problemática, el presente estudio tiene como objetivo identificar las nuevas dinámicas en torno a
la desinformación y el uso de la inteligencia artificial; además, busca reconocer las características de la
desinformación digital y analizar estrategias orientadas a su detección y control en el ecosistema
informativo actual.
2. Metodología
La presente investigación se desarrolló a partir de una revisión de literatura de carácter cualitativo,
con alcance descriptivo y enfoque exploratorio, orientada a identificar y analizar los principales aportes
teóricos y conceptuales sobre la desinformación en entornos digitales y su relación con la inteligencia
artificial.
La revisión de literatura se concibió como un método de investigación que permite identificar,
analizar y sintetizar el conocimiento existente sobre un tema específico, con el fin de ofrecer una visión
estructurada y crítica del estado del arte. De acuerdo con autores como Hernández et al. (2020), este
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tipo de enfoque facilita la integración de hallazgos provenientes de diversas fuentes, lo que permite
reconocer tendencias, vacíos de investigación y marcos teóricos relevantes. Su principal objetivo
consistió en organizar y sistematizar la información disponible para fundamentar el análisis, evitando
la duplicación de estudios y contribuyendo a una comprensión más profunda y contextualizada del
fenómeno investigado.
Dado el carácter descriptivo y exploratorio de la revisión, se realizó una búsqueda acotada
exclusivamente en Google Académico, por tratarse de una herramienta de amplio acceso que permite
localizar producción científica relevante sobre la temática. Para la recuperación de documentos se
emplearon palabras clave en español e inglés relacionadas con el objeto de estudio, tales como:
desinformación, inteligencia artificial, fake news, misinformation, disinformation, redes sociales y
ecosistema digital. Como criterios de selección, se priorizaron publicaciones con relación directa con
la desinformación digital y la inteligencia artificial, acceso a texto completo y aporte conceptual o
analítico al objetivo del estudio. Se excluyeron documentos duplicados, textos sin pertinencia temática
suficiente y materiales cuya información resultaba redundante para la construcción de las categorías
de análisis. Este procedimiento permitió delimitar un corpus documental acotado, pero coherente con
el carácter descriptivo y exploratorio de la investigación.
Una vez seleccionado el corpus documental, se llevó a cabo un proceso de lectura comprensiva,
clasificación temática y síntesis cualitativa, con el propósito de identificar categorías recurrentes,
características del fenómeno y principales estrategias señaladas en la literatura para su detección y
abordaje.
Las categorías de análisis se construyeron a partir de recurrencias temáticas identificadas en la
literatura revisada, relacionadas con las características de la desinformación, sus nuevas dinámicas
mediadas por IA y las estrategias propuestas para su detección y mitigación.
3. Desarrollo
La desinformación trasciende la noción simplificada de noticias falsas, ya que constituye un fenómeno
complejo en el que intervienen múltiples actores y prácticas, como los medios de comunicación, la
circulación de bulos, la manipulación informativa y la propaganda, con el objetivo de influir en las
percepciones y comportamientos de la ciudadanía (López et al., 2023).
En los entornos digitales, estas dinámicas se intensifican debido a la rapidez de difusión de los
contenidos y al papel de los algoritmos, que potencian su alcance y segmentación. En este contexto,
Wardle y Derakhshan (2017) proponen una tipología que permite diferenciar los tipos de
desinformación según su naturaleza e intencionalidad, estableciendo las categorías de misinformation,
disinformation y malinformation. En la figura 1 se presenta un diagrama que sintetiza estos conceptos,
facilitando su comprensión dentro del ecosistema informativo actual.
La misinformation, o en español conocida como información errónea, se refiere a información
incorrecta, inexacta o engañosa que se difunde sin intención deliberada de causar daño. Generalmente,
se asocia a errores, malinterpretaciones o falta de conocimiento sobre un tema, por lo que suele
considerarse menos perjudicial que otras formas de desinformación (Estrada-Cuzcano et al., 2020). Sin
embargo, su circulación puede contribuir a la confusión y a la propagación de ideas erróneas,
especialmente en entornos donde la verificación de la información es limitada. Un ejemplo de
misinformation se observa en la difusión de afirmaciones en redes sociales sobre la supuesta efectividad
de ciertos productos frente a enfermedades, basadas en información parcialmente correcta pero mal
interpretada. En muchos casos, estos mensajes se comparten como verdaderos sin intención de engañar,
debido a la confusión entre evidencias científicas previas y nuevos contextos (Baines & Elliott, 2020).
