Desarticular operaciones de “fachada” que usan IA

En los últimos dos años y medio, hemos informado sobre muchas de las formas en que los actores maliciosos intentaron usar nuestros modelos para realizar ciberataques, operaciones de influencia encubiertas (IO, por sus siglas en inglés), estafas y otras actividades que infringen nuestras Políticas de uso. Publicamos estos informes para dar a conocer a los reguladores, a nuestros pares del sector y a la sociedad en general cómo vemos que los actores maliciosos intentan aprovechar la IA, y para poner de relieve las vulnerabilidades que buscan explotar.

Recientemente bloqueamos dos operaciones de influencia, una de Rusia y otra de Irán, que usaban nuestros modelos junto con técnicas y tecnologías más tradicionales para respaldar sofisticadas entidades de “fachada”. Usaban esas entidades para hacer llegar mensajes geopolíticos relacionados con conflictos a sus audiencias objetivo, ocultando su verdadero origen. La operación iraní contaba con siete identidades ficticias de “periodistas” que usaba para proponer artículos extensos a medios digitales pequeños y medianos de todo el mundo; la operación rusa parece haber captado a personas en América Latina que desconocían el engaño para dirigir un “centro de estudios” local.

Ambas operaciones actuaban en múltiples frentes y probaban diversas tácticas para alcanzar sus objetivos. Además de artículos extensos, la operación iraní generaba lotes de comentarios para redes sociales, por lo general sobre temas relacionados con la guerra entre Estados Unidos e Irán. Además de controlar el “centro de estudios”, la operación rusa creaba documentos falsos supuestamente “filtrados” y guiones para audios, algunos de los cuales identificamos en circulación en línea. Ambas operaciones también usaban intensivamente la IA para redactar informes internos (este era el uso principal de la operación rusa); en ambos casos, los actores empleaban metodologías cuestionables o abiertamente engañosas para exagerar la eficacia de los operadores.

Lo más llamativo de estas operaciones es que se parecían mucho a las complejas operaciones de influencia de la época anterior a la IA, pero usaban la IA para facilitar algunos flujos de trabajo. Las identidades ficticias de periodistas de la operación iraní guardaban similitudes 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 se publicaron en diversos medios occidentales en 2016 y 2017. En 2020, personas vinculadas a actividades anteriores de la Agencia de Investigación de Internet de Rusia dirigieron un falso medio de “noticias” llamado “PeaceData⁠(se abre en una nueva ventana)”, que captó a periodistas de todo el mundo para que escribieran para él sin conocer el engaño.

Estas operaciones también eran inusuales por su alcance potencial. Según la escala de alcance⁠(se abre en una nueva ventana) de operaciones de influencia, que las califica del 1 (mínimo) al 6 (máximo), clasificaríamos la operación de origen ruso en la categoría 5. Esta es la primera operación de categoría 5 que hemos desarticulado desde que empezamos a publicar nuestros informes. La operación de origen iraní alcanzó la categoría 4. Ambas lograron colocar su contenido (no todo generado con nuestros modelos) en medios de comunicación establecidos, en lugar de limitarse a publicarlo en redes sociales. Esto coincide con un patrón que hemos observado en las 30 operaciones de influencia encubiertas que expusimos en los últimos dos años y medio: las que intentan colocar su contenido en medios de comunicación reales, en lugar de depender de cuentas falsas para difundirlo en redes sociales, suelen tener el mayor alcance e impacto potenciales.

Matriz de las 30 operaciones de influencia que expusimos desde principios de 2024, evaluadas según su principal método de difusión (redes sociales, sitio web gestionado por la operación, publicaciones externas) y su puntuación en la escala de alcance. Las operaciones que usaban más de un método de difusión, como gestionar un sitio web y promoverlo en redes sociales, se clasifican según el método que parecía constituir el núcleo de la operación.

La IA puede dar a estas operaciones de fachada mayor escala, eficiencia, fluidez lingüística y capacidad editorial. Los operadores pueden usar estas ventajas para aprovecharse de víctimas que no sospechan del engaño, como empleados o editores, y colocar su contenido ante audiencias que desconocen quién está detrás o cuáles son sus motivaciones. Estas operaciones también demuestran la complejidad y sofisticación con que los actores maliciosos usan identidades y entidades falsas para alcanzar sus objetivos. Comprender las vulnerabilidades que explotan los actores maliciosos en estas iniciativas, y cómo pueden traducirse en audiencia y alcance, será esencial para mantener defensas sólidas en todas las organizaciones.

