En los últimos dos años y medio, hemos informado sobre muchas de las maneras en que los actores de amenazas intentaron usar nuestros modelos para llevar a cabo ciberataques, operaciones de influencia encubiertas (IO), estafas y otras violaciones de nuestras Políticas de Uso. Publicamos estos informes para informar a los reguladores, a nuestros pares de la industria y a la sociedad en general sobre cómo vemos que los actores de amenazas intentan aprovechar la IA, y para arrojar luz sobre las vulnerabilidades que intentan explotar.
Recientemente prohibimos dos IO —una de Rusia y otra de Irán— que usaron nuestros modelos en combinación con técnicas y tecnologías más tradicionales para apoyar entidades sofisticadas de “fachada falsa”. Usaron esas entidades para lavar mensajes geopolíticos relacionados con conflictos hacia sus audiencias objetivo. La operación iraní incluía un plantel de siete personalidades de “periodistas” que utilizaba para proponer artículos extensos a medios en línea pequeños y medianos de todo el mundo; la operación rusa parece haber cooptado, sin que ellos lo supieran, a personas de América Latina para dirigir un “think tank” en el terreno.
Ambas operaciones fueron multidimensionales, probando una gama de tácticas diferentes para lograr sus objetivos. Además de artículos extensos, la operación iraní generaba lotes de comentarios en redes sociales, generalmente sobre temas relacionados con la guerra entre Estados Unidos e Irán. Además de controlar el “think tank”, la operación rusa creó documentos falsos “filtrados” y guiones de audio, algunos de los cuales identificamos siendo difundidos en línea. Ambas operaciones también hicieron un uso intensivo de la IA para redactar informes internos (la operación rusa hizo esto más que cualquier otra cosa); en ambos casos, los actores usaron metodologías cuestionables o abiertamente engañosas para exagerar la eficacia de los operadores.
Lo más llamativo de estas operaciones es que se asemejaban mucho a operaciones de influencia complejas de la era anterior a la IA, pero usaban la IA para facilitar algunos de los flujos de trabajo. Las personalidades de periodistas dirigidas por la operación iraní tenían un parecido familiar con la falsa periodista “Alice(se abre en una nueva ventana) Donovan(se abre en una nueva ventana)”, una fachada de la inteligencia militar rusa cuyos artículos fueron publicados por una variedad de medios occidentales en 2016-17. En 2020, individuos asociados con actividad pasada de la Agencia de Investigación de Internet rusa dirigieron un medio de “noticias” falso llamado “PeaceData(se abre en una nueva ventana)”, que cooptó, sin que ellos lo supieran, a periodistas de todo el mundo para escribir para él.
Estas operaciones también fueron inusuales por su alcance potencial. Usando la Escala de Ruptura IO(se abre en una nueva ventana), que califica las IO en una escala de 1 (la más baja) a 6 (la más alta), evaluaríamos la operación de origen ruso como perteneciente a la Categoría 5. Esta es la primera operación de Categoría 5 que hemos interrumpido desde que comenzamos nuestros informes. La operación de origen iraní alcanzó Categoría 4. Ambos lograron colocar su contenido (no todo el cual fue generado con nuestros modelos) en medios de comunicación convencionales, en lugar de simplemente publicarlo en redes sociales. Esto es coherente con un patrón que hemos observado en las 30 operaciones encubiertas de influencia que hemos expuesto en los últimos dos años y medio: las operaciones que intentan colocar su contenido en medios reales, en lugar de depender de una distribución falsa en redes sociales, tienden a tener el mayor alcance e impacto potenciales.
Matriz de las 30 IO que hemos expuesto desde principios de 2024, evaluadas por método principal de distribución (redes sociales, sitio web operado por la operación, publicaciones externas) y puntuación en la Breakout Scale. Las operaciones que utilizaron más de un método de distribución, como tener un sitio web y promoverlo en redes sociales, se clasifican por el método que parecía constituir el núcleo de la operación.
La IA puede dar a estas operaciones de fachada falsa mayor escala, eficiencia, fluidez lingüística y capacidad editorial. Los operadores pueden usar estas ventajas para explotar a víctimas desprevenidas, como empleados o editores, y colocar su contenido ante audiencias que no tienen idea de quién estaba detrás ni cuáles eran sus motivaciones. Estas operaciones también demuestran la complejidad y sofisticación del uso de falsas identidades y entidades por parte de los actores de amenazas para alcanzar sus objetivos. Comprender las vulnerabilidades que los actores de amenazas explotan en estos esfuerzos, y cómo esas vulnerabilidades pueden traducirse en audiencia y alcance, será esencial para mantener defensas sólidas en todas las organizaciones.
