Resumen

El actual ecosistema narrativo, mediado por algoritmos de inteligencia artificial, genera una tensión entre la expansión propia de la narrativa transmedia y la simplificación optimizada para la eficiencia. Este artículo analiza el fenómeno de la reducción narrativa algorítmica y su impacto. Se examina cómo la mediación de la Inteligencia Artificial (resúmenes, chatbots) modifica la comprensión profunda; las estrategias de adaptación estructural (modularidad, multimedia) que implementan los creadores de contenido extenso; la afectación a la autoridad intelectual del autor; y cómo la lectura parcial, impulsada por la sobreabundancia de información, contribuye a la contaminación informativa en la cultura de la atención.

Representación conceptual de una persona sentada de espaldas frente a un monitor de computadora en un entorno oscuro de oficina. Del lado izquierdo de la pantalla emerge un árbol orgánico y ramificado, adornado con iconos de aplicaciones y medios, simbolizando la 'narrativa transmedia expansiva'. Del lado derecho de la pantalla, una flecha ascendente y una línea digital descendente, con símbolos de código y datos, ilustran la 'reducción narrativa algorítmica'. El texto en la imagen incluye 'Expansión-Simplificación Algorítmica' y 'Artículo', destacando el dilema entre complejidad narrativa y eficiencia algorítmica.

Introducción

En el ecosistema digital contemporáneo, la circulación de relatos está determinada por la mediación de algoritmos de inteligencia artificial. Esto genera una disyuntiva: la vocación de la narrativa transmedia por la expansión y la profundidad (Pinto et al., 2022) choca con la reducción narrativa algorítmica que exigen las plataformas para la eficiencia (Muñoz et al., 2024). ¿Cómo se transforma la narrativa cuando la IA decide qué historias son visibles, forzando a los creadores a simplificar la complejidad para sobrevivir? Sostenemos que la racionalidad algorítmica, al priorizar la eficiencia, devalúa la profundidad del contenido y compromete la autonomía creativa. Este trabajo analiza el fenómeno de la reducción narrativa algorítmica y sus consecuencias. Esta dinámica es crucial pues transforma la construcción del sentido, impactando a los jóvenes latinoamericanos.

La Mediación de la IA: ¿Cómo Afectan los Chatbots y Resúmenes a la Comprensión Profunda?

La intermediación algorítmica de la IA no es un filtro neutral; es una fuerza activa que reconfigura los procesos cognitivos asociados a la lectura. Herramientas como los resumidores automáticos, los chatbots que filtran información y los sistemas de recomendación (RecSys) operan bajo una lógica de eficiencia que entra en conflicto directo con la comprensión profunda (Caramiaux et al., 2025). La comprensión profunda requiere procesos cognitivos como la retención de contexto, la síntesis de argumentos complejos y el desarrollo de pensamiento crítico; la mediación algorítmica prioriza la velocidad y la popularidad.

Un estudio sobre el aprendizaje social y la mediación algorítmica (Czaplicka et al., 2025) demuestra que, si bien los algoritmos pueden mejorar la eficiencia en tareas simples, activamente obstaculizan la cultura acumulativa. La cultura acumulativa es el desarrollo de conocimiento complejo que requiere aprendizaje profundo y sostenido. Al favorecer al contenido conceptual, el contenido popular y fácil de procesar, los algoritmos filtran la diversidad y la complejidad (Czaplicka et al., 2025). Cuando un chatbot te da un resumen de un texto largo, o cuando una app te muestra solo ciertos videos o noticias, está haciendo algo muy práctico: Te ahorra esfuerzo al mostrarte solo lo más importante o lo que cree que te interesa.

Este fenómeno se observa a partir de la experiencia en plataformas dominadas por la IA, como TikTok. Un análisis narratológico de la comunicación científica en dicha plataforma revela una simplificación radical impuesta por el formato. Predomina la presentación de los conceptos científicos por ostensión (mostrar) sobre la explicación compleja, y el narrador como protagonista que explica en primera persona su propia experiencia como personaje central (el influencer) se impone como garantía de una marca (Muñoz et al., 2024).

Trasladado a la lectura de artículos extensos, este modelo sugiere que la mediación de la IA entrena al lector para preferir la microhistoria sobre el argumento desarrollado. La IA, al ofrecer resúmenes, fomenta la eficiencia sobre la exploración y el concepto sobre la ejecución (Caramiaux et al., 2025). Es decir, se valora la idea principal del concepto extraído por la IA, devaluando el proceso cognitivo de la lectura y la síntesis en la ejecución. El pensamiento crítico, que emerge de la lucha con la ambigüedad y la síntesis de argumentos, se atrofia en un ecosistema que lo percibe como ineficiente.

Sobrevivir al Algoritmo: Adaptación Narrativa en la Era de la IA

Los creadores de contenido extenso, como académicos y periodistas, enfrentan una gobernanza algorítmica (Arriagada, 2025) que los obliga a implementar estrategias de adaptación estructural y narrativa. La presión no es solo mantener la atención, sino asegurar la supervivencia en un ecosistema que devalúa el trabajo a largo plazo.