Pero el carácter encubierto de estas operaciones de fachada también las hace especialmente vulnerables a la divulgación responsable. Tanto “Alice Donovan” como “PeaceData” cesaron su actividad después de ser expuestas. Por eso, al informar sobre estas operaciones de fachada, buscamos facilitar futuras investigaciones y su desarticulación, y dificultar que sigan operando.

Actores de origen ruso que realizan campañas de influencia en toda América Latina.

Suspendimos un grupo de cuentas de ChatGPT originadas en Rusia. Usaban ChatGPT para diversas tareas relacionadas con operaciones de influencia encubiertas dirigidas a países de toda América Latina. Gran parte de esta actividad parecía buscar el desprestigio de Ucrania en la región, pero otra parte parecía orientada a influir en los resultados políticos locales, especialmente en Argentina y Bolivia. La mayoría de los operadores escribía sus prompts en ruso; uno lo hacía en español, pero aun así parecía estar ubicado en Rusia. Compartimos información sobre este caso con las autoridades correspondientes.

Los operadores usaban ChatGPT para tres tareas principales: redactar informes internos sobre sus actividades (y sobre actividades ajenas que pudieran atribuirse de forma creíble), crear contenido para sus operaciones y redactar informes sobre el desempeño de una autodenominada “plataforma de investigación” en América Latina llamada Centro de Investigación Social (SRC, por sus siglas en inglés). Al parecer, controlaban el SRC mediante una identidad ficticia llamada “Mia Clark”; en alusión a ese nombre, apodamos a esta operación “Dark Clark”. Como no permitimos el acceso a nuestros modelos desde Rusia, usaban VPN para conectarse a nuestros servicios.

En sus informes internos, los operadores afirmaban haber difundido historias falsas en toda América Latina para desprestigiar a Ucrania o a líderes locales. Investigadores⁠(se abre en una nueva ventana) de fuentes abiertas⁠(se abre en una nueva ventana) han atribuido algunos de estos contenidos falsos a una entidad rusa conocida como “Politology” o “La Compania”, señalada como sucesora del Grupo Wagner y otras entidades fundadas por el oligarca ruso Yevgeniy Prigozhin. Los operadores también pedían a nuestros modelos que tradujeran o explicaran información pública sobre Politology y Wagner, con mucha más frecuencia que sobre cualquier otra red de origen ruso.

Esta operación fue inusual en dos aspectos. En primer lugar, parece haber logrado captar a personas en América Latina para que trabajaran para el SRC. Los informes de los operadores rusos sobre el SRC hacían referencia a decisiones sobre temas como escalas salariales, contrataciones y despidos, lo que sugiere que controlaban la entidad en lugar de colaborar con ella. La evidencia disponible indica que los empleados del SRC en América Latina no sabían que trabajaban para un grupo ruso. A diferencia de otro “centro de estudios” vinculado a Rusia que expusimos recientemente, el SRC parece haber producido contenido mayormente original a través del personal que había captado. Este es el intento más complejo de operar con una identidad de fachada que hemos desarticulado en los últimos dos años y medio.

En segundo lugar, parte de la evidencia en fuentes abiertas sugiere que los contenidos falsos de Dark Clark se difundieron lo suficiente como para motivar verificaciones de datos⁠(se abre en una nueva ventana) y desmentidos oficiales⁠(se abre en una nueva ventana), lo que indica un grado de penetración superior al de cualquiera de las operaciones de influencia que desarticulamos en los últimos dos años. Un engaño que la operación afirmó haber difundido en Perú incluso alimentó las tensiones públicas entre Ucrania y Polonia.

El principal uso que los operadores daban a ChatGPT era redactar y actualizar informes internos dirigidos a un superior desconocido. Estos informes periódicos describían los esfuerzos por realizar campañas de influencia encubiertas en toda América Latina. Abarcaban tres líneas de trabajo principales: iniciativas para denigrar a Ucrania y obstaculizar el reclutamiento de sus Fuerzas Armadas; intentos de interferir en la política interna de ciertos países, especialmente Bolivia y Argentina; y la gestión del SRC. En la mayoría de los casos, no observamos que los actores maliciosos usaran nuestros modelos para crear contenido para las campañas, sino solo para informar sobre ellas (las pocas excepciones se describen más adelante⁠).