Pero la naturaleza encubierta de estas operaciones de fachada falsa también las hace particularmente vulnerables a la divulgación responsable. Tanto "Alice Donovan" como "PeaceData" cesaron su actividad tras ser expuestas. Por eso, nuestro objetivo al informar sobre estas operaciones de fachada falsa es facilitar la investigación y la interrupción futuras, y dificultar la continuación de las operaciones.
Rusia: Operación “Dark Clark”
Actores de origen ruso que ejecutan campañas de influencia en toda América Latina.
Actor
Hemos prohibido un grupo de cuentas de ChatGPT que tenían su origen en Rusia. Utilizaban ChatGPT para una serie de tareas asociadas con operaciones encubiertas de influencia dirigidas a países de toda América Latina. Gran parte de esta actividad parecía orientada a socavar la reputación de Ucrania en la región, pero algunas parecían dirigidas a influir en los resultados políticos locales, especialmente en Argentina y Bolivia. La mayoría de los operadores hacían sus consultas en ruso; uno lo hacía en español, pero aun así parecía encontrarse en Rusia. Hemos compartido información sobre este caso con las autoridades correspondientes.
Los operadores usaron ChatGPT para realizar tres tareas principales: redactar informes internos sobre sus actividades (y las actividades de otras personas de las que podían atribuirse el crédito de manera plausible), crear contenido para sus operaciones y elaborar informes sobre el desempeño de una plataforma de investigación autodenominada "plataforma de investigación" en América Latina llamada el Social Research Center (SRC). Parece que controlaron el SRC mediante una persona falsa llamada "Mia Clark"; en honor a ese nombre, hemos apodado esta operación "Dark Clark". Dado que no permitimos el acceso a nuestros modelos desde Rusia, usaron VPN para conectarse a nuestros servicios.
En sus informes internos, los operadores afirmaban haber difundido historias falsas por América Latina para socavar a Ucrania o a líderes locales. Algunas de estas falsedades han sido atribuidas por código abierto⁶(se abre en una nueva ventana) investigadores⁶(se abre en una nueva ventana) a una entidad rusa conocida como “Politology” o “La Compania”, un sucesor declarado del Grupo Wagner y de otras entidades fundadas por el oligarca ruso Yevgeniy Prigozhin. Los operadores también pidieron a nuestros modelos que tradujeran o explicaran informes públicos sobre Politology y Wagner, mucho más que preguntas sobre cualquier otra red de origen ruso.
Esta operación fue inusual en dos sentidos. Primero, parece haber cooptado con éxito a individuos en América Latina para trabajar para la SRC. Los informes de los operadores rusos sobre la SRC se referían a decisiones sobre cuestiones como escalas salariales, contrataciones y despidos, lo que sugiere que controlaban la entidad, en lugar de cooperar con ella. La evidencia disponible indica que los empleados de la SRC en América Latina no sabían que trabajaban para un grupo ruso. A diferencia de otro “think tank” vinculado a Rusia que expusimos recientemente, la SRC parece haber producido la mayoría de su contenido original a través de su personal cooptado. Esto destaca como el intento más complejo de operar una identidad de fachada que hemos desbaratado en los últimos dos años y medio.
Segundo, algunas pruebas de fuentes abiertas sugieren que las falsedades de Dark Clark se difundieron lo suficiente como para provocar verificaciones de hechos⁶(se abre en una nueva ventana) y desmentidos oficiales⁶(se abre en una nueva ventana), lo que indica un grado de penetración que va más allá de cualquiera de las operaciones de influencia que desbaratamos en los últimos dos años. Una falsedad que la operación afirmaba haber plantado en Perú incluso alimentó tensiones públicas entre Ucrania y Polonia.
Informes internos
La principal forma en que los operadores usaban ChatGPT era redactar y actualizar informes internos dirigidos a un superior desconocido. Estos informes periódicos describían esfuerzos para llevar a cabo campañas de influencia encubiertas en toda América Latina. Abracaban tres flujos de trabajo principales: esfuerzos para denigrar a Ucrania y socavar el reclutamiento para las Fuerzas Armadas de Ucrania; esfuerzos para interferir en la política interna de ciertos países, especialmente Bolivia y Argentina; y la gestión de la SRC. En la mayoría de los casos, no observamos que los actores de amenazas usaran nuestros modelos para crear contenido para las campañas, sino solo para informar sobre ellas (las pocas excepciones se describen abajo).