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Figura 1
Tipología de la desinformación
La disinformation, o en español desinformación, se caracteriza por su intencionalidad, ya que implica
la manipulación deliberada de hechos para presentarlos como verídicos y generar engaño. Este tipo de
contenido suele manifestarse como un conjunto organizado de prácticas, como la propaganda o las
narrativas estratégicas, que buscan influir en las creencias de las audiencias. Desde una perspectiva
comunicativa, la desinformación introduce “ruido” en los mensajes, alterando o reduciendo la calidad
de la información y dificultando su interpretación. Un rasgo distintivo es que no ocurre de manera
accidental, sino que responde a una intención de inducir al error, lo que la convierte en un fenómeno
particularmente problemático en entornos informativos complejos. Prácticas como el clickbait, en las
que los titulares son deliberadamente engañosos o distorsionan el contenido, constituyen un ejemplo
de desinformación (Alonso, 2022).
La malinformation, o información maliciosa, se refiere a información verídica que es utilizada de
manera intencional para causar daño, manipular percepciones o afectar la reputación de personas,
grupos o instituciones. A diferencia de otras formas de desinformación, no implica la creación de
contenido falso, sino la difusión de datos reales fuera de contexto o su uso estratégico con fines
perjudiciales (Santos-d’Amorim & Fernandes de Oliveira, 2021).
Características de la desinformación en redes digitales
A partir de la revisión de la literatura, se identificaron diversas características que influyen en el
comportamiento y la propagación de la desinformación en el entorno digital. Estas particularidades
permiten comprender cómo se produce, circula y se adapta este fenómeno en las redes sociales.
Las categorías presentadas no deben entenderse como exhaustivas, sino como regularidades
identificadas en la literatura revisada. Su organización responde a una finalidad analítica: mostrar los
principales factores que intervienen en la producción, circulación y aceptación de la desinformación.
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Tabla 1
Principales características de la desinformación
Categorías
Características Efecto
Plataformas
Redes sociales:
Facebook, Instagram, TikTok y X
Viralización, mayor alcance,
algoritmos de recomendación.
Población
Adultos mayores, adolescentes y
personas con bajo nivel educativo
Mayor probabilidad de creer,
compartir o difundir
contenidos falsos.
Temas
Crisis, política, conflictos, salud,
ambiente.
Captan la atención y generan
polarización.
Emociones Miedo, enojo, empatía Impulsan la difusión.
Rasgos discursivos
Lenguaje alarmista, amarillista,
simplificación
Atraen la atención, facilitan la
comprensión rápida.
Formatos Imágenes, videos, memes
Aumentan atractivo y son de
fácil consumo.
Interacción Compartidos, comentarios Amplifican alcance
Credibilidad aparente Logos, cifras, “fuentes” Generan confianza
Recontextualización Datos o imágenes fuera de contexto Dificultan verificación
Plataformas como Facebook, Instagram, TikTok y X (antes Twitter) se han consolidado como
espacios donde la interacción social, la publicidad y la desinformación se entrelazan (J. García, 2025).
Estas plataformas concentran una alta circulación de contenidos no verificados, lo que contribuye a la
propagación de información engañosa (Reyes, 2025). Esto se explica por su gran número de usuarios,
la naturaleza de sus formatos y los sistemas algorítmicos que priorizan la interacción y la viralidad.
Según la literatura analizada, la desinformación afecta con mayor frecuencia a ciertos grupos
poblacionales, como adultos mayores, adolescentes y personas con bajo nivel educativo. Esta
vulnerabilidad se relaciona con limitaciones en la alfabetización digital y en la capacidad de
verificación de la información (Vivion et al., 2024; Rubio, 2021; Benkler et al., 2018).