Los informes contenían abundantes detalles tácticos que revelaban cómo la operación buscaba desprestigiar a Ucrania y a algunos líderes nacionales, en particular a los presidentes de Argentina, Bolivia y Ecuador. Algunos describían intentos de engañar a personas locales para que realizaran actividades que los operadores pudieran instrumentalizar; otros describían “filtraciones” falsas que los operadores afirmaban haber difundido.

En dos casos, la evidencia vincula a los operadores con la información pública sobre “Politology”. Los operadores informaron que en 2024 realizaron dos campañas contra el presidente argentino Javier Milei. Primero, dijeron haber difundido una noticia falsa de que Milei había comprado collares con joyas de Cartier para sus perros. Segundo, afirmaron haber pagado a personas locales para que hicieran grafitis contra Milei en Buenos Aires. A partir de documentos filtrados, ambas acciones se han atribuido⁠(se abre en una nueva ventana) públicamente⁠(se abre en una nueva ventana) a “Politology” y “La Compania”.

Muchos otros contenidos falsos no se habían vinculado antes con operaciones de influencia rusas. Por ejemplo, los operadores afirmaron que en mayo de 2026 crearon una dirección de correo electrónico falsa que se hacía pasar por una de la Dirección Regional de Educación de Lima, Perú. La usaron para indicar a las escuelas del distrito que organizaran eventos dedicados a Ucrania en el Día Nacional 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 Stepán Bandera, a quien algunos ucranianos consideran una figura independentista, pero a quien en Rusia y Polonia se asocia con el fascismo, el colaboracionismo durante la guerra y las atrocidades. Según los operadores, algunas escuelas respondieron a la dirección de correo falsa para confirmar que habían celebrado esos eventos e incluso enviaron fotos.

Los operadores luego afirmaron haber logrado que medios de Perú y Polonia publicaran noticias sobre los eventos, junto con acusaciones de que Ucrania estaba “exportando” ideologías ultranacionalistas, lo que provocó indignación. Las búsquedas en fuentes abiertas identificaron noticias que coincidían con esta afirmación en la prensa⁠(se abre en una nueva ventana) peruana⁠(se abre en una nueva ventana) y⁠(se abre en una nueva ventana) polaca⁠(se abre en una nueva ventana), y en una publicación en inglés de Hungría⁠(se abre en una nueva ventana) (algunos de los artículos se eliminaron posteriormente). Algunos⁠(se abre en una nueva ventana) artículos⁠(se abre en una nueva ventana) incluían la reacción de un eurodiputado polaco que proponía declarar persona non grata en Polonia a quien mostrara “hostilidad hacia Polonia”. Así, el engaño ruso se nutrió de las tensiones históricas entre ucranianos y polacos y, a su vez, las alimentó.

De manera similar, en junio los operadores afirmaron haber usado otra dirección de correo falsa para engañar a escuelas de Ecuador y lograr que celebraran una ceremonia de juramento de lealtad al presidente Daniel Noboa y a Erik Prince, exdirector de la empresa militar privada Blackwater. Los operadores afirmaron que el incidente provocó indignación en Ecuador y presionó al gobierno para que desmintiera el engaño, lo que amplificó su difusión a nivel nacional. Una vez más, la investigación en fuentes abiertas identificó cobertura⁠(se abre en una nueva ventana) mediática⁠(se abre en una nueva ventana) en la prensa⁠(se abre en una nueva ventana) ecuatoriana⁠(se abre en una nueva ventana) que coincidía estrechamente con esta afirmación, e incluso un desmentido detallado⁠(se abre en una nueva ventana) de la ministra de Educación de Ecuador.

Los operadores usaron diversas técnicas para dar sustento a sus historias falsas. Según sus informes internos, en marzo difundieron dos contenidos falsos dirigidos a Ecuador. Uno usaba un audio falso atribuido al cónsul de Ucrania en Ecuador, en el que supuestamente hacía comentarios despectivos sobre los ecuatorianos. Nuestra investigación en fuentes abiertas identificó una publicación en TikTok que coincidía exactamente con esta afirmación; al parecer, recibió pocas interacciones. El otro consistía en un video falso difundido en X y TikTok con el logotipo de un canal de noticias real, que afirmaba que el gobierno de Noboa estaba reclutando a hombres jóvenes para combatir en Ucrania. A principios de abril, verificadores de datos⁠(se abre en una nueva ventana) en Ecuador describieron una campaña que coincidía con esta descripción.