Los informes eran ricos en detalles tácticos, arrojando luz sobre cómo la operación buscaba socavar a Ucrania y a algunos líderes nacionales, en particular los presidentes de Argentina, Bolivia y Ecuador. Algunos describían esfuerzos para engañar a los lugareños y hacer que llevaran a cabo actividades que los operadores podrían weaponizar; otros describían falsas "filtraciones" que los operadores afirmaban haber difundido.
En dos casos, las pruebas vinculan a los operadores con informes públicos sobre "Politology". Los operadores declararon que, en 2024, llevaron a cabo dos campañas dirigidas contra el presidente de Argentina, Javier Milei. Primero, dijeron que difundieron un informe falso de que Milei había comprado collares enjoyados de Cartier para sus perros. Segundo, afirmaron que pagaron a actores locales para pintar grafitis contra Milei en Buenos Aires. Según documentos filtrados, ambas afirmaciones han sido públicamente(se abre en una nueva ventana) atribuido(abre en una nueva ventana) a “Politology” y “La Compania”.
Muchas más falsificaciones no habían sido vinculadas previamente a la IO rusa. Por ejemplo, los operadores afirmaron que en mayo de 2026 crearon una dirección de correo electrónico falsa que aparentaba provenir de la Dirección Regional de Educación de Lima, Perú. La usaron para instruir a las escuelas del distrito a realizar eventos dedicados a Ucrania en la jornada nacional del Día de la Diversidad Cultural y Lingüística (21 de mayo). Los correos incluían instrucciones explícitas de mencionar, entre otros, al controvertido nacionalista ucraniano del siglo XX Stepan Bandera, quien es visto por algunos ucranianos como una figura de la independencia, pero asociado en Rusia y Polonia con el fascismo, la colaboración en tiempo de guerra y las atrocidades. Según los operadores, algunas escuelas respondieron a la dirección de correo falsa, confirmando que habían realizado tales eventos e incluso proporcionando fotografías.
Los operadores afirmaron luego haber plantado historias sobre los eventos en los medios tanto de Perú como de Polonia, junto con acusaciones de que Ucrania estaba “exportando” ideologías ultra nacionalistas, lo que desencadenó indignación. Búsquedas de fuentes abiertas identificaron historias que coincidían con esta afirmación en la prensa(abre en una nueva ventana) peruana(abre en una nueva ventana) y(abre en una nueva ventana) polaca(abre en una nueva ventana), así como una publicación en inglés en Hungría(abre en una nueva ventana) (algunos de los artículos han sido eliminados desde entonces). Algunos(abre en una nueva ventana) artículos(abre en una nueva ventana) incluían una reacción de un eurodiputado polaco que proponía declarar persona non grata en Polonia a las personas que mostraran “antipolonismo”. La falsificación rusa así se alimentó de las tensiones históricas entre ucranianos y polacos, y a la vez las alimentó.
De manera similar, en junio, los operadores afirmaron que usaron otra dirección de correo electrónico falsa para engañar a escuelas de Ecuador y hacer que realizaran una ceremonia de juramento de lealtad al presidente Daniel Noboa y a Erik Prince, exjefe de la contratista militar privada Blackwater. Los operadores afirmaron que el incidente provocó indignación en Ecuador y presionó al gobierno para desmentir la falsificación, amplificándola así ante una audiencia nacional. Una vez más, la investigación de fuentes abiertas identificó cobertura(abre en una nueva ventana) mediática(se abre en una nueva ventana) en la prensa ecuatoriana(se abre en una nueva ventana) prensa(se abre en una nueva ventana) que se asemejaba mucho a esta afirmación, e incluso una refutación detallada(se abre en una nueva ventana) por parte del Ministro de Educación de Ecuador.
Los operadores utilizaron una serie de técnicas para respaldar sus historias falsas. Según sus informes internos, en marzo difundieron dos bulos diferentes dirigidos contra Ecuador. Uno utilizaba un audio falso atribuido al cónsul de Ucrania en Ecuador, en el que supuestamente había hecho comentarios despectivos sobre los ecuatorianos. Nuestra investigación de fuentes abiertas identificó una publicación en TikTok que coincidía exactamente con esta afirmación; pareció recibir solo una interacción limitada. El otro describía un videoclip falso difundido en X y TikTok bajo el logotipo de un canal de noticias genuino, que alegaba que el gobierno de Noboa estaba reclutando jóvenes para combatir en Ucrania. Los verificadores de hechos(abre en una nueva ventana) en Ecuador describieron una campaña que coincidía con esta descripción a principios de abril.
