Un informe internacional advierte sobre un “gran retroceso” en la lucha contra la desinformación por parte de las grandes plataformas digitales, con efectos que ya se observan en procesos electorales y en la sostenibilidad del periodismo.
Según la red europea de organizaciones de fact-checking, este retroceso se volvió más evidente tras las elecciones presidenciales de Estados Unidos de 2024, que devolvieron a Donald Trump a la Casa Blanca. A partir de ese contexto político, diversos servicios de varias compañías —entre ellos Google Search, YouTube, Bing y LinkedIn— se habrían retirado de compromisos relevantes vinculados al Código de Conducta contra la Desinformación de la Unión Europea, un marco voluntario que busca coordinar acciones entre plataformas, verificadores y otros actores del ecosistema digital.
El informe advierte que este repliegue se produce en un momento de creciente complejidad del entorno informativo. La expansión de herramientas de inteligencia artificial generativa, sumadas a la IA aplicada a la moderación de contenidos en las plataformas digitales, ha permitido la automatización a gran escala de contenidos engañosos, lo que facilita la producción, por un lado, y la circulación masiva de desinformación, por el otro.
A este fenómeno se suma el impacto de los nuevos “motores de respuesta”, impulsados por la inteligencia artificial, que le han quitado usuarios a los motores de búsqueda tradicionales. Los resúmenes generados automáticamente por los motores de búsqueda en línea de las principales plataformas están contribuyendo a una disminución significativa del tráfico hacia los sitios de medios y verificadores, profundizando la llamada crisis del “zero-click”, en la que los usuarios obtienen respuestas sin acceder a las fuentes originales. Estas dinámicas no solo afectan el debate público, sino también la sostenibilidad económica del periodismo.
El documento también cuestiona la efectividad de algunas herramientas impulsadas por las propias plataformas para enfrentar la desinformación. Sistemas como las “Notas de la Comunidad” implementadas por X presentan, según la EFCSN, limitaciones importantes: suelen aparecer con poca visibilidad y tienden a funcionar con menor eficacia en temas altamente polarizados, donde la verificación resulta más necesaria.
Además, el informe advierte que decisiones técnicas adoptadas por plataformas y buscadores pueden terminar amplificando información contradictoria con verificaciones ya publicadas.
Las preocupaciones señaladas por el informe encuentran eco en experiencias recientes en América Latina. Investigaciones realizadas por OBSERVACOM sobre procesos electorales en la región han identificado una disminución del compromiso de las plataformas con la mitigación de la desinformación política y con la cooperación institucional con actores locales.
En Ecuador, durante las elecciones presidenciales de 2025 se reportó una reducción en el etiquetado de contenidos verificados y una mayor circulación de material manipulado mediante inteligencia artificial. Estas dinámicas coincidieron con cambios en las políticas de moderación de Meta anunciados a comienzos de ese año, que incluyeron la eliminación del programa de verificación independiente en Estados Unidos y una flexibilización de la intervención sobre contenidos políticos.
Una situación similar fue reportada durante las elecciones generales de 2025 en Bolivia. Periodistas, verificadores y especialistas señalaron que la participación de las plataformas en la mitigación de la desinformación electoral fue prácticamente inexistente. Las organizaciones locales indicaron que no lograron establecer canales efectivos de cooperación con empresas como Meta, TikTok o X, mientras que las herramientas de transparencia sobre publicidad política resultaron limitadas o inexistentes.
Frente a este escenario, el informe de la EFCSN propone reforzar el marco regulatorio europeo y aplicar con mayor firmeza la Ley de Servicios Digitales (DSA, por sus siglas en inglés). Entre otras medidas, plantea la creación de un fondo independiente para apoyar el trabajo de verificación, el fortalecimiento de infraestructuras tecnológicas compartidas —como bases de datos de verificaciones para entrenar sistemas de inteligencia artificial— y el desarrollo de modelos de gobernanza que combinen herramientas comunitarias con el trabajo profesional de verificadores independientes.
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