Video publicado en TikTok el 8 de abril de 2026 con el audio falso atribuido al cónsul ucraniano cuya autoría se adjudicó esta operación.

Otro informe interno describía un contenido falso que difundieron en Bolivia a finales de mayo, en pleno auge de las protestas contra el gobierno. Los operadores señalaron explícitamente que el objetivo de esta campaña era agravar la crisis en torno a las protestas. La campaña incluía una grabación de audio falsa de un trabajador de la empresa estatal de agua, EPSAS, que decía que el gobierno iba a cortar el suministro de agua a la capital administrativa, La Paz, y declarar el estado de emergencia. Nuestra investigación en fuentes abiertas identificó una verificación que refutaba⁠(se abre en una nueva ventana) esa misma afirmación y un desmentido oficial⁠(se abre en una nueva ventana) de EPSAS.

Otros informes internos incluían contenidos falsos cuya difusión no pudimos corroborar en fuentes abiertas, posiblemente porque ya se habían eliminado o no habían logrado circular. Por ejemplo, los operadores afirmaron haber difundido en enero una historia según la cual representantes de la embajada de Ucrania habían llevado a una influencer y modelo brasileña a Ucrania como víctima de trata, y esta había sido asesinada en Kyiv. En junio afirmaron haber difundido otro audio falso en Bolivia, esta vez supuestamente de un empleado del Banco Central de Bolivia, que advertía que el banco estaba por limitar los retiros de efectivo. También afirmaron haber difundido una carta falsa de la agencia de hidrocarburos del país que advertía sobre restricciones a la venta de combustible para automóviles particulares.

En otros informes, los operadores pidieron ayuda a nuestros modelos para identificar incidentes en los países objetivo que pudieran atribuirse, aunque no hubieran participado en ellos. 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 Falkland/Malvinas. Los operadores se atribuyeron la introducción de los argumentos de que el principio de libre determinación no se aplica a las islas y de que el Reino Unido mantiene allí una presencia militar desproporcionada. En realidad, ambos argumentos forman parte de la postura oficial de Argentina desde hace muchos⁠(se abre en una nueva ventana) años⁠(se abre en una nueva ventana). De manera similar, en junio, medios brasileños informaron⁠(se abre en una nueva ventana) sobre el caso de un ciudadano brasileño que había viajado a Ucrania para incorporarse al ejército, había sido capturado por las fuerzas rusas y luego había hecho una declaración televisada en la que afirmaba que lo habían engañado para que combatiera. Los operadores que usaban ChatGPT intentaron afirmar que esta noticia reproducía los mensajes de su operación; en realidad, citaba el video del propio prisionero⁠(se abre en una nueva ventana). Esto sugiere que los operadores intentaban llevar a cabo una operación de influencia dirigida a sus propios empleadores, en lugar de a una audiencia externa.

Algunos informes de los operadores hacían referencia a una autodenominada “plataforma de investigación” llamada Centro de Investigación Social (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. Hacían referencia, por ejemplo, a decisiones de contratación y despido, escalas salariales, planes de dotación de personal y proyectos de investigación en curso. Un dato crucial es que también señalaban que los operadores habían creado una identidad ficticia llamada “Mia Clark” para dirigir la actividad de la operación en redes sociales e interactuar con el personal local en América Latina. La evidencia disponible sugiere que estos empleados locales no sabían que trabajaban para una operación rusa y realizaban tareas de investigación de buena fe. Este uso de intermediarios ajenos al engaño se asemeja mucho a “PeaceData”, una operación rusa anterior también vinculada al entorno de Prigozhin, que Meta expuso⁠(se abre en una nueva ventana) en 2020.