La desinformación en redes sociales**, especialmente aquella amplificada por la inteligencia
artificial,** suele concentrarse en temas de alta sensibilidad social, como la política, los conflictos y la
salud (Busón et al., 2025). Estos contenidos apelan a emociones intensas, lo que incrementa su difusión
y refuerza la polarización (Espinoza-Portilla et al., 2020).
En cuanto a las emociones, diversos estudios evidencian que predominan aquellas de carácter
negativo, como el miedo y la ira, las cuales favorecen la viralización de los contenidos (Gamir-Ríos et
al., 2022). Asimismo, la empatía puede ser utilizada estratégicamente para incentivar la difusión sin
verificación previa.
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Los rasgos discursivos de la desinformación se caracterizan por el uso de lenguaje alarmista,
sensacionalista y simplificado, orientado a captar la atención (Quintero, 2025). Estas estrategias
dificultan la evaluación crítica de la información por parte de los usuarios.
En el entorno digital, los formatos visuales y las dinámicas de interacción desempeñan un papel
clave en la difusión de la desinformación, ya que incrementan su atractivo y facilitan su propagación
(Rinehart, 2017; Vosoughi et al., 2018; del Vicario et al., 2016).
Nuevas dinámicas de desinformación en la era de la IA
Si bien la desinformación ha estado presente en distintos momentos y contextos mediáticos, la IA
introduce condiciones específicas que reconfiguran su alcance, sofisticación y capacidad de
adaptación. En este escenario, la automatización, la generación de contenido sintético, la
personalización algorítmica y la aceleración de la circulación informativa no constituyen únicamente
extensiones técnicas del problema, sino transformaciones que modifican su funcionamiento dentro del
ecosistema digital contemporáneo.
Automatización de la producción de contenidos
En los entornos digitales, la automatización como el uso de bots y otras técnicas avanzadas de
inteligencia artificial se emplean para influir en la formación de opiniones y en la circulación de
contenidos. Estas herramientas pueden simular comportamientos humanos y operar de manera
coordinada para amplificar determinados mensajes, generando tendencias o corrientes de opinión que
parecen orgánicas (López et al., 2023). Esto propicia un impacto mediático relevante, especialmente
cuando se combinan con sistemas algorítmicos de recomendación que incrementan la visibilidad de
ciertos contenidos y favorecen su rápida propagación en distintos contextos comunicativos.
Estos sistemas automatizados, superan la capacidad de moderación humana, facilitando la
propagación rápida de desinformación. Debido a que pueden gestionar publicaciones, interactuar con
usuarios y amplificar mensajes de forma continua, lo que incrementa su alcance en distintos entornos
digitales. Además, ciertas características de las plataformas, como el anonimato o la dificultad para
rastrear el origen de los contenidos, favorecen la circulación de información engañosa y dificultan la
identificación de las fuentes (Yilmaz, 2025).
Sofisticación y realismo del contenido
En la actualidad, los sistemas de IA generativa permiten crear imágenes con un alto grado de realismo
que, en muchos casos, pueden confundirse con registros auténticos, lo que incrementa su capacidad
de persuasión y dificulta su identificación como contenido sintético. El Salous et al. (2026) manifiestan
que el nivel de sofisticación alcanzado por estos contenidos puede sobrepasar las capacidades de
discernimiento humano, favoreciendo su aceptación y circulación en condiciones similares a las de
información considerada verídica.
Como señala Limia (2025) en su análisis sobre las imágenes falsas del conflicto en Gaza, estas
tecnologías actúan como catalizadores en la intensificación de narrativas emocionales, al generar
representaciones visuales que apelan directamente a la empatía y al impacto afectivo. Las imágenes se
producen mediante modelos de texto a imagen como Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion y
Leonardo AI, cada vez más accesibles, capaces de crear escenas altamente realistas a partir de
indicaciones simples.
