Leyendo un artículo publicado en Morningstar, que lleva por título: " Estos 15 fondos han costado miles de millones a los inversores americanos en la última década". He mirado el listado y me ha llamado la atención un Fondo de Fidelity que invierte en Renta Fija soberana de EEUU. Se trata del Fidelity Series Long-Term Treasury Bond Index Fund (FTLTX) . ¿Qué podemos decir sobre él? Después de investigar un poco os cuento lo siguiente (mezclo opiniones personales con datos reales, tenedlo en cuenta): Es un fondo indexado que invierte fundamentalmente en Treasuries estadounidenses de vencimiento largo , siguiendo el Bloomberg U.S. Long Treasury Bond Index. No está disponible directamente para el inversor particular: Fidelity lo utiliza, entre otras finalidades, como componente de sus fondos y programas de gestión. Lo extraordinario de sus resultados Los datos de Fidelity a 31 de agosto de 2026 son estos: Periodo Rentabilidad anualizada 1 año +0,31 % 3 años +0...
¿Cuánto de lo que leemos en internet está escrito por inteligencia artificial?
Internet nos ha dado acceso a una cantidad de información que hace apenas unas décadas habría resultado inimaginable.
Para un inversor particular, esto ha supuesto una auténtica democratización del conocimiento. Informes de bancos centrales, cartas de gestores, estudios académicos, datos económicos, análisis de mercados, libros, artículos especializados o comparadores de productos están hoy al alcance de cualquiera.
Pero la inteligencia artificial está introduciendo un cambio adicional.
Ya no solo resulta extraordinariamente fácil acceder a la información. También resulta extraordinariamente fácil producirla.
Y esto plantea una pregunta bastante inquietante:
¿Cuánto de lo que encontramos actualmente en internet está escrito por personas y cuánto por inteligencia artificial?
El Pew Research Center acaba de publicar un interesante estudio, «How Much of the Internet Is Written With AI?», que intenta responderla.
Los resultados merecen nuestra atención.
Pero quizá sea todavía más importante preguntarnos qué significan para quienes utilizamos internet para informarnos y tomar decisiones sobre nuestro dinero.
Uno de cada diez textos... pero el dato necesita contexto
Pew Research Center analizó cerca de 490.000 páginas web en inglés recopiladas por Common Crawl entre enero de 2021 y julio de 2026.
Para identificar posibles contenidos generados mediante inteligencia artificial utilizó Open Pangram, un modelo que busca patrones estadísticos del lenguaje —palabras, expresiones y determinadas construcciones— que aparecen con diferente frecuencia en textos humanos y textos generados mediante IA.
En una muestra aleatoria de 10.000 páginas correspondiente a julio de 2026, aproximadamente el 10% mostraba indicios significativos de haber sido escrito o sustancialmente editado mediante inteligencia artificial. (The 1 News)
Uno de cada diez.
Puede parecer mucho o poco dependiendo de nuestras expectativas.
Pero hay un problema con esa cifra.
Internet contiene una cantidad gigantesca de información publicada antes de que existieran ChatGPT y las actuales herramientas de inteligencia artificial generativa.
Por eso Pew realiza un segundo cálculo bastante más revelador.
Entre los contenidos recientes, más de un tercio
Si eliminamos las páginas anteriores al lanzamiento público de ChatGPT, en noviembre de 2022, la fotografía cambia radicalmente.
Entre las páginas publicadas posteriormente, más de un tercio de las analizadas en julio de 2026 presenta señales de haber sido escrito o sustancialmente editado mediante inteligencia artificial. (The 1 News)
Esta distinción es fundamental.
No podemos afirmar que «un tercio de internet está escrito por IA».
No es eso lo que demuestra el estudio.
La estimación del 10% corresponde a una muestra del conjunto de páginas observadas en julio de 2026, donde conviven contenidos nuevos y antiguos.
El porcentaje superior a un tercio se refiere únicamente a las páginas publicadas después de la aparición de ChatGPT.
Pero precisamente por eso resulta tan interesante.
Nos habla menos de cómo es internet hoy que de hacia dónde parece estar dirigiéndose.
La IA tampoco está distribuida por igual
Pew encuentra además diferencias significativas dependiendo del tipo de dominio.
En las muestras de 2026, alrededor de una de cada diez páginas pertenecientes a dominios .com presenta indicios de utilización de inteligencia artificial.