A juzgar por los informes de los operadores rusos, su personal local en América Latina entrevistaba a expertos y analistas de toda la región y luego redactaba trabajos de investigación basados en sus hallazgos. Los temas abarcaban desde un análisis amplio de la opinión pública sobre el grupo BRICS hasta una comparación detallada de la economía brasileña durante las presidencias de Jair Bolsonaro y Luiz Inácio Lula da Silva. A veces, los operadores rusos redactaban informes de avance sobre los proyectos de investigación antes de su publicación, lo que indica una participación estrecha en el proceso de producción. Identificamos bastante más de 60 artículos en el sitio web del SRC, la gran mayoría de los cuales parecían ser textos originales. Esto distingue a Dark Clark de la operación de origen ruso que expusimos recientemente, que también usaba un centro de estudios como fachada, pero plagiaba la mayor parte de su contenido; sugiere la intención de construir una entidad de 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 cuentas y otros recursos en redes sociales. Según sus informes, esta actividad en redes sociales encontró dificultades cuando operadores de distintas partes del mundo intentaron acceder a las mismas cuentas, lo que provocó restricciones en ellas. Hay rastros de esto en las fuentes abiertas: por ejemplo, la información de transparencia de la cuenta principal del SRC en X mostraba una ubicación en Alemania (posiblemente por el uso de una VPN), pero una conexión a través de la App Store de la Federación de Rusia, mientras que la de una de sus cuentas de Instagram situaba a su administrador en Venezuela. Ninguna de las tres cuentas de Facebook con la marca del SRC que identificamos tenía suficientes seguidores para que se mostrara la ubicación de sus administradores.

A la izquierda, cuenta de X vinculada al Centro de Investigación Social. Observa la información de transparencia que muestra que la cuenta se conectó a través de la tienda de aplicaciones de la Federación de Rusia. A la derecha, cuenta de Instagram del SRC: observa la ubicación en Venezuela.

Los operadores informaron de problemas específicos en LinkedIn, donde dijeron haber creado una cuenta expresamente falsa para representar al SRC, pero luego tuvieron dificultades para crear una red de contactos. Según sus informes, la solución fue crear más cuentas falsas para seguir a la primera y hacerla parecer más creíble. Al 17 de agosto, una cuenta de LinkedIn con la misma marca del Centro de Investigación Social tenía 961 seguidores y afirmaba contar con entre 200 y 500 empleados, pero solo mostraba a dos.

En ocasiones, además de usar IA para actualizar informes, los operadores sí pidieron a nuestro modelo ayuda para diseñar y crear textos que pudieran usar en sus operaciones: por ejemplo, para asegurarse de que sus contenidos falsos emplearan el acento, el vocabulario y el estilo institucional correctos para distintos países. Esto representaba una proporción relativamente pequeña del trabajo total, quizá porque la operación parece haber incluido al menos a una persona de América Latina cuya lengua materna era el español y, por lo tanto, necesitaba menos apoyo lingüístico de la IA.

Por ejemplo, en una ocasión, uno de los operadores de habla rusa pidió al modelo ayuda para redactar en ruso una carta que implicara al cónsul honorario de Ucrania en Panamá en actos de corrupción. Luego, el operador de habla hispana pidió al modelo que tradujera la carta al español y generara un guion de audio para acompañarla. Una cuenta que se presentaba como un medio de noticias, pero usaba el logotipo de TVN Noticias⁠(se abre en una nueva ventana) de Panamá, publicó en TikTok una foto que coincidía con el texto de la carta, acompañada de una voz en off que coincidía con el guion del operador. El canal de TikTok solo tenía un seguidor y dejó de publicar después de difundir este contenido falso.

Publicación de TikTok que muestra la carta cuyo texto fue generado por esta operación, con un guion de voz en off también generado por ella.

En otra ocasión, el operador de habla hispana ubicado en Rusia entregó al modelo un guion en ruso que afirmaba que Noboa había insultado a las personas pobres de Ecuador y le pidió que lo tradujera al español ecuatoriano. En una tercera ocasión, en marzo, el mismo usuario pidió al modelo que corrigiera un borrador de contrato en español entre una empresa llamada “International Security Solutions FZE” y una persona en Ecuador, supuestamente para prestar servicios de infraestructura en Ucrania. Las preguntas del usuario se centraban en cómo mejorar la redacción y el formato, incluso qué palabras debían ir en negrita.