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Este realismo se refuerza mediante recursos estéticos como el uso de luz y sombra, composiciones
dramáticas y tratamientos de color asociados a emociones intensas, junto con elementos narrativos
como textos, emojis o música que potencian su circulación. El nivel de detalle en texturas, expresiones
o contextos dificulta su identificación incluso por observadores experimentados. Además, la
incorporación de símbolos o escenarios verosímiles y la posible eliminación de advertencias en las
plataformas favorecen su difusión como representaciones plausibles de la realidad.
Escalabilidad y velocidad de difusión
En el ecosistema digital actual, la información circula bajo lógicas de explotación de datos donde las
interacciones, emociones y comportamientos de los usuarios se convierten en insumos que alimentan
sistemas algorítmicos orientados a maximizar la viralidad. Este entorno favorece la rápida expansión
de contenidos, especialmente aquellos que apelan a lo emocional o conflictivo, lo que potencia la
difusión de desinformación a gran escala. A su vez, la aceleración en la producción y circulación de
mensajes intensificada por la inteligencia artificial, reduce los márgenes para la reflexión crítica,
promoviendo respuestas inmediatas y amplificando dinámicas de polarización (Rêgo & Carvalho,
2025). Como resultado, se configura un espacio digital donde la velocidad y el alcance de la
información superan la capacidad de verificación, debilitando la cohesión social y tensionando los
procesos de construcción colectiva de la realidad.
Personalización de la desinformación
En el entorno digital, las redes sociales han transformado la circulación de la información mediante
sistemas de segmentación como el microtargeting y la publicidad programática, que permiten adaptar
los contenidos a perfiles específicos. Esta personalización favorece la difusión de desinformación al
potenciar mensajes sensacionalistas, clickbait o basados en contenidos engañosos, diseñados para
maximizar la interacción. La combinación de algoritmos y estrategias publicitarias intensifica la
polarización y debilita la confianza en las instituciones, lo que plantea la necesidad de fortalecer la
alfabetización mediática y repensar los marcos regulatorios frente a estas dinámicas (J. García, 2025).
La personalización de la información en entornos digitales puede favorecer la segmentación de
audiencias y la formación de comunidades altamente cohesionadas que comparten contenidos afines,
incluyendo discursos de odio dirigidos a determinados grupos. Estas dinámicas tienden a concentrar
la difusión en redes densas con actores clave que amplifican los mensajes, mientras que las
contranarrativas, aunque con mayor potencial de alcance diverso, suelen presentar menor cohesión.
Este proceso contribuye a reforzar la polarización, ya que limita la interacción entre comunidades y
reduce la exposición a perspectivas distintas (L. García & Teruel, 2026). Además “la personalización
extrema corre el riesgo de restringir la exposición a una variedad de perspectivas, encerrando a los
usuarios en burbujas informativas que refuerzan” (Calaforra, 2024, p. 15).
Impacto económico y modelos de negocio
La inteligencia artificial está transformando el modelo económico del periodismo y la producción
informativa, al permitir una mayor automatización y eficiencia en la generación de contenidos, lo que
amplía el alcance y las posibilidades de monetización (Calaforra, 2024). La lógica económica de la
información está cada vez más orientada a la maximización de ingresos, lo que lleva a muchos medios
y plataformas a priorizar contenidos que generan mayor tráfico e interacción. En este contexto, la
rapidez, la viralidad y el carácter sensacionalista se imponen sobre la verificación y la calidad
informativa, ya que resultan más rentables. Como consecuencia, se favorece la producción y difusión
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de contenidos llamativos o polémicos, aunque sean poco rigurosos, lo que debilita la credibilidad de
la información y refuerza la circulación de desinformación.
Hibridación entre contenido humano y automatizado
La inteligencia artificial también ha creado en la comunicación en un ecosistema híbrido donde los
algoritmos actúan como coautores, mediadores y reguladores del sentido (Estrada et al., 2026). Esto
implica que la IA no solo genera contenidos de forma autónoma, sino que también interviene en
procesos de corrección, edición, traducción y optimización de textos, apoyando y ampliando la
producción humana. De este modo, la hibridación entre contenido humano y automatizado redefine
las prácticas comunicativas, combinando la creatividad y el juicio humano con la capacidad técnica y
predictiva de los sistemas inteligentes. Sin embargo, este proceso también desplaza la mediación
profesional hacia una lógica basada en datos, automatización y aprendizaje continuo, lo que
transforma la manera en que se produce, circula y legitima la información.