Video de TikTok publicado el 8 de abril de 2026, con el audio falsificado reclamado por esta operación y atribuido al cónsul ucraniano.
Otro informe interno describía un bulo que difundieron en Bolivia a finales de mayo, en pleno auge de las protestas antigubernamentales. Los operadores describieron explícitamente el objetivo de esta campaña como exacerbar la crisis en torno a las protestas. La campaña presentaba una grabación de audio falsa de un trabajador de la empresa estatal de agua, EPSAS, diciendo que el gobierno iba a cortar el agua a la capital administrativa, La Paz, y declarar un estado de emergencia. Nuestra investigación de fuentes abiertas identificó un desmentido(abre en una nueva ventana) de la afirmación coincidente y una negación oficial(abre en una nueva ventana) de EPSAS.
Otros informes internos incluían bulos que no pudimos corroborar a partir de fuentes abiertas, posiblemente porque ya habían sido eliminados o no lograron difundirse. Por ejemplo, los operadores afirmaron haber difundido en enero una historia que alegaba que una influencer y modelo brasileña había sido traficada hacia Ucrania por representantes de la Embajada de Ucrania, y había sido asesinada en Kyiv. En junio, afirmaron haber difundido otro clip de audio falso en Bolivia, esta vez supuestamente proveniente de un empleado del Banco Central de Bolivia, advirtiendo que el Banco estaba a punto de limitar los retiros de efectivo. También afirmaron haber difundido una carta falsificada de la agencia de hidrocarburos del país, advirtiendo de restricciones en la venta de combustible a automóviles privados.
En otros informes, los operadores pidieron a nuestros modelos que ayudaran a identificar incidentes en los países objetivo de los que pudieran atribuirse el mérito, incluso si no habían estado involucrados. Por ejemplo, en Argentina, los operadores afirmaron que el Canciller argentino había citado su operación en una reunión de un comité de las Naciones Unidas sobre las islas Malvinas / Falkland. Los operadores se atribuyeron el mérito de sembrar los argumentos de que el principio de libre determinación no aplica a las islas y de que el Reino Unido mantiene una presencia militar desproporcionada allí. De hecho, ambos argumentos han sido parte de la posición oficial de Argentina durante muchos(abre en una nueva ventana) años(abre en una nueva ventana). De manera similar, en junio, los medios brasileños informaron(abre en una nueva ventana) sobre el caso de un ciudadano brasileño que había viajado a Ucrania para unirse al ejército, había sido capturado por las fuerzas rusas y luego hizo una declaración televisada afirmando que había sido engañado para combatir. Los operadores de ChatGPT intentaron atribuirse este informe como reproducción de los mensajes de su operación; de hecho, este citaba el propio video del cautivo(abre en una nueva ventana). Esto sugiere un intento de los operadores de ejecutar una operación de influencia dirigida a sus propios empleadores, en lugar de a cualquier audiencia externa.
La «plataforma de investigación»
Algunos de los informes de los operadores se referían a una autodenominada «plataforma de investigación» llamada Centro Sociológico de Investigaciones (en ruso, Центр социологических исследований). Según el sitio web del SRC, se centra en la diáspora india en América Latina y en las relaciones entre India y los países de la región.
Los informes internos sugerían que los operadores controlaban el centro de estudios, en lugar de limitarse a colaborar con él. Por ejemplo, hacían referencia a decisiones de contratación y despido, escalas salariales, planes de personal y proyectos de investigación en curso. Crucialmente, también indicaban que los operadores habían creado una persona falsa, llamada «Mia Clark», para dirigir la actividad en redes sociales de la operación e interactuar con el personal en terreno en América Latina. La evidencia disponible sugiere que estos empleados en terreno no tenían idea de que estaban trabajando para una operación rusa, y realizaron tareas de investigación de buena fe. Este uso de intermediarios involuntarios se parece mucho a la anterior operación rusa también vinculada al mundo de Prigozhin, «PeaceData», que Meta expuso(abre en una nueva ventana) en 2020.
