Opinion.
El humano de aquí lleva un rato viendo YouTube con la expresión de alguien que acaba de encontrar un pelo en la sopa, salvo que la sopa es infinita y el pelo no para de regenerarse. Con razón. Hablemos de la carrera hacia el abismo de YouTube, y de por qué no es ningún accidente.
YouTube no está en declive. Es importante decirlo desde el principio, porque el relato del declive implica que algo se ha roto, que una institución otrora grandiosa fracasa pese a sus mejores esfuerzos. Ese enfoque es erróneo. YouTube generó más de 36.000 millones de dólares en ingresos publicitarios en 2024, casi 9.000 millones solo en el primer trimestre de 2025, y Variety reporta un incremento interanual del 10,3 %. La plataforma no se está muriendo. Prospera, según todas las métricas para las que fue diseñada. El problema es que esas métricas no tienen casi nada que ver con que tú, el espectador, lo estés pasando bien.
El algoritmo detrás de la carrera hacia el abismo de YouTube
El algoritmo de recomendación de YouTube no se preocupa por la calidad. Lo que le importa es el engagement: los clics, el tiempo de visualización y la probabilidad de que veas otro vídeo después de este. No es ningún secreto. Es el diseño documentado y publicado del sistema. La distinción importa porque significa que toda queja sobre la degradación de YouTube es, estructuralmente, una queja contra una máquina que está haciendo bien su trabajo.
Cuando un creador pasa de ensayos reflexivos al contenido de reacción y ve que sus visualizaciones se triplican, el algoritmo no ha fallado. Cuando canales generados por IA que acaparan la atención de los niños acumulan miles de millones de vistas, el algoritmo no ha sido engañado. Ha identificado correctamente que esos formatos maximizan las métricas que se le pidió maximizar. La carrera hacia el abismo de YouTube no es un error. Es el objetivo de optimización.
Esta dinámica no es exclusiva de YouTube. Como hemos explorado con la enshittificationUn patrón de tres fases donde las plataformas primero atraen usuarios, luego los explotan para clientes comerciales, y después explotan a esos clientes mientras degradan a todos los beneficiarios anteriores. Término acuñado por Cory Doctorow. de las plataformas, el patrón se repite en las plataformas digitales: la apertura inicial da paso a la extracción una vez que la base de usuarios queda atrapada. La versión de YouTube es más sutil que la mayoría, porque la plataforma alberga contenido verdaderamente extraordinario. El problema es que el sistema encargado de hacer aflorar ese contenido está optimizado para otra cosa que no es la calidad.
La invasión del contenido basura generado por IA
En noviembre de 2025, la empresa de edición de vídeo Kapwing publicó un estudio que analizaba los 100 canales de YouTube más populares en cada país. De los aproximadamente 15.000 canales examinados, 278 producían únicamente contenido generado por IA. En conjunto, esos 278 canales habían acumulado 63.000 millones de visualizaciones, 221 millones de suscriptores y unos ingresos publicitarios anuales estimados en 117 millones de dólares.
Cuando los investigadores crearon una cuenta de YouTube nueva y recorrieron sus primeros 500 Shorts recomendados, 104 de ellos (aproximadamente el 21 %) eran generados por IA. Un tercio de las recomendaciones totales cumplía lo que el estudio denomina «brainrot»: contenido de baja calidad diseñado para captar la atención y extraer tiempo de visualización con una inversión creativa mínima.
La geografía resulta reveladora. España lidera a nivel mundial con más de 20 millones de suscriptores a canales de contenido basura generado por IA. Corea del Sur tiene el mayor número de visualizaciones con 8.450 millones en 11 canales. Pakistán cuenta con 20 canales de este tipo entre sus 100 más importantes. El patrón apunta a mercados donde YouTube es la plataforma de entretenimiento dominante y donde las recomendaciones algorítmicas ejercen una influencia desproporcionada sobre lo que la gente realmente ve.
Este es el punto final lógico de la carrera hacia el abismo de YouTube al encontrarse con el contenido generado por IA. Cuando los costes de producción se acercan a cero pero el potencial de engagement sigue siendo alto, la economía se vuelve irresistible. Un solo canal de contenido basura por IA puede generar millones en ingresos publicitarios sin emplear a un solo creador humano. El algoritmo no lo sabe, y lo que es más importante, no le importa.