Transformación de la confianza en la información
La desinformación incide en la transformación de la confianza en la información al operar como un
mecanismo de desestabilización basado en la difusión de contenidos engañosos que resultan difíciles
de verificar. A través de mensajes diseñados para parecer verídicos, se busca inducir al error,
cuestionar la credibilidad de actores, instituciones o discursos oficiales y reforzar narrativas que
favorecen determinados intereses. Este proceso genera incertidumbre y debilita los referentes
tradicionales de confianza, configurando un entorno en el que la validez de la información es
constantemente puesta en duda y donde la percepción de verdad se vuelve más vulnerable a la
manipulación. Esta dinámica se ha evidenciado en contextos como la difusión de información
manipulada en conflictos geopolíticos o en el uso estratégico de contenidos engañosos en procesos
electorales (Arreola, 2024).
Fatiga informativa y ansiedad digital
En el entorno digital actual, la sobreexposición a grandes volúmenes de información, intensificada por
la hiperconectividad y la inteligencia artificial, genera saturación cognitiva y reduce la capacidad de
análisis crítico. La constante presión por atender notificaciones y mantenerse actualizado favorece
estados de ansiedad, asociados al temor de perder información relevante, lo que impulsa un consumo
rápido y poco reflexivo de contenidos. Esta combinación de fatiga informativa y ansiedad digital
conduce a una preferencia por mensajes breves, emocionales y de fácil consumo, incrementando la
vulnerabilidad de los usuarios frente a la desinformación y debilitando tanto el juicio individual como
la calidad del ecosistema informativo (Reyes, 2025).
Estrategias para detectar y combatir la desinformación
A partir de la revisión de la literatura, se identifican diversas estrategias orientadas a la detección y
mitigación de la desinformación en entornos digitales, las cuales abordan el fenómeno desde enfoques
tecnológicos, educativos, institucionales y comunicativos. Estas propuestas responden a la
complejidad del ecosistema informativo actual y a la necesidad de intervenir tanto en la producción
como en la circulación de contenidos engañosos. En este sentido, en la tabla 2 se presenta una síntesis
de las principales estrategias identificadas.
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Tabla 2
Enfoques y estrategias para la mitigación de la desinformación digital
Estrategia Descripción
Alfabetización
mediática e
informacional
Una de las estrategias principales es el desarrollo de acciones de alfabetización mediática e
informacional. Esto implica capacitar a las personas en el uso responsable y consciente de la
información, promoviendo habilidades para identificar fuentes confi
ables, comprender los
procesos de producción y circulación de contenidos, y reconocer formatos engañosos como
titulares sensacionalistas o contenidos manipulados (Passalacqua et al., 2025). Además, resulta
importante fomentar prácticas como la verificación colaborativa, el contraste de información y la
comprensión del funcionamiento de los entornos digitales y sus lógicas de difusión. Este enfoque
debe ser integrado y puesto en práctica mediante métodos, procesos de enseñanza y desarrollo de
competencias en entornos personales, educativos, profesionales y sociales (Rodríguez et al., 2025).
Fomento del
pensamiento
crítico
Promover desde las instituciones educativas el desarrollo de habilidades que permitan a los
estudiantes analizar, cuestionar y evaluar la información de manera autónoma (A. Pérez, 2025).
Esto implica incentivar la verificación de fuentes, la identificación de sesgos y la comprensión del
contexto en el que circulan los contenidos. De este modo, se fortalece la capacidad de los
individuos para reconocer información engañosa y reducir su vu
lnerabilidad frente a la
desinformación.
Verificación de
Contenidos (Fact-
checking)
Fortalecer los procesos de verificación en medios y entornos digitales mediante herramientas
tecnológicas y metodologías claras que permitan evaluar la procedencia, el contexto y la veracidad
de la información (Míguez-Gonzáles
, 2023). Desarrollando guías y pautas prácticas, basadas en
pasos simples y accesibles, que faciliten su uso por parte de la ciudadanía y aumenten su adopción.