El porcentaje desciende hasta aproximadamente el 4,6% en los dominios .org y se sitúa alrededor del 1% tanto en .edu como en .gov. (The 1 News)
No deberíamos interpretar estas diferencias como una medida directa de la calidad de unos contenidos frente a otros.
Pero sí muestran que la penetración de la IA no está siendo homogénea. Parece mucho más intensa en la parte comercial de internet que en los ámbitos institucionales, educativos o gubernamentales analizados.
¿Puede reconocerse un texto escrito por una IA?
Esta es una de las partes más curiosas del estudio.
Los modelos generativos aprenden a escribir utilizando cantidades enormes de textos humanos. Pero al hacerlo desarrollan determinadas preferencias estadísticas.
Pew observa que, coincidiendo con la expansión de la inteligencia artificial generativa, algunas características lingüísticas se han hecho más frecuentes en internet.
Por ejemplo, el uso del guion largo prácticamente se ha duplicado desde 2023. También ha aumentado considerablemente la utilización de la llamada Oxford comma y de determinadas palabras y construcciones especialmente habituales en los modelos generativos. (The 1 News)
¿Significa esto que podemos descubrir un texto escrito mediante IA porque utiliza determinadas palabras o signos de puntuación?
No.
Y conviene subrayarlo.
Los seres humanos utilizaban todas esas expresiones mucho antes de que existiera ChatGPT. Encontrar un guion largo o determinada construcción sintáctica no demuestra absolutamente nada sobre la autoría de un texto concreto.
Lo que Pew observa son cambios estadísticos en cientos de miles de documentos.
Es la diferencia entre afirmar que una característica es más frecuente en una población y utilizar esa característica para juzgar a un individuo concreto.
Los detectores de IA también se equivocan
Esta es probablemente la precaución metodológica más importante del estudio.
No existe un detector infalible de textos generados mediante inteligencia artificial.
Open Pangram puede clasificar erróneamente como artificial un texto escrito por una persona y puede no detectar otro en cuya elaboración haya intervenido una IA.
Los propios investigadores son conscientes de esta limitación. Por ello, los resultados deben interpretarse principalmente como una herramienta para observar tendencias agregadas, no como un procedimiento para determinar con certeza quién escribió un artículo determinado. (The 1 News)
Esto nos obliga también a utilizar con prudencia las cifras del estudio.
Pew no ha demostrado individualmente que cada una de esas páginas haya sido escrita por una máquina. Ha encontrado patrones lingüísticos compatibles con una intervención significativa de la inteligencia artificial.
La diferencia importa.
¿Y qué tiene que ver todo esto con nuestras inversiones?
Hasta aquí hemos intentado mantenernos muy cerca del estudio de Pew Research Center.
A partir de este punto comienza nuestra reflexión desde InverAhorro.
A primera vista, podríamos pensar que estamos ante un artículo sobre inteligencia artificial, medios de comunicación o evolución de internet.
Pero creemos que tiene bastante que ver con la educación financiera.
Porque los inversores particulares utilizamos cada vez más internet para aprender y tomar decisiones.
Y estamos entrando en una época en la que será necesario desarrollar una nueva capacidad:
distinguir entre disponer de mucha información y estar bien informado.
Un texto bien escrito ya no demuestra demasiado
Durante mucho tiempo hemos utilizado inconscientemente determinadas señales para juzgar la autoridad de un texto.
Si estaba bien redactado, utilizaba terminología especializada, desarrollaba una argumentación aparentemente lógica e incluía cifras precisas, tendíamos a concederle cierta credibilidad.
La inteligencia artificial está debilitando esa relación.
Hoy es posible producir en segundos un texto impecablemente estructurado sobre inflación, tipos de interés, valoración bursátil, fondos de inversión o perspectivas económicas.
Puede resultar convincente.
Puede parecer sofisticado.
Puede incluso contener numerosos datos.
Y puede estar equivocado.
Por eso deberíamos acostumbrarnos a separar dos preguntas que parecen similares pero no lo son:
¿Está bien explicado?
¿Es verdad?
La primera tiene que ver con la calidad de la exposición.
La segunda, con la calidad de la información.
La fuente será cada vez más importante
Si producir un texto convincente se vuelve prácticamente gratuito, la procedencia de la información adquiere mayor valor.
Cuando leamos:
«Los estudios demuestran que...»
deberíamos preguntarnos:
¿Qué estudios?
Cuando encontremos:
«Históricamente, este indicador anticipa las recesiones...»
deberíamos preguntarnos:
¿Durante qué periodo? ¿Con cuántos aciertos y cuántos errores?