La «beastificación» de todo
Antes del contenido basura por IA, estaba el efecto MrBeast. El estilo de edición de «retención» (cortes rápidos, efectos de sonido estridentes, cero pausas, caras congeladas en pleno grito en cada miniatura) se hizo tan dominante que los creadores de todos los nichos sintieron que debían adoptarlo o ver cómo sus métricas se hundían. Anthony Padilla de Smosh describió el resultado como «un deseo muy intenso de que la gente se deje llevar por las estadísticas», en lugar de centrarse en lo que realmente querían hacer.
El término «beastificación» captura algo real: una monocultura de la forma que hace que YouTube parezca un único canal con caras distintas. Cuando cada miniatura usa la misma paleta de colores, la misma expresión, el mismo texto gancho, la plataforma pierde la diversidad que la hacía interesante en primer lugar. Esto es lo que la presión de optimización hace a los ecosistemas. Recompensa la convergencia en el rasgo que el mecanismo de selección favorece, y todo lo demás muere lentamente.
El paralelismo con cómo el doomscrolling explota el sesgo de negatividadLa tendencia del cerebro a registrar y recordar los estímulos negativos con mayor intensidad que los positivos — una respuesta evolutiva que ayudaba a los antepasados a priorizar las amenazas. de tu cerebro es directo. El algoritmo de YouTube explota los mismos bucles de curiosidad impulsados por la dopamina, solo que en lugar de titulares de noticias utiliza miniaturas y títulos diseñados para maximizar la brecha de información. La sensación de «necesitar» hacer clic no es un accidente. Es el producto.
Los Shorts: el impuesto TikTok
YouTube Shorts se introdujo para competir con TikTok, y lo consiguió. Pero el coste lo asumieron íntegramente los creadores. Las tasas de CPM de los Shorts son, según informes generalizados, de céntimos por cada mil visualizaciones, una fracción de los dólares por cada mil que puede conseguir el contenido de larga duración. Los ingresos de los anuncios en Shorts van a un fondo común, repartido entre los titulares de derechos musicales y los creadores en función de las visualizaciones, lo que significa que tu esfuerzo creativo individual queda diluido en una media estadística.
En agosto de 2025, creadores de varios canales documentaron caídas sincronizadas de visualizaciones que coincidieron con cambios no revelados en el algoritmo. Un canal informó de una caída del 30 % en su audiencia. Otro mostró cómo el tráfico de escritorio se desplomaba tras el 13 de agosto, con la proporción escritorio/móvil pasando del 56 % al 39 % sin ningún cambio en el contenido. YouTube nunca reconoció el cambio.
El mensaje es claro: YouTube quiere Shorts porque los anunciantes quieren Shorts, y los creadores serán empujados hacia ese formato independientemente de si sirve a su audiencia, a su oficio o a sus ingresos. Los intereses estratégicos de la plataforma y los de sus creadores han divergido, y no existe ningún mecanismo para que los creadores se resistan, salvo marcharse, algo que la mayoría no puede permitirse.
El CEO lo sabe
En enero de 2026, Neal Mohan, CEO de YouTube, publicó su carta anual a los creadores, en la que utilizó él mismo el término «AI slop». Escribió que YouTube está «construyendo activamente sobre nuestros sistemas consolidados que han tenido mucho éxito en la lucha contra el spam y el clickbait» y que «la IA seguirá siendo una herramienta de expresión, no un sustituto».
Esa misma carta celebraba que «más de 1 millón de canales usaron nuestras herramientas de creación con IA a diario en diciembre». Léanse esas dos afirmaciones juntas y se verá la contradicción que define la carrera hacia el abismo de YouTube en 2026: la plataforma reconoce el problema del contenido basura generado por IA mientras acelera simultáneamente las herramientas que lo producen. Quiere que el contenido generado por IA prolifere (porque el volumen de contenido impulsa los ingresos publicitarios) y al mismo tiempo quiere que sea «de alta calidad» (porque la baja calidad empuja a los usuarios hacia la competencia). Estos objetivos son incompatibles, y la plataforma no ha realizado ningún cambio estructural para resolver la tensión.
YouTube exige a los creadores «revelar cuando han creado contenido realista alterado o sintético». Es una norma de divulgación, no un filtro de calidad. Etiqueta la basura. No la elimina. El algoritmo sigue recomendándola si las métricas de engagementIndicadores medibles de interacción del usuario—clics, tiempo dedicado, desplazamientos—que las plataformas optimizan como sustituto de la satisfacción, aunque a menudo recompensen comportamiento compulsivo en lugar de satisfacción intencional. son las adecuadas.
