La plataforma intensifica la revisión de perfiles utilizados para difundir spam, suplantar celebridades y distribuir publicaciones automatizadas
TikTok retiró más de 86 millones de cuentas falsas durante los primeros tres meses de 2026, una cifra que refleja el volumen de perfiles creados para difundir spam, amplificar publicaciones o aparentar actividad real dentro de la plataforma.
La medida coincide con un cambio en la producción de contenido: la inteligencia artificial permite generar textos, voces, imágenes y videos con rapidez, lo que también facilita el uso indebido de esos recursos. La compañía informó además que identificó más de 3.000 millones de videos vinculados con inteligencia artificial.
El dato no significa que todas esas publicaciones incumplan las normas, pero muestra la dimensión de una tecnología que ya forma parte de la actividad cotidiana en las redes sociales. TikTok busca que los usuarios distingan cuándo un contenido fue generado o alterado con IA y que puedan reconocer perfiles dedicados a distribuir material artificial.
El problema no se limita a los videos manipulados. Un perfil falso puede publicar de manera repetida, enviar mensajes, comentar, seguir cuentas o impulsar conversaciones para dar apariencia de interés real. Con herramientas de inteligencia artificial, estas acciones pueden adoptar un lenguaje más natural y ajustarse a temas específicos.
TikTok prepara medidas dirigidas a detectar cuentas que difunden spam generado con IA. La plataforma prestará especial atención a categorías donde el contenido inexacto puede tener consecuencias mayores, como política y actualidad, consejos financieros e información médica.
TikTok indicó que ya etiquetó más de 3.000 millones de videos. La cifra muestra que el uso de inteligencia artificial no se concentra en casos aislados, sino que atraviesa distintos formatos y temas dentro de la aplicación.
La marca de agua invisible funciona como una señal técnica que puede acompañar al contenido sin alterar su apariencia para el usuario. Las credenciales, por su parte, reúnen datos sobre el origen y el historial de edición de un archivo digital.