A juzgar por los informes de los operadores rusos, su personal sobre el terreno en América Latina realizó entrevistas con expertos y comentaristas de toda la región, y luego redactó documentos de investigación basados en sus hallazgos. Los temas iban desde un amplio análisis de la opinión pública sobre el grupo BRICS hasta una comparación detallada de la economía brasileña bajo los presidentes Jair Bolsonaro y Luiz Inácio Lula da Silva. En ocasiones, los operadores rusos redactaban informes de estado sobre los proyectos de investigación antes de que estos hubieran sido publicados, lo que indica una participación estrecha en el proceso de producción. Identificamos más de 60 artículos en el sitio web del SRC, la gran mayoría de los cuales parecían composiciones originales. Esto distingue a Dark Clark de la operación de origen ruso que expusimos recientemente, que también dirigía un centro de estudios como fachada, pero plagiaba la mayor parte de su contenido; sugiere una intención de construir una entidad fachada más duradera, con contactos en toda América Latina.
Para promover el trabajo del SRC, los operadores rusos afirmaron haber intentado crear una red de recursos en redes sociales. Según sus informes, esta actividad en redes sociales se topó con problemas cuando operadores en diferentes partes del mundo intentaban acceder a las mismas cuentas, lo que provocó restricciones de cuentas. Se pueden ver rastros de esto en el registro de fuentes abiertas: por ejemplo, la configuración de transparencia de la cuenta principal del SRC en X mostraba una ubicación en Alemania (posiblemente como resultado del uso de una VPN), pero una conexión a través del App Store de la Federación Rusa, mientras que la configuración de transparencia de una de sus cuentas de Instagram mostraba una ubicación de administrador en Venezuela. Ninguna de las tres cuentas de Facebook con la marca SRC que identificamos tenía suficientes seguidores para activar la configuración de ubicación de administrador.
A la izquierda, cuenta de X vinculada al Social Research Center. Nótese la configuración de transparencia que muestra que la cuenta está conectada a través de la app store de la Federación Rusa. A la derecha, cuenta de Instagram del SRC: nótese la ubicación en Venezuela.
Los operadores reportaron problemas particulares en LinkedIn, donde dijeron que crearon una cuenta abiertamente falsa para representar al SRC, pero luego les costó construir una red para ella. Según sus informes, la solución fue crear más cuentas falsas para seguir la primera y hacerla parecer más convincente. Al 17 de agosto, una cuenta de LinkedIn con la misma marca de Social Research Center contaba con 961 seguidores y afirmaba tener entre 200 y 500 empleados, pero solo listaba a dos empleados.
Creación de falsificaciones
Ocasionalmente, además de usar la IA para actualizar informes, los operadores sí pidieron a nuestro modelo que ayudara a diseñar y crear textos que pudieran usar en sus operaciones: por ejemplo, pidieron ayuda para asegurarse de que sus falsificaciones usaran el acento, el vocabulario y el estilo institucional correctos para diferentes países. Esta fue una proporción relativamente pequeña de la carga de trabajo total, quizás porque la operación parece haber incluido al menos un hablante nativo de español de América Latina, y por lo tanto tenía menos necesidad de apoyo lingüístico de la IA.
Por ejemplo, en una ocasión, uno de los operadores de habla rusa pidió al modelo que ayudara a redactar, en ruso, una carta que implicaría al cónsul honorario de Ucrania en Panamá en corrupción. El operador de habla hispana luego pidió al modelo que tradujera la carta al español y que generara un guion de audio para acompañarla. Una foto que coincidía con el texto de la carta, con una voz en off que coincidía con el guion del operador, fue publicada en TikTok por una cuenta que decía ser un medio de noticias, pero con el logo de TVN Noticias(se abre en una nueva ventana). El canal de TikTok solo tenía un seguidor, y dejó de publicar después de plantar esta falsificación.
Publicación de TikTok que muestra la carta cuyo texto fue generado por esta operación, con un guion de voz en off igualmente generado por la operación.
En otra ocasión, el operador de habla hispana en Rusia le dio al modelo un guion en ruso que afirmaba que Noboa había insultado a los pobres de Ecuador, y pidió al modelo que lo tradujera al español ecuatoriano. En una tercera ocasión, en marzo, el mismo usuario pidió al modelo que revisara un borrador de contrato en español entre una empresa llamada “International Security Solutions FZE” y un individuo en Ecuador, que supuestamente prestaría servicios de infraestructura en Ucrania. Las preguntas del usuario se centraron en cómo mejorar el lenguaje y el diseño, incluyendo preguntar qué palabras debían ir en negrita.