Esto, junto con la participación
de los usuarios y la optimización de las prácticas de los
verificadores, contribuye a mejorar el alcance, la comprensión y la efectividad de los desmentidos
frente a la desinformación.
Concienciación
sobre la
problemática
Promover la toma de conciencia en la ciudadanía sobre los riesgos asociados al consumo y la
difusión de información no verificada (Climent, 2022). Esto implica que las personas comprendan
que compartir contenidos sin fundamento puede generar confusión, desinformación
generalizada, polarización social, afectaciones en la toma de decisiones y pérdida de confianza en
instituciones, medios y fuentes oficiales. Comprender que estas consecuencias pueden impactar a
nivel individual y también en la convivencia social y en la calidad del debate público. Reconocer
estos efectos permite fomentar una actitud más crítica y responsable frente a la información, así
como impulsar acciones orientadas a prevenir y reducir la propagación de contenidos engañosos.
Revisar
algoritmos y
políticas de
plataformas
Fortalecer la revisión y ajuste de los algoritmos y políticas de moderación en las plataformas
digitales, con el fin de reducir la visibilidad y propagación de contenidos falsos o engañosos
(Yilmaz, 2025). Esto implica priorizar la calidad informativa sobre la interacción, mejorar los
sistemas de detección y control de desinformación, así como establecer normas más claras y
transparentes que limiten su difusión y promuevan entornos digitales más confiables
Cooperación
institucional y
legal
Impulsar una mayor articulación entre actores públicos y privados para abordar la
desinformación de manera integral. Esto supone el desarrollo de marcos normativos y políticas
públicas que regulen el ecosistema informativo, en coordinación con las plataformas digitales
(Passalacqua et al., 2025). Esto con el objetivo de avanzar hacia consensos efectivos que armonicen
las regulaciones tecnológicas con las disposiciones legales, garantizando transparencia,
responsabilidad en la gestión de contenidos y mecanismos adecuados para limitar la difusión de
información engañosa sin comprometer derechos fundamentales.
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Uso de
Tecnología (Big
Data e IA)
La IA puede convertirse en una aliada fundamental si se orienta hacia fines éticos, permitiendo
fortalecer los mecanismos de control, mejorar la calidad informativa y apoyar el trabajo de
verificadores e investigadores. Aprovechar el potencial de tecnologías como el Big Data y la
inteligencia artificial para detectar, analizar y reducir la desinformación en entornos digitales. Esto
implica el desarrollo de sistemas automatizados capaces de identificar contenidos engañosos tanto
textuales como multimedia, así como la eliminación de cuentas falsas y la moderación de
información maliciosa a gran escala (Herrero et al., 2025; Moreno et al., 2024).
4. Discusión
La desinformación se consolida como un fenómeno comunicacional de alta incidencia social, cuyos
efectos pueden distorsionar la realidad, influir en la opinión pública y afectar con mayor intensidad a
grupos vulnerables (Rodríguez et al., 2025). Los hallazgos de la revisión permiten sostener que la
inteligencia artificial no solo amplifica la desinformación existente, sino que reconfigura sus
condiciones de producción y circulación en espacios digitales. Este comportamiento resulta consistente
con una lógica de comunicación en red, caracterizada por la rápida difusión de mensajes en estructuras
interconectadas (Castells, 2004), así como con dinámicas participativas en las que las audiencias
intervienen en la expansión y resignificación de contenidos a través de múltiples plataformas (Jenkins,
2006).
En esta misma línea, la IA ha transformado el ecosistema informativo al facilitar la producción y
circulación masiva de contenidos, lo que pone en evidencia la fragilidad de la confianza pública. Como
advierte Pérez (2025), estas dinámicas intensifican la polarización y debilitan el debate público,
configurando un entorno donde la información circula de manera acelerada y, en muchos casos, sin
los filtros necesarios. Esto plantea la necesidad de reforzar la alfabetización mediática y orientar el uso
de estas tecnologías bajo criterios éticos y críticos.