Y cuando alguien afirme:
«Este fondo obtiene mejores resultados con menos riesgo...»
la pregunta debería ser:
¿Según qué datos?
Esta forma de leer no es desconfianza sistemática.
Es criterio.
La inteligencia artificial puede ayudarnos enormemente a localizar, traducir, resumir y comprender las fuentes originales.
Pero no debería convertir en innecesarias esas fuentes.
Más bien puede hacerlas todavía más importantes.
Hechos, opiniones e interpretaciones
Hay otra competencia que probablemente ganará importancia.
Imaginemos que encontramos estas tres frases:
«El mercado cotiza a 22 veces los beneficios esperados».
«El mercado está caro».
«Por tanto, deberíamos vender una parte de nuestra cartera».
Leídas rápidamente parecen formar una única afirmación.
No lo son.
La primera puede ser un dato verificable.
La segunda es una interpretación de ese dato.
La tercera supone una decisión, que además dependerá de las circunstancias de cada inversor.
Esta distinción siempre ha sido importante.
En un mundo inundado de contenido generado o asistido mediante inteligencia artificial puede resultar todavía más necesaria.
Porque una IA es perfectamente capaz de enlazar un dato, una interpretación y una conclusión de manera tan fluida que terminemos olvidando que hemos pasado de lo que sabemos a lo que alguien cree y, finalmente, a lo que supuestamente deberíamos hacer.
Cuidado con la falsa precisión
Existe otro peligro particularmente relevante en finanzas.
Un dato como:
«la rentabilidad histórica ha sido del 7,83%»
produce una sensación de precisión mucho mayor que:
«la rentabilidad ha sido aproximadamente del 8%».
Pero añadir dos decimales no convierte una cifra falsa en verdadera.
La inteligencia artificial puede generar porcentajes, fechas, nombres de estudios o referencias con una apariencia extraordinariamente convincente.
Por eso podríamos adoptar una regla sencilla:
cuanto más importante sea un dato para nuestra decisión, mayor debería ser nuestro interés por comprobarlo.
Si queremos saber exactamente las comisiones de un fondo, consultemos su documentación.
Si una decisión depende de una norma fiscal, comprobemos la fuente oficial.
Si analizamos los resultados de una empresa, acudamos a sus cuentas.
Si alguien atribuye una afirmación a un banco central, un gestor o un investigador, intentemos localizar el documento original.
Verificar absolutamente todo sería imposible.
Verificar aquello sobre lo que descansa nuestra decisión es bastante más razonable.
La IA no tiene por qué ser el problema
Sería fácil extraer del estudio de Pew una conclusión excesivamente pesimista:
«Internet se está llenando de textos escritos por máquinas y ya no podemos confiar en nada».
No creemos que esa sea la enseñanza adecuada.
La inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta extraordinariamente útil para un inversor particular.
Puede ayudarnos a comprender un informe de cien páginas.
Traducir un artículo.
Explicarnos qué significa un concepto financiero.
Comparar dos argumentos.
Localizar inconsistencias.
Plantearnos objeciones que no habíamos considerado.
Organizar información dispersa.
O acercarnos a documentos técnicos que anteriormente quizá no hubiéramos sido capaces de abordar.
La diferencia está en cómo la utilizamos.
Hay una enorme distancia entre utilizar la inteligencia artificial como herramienta para pensar mejor y utilizarla como sustituto de nuestro pensamiento.
La primera posibilidad puede mejorar nuestra educación financiera.
La segunda puede deteriorarla.
De la escasez de información a la escasez de atención
Durante mucho tiempo, el problema del pequeño inversor fue la falta de información.
Los profesionales disponían de terminales, bases de datos, informes y análisis que estaban fuera del alcance de la mayoría.
Internet cambió buena parte de aquello.
La inteligencia artificial puede llevar esa democratización todavía más lejos.
Pero simultáneamente está creando el problema contrario.
Ya no nos falta información. Nos sobra.
Y si el coste de producir nuevos contenidos continúa acercándose a cero, la cantidad disponible puede multiplicarse hasta límites difíciles de imaginar.
Esto cambia cuál es el recurso verdaderamente escaso.
Quizá ya no sea la información.
Puede ser nuestra atención.
Y, sobre todo, nuestra capacidad para decidir a qué merece la pena prestársela.
La paradoja de la inteligencia artificial
Aquí aparece una paradoja interesante.