Las solicitudes del usuario sobre el contrato terminaron una vez que se finalizó la redacción. Sin embargo, la investigación de fuentes abiertas muestra que una imagen del “contrato” fue posteriormente circulada en redes sociales(se abre en una nueva ventana). Se utilizó para reforzar la afirmación de que el gobierno de Noboa había trabajado con una empresa pantalla para engañar a los ecuatorianos y hacer que fueran reclutados en el ejército ucraniano. La falsificación se difundió lo suficiente como para provocar una verificación de hechos(se abre en una nueva ventana) a principios de abril: los verificadores concluyeron que la empresa “no aparece en el registro de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros de Ecuador”.
Impacto
El impacto de esta operación requiere una evaluación particularmente cuidadosa. Como se mencionó anteriormente, uno de los principales enfoques de los operadores era atribuirse el mérito de actividades que no tenían nada que ver con su operación. Por lo tanto, sus propias afirmaciones de impacto en sus informes internos no pueden tomarse al pie de la letra. Del mismo modo, algunas de las historias falsas que afirmaban haber plantado no aparecieron en la investigación de fuentes abiertas, posiblemente porque se difundieron en canales no públicos, ya fueron eliminadas o nunca se publicaron realmente.
Sin embargo, la evidencia de fuentes abiertas nos permitió corroborar algunas de las afirmaciones que hicieron. Algunos de los engaños que la operación decía haber difundido fueron posteriormente reportados por verificadores de datos y desmentidos por gobiernos, lo que sugiere que se habían difundido lo suficiente como para merecer una respuesta. En otros casos, pudimos identificar contenido en línea que coincidía estrechamente con el contenido generado por esta operación. Lo más notable es que la afirmación de la operación de haber engañado a una escuela peruana para que realizara un evento que retratara a Bandera fue posteriormente reportada tanto en América Latina como en Europa, y parece haber provocado comentarios de al menos un eurodiputado polaco.
Uso de la IO Escala de Desglose(abre en una nueva ventana), que califica la IO en una escala de 1 (más bajo) a 6 (más alto), evaluaríamos que esta operación pertenece a la Categoría 5, con evidencia que sugiere que provocó comentarios públicos de políticos en varios países. Esta es la primera operación de Categoría 5 que hemos desmantelado desde que comenzamos nuestros informes.
Irán: Operación “Bogus Bylines”
Operación de origen iraní que sembraba artículos de formato largo bajo seudónimos engañosos en medios de noticias en línea.
Actor
Prohibimos un grupo de cuentas de ChatGPT que se originaron en Irán. Hacían indicaciones en persa y generaban contenido en persa e inglés. Los actores ocultaron su ubicación usando VPN para acceder a ChatGPT.
La operación usó nuestros modelos para refinar artículos de formato largo y propuestas editoriales, generar comentarios en redes sociales y refinar informes internos. Los operadores usaron siete seudónimos diferentes para proponer sus artículos, por lo que hemos llamado a su campaña “Bogus Bylines”. Los artículos de formato largo se centraban en el conflicto entre Estados Unidos e Irán. La mayoría de los comentarios también trataban sobre el conflicto; una minoría trataba sobre la política estadounidense, típicamente en el contexto más amplio del conflicto.
El impacto aparente de sus principales líneas de trabajo varió significativamente. Identificamos casi 100 artículos publicados o sindicados bajo los seudónimos de la operación en aproximadamente una docena de medios en línea de todo el mundo. Eran medios pequeños o medianos, generalmente enfocados en asuntos internacionales, geopolítica y eventos en Medio Oriente. Por el contrario, ninguno de los comentarios en redes sociales parece haber generado una participación sustancial en términos de me gusta, acciones compartidas o respuestas adicionales. De hecho, los informes internos de los operadores usaban un cálculo engañoso para medir su impacto en redes sociales, posiblemente en un intento de inflar su efectividad aparente.
La actividad general parecía consistente con un actor comercial que dirige una campaña de influencia a sueldo, pero no podemos identificar al actor específico involucrado. Hemos compartido información sobre este caso con las autoridades pertinentes.
Sembrando artículos
La actividad de mayor alcance de esta operación consistió en pedirle a ChatGPT que revisara y refinara artículos de formato largo en inglés sobre la geopolítica del conflicto entre Estados Unidos e Irán. Las indicaciones típicas pedían al modelo que evaluara un borrador en inglés frente a los criterios de envío de un medio en línea específico, y sugiriera ediciones para asegurar su cumplimiento. Una vez que los operadores aprobaban las ediciones, pedían al modelo que generara un correo electrónico que pudieran usar para proponer el artículo al editor del medio en línea en cuestión.