Los prompts del usuario sobre el contrato terminaron una vez finalizada la redacción. Sin embargo, la investigación en fuentes abiertas muestra que después circuló en redes sociales⁠(se abre en una nueva ventana) una imagen del “contrato”. Se usó para reforzar la afirmación de que el gobierno de Noboa había colaborado con una empresa de fachada para engañar a ecuatorianos y reclutarlos para el ejército ucraniano. El contenido falso se difundió lo suficiente como para motivar una verificación de datos⁠(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”.

El impacto de esta operación requiere una evaluación especialmente cuidadosa. Como se señaló antes, uno de los principales métodos de los operadores consistía en atribuirse actividades que no tenían relación con su operación. Por lo tanto, sus propias afirmaciones sobre el impacto en los informes internos no pueden aceptarse sin más. Del mismo modo, algunas de las historias falsas que afirmaban haber difundido no aparecieron en la investigación en fuentes abiertas, posiblemente porque circularon por canales no públicos, ya se habían eliminado o nunca se publicaron.

Sin embargo, la evidencia en fuentes abiertas nos permitió corroborar algunas de sus afirmaciones. Algunos de los contenidos falsos que la operación afirmaba haber difundido fueron luego objeto de verificaciones de datos y desmentidos gubernamentales, lo que sugiere que habían circulado lo suficiente como para justificar una respuesta. En otros casos, pudimos identificar contenido en línea que coincidía estrechamente con el generado por esta operación. El caso más destacado fue la afirmación de la operación de haber engañado a una escuela peruana para que organizara un evento en el que se mostraba a Bandera. El hecho recibió luego cobertura tanto en América Latina como en Europa y parece haber provocado comentarios de al menos un eurodiputado polaco.

Según la escala de alcance⁠(se abre en una nueva ventana) de operaciones de influencia, que las califica del 1 (mínimo) al 6 (máximo), clasificaríamos esta operación en la categoría 5, con evidencia que sugiere que provocó comentarios públicos de políticos de varios países. Esta es la primera operación de categoría 5 que hemos desarticulado desde que empezamos a publicar nuestros informes.

Operación de origen iraní que coloca artículos extensos con firmas engañosas en medios digitales de noticias.

Suspendimos un grupo de cuentas de ChatGPT originadas en Irán. Escribían sus prompts en persa y generaban contenido en persa e inglés. Los actores ocultaban su ubicación mediante VPN para acceder a ChatGPT.

La operación usaba nuestros modelos para mejorar artículos extensos y propuestas editoriales, generar comentarios para redes sociales y perfeccionar informes internos. Los operadores usaban siete firmas diferentes para proponer sus artículos, por lo que apodamos a su campaña “Bogus Bylines”. Los artículos extensos se centraban en el conflicto entre Estados Unidos e Irán. La mayoría de los comentarios también trataba sobre el conflicto; una minoría abordaba la política estadounidense, por lo general en el contexto más amplio del conflicto.

El impacto aparente de sus principales líneas de trabajo varió considerablemente. Identificamos casi 100 artículos publicados o redistribuidos con las firmas de la operación en alrededor de una docena de medios digitales de todo el mundo. Eran medios pequeños y medianos, generalmente centrados en asuntos internacionales, geopolítica y acontecimientos de Medio Oriente. En cambio, ninguno de los comentarios en redes sociales parece haber generado una cantidad considerable de interacciones en términos de Me gusta, veces compartido 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 por exagerar su eficacia aparente.

La actividad general parecía corresponder a un actor comercial que realizaba una campaña de influencia por encargo, pero no podemos identificar al actor específico involucrado. Compartimos información sobre este caso con las autoridades correspondientes.

La actividad de mayor alcance de esta operación consistía en pedir a ChatGPT que revisara y mejorara artículos extensos en inglés sobre la geopolítica del conflicto entre Estados Unidos e Irán. Los prompts típicos pedían al modelo evaluar un borrador en inglés según los criterios de presentación de artículos de un medio digital específico y sugerir cambios para asegurar su cumplimiento. Una vez que los operadores aprobaban los cambios, pedían al modelo que generara un correo electrónico que pudieran usar para proponer el artículo al editor del medio digital en cuestión.

