La basura de IA ya ha inundado las transmisiones de vídeo, los debates sobre videojuegos, el código de software y los resultados de búsqueda. Ahora el mismo contenido mecánico de bajo esfuerzo está pasando a los podcasts.
La música suele dominar el debate sobre la slop de la IA, pero el problema del podcast puede ser más difícil de detectar y más difícil de solucionar. Las herramientas de IA ahora pueden crear, subir e incluso monetizar programas enteros mucho más rápido que los estudios tradicionales de podcasts.
¿Se está convirtiendo el podcasting en la próxima fábrica de porquería?
Un informe de Bloomberg señala lo rápido que se está extendiendo esto. Según el Índice de Podcasts, se crearon 10.871 nuevas señales de podcast en aproximadamente nueve días, y unas 4.243 de ellas, es decir, el 39%, probablemente fueron generadas por IA. Una startup de podcasts de IA afirma ahora que tiene más de 10.000 programas activos y ha publicado 877 nuevos programas en solo 48 horas.
El podcasting se vuelve especialmente vulnerable a esa escala porque el descubrimiento funciona de forma diferente a la música. Una canción de baja calidad con IA puede saltarse en segundos, pero los podcasts dependen mucho de la búsqueda, las recomendaciones y la confianza. Si las señales están llenas de programas hechos por máquina, los oyentes pueden tener que esforzarse más para encontrar presentadores reales, reportajes originales o conversaciones reales.
Ese patrón ya es visible en otros formatos de golpes de IA. Las plataformas de vídeo intentan gestionar subidas de IA de baja calidad mientras también promueven herramientas de IA para los creadores. Los videojuegos han recibido críticas por los gráficos asistidos por IA, con algunos jugadores calificando ciertas características gráficas de IA como un desastre. La programación también tiene un problema similar. La IA puede ayudar a los desarrolladores a escribir más código más rápido, pero eso también implica más errores, correcciones débiles, riesgos de seguridad y trabajo extra de revisión. En los podcasts, la preocupación no es solo el volumen, sino también lo fácil que ese volumen puede convertirse en dinero.
¿Quién se beneficia cuando los podcasts se automatizan?
La monetización fácil es lo que hace que podslop sea más que un problema de calidad. Algunos servicios de alojamiento permiten que podcasts gratuitos se unan a los mercados publicitarios con muy pocos cheques, por lo que los programas hechos por IA pueden seguir ganando dinero con descargas aunque el contenido sea escaso o apenas revisado. Una plataforma comparte el 60% de los ingresos publicitarios con los creadores, mientras que otra dice que puede pausar los anuncios o eliminar programas si se detecta que son basura.
Apple Podcasts al menos ha empezado a pedir a los creadores que revelen cuándo una parte importante de un programa utiliza IA. Spotify, por otro lado, se basa en normas más amplias contra contenido engañoso y aún no ha publicado una política específica de podcasts con IA. Esto deja a oyentes y anunciantes con un problema de confianza porque la IA ha hecho que el audio sea más fácil de producir y más difícil de verificar.