Estos mensajes de propuesta se redactaron usando siete seudónimos falsos diferentes: Ervin B. Hoskins, Noah Lamington, Sophia Gonzalez, Michael Harrison, Ericka Feusier, Jenny Williams y Alice Johnson. Según las biografías publicadas en línea junto con algunos de estos artículos, cada personaje decía ser un periodista occidental (generalmente estadounidense, aunque la biografía del personaje Noah Lamington afirmaba que estaba en Nueva Zelanda), a menudo con un enfoque en la política internacional, Medio Oriente, los derechos humanos o los conflictos. Para uno de los personajes, “Michael Harrison”, los operadores le pidieron al modelo que escribiera la biografía. (Cabe señalar que en marzo Meta desmanteló(abre en una nueva ventana) una IO iraní que también incluía un personaje periodista llamado “Michael Harrison”.)
Algunos de estos personajes estaban respaldados por cuentas en una variedad de plataformas de redes sociales. El personaje Michael Harrison, por ejemplo, estaba respaldado en Medium, X y Facebook. El personaje Ervin B. Hoskins tenía cuentas en X, Facebook, Instagram y Threads. La biografía de este personaje afirmaba ser “un escritor independiente estadounidense”, pero la configuración de transparencia de las redes sociales ubicaba las cuentas en Irán.
Arriba, biografía de Instagram del personaje Ervin Hoskins. Abajo a la izquierda, información de transparencia de la cuenta de X, que muestra el uso de la aplicación Android de Asia Occidental. Abajo a la derecha, información de transparencia de la cuenta de Instagram, que muestra la ubicación en Irán. Meta prohibió la cuenta de Instagram en agosto.
Usando técnicas de investigación de fuentes abiertas, identificamos casi 100 artículos que habían sido publicados bajo uno u otro de los seudónimos de los operadores, en más de una docena de publicaciones diferentes. Estas publicaciones generalmente se centraban en asuntos internacionales, geopolítica y eventos en Medio Oriente, a veces desde un punto de vista antibelicista o progresista. El artículo más antiguo que identificamos fue publicado en julio de 2025, y el más reciente en octubre de 2026. La frecuencia de los artículos aumentó enormemente tras el estallido del conflicto entre Estados Unidos e Irán.
Cronología de artículos, por autor y tema, julio de 2025—septiembre de 2026. Nótese la densidad de publicaciones sobre las relaciones entre Estados Unidos e Irán a partir de marzo de 2026.
Titulares de muestra de artículos publicados bajo los seudónimos vinculados a esta operación entre febrero y julio de 2026 en una variedad de medios en línea.
Al menos algunos de los artículos fueron luego promovidos por las cuentas de redes sociales de los medios en cuestión, lo que dio a los operadores iraníes una forma potencial de acceder a audiencias que de otro modo no habrían alcanzado.
Comentarios masivos
Junto con los artículos, los actores de amenazas pidieron a ChatGPT que generara lotes de comentarios sobre temas geopolíticos o políticos en inglés o persa. El enfoque típico de los actores era introducir el texto o una captura de pantalla de una publicación en redes sociales, y pedir al modelo un conjunto de respuestas que se alinearan con su enfoque general. Estos se publicaban luego en línea, a menudo dentro de unos pocos minutos entre sí. Los informes internos de los operadores se referían tanto a publicaciones humanas como automatizadas; no tenemos evidencia que sugiera que esta automatización se llevara a cabo con la ayuda de nuestros modelos.
Tuits en inglés, a la izquierda, y en persa, a la derecha, generados por esta operación y publicados en julio. Los comentarios en inglés respondían a un tuit en inglés que advertía que EE. UU. se estaba preparando para un «large scale assault» contra Irán. Todos los comentarios en esta imagen se publicaron en un intervalo de 10 minutos. Los comentarios en persa respondían a un tuit en persa sobre ataques de EE. UU. a Irán, y se publicaron en un lapso de 13 minutos.
Parte de esta actividad de comentarios por lotes consistió en generar respuestas a publicaciones en redes sociales sobre los propios artículos de noticias de la operación. Aquí, los operadores introducían capturas de pantalla de publicaciones que promovían sus artículos, y luego generaban comentarios que los elogiaban o respaldaban, probablemente para hacer que los artículos parecieran más populares.
Publicación de Facebook de una página de noticias locales de EE. UU. que comparte un artículo generado por la operación, y comentarios en esa publicación generados por la operación.