Estos mensajes de presentación se redactaban con siete firmas falsas diferentes: Ervin B. Hoskins, Noah Lamington, Sophia Gonzalez, Michael Harrison, Ericka Feusier, Jenny Williams y Alice Johnson. Según las biografías publicadas en línea junto a algunos de estos artículos, cada identidad ficticia se presentaba como periodista occidental (por lo general estadounidense, aunque la biografía de Noah Lamington afirmaba que estaba en Nueva Zelanda), a menudo con especialización en política internacional, Medio Oriente, derechos humanos o conflictos. Para una de las identidades ficticias, “Michael Harrison”, los operadores pidieron al modelo que escribiera la propia biografía. (Cabe destacar que en marzo Meta desarticuló⁠(se abre en una nueva ventana) una operación de influencia iraní que también usaba la identidad de un periodista llamado “Michael Harrison”).

Algunas de estas identidades ficticias se respaldaban con cuentas en diversas plataformas de redes sociales. La identidad de Michael Harrison, por ejemplo, tenía respaldo en Medium, X y Facebook. La identidad de Ervin B. Hoskins contaba con cuentas en X, Facebook, Instagram y Threads. La biografía de esta identidad afirmaba que era “un escritor independiente estadounidense”, pero la información de transparencia de las redes sociales situaba las cuentas en Irán.

Arriba, biografía de Instagram de la identidad ficticia Ervin Hoskins. Abajo a la izquierda, información de transparencia de la cuenta de X que muestra el uso de la aplicación de Android de Asia Occidental. Abajo a la derecha, información de transparencia de la cuenta de Instagram que muestra su ubicación en Irán. Meta suspendió la cuenta de Instagram en agosto.

Mediante técnicas de investigación en fuentes abiertas, identificamos casi 100 artículos publicados con alguna de las firmas de los operadores en más de una docena de publicaciones diferentes. Estas publicaciones se centraban generalmente en asuntos internacionales, geopolítica y acontecimientos de Medio Oriente, a veces desde una perspectiva antibélica o progresista. El artículo más antiguo que identificamos se publicó en julio de 2025, y el más reciente, en octubre de 2026. La frecuencia de los artículos aumentó considerablemente tras el inicio del conflicto entre Estados Unidos e Irán.

Cronología de artículos por autor y tema, de julio de 2025 a septiembre de 2026. Observa la concentración de publicaciones sobre las relaciones entre Estados Unidos e Irán a partir de marzo de 2026.

Ejemplos de titulares de artículos publicados con las firmas vinculadas a esta operación entre febrero y julio de 2026 en diversos medios digitales.

Al menos algunos de los artículos fueron promovidos después por las cuentas de redes sociales de los medios en cuestión, lo que ofrecía a los operadores iraníes una posible vía para llegar a audiencias que de otro modo no habrían alcanzado.

Además de los artículos, los actores maliciosos pidieron a ChatGPT que generara lotes de comentarios sobre temas geopolíticos o políticos en inglés o persa. El método habitual de estos actores consistía en ingresar el texto o una captura de una publicación en redes sociales y pedir al modelo un conjunto de respuestas alineadas con su enfoque general. Luego las publicaban en línea, a menudo con apenas unos minutos de diferencia entre sí. Los informes internos de los operadores mencionaban tanto publicaciones manuales como automatizadas; no tenemos evidencia de que esta automatización se realizara con 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 ese idioma que advertía que Estados Unidos preparaba un “ataque a gran escala” contra Irán. Todos los comentarios de esta imagen se publicaron en un intervalo de 10 minutos. Los comentarios en persa respondían a un tuit en ese idioma sobre ataques estadounidenses contra Irán y se publicaron en un intervalo de 13 minutos.

Parte de esta actividad de generación de comentarios por lotes consistía en crear respuestas a publicaciones en redes sociales sobre los artículos periodísticos de la propia operación. En estos casos, los operadores ingresaban capturas de publicaciones que promovían sus artículos y luego generaban comentarios que los elogiaban o respaldaban, probablemente para hacerlos parecer más populares.

Publicación de una página de noticias locales de Estados Unidos en Facebook que comparte un artículo generado por la operación, junto con comentarios a esa publicación también generados por la operación.