A su vez, este fenómeno presenta implicaciones económicas y sociales diferenciadas según los
actores involucrados. Para los consumidores, la exposición a contenidos engañosos puede generar
confusión, afectar la toma de decisiones y erosionar la confianza en instituciones y fuentes
informativas. En contraste, para ciertos individuos, medios digitales o plataformas, la desinformación
puede convertirse en una fuente de beneficios económicos, especialmente a través de modelos basados
en la monetización de la atención y la viralización. En la actualidad, una parte considerable de las
noticias amarillistas y contenidos engañosos proviene de sitios digitales orientados a maximizar el
tráfico y los ingresos. En este sentido, Ballesteros-Aguayo & Ruiz (2024) señalan que el uso
generalizado de imágenes falsificadas incrementa los riesgos para la credibilidad institucional y
plantea desafíos económicos y creativos, mientras que el volumen y la velocidad de circulación de
estos contenidos en plataformas digitales se traducen en importantes ganancias. Esta situación
evidencia cómo la desinformación opera simultáneamente como un problema social y como un
mecanismo rentable dentro del ecosistema digital.
Dentro de este escenario, el papel de las personas adquiere una relevancia central, ya que la difusión
de la desinformación depende en gran medida de las decisiones individuales de consumir, creer y
compartir contenidos. El desarrollo del pensamiento crítico y el uso responsable de la información se
posicionan como elementos clave para limitar su expansión. Como sostienen Moreno et al. (2024), las
noticias falsas no se propagan por sí solas, sino que requieren de la acción de los usuarios, lo que
reafirma el carácter determinante del factor humano. En cuanto a la inteligencia artificial, su impacto
no radica exclusivamente en la tecnología en sí, sino en los fines para los que se emplea, pudiendo ser
utilizada tanto para amplificar la desinformación como para detectarla y combatirla. Esto refuerza la
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importancia de orientar su uso de manera ética y de aprovechar su capacidad para el análisis de datos
en la mitigación de este fenómeno.
Frente a estas dinámicas, se hace necesario impulsar la creación y fortalecimiento de estrategias,
políticas y mecanismos orientados a la detección y mitigación de la desinformación. La creciente
sofisticación de los contenidos generados con apoyo de inteligencia artificial dificulta su identificación,
ya que tienden a ser percibidos como más veraces, precisos y claros que la información auténtica. En
este sentido, García-Marín et al. (2025) destacan que noticias, videos e imágenes producidos en estos
entornos logran mayores niveles de credibilidad en los usuarios, lo que incrementa su capacidad de
influencia. Ante esta realidad, resulta clave promover acciones que fortalezcan la verificación de la
información y el desarrollo de competencias críticas en la ciudadanía, en un entorno comunicativo
cada vez más complejo y persuasivo.
Limitaciones del estudio
El estudio, al basarse en una revisión de literatura, constituye una aproximación parcial al fenómeno
de la desinformación y su relación con la inteligencia artificial, por lo que no debe considerarse como
una representación exhaustiva de la totalidad de investigaciones existentes a nivel global. La selección
de fuentes, centrada principalmente en bases de datos académicas específicas, puede haber dejado
fuera otros aportes relevantes, especialmente aquellos de carácter emergente o publicados en contextos
no indexados. Además, al tratarse de un análisis documental, no se incorporan datos empíricos
propios, lo que limita la posibilidad de contrastar directamente las dinámicas identificadas en
contextos reales o medir su impacto en audiencias específicas.
Líneas de investigación futura
A partir de los hallazgos obtenidos, se abre la posibilidad de desarrollar estudios aplicados que utilicen
las clasificaciones propuestas para analizar casos concretos de desinformación en distintos contextos
digitales. En particular, futuras investigaciones podrían centrarse en evaluar el impacto de las nuevas
dinámicas identificadas como la automatización de contenidos o la amplificación algorítmica en la
percepción, comportamiento y toma de decisiones de los usuarios. Del mismo modo, resulta pertinente
profundizar en el análisis de la efectividad de las estrategias de detección y mitigación, así como en el
papel de la inteligencia artificial como herramienta tanto de riesgo como de solución frente a la
desinformación. Estas líneas permitirían avanzar hacia un entendimiento más integral y aplicado del
fenómeno.