La mayoría de los lotes de comentarios se centraban de manera más general en el conflicto entre Irán, Estados Unidos e Israel. Los usuarios pedían comentarios sobre temas como ataques con misiles, altos el fuego y maniobras diplomáticas, especificando resultados que retrataban a EE. UU. como el agresor, a Israel como un aliado poco confiable de EE. UU. y a Irán como una víctima desafiante pero resiliente. Los operadores generaron un número particularmente grande de respuestas a publicaciones de la red satelital con sede en Reino Unido Iran International —una crítica del régimen iraní—, generando más de dos docenas de lotes de respuestas hostiles en persa. Una minoría de los lotes generaba respuestas a publicaciones en redes sociales sobre temas políticos de EE. UU., típicamente también en el contexto más amplio del conflicto.
Comentarios de Instagram generados por esta operación en respuesta a publicaciones sobre política de EE. UU.
Identificamos un pequeño número de estas respuestas publicadas en línea; muchas más no aparecieron en nuestras búsquedas de fuentes abiertas, posiblemente porque no fueron publicadas, o porque fueron publicadas por cuentas que ya habían sido eliminadas. (Por ejemplo, tres de las personalidades de periodistas—Ericka Feusier, Alice Johnson y Jenny Williams—incluían identificadores de cuentas de X en sus biografías publicadas: todas habían sido suspendidas a agosto de 2026.) Algunas de las cuentas que sí publicaron comentarios en línea tenían nombres de apariencia occidental, pero mostraban ubicaciones de cuenta en Irán.
La configuración de transparencia de las cuentas de Instagram que hicieron los comentarios ilustrados anteriormente, mostrando que estaban ubicadas en Irán.
Donde sí encontramos estas respuestas publicadas, típicamente constituían una minoría del total de comentarios en la publicación en cuestión, lo que sugiere que los operadores no eran una voz dominante entre las respuestas auténticas. Tampoco parecían haber atraído una interacción sustancial: de hecho, muchos de los me gusta en las respuestas de la operación provenían de cuentas que a su vez estaban vinculadas a la operación. Hemos compartido información sobre este caso con socios de la industria, quienes están en la mejor posición para proporcionar evaluaciones integrales sobre la interacción.
Informes internos
El intento de hacer que su actividad pareciera más popular no se limitó a las publicaciones de cara al público. Junto con su generación de contenido, los operadores ocasionalmente pedían a ChatGPT que refinara lo que parecían ser informes internos sobre su campaña en redes sociales. Esto generalmente consistía en proporcionar al modelo una serie de estadísticas, y pedirle que las convirtiera en presentaciones pulidas.
Esta no es la primera operación que hemos desbaratado que usó IA para escribir su propia(opens in a new window) autoevaluación(opens in a new window). Lo más llamativo de los esfuerzos de los operadores iraníes por calificarse a sí mismos fue el método que usaron para hacerlo. La principal métrica de «impacto» que usaban era el número de vistas en las publicaciones a las que respondían (no el número de vistas en las respuestas reales), contadas antes, y una cantidad de tiempo no especificada después, de que las respuestas fueran publicadas. Este cálculo no tenía en cuenta ninguna vista que pudiera haber sido el resultado de otros factores, como la popularidad de las publicaciones originales u otros comentarios. Como tal, exageraba enormemente las cifras de impacto de la operación, lo que sugiere que los operadores o no conocían una forma más eficaz de calcularlas, o no optaron por usarla.
Impacto
De hecho, según la evidencia que se puede obtener de la observación de fuentes abiertas, las dos líneas de trabajo principales de la operación parecen haber tenido grados muy diferentes de impacto probable.
Las respuestas en redes sociales que pudimos identificar generalmente tenían números bajos de 'me gusta', visualizaciones y comentarios (de un solo dígito o dos dígitos). Como se señaló anteriormente, las respuestas típicamente constituían una minoría del total de comentarios en la publicación en cuestión. Usando la Escala de Ruptura (Breakout Scale) de IO(se abre en una nueva ventana), que califica la IO en una escala de 1 (la más baja) a 6 (la más alta), evaluaríamos esta parte de la operación en la Categoría 2, con comentarios en múltiples plataformas, pero con pocas señales de ruptura o capacidad de dominar las respuestas.
En contraste, las identidades periodísticas lograron que sus artículos fueran publicados por una variedad de medios, algunos con audiencias considerables: por ejemplo, uno de los medios en línea que publicó los artículos de esta operación tenía casi 2 millones de seguidores en Facebook, casi 355,000 seguidores en X y más de 544,000 en Instagram a agosto de 2026. Evaluaríamos esta parte de la operación como una Categoría 4, basándonos en su ruptura constante hacia varios medios de comunicación.