La investigación sobre influencers en América Latina (Arriagada, 2025) confirma que los creadores operan bajo sistemas opacos y están condicionados por las reglas de las plataformas, métricas y algoritmos poco transparentes. Esta lógica, como señala un entrevistado, genera ansiedad y miedo por su volatilidad y obliga a adaptarse incluso a costa de tensiones con su autenticidad. La adaptación principal es la reducción narrativa algorítmica: la simplificación forzada de la complejidad.

Las estrategias específicas reflejan los valores impuestos por la IA generativa. Por ejemplo:

Modularidad (Eficiencia sobre Exploración): Los creadores adoptan la modularidad al fragmentar el contenido extenso. Un artículo académico o un reportaje de investigación tradicionalmente una narrativa expansiva se descompone en microhistorias o píldoras de contenido (Muñoz et al., 2024). Esto va de acuerdo con la idea que tiene la inteligencia artificial de priorizar hacer las cosas rápido y bien, en lugar de probar muchas opciones.
Integración Multimedia (Concepto sobre Ejecución): Se prioriza la integración multimedia no como expansión de sentido, sino como optimización para el algoritmo. Se utiliza TikTok para mostrar (ostensión), mientras el texto académico explica (complejidad). Esta estrategia adopta la narrativa de la IA que separa el concepto (la idea rápida, el prompt) de la ejecución (el trabajo profundo) (Caramiaux et al., 2025).
Diseño Interactivo (Atención sobre Sentido): El diseño interactivo se enfoca en métricas de interacción significativa y sostenida. Los creadores académicos y periodistas deben traducir temas complejos a formatos breves, claros y atractivos, usando preguntas, respuestas o encuestas no para la co-creación (Pinto et al., 2022; Arriagada, 2025), sino para retener la atención y entrenar al algoritmo.

Estas adaptaciones son una respuesta directa a la opacidad de los sistemas de recomendación, donde el creador no diseña para la audiencia, sino para la IA que media el acceso a esa audiencia.

IA y Autoridad Intelectual: ¿Pierde Valor el Autor Original?

La mediación interpretativa de la IA —sea mediante un chatbot que reinterpreta un texto o un algoritmo que invisibiliza un artículo extenso—impacta directamente la autoridad epistémica del autor original. La autoridad intelectual se define como el derecho a ser creído, basado en la especialización y el trabajo en la ejecución del autor. Sin embargo, la cultura algorítmica introduce un nuevo sistema de valores que devalúa esta ejecución.

Un análisis de las narrativas de la IA generativa (Caramiaux et al., 2025) identifica una ideología tecno-positivista que prioriza la automatización sobre el trabajo manual y el concepto sobre la ejecución. En este paradigma, el valor no reside en el arduo proceso de investigación y redacción del artículo extenso, sino en la eficiencia productiva (Caramiaux et al., 2025). La IA redefine la creatividad y el conocimiento como la reducción del tiempo. Cuando un usuario confía en el resumen de una IA en lugar de leer la fuente primaria, la autoridad intelectual se transfiere del autor que es experto en el tema a la IA experta en eficiencia.

Este fenómeno ya es visible en las dinámicas que organizan los creadores en cómo se produce. El estudio sobre influencers en América Latina (Arriagada, 2025) muestra que la credibilidad se construye mediante la autenticidad y la cercanía , a menudo en tensión con la autoridad profesional. La gobernanza algorítmica impone una lógica donde la visibilidad determinada por la IA se valora más que la veracidad (determinada por el autor). Si el algoritmo no "ve" el artículo extenso, su valor epistémico en el ecosistema digital es nulo.

Desde una perspectiva ética, la IA no es un agente autónomo ni creativo por sí mismo; es una herramienta que refleja el pensamiento humano. La labor artística y académica pertinente no debería centrarse en el fetiche estético de lo que produce la IA , sino en cuestionar críticamente sus implicaciones éticas y sociales, como el poder y el control de la información (García Sedano, 2022). Irónicamente, al aceptar la mediación interpretativa de la IA como vehículo primario, la academia y el periodismo ceden su autoridad epistémica, permitiendo que la herramienta de eficiencia (la IA) se convierta en la fuente de valor.

Lectura Parcial e Infoxicación: La Pérdida de Profundidad en la Cultura de la Atención

La sobreabundancia de información y la escasez de atención han consolidado la lectura parcial (consumo fragmentado, skimming) como la estrategia de supervivencia cognitiva dominante. Este comportamiento, sin embargo, no es una mera elección del usuario, sino una respuesta adaptativa a un ecosistema mediático diseñado para la infoxicación. La arquitectura de la mediación algorítmica (Czaplicka et al., 2025) es fundamental para entender la pérdida de profundidad en la interpretación del contenido.