La mayoría de los lotes de comentarios se centraba de forma más general en el conflicto entre Irán, Estados Unidos e Israel. Los usuarios pedían comentarios sobre temas como ataques con misiles, altos al fuego y maniobras diplomáticas, e indicaban que las respuestas debían presentar a Estados Unidos como el agresor, a Israel como un aliado poco confiable de Estados Unidos y a Irán como una víctima desafiante pero resiliente. Los operadores generaron una cantidad particularmente grande de respuestas a publicaciones de Iran International, una cadena satelital con sede en el Reino Unido y crítica del régimen iraní: más de dos docenas de lotes de respuestas hostiles en persa. Una minoría de los lotes generaba respuestas a publicaciones en redes sociales sobre asuntos políticos estadounidenses, por lo general también en el contexto más amplio del conflicto.

Comentarios de Instagram generados por esta operación en respuesta a publicaciones sobre política estadounidense.

Identificamos una pequeña cantidad de estas respuestas publicadas en línea; muchas otras no aparecieron en nuestras búsquedas en fuentes abiertas, posiblemente porque no se publicaron o porque las publicaron cuentas que ya se habían eliminado. (Por ejemplo, tres identidades ficticias de periodistas —Ericka Feusier, Alice Johnson y Jenny Williams— incluían nombres de usuario de X en sus biografías publicadas: todas esas cuentas estaban suspendidas para agosto de 2026). Algunas de las cuentas que sí publicaron comentarios en línea tenían nombres de apariencia occidental, pero su ubicación figuraba en Irán.

Información de transparencia de las cuentas de Instagram que publicaron los comentarios mostrados arriba, donde se ve que estaban ubicadas en Irán.

Cuando encontramos estas respuestas publicadas, por lo general representaban una minoría del total de comentarios de la publicación en cuestión, lo que sugiere que los operadores no tenían una voz dominante entre las respuestas auténticas. Tampoco parecían haber atraído una cantidad considerable de interacciones: de hecho, muchos de los Me gusta en las respuestas de la operación provenían de cuentas que también estaban vinculadas a ella. Compartimos información sobre este caso con socios del sector, que están en mejores condiciones de ofrecer evaluaciones integrales de las interacciones.

El intento de hacer que su actividad pareciera más popular no se limitaba a las publicaciones dirigidas al público. Además de generar contenido, los operadores ocasionalmente pedían a ChatGPT que mejorara lo que parecían ser informes internos sobre su campaña en redes sociales. Esto solía consistir en proporcionar al modelo una serie de estadísticas y pedirle que las convirtiera en presentaciones bien elaboradas.

Esta no es la primera operación que hemos desarticulado que usaba IA para redactar su propia⁠(se abre en una nueva ventana) autoevaluación⁠(se abre en una nueva ventana). Lo más llamativo de los esfuerzos de los operadores iraníes por evaluar su propio trabajo fue el método que usaron. La principal métrica de “impacto” que usaban era el número de visualizaciones de las publicaciones a las que respondían (no el de las propias respuestas), contabilizadas antes y en un momento no especificado después de publicar las respuestas. Este cálculo no tenía en cuenta las visualizaciones que podrían deberse a otros factores, como la popularidad de las publicaciones originales u otros comentarios. Por lo tanto, exageraba considerablemente las cifras de impacto de la operación, lo que sugiere que los operadores no conocían una forma más eficaz de calcularlas o decidieron no usarla.

De hecho, según la evidencia que se puede obtener de la observación de fuentes abiertas, las dos principales líneas de trabajo de la operación parecen haber tenido niveles muy distintos de impacto probable.

Las respuestas en redes sociales que pudimos identificar generalmente tuvieron pocas interacciones: cifras de uno o dos dígitos de Me gusta, visualizaciones y comentarios. Como se señaló antes, las respuestas solían representar una minoría del total de comentarios en la publicación en cuestión. Según la escala de alcance⁠(se abre en una nueva ventana) de operaciones de influencia, que las califica del 1 (mínimo) al 6 (máximo), situaríamos esta parte de la operación en la categoría 2, con comentarios en múltiples plataformas, pero pocos indicios de que lograra trascender su red o dominar las respuestas.

En cambio, las identidades ficticias de periodistas lograron que diversos medios publicaran sus artículos, algunos con muchos seguidores: por ejemplo, en agosto de 2026, uno de los medios digitales que publicó artículos de esta operación tenía casi 2 millones de seguidores en Facebook, casi 355 000 en X y más de 544 000 en Instagram. Clasificaríamos esta parte de la operación en la categoría 4, por su capacidad sostenida de llegar a diversos medios de comunicación.