5. Conclusiones
El aporte del presente estudio radicó en la sistematización crítica de la literatura reciente sobre
desinformación e inteligencia artificial en tres niveles complementarios: las categorías que caracterizan
su circulación en redes digitales, las nuevas dinámicas introducidas por la IA y las estrategias
propuestas para su detección y mitigación. Esta articulación no solo permite ofrecer una lectura
integradora del fenómeno, sino que también contribuye a la construcción de un marco analítico útil
para futuras investigaciones en comunicación digital.
A partir de la revisión de la literatura, se evidenció que la desinformación en entornos digitales ha
evolucionado hacia formas más complejas, en las que convergen distintas tipologías, dinámicas y
actores. La diferenciación entre misinformation, disinformation y malinformation permitió comprender
que no todos los contenidos engañosos responden a las mismas intenciones ni generan los mismos
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efectos, lo que resulta clave para su análisis y abordaje. En este sentido, dicha clasificación constituye
un aporte conceptual relevante, al facilitar la identificación de las múltiples manifestaciones del
fenómeno en el ecosistema informativo contemporáneo.
En relación con las nuevas dinámicas, se identificó que la inteligencia artificial desempeña un papel
central en la transformación de la circulación de la información, al facilitar la creación, modificación y
amplificación de contenidos a gran escala. La hibridación entre producción humana y automatizada,
junto con la lógica algorítmica de las plataformas digitales, ha incrementado significativamente la
velocidad, el alcance y la capacidad persuasiva de la desinformación. Asimismo, se constató que estas
dinámicas, sumadas al uso de formatos visuales y estrategias narrativas altamente atractivas,
configuran un entorno en el que los contenidos engañosos pueden resultar altamente creíbles y difíciles
de detectar, lo que plantea desafíos sustantivos para la calidad del ecosistema informativo y la
deliberación democrática.
En este contexto, las estrategias para detectar y combatir la desinformación adquieren un carácter
prioritario y multidimensional. La literatura destaca la importancia de combinar enfoques
tecnológicos, como el uso de herramientas de verificación automatizada, con acciones educativas
orientadas al desarrollo del pensamiento crítico y la alfabetización mediática. Asimismo, se subraya la
necesidad de fortalecer marcos regulatorios y políticas públicas coherentes con la complejidad del
fenómeno, así como de fomentar la participación de la ciudadanía en la identificación de contenidos
engañosos. En conjunto, estos elementos evidencian que la mitigación de la desinformación requiere
un enfoque integral, colaborativo y adaptativo, capaz de responder a la evolución constante de las
tecnologías digitales y sus implicaciones comunicacionales.
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Transparencia
Conflicto de interés
Los autores declaran que no existen conflictos de interés de naturaleza alguna como parte de la
presente investigación.
Fuente de financiamiento
Los autores financiaron completamente la investigación.
Contribución de autoría
Mónica Elena Cárdenas Vela: Conceptualización, metodología, validación, análisis formal,
investigación, visualización, redacción - preparación del borrador original, redacción - revisión y
edición, financiamiento, administración del proyecto, recursos, supervisión.
Yetel Ricaño Noguera: Conceptualización, metodología, software, validación, análisis formal,
investigación, visualización, redacción - preparación del borrador original, redacción - revisión y
edición, financiamiento, recursos.
Sandra-María Cárdenas-Vela: Conceptualización, metodología, análisis formal, investigación, gestión
de datos, visualización, redacción - preparación del borrador original, redacción - revisión y edición,
financiamiento.
Gustavo David Cárdenas Vela: Conceptualización, análisis formal, investigación, gestión de datos,
visualización, redacción - preparación del borrador original, redacción - revisión y edición,
financiamiento, supervisión.
Los autores contribuyeron activamente en el análisis de los resultados, revisión y aprobación del
manuscrito final.