Cuanto más barato sea producir contenido, más valioso puede resultar seleccionar buen contenido.
Cuanto más fácil sea generar una explicación, más importante será saber si está apoyada en fuentes fiables.
Cuantas más opiniones podamos consultar, más necesario será distinguir una opinión razonada de una simple repetición.
Y cuantos más análisis de inversión tengamos a nuestro alcance, menos sentido tendrá intentar leerlos todos.
Quizá la ventaja del inversor bien formado no consista en disponer de más información.
Puede consistir en necesitar menos para tomar decisiones razonables.
Un plan financiero, una cartera adecuada a nuestros objetivos, unos costes controlados, diversificación y una estrategia que podamos mantener durante las épocas difíciles pueden protegernos de algo que la inteligencia artificial probablemente hará todavía más abundante:
el ruido.
Una enseñanza para el lector de InverAhorro
Podríamos condensar todo lo anterior en unas pocas preguntas que merece la pena hacernos ante cualquier información financiera:
¿Quién lo dice?
¿Cuál es la fuente original?
¿Qué parte son datos y qué parte interpretación?
¿Puedo comprobar las cifras importantes?
¿Qué podría hacer que esta conclusión fuese equivocada?
¿Esta información modifica realmente algo relevante para mi estrategia?
No son preguntas específicamente diseñadas para detectar inteligencia artificial.
Son simplemente buenas preguntas para pensar.
Y quizá esa sea la conclusión más interesante.
El problema no es necesariamente que un texto haya sido escrito con ayuda de una inteligencia artificial.
Un artículo elaborado con IA, cuidadosamente revisado, documentado y contrastado puede resultar mucho más valioso que una opinión humana improvisada y sin fuentes.
La cuestión fundamental sigue siendo la calidad del proceso que existe detrás del contenido.
¿Hay fuentes?
¿Se han contrastado?
¿Se distingue el dato de la opinión?
¿Se reconocen las incertidumbres?
¿Se corrigen los errores?
¿Existe alguien que asuma la responsabilidad editorial sobre lo publicado?
Estas preguntas importaban antes de ChatGPT.
Ahora probablemente importen más.
Conclusión: cuando producir información es fácil, tener criterio vale más
El estudio de Pew Research Center no demuestra que internet se haya convertido en una inmensa colección de textos artificiales.
Sí muestra algo suficientemente importante: la presencia de contenidos escritos o sustancialmente editados mediante inteligencia artificial está aumentando rápidamente, especialmente entre las páginas publicadas desde la aparición de ChatGPT. (The 1 News)
Para el inversor particular, la respuesta no debería ser desconfiar de todo.
Debería ser aprender a confiar mejor.
Acudir a las fuentes.
Comprobar los datos relevantes.
Distinguir información de opinión.
Reconocer qué sabemos y qué estamos simplemente suponiendo.
Y utilizar la inteligencia artificial para ampliar nuestra capacidad de comprender, no para renunciar a ella.
En InverAhorro recurrimos frecuentemente a artículos, libros, investigaciones, gestores y publicaciones de terceros como punto de partida. El objetivo no debería ser reproducir lo que dicen, sino comprenderlo, contrastarlo, distinguir sus afirmaciones de nuestras interpretaciones y extraer de ello alguna enseñanza útil.
El estudio de Pew nos recuerda por qué este método será cada vez más importante.
Porque si la inteligencia artificial consigue que producir información sea prácticamente ilimitado, habrá algo que seguirá siendo escaso:
el criterio para distinguir la información que merece nuestra confianza.
Fuente
Este artículo parte del estudio de Samuel Bestvater, «How Much of the Internet Is Written With AI?», publicado por Pew Research Center el 20 de agosto de 2026. El trabajo analiza cerca de medio millón de páginas web en inglés procedentes de Common Crawl mediante el detector Open Pangram. (The 1 News)
Recomendamos especialmente la lectura del trabajo original, tanto por sus resultados como por las cautelas metodológicas con las que deben interpretarse:
How Much of the Internet Is Written With AI? — Pew Research Center
Agradecemos a Pew Research Center la publicación y accesibilidad de este tipo de investigaciones.
Nota editorial: las reflexiones relativas a las consecuencias para el inversor particular, la verificación de fuentes, la distinción entre hechos e interpretaciones, la sobreabundancia de información y el papel de la IA en la educación financiera son desarrollos propios de InverAhorro a partir del estudio citado y no deben atribuirse a Pew Research Center ni a sus autores.
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