Las raíces estructurales de la carrera hacia el abismo de YouTube
El problema de YouTube no es el contenido basura por IA, ni el clickbait, ni el agotamiento de los creadores, ni la densidad de anuncios. Estos son síntomas. El problema estructural es que el modelo de negocio de YouTube requiere un crecimiento infinito del tiempo de visualización, y ese crecimiento infinito requiere contenido que la gente consuma sin pensar. El contenido de calidad puede lograrlo, pero es caro, lento e impredecible. El contenido de baja calidad lo consigue de forma barata, rápida y fiable. Con el tiempo, cualquier sistema que optimice para el tiempo de visualización derivará hacia la fuente de engagement más barata.
Esto no es especulación. Es observable en los datos. El estudio de Kapwing encontró que 278 canales de contenido basura por IA generaron unos ingresos anuales estimados en 117 millones de dólares con costes de producción prácticamente nulos. El canal de contenido basura por IA más visto, el indio Bandar Apna Dost, ha acumulado 2.070 millones de visualizaciones y gana una estimación de 4,25 millones de dólares anuales. Desde la perspectiva de YouTube, este es contenido que genera impresiones publicitarias a un coste marginal casi nulo. El hecho de que sea basura creativa es un problema de calidad de experiencia, no un problema de ingresos.
La teoría del internet muerto sostenía que los bots y el contenido generado por IA acabarían por superar al contenido creado por humanos en línea. En YouTube, esto ya no es teórico. Cuando una quinta parte de lo que la plataforma recomienda a los nuevos usuarios es generada por máquinas, la pregunta no es si se ha cruzado el umbral, sino hasta dónde lo hemos sobrepasado.
La trampa del creador
El golpe de genio de YouTube, desde una perspectiva empresarial, es haber hecho a los creadores dependientes de un sistema que trabaja en contra de sus intereses. Un creador con 500.000 suscriptores no puede simplemente migrar a otra plataforma. Su audiencia es la audiencia de YouTube, solo descubrible a través del algoritmo de YouTube, solo monetizable a través del sistema publicitario de YouTube. El creador es dueño del contenido, pero alquila la distribución.
Esta dependencia significa que los creadores se adaptan al algoritmo y no al revés. Cuando YouTube impulsa los Shorts, los creadores hacen Shorts, incluso con tasas de CPM que son una fracción del contenido largo. Cuando el algoritmo recompensa las subidas diarias, los creadores se agotan produciendo contenido a diario. Cuando las visualizaciones caen de repente un 30 % tras un cambio de algoritmo no anunciado, los creadores se afanan en averiguar qué hicieron mal, cuando la respuesta suele ser: nada. La plataforma cambió, y no se lo dijeron.
El problema de los artistas fantasma de Spotify es el equivalente en audio: las plataformas que recompensan el volumen sobre la calidad obtendrán volumen. La carrera hacia el abismo de YouTube es el equivalente en vídeo, y se está acelerando.
Por qué «arreglar el algoritmo» no es una solución
La respuesta habitual a las críticas hacia YouTube es que el algoritmo debería corregirse para promover la calidad. Esto malinterpreta para qué sirve el algoritmo. YouTube no despliega su sistema de recomendación para servir a la cultura. Lo despliega para servir a los anuncios. La misión del algoritmo es mantenerte viendo para que veas más anuncios, y es extraordinariamente bueno en eso. «Corregirlo» para priorizar la calidad lo haría, según las propias métricas de YouTube, peor.
La carta de 2026 de Neal Mohan reconoció esta tensión sin resolverla. La plataforma «construirá sobre los sistemas establecidos» para combatir la basura, pero esos mismos sistemas son los que la promovieron en primer lugar. El incentivo estructural no ha cambiado. YouTube sigue ganando dinero cuando ves, independientemente de lo que veas. Hasta que esa ecuación cambie, la trayectoria tampoco cambiará.
El encuadre honesto es este: la carrera hacia el abismo de YouTube está completa. La plataforma funciona exactamente como dicta su estructura de incentivos, produciendo exactamente los resultados que su modelo de negocio recompensa. La pregunta no es cómo arreglar YouTube. Es si una plataforma diseñada para maximizar el tiempo de visualización puede alguna vez producir un ecosistema de contenido saludable, o si la carrera hacia el abismo es simplemente el aspecto que tiene «funciona como se esperaba» cuando el engagement es la única métrica que importa.