Los algoritmos, optimizados para la economía de la atención, favorecen la eficiencia y la popularidad sobre la complejidad (Czaplicka et al., 2025; Caramiaux et al., 2025). El resultado es una reducción narrativa algorítmica estructural. El estudio de las narrativas en TikTok (Muñoz et al., 2024) es el ejemplo paradigmático de esta cultura. La plataforma exige videos muy cortos y el análisis estructural del relato confirma que el formato no es ideal para la transmisión rigurosa de información. El engagement (métrica de atención) se prioriza sobre los fines formativos (Muñoz et al., 2024).

La lectura parcial se integra así en esta cultura: el usuario aprende que el conocimiento profundo que requiere tiempo es ineficiente. La infoxicación ocurre cuando el volumen de contenido simplificado (microhistorias) supera la capacidad de síntesis. El modelo de Czaplicka et al. (2025) sugiere que este sistema inhibe activamente la cultura acumulativa, es decir, la capacidad de construir conocimiento complejo a largo plazo.

Los propios creadores de contenido extenso se ven forzados a contribuir a este fenómeno. Los influencers latinoamericanos, incluso aquellos con formación académica, reconocen que deben traducir temas complejos a formatos breves, claros y atractivos (Arriagada, 2025). La lógica algorítmica los obliga a adaptarse para no perder relevancia (Arriagada, 2025). Por lo tanto, la lectura parcial no es un fallo del lector, sino el resultado de un diseño estructural que devalúa la ejecución de esfuerzo de leer y promueve el concepto (la idea rápida), resultando en una pérdida de profundidad en la interpretación (Caramiaux et al., 2025) .

Conclusión

El dilema narrativo entre la expansión y la simplificación es, fundamentalmente, un conflicto de valores. La inteligencia artificial algorítmica no es una herramienta neutral; impone una ideología que valora la eficiencia sobre la exploración (Caramiaux et al., 2025).

Este análisis ha demostrado que esta reducción narrativa algorítmica tiene consecuencias estructurales:

Degrada los procesos cognitivos de comprensión profunda al favorecer la ostensión sobre la explicación (Muñoz et al., 2024);
Obliga a los creadores a la auto-simplificación para sobrevivir a la gobernanza algorítmica (Arriagada, 2025);
Transfiere la autoridad intelectual del autor a la eficiencia de la herramienta; y
Perpetúa una cultura de lectura parcial y sobrecargada (Czaplicka et al., 2025).

Recomendaciones

Es urgente que la academia y el periodismo no solo adoptan la IA como herramienta de eficiencia, sino que, como sugiere la crítica ética (García Sedano, 2022), la utilicen para cuestionar el control de información. Se requiere una alfabetización algorítmica crítica que priorice la protección de la narrativa compleja y la cultura acumulativa, reconociendo que la profundidad estructural, aunque ineficiente para la máquina, es indispensable para la construcción del sentido humano.

Referencias

Arriagada, A. (2025). Influencers en América Latina: creación de contenidos, dilemas éticos y desafíos sociales. Report number: Cuadernos de Discusión de Comunicación e Información, 33(51). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.33089.62564

Caramiaux, B., Crawford, K., Vera, Q., Ramos, G. & Williams, J. (2025, febrero 6). Generative AI and Creative Work: Narratives, Values, and Impacts. arXiv. https://arxiv.org/html/2502.03940v1

Czaplicka, A., Baumann, F. & Rahwan, I. (2025). Mutual benefits of social learning and algorithmic mediation for cumulative culture. Journal of the Royal Society, Interface, 22(225). https://doi.org/10.1098/rsif.2024.0686

García Sedano, M. (2022). Sobre la autonomía, la creatividad y las consideraciones éticas de la inteligencia artificial en el arte contemporáneo. H-ART. Revista De Historia, teoría Y crítica De Arte, 1(12), 71-96. https://doi.org/10.25025/hart12.2022.04

Muñoz, A., Rodríguez, M. S. & Giri, L. (2024). Narrativas audiovisuales en Tik Tok: nuevos desafíos para la comunicación pública de la ciencia y la tecnología (Audiovisual Narratives on Tik Tok: New Challenges for Public Communication of Science and Technology). Revista Mediterránea de Comunicación 15(1). https://doi.org/10.14198/MEDCOM.25481

Nuno, P. & Duff, C. (2024). Recommender Systems and Over-the-Top Services: A Systematic Review Study (2010–2022). Journal. Media 5(3), 1259-1278. https://doi.org/10.3390/journalmedia5030080

Pinto, M. C., Zapata, M. I. & Gómez, L. E. (2022). Narrativa transmedia: una mirada al conflicto armado y la memoria social indígena desde los relatos expandidos. Casos: Colombia y Perú. Contra Texto (22). https://doi.org/10.26439/contratexto2022.n037.5263

Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0 Internacional. Si necesitas utilizar alguna imagen, video o audio dirígete a la información proporcionada en las referencias. Esta publicación puede o no contener material con protección de datos o derechos de autor.