Desarticular operaciones de «fachada» potenciadas por IA

Durante los últimos dos años y medio, hemos informado sobre muchas de las formas en que los actores maliciosos intentaron utilizar nuestros modelos para realizar ciberataques, operaciones de influencia encubiertas, estafas y otras actividades que infringen nuestras Políticas de uso. Publicamos estos informes para explicar a los reguladores, a otras empresas del sector y a la sociedad en general cómo vemos que los actores maliciosos intentan aprovechar la IA, y para dar a conocer las vulnerabilidades que tratan de explotar.

Recientemente bloqueamos dos operaciones de influencia —una de Rusia y otra de Irán— que utilizaban nuestros modelos junto con técnicas y tecnologías más tradicionales para apoyar a sofisticadas entidades de «fachada». Utilizaban esas entidades para hacer llegar a sus públicos objetivo mensajes geopolíticos relacionados con conflictos, ocultando su verdadero origen. La operación iraní contaba con siete identidades ficticias de «periodistas» que utilizaba para proponer artículos extensos a medios digitales pequeños y medianos de todo el mundo; la operación rusa parece haber captado a personas en Latinoamérica, ajenas al engaño, para gestionar un «centro de estudios» sobre el terreno.

Ambas operaciones tenían múltiples vertientes y probaban distintas tácticas para alcanzar sus objetivos. Además de artículos extensos, la operación iraní generaba lotes de comentarios para redes sociales, generalmente sobre temas relacionados con la guerra entre EE. UU. e Irán. Además de controlar el «centro de estudios», la operación rusa creaba documentos falsos supuestamente «filtrados» y guiones de audio, algunos de los cuales detectamos que se estaban difundiendo en internet. Ambas operaciones también recurrieron ampliamente a la IA para redactar informes internos (la operación rusa la utilizó para esto más que para cualquier otra tarea); en ambos casos, los responsables emplearon metodologías cuestionables o directamente engañosas para exagerar la eficacia de los operadores.

Lo más llamativo de estas operaciones es su gran parecido con las complejas operaciones de influencia de la era anterior a la IA, aunque usaban la IA para facilitar algunos flujos de trabajo. Las identidades ficticias de periodistas gestionadas por la operación iraní guardaban semejanza con la falsa periodista «Alice⁠(se abre en una ventana nueva) Donovan⁠(se abre en una ventana nueva)», una tapadera de la inteligencia militar rusa cuyos artículos publicaron diversos medios occidentales en 2016 y 2017. En 2020, personas vinculadas a actividades anteriores de la Agencia de Investigación de Internet rusa gestionaron un falso medio de «noticias» llamado «PeaceData⁠(se abre en una ventana nueva)», que captó a periodistas de todo el mundo para que escribieran para él sin conocer su verdadera naturaleza.

Estas operaciones también destacaban por su alcance potencial. Según la escala de difusión⁠(se abre en una ventana nueva) de operaciones de influencia, que las puntúa del 1 (mínimo) al 6 (máximo), clasificaríamos la operación de origen ruso en la categoría 5. 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 convencionales, en lugar de limitarse a publicarlo en redes sociales. Esto encaja con un patrón que hemos observado en las 30 operaciones de influencia encubiertas que hemos sacado a la luz 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 en redes sociales para distribuirlo, suelen tener el mayor alcance e impacto potenciales.

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

La IA puede dotar a estas operaciones de fachada de mayor escala, eficiencia, fluidez lingüística y capacidad editorial. Los operadores pueden utilizar estas ventajas para aprovecharse de víctimas que no sospechan nada, como empleados o editores, y hacer llegar su contenido a públicos que desconocen quién está detrás o cuáles son sus motivaciones. Estas operaciones también demuestran la complejidad y sofisticación con que los actores maliciosos utilizan identidades y entidades falsas para lograr sus objetivos. Comprender las vulnerabilidades que explotan los actores maliciosos en estas actividades, y cómo pueden traducirse en audiencia y alcance, será esencial para mantener defensas sólidas en las organizaciones.

Pero el carácter encubierto de estas operaciones de fachada también las hace especialmente vulnerables cuando se revelan de forma responsable. Tanto «Alice Donovan» como «PeaceData» cesaron su actividad tras quedar al descubierto. Por eso, al informar sobre estas operaciones de fachada, nuestro objetivo es facilitar nuevas investigaciones y medidas para desarticularlas, y dificultar su continuidad.

Actores de origen ruso que llevan a cabo campañas de influencia en toda Latinoamérica.

Bloqueamos un grupo de cuentas de ChatGPT que tenían su origen en Rusia. Utilizaban ChatGPT para diversas tareas relacionadas con operaciones de influencia encubiertas dirigidas a países de toda Latinoamérica. Gran parte de esta actividad parecía destinada a dañar la reputación de Ucrania en la región, aunque una parte parecía buscar influir en los resultados políticos locales, especialmente en Argentina y Bolivia. La mayoría de los operadores escribían sus instrucciones en ruso; uno lo hacía en español, pero aun así parecía encontrarse en Rusia. Hemos compartido información sobre este caso con las autoridades competentes.

Los operadores utilizaban ChatGPT para tres tareas principales: redactar informes internos sobre sus actividades (y sobre actividades ajenas cuyo mérito podían atribuirse de forma creíble), crear contenido para sus operaciones y redactar informes sobre el desempeño de una autodenominada «plataforma de investigación» en Latinoamérica llamada Social Research Center (SRC). Al parecer, controlaban el SRC mediante una identidad ficticia llamada «Mia Clark»; en alusión a ese nombre, hemos apodado esta operación «Dark Clark». Como no permitimos el acceso a nuestros modelos desde Rusia, utilizaban VPN para conectarse a nuestros servicios.

En sus informes internos, los operadores afirmaban haber difundido historias falsas por toda Latinoamérica para desacreditar a Ucrania o a líderes locales. Algunos de estos bulos han sido atribuidos por investigadores⁠(se abre en una ventana nueva) de fuentes abiertas⁠(se abre en una ventana nueva) a una entidad rusa conocida como «Politology» o «La Compania», que, según se ha informado, sucedió al Grupo Wagner y a otras entidades fundadas por el oligarca ruso Yevgueni Prigozhin. Los operadores también pidieron a nuestros modelos que tradujeran o explicaran informaciones públicas sobre Politology y Wagner, con mucha más frecuencia que sobre cualquier otra red de origen ruso.

Esta operación destacaba por dos motivos. En primer lugar, parece haber conseguido captar a personas en Latinoamérica para trabajar en el SRC. Los informes de los operadores rusos sobre el SRC hacían referencia a decisiones sobre cuestiones como escalas salariales, contrataciones y despidos, lo que sugiere que controlaban la entidad, en lugar de colaborar con ella. Las pruebas disponibles indican que los empleados del SRC en Latinoamérica no sabían que trabajaban para un grupo ruso. A diferencia de otro «centro de estudios» vinculado a Rusia que sacamos a la luz recientemente, el SRC parece haber producido contenido mayoritariamente original a través del personal que había captado. Este es el intento más complejo de mantener una identidad de fachada que hemos desarticulado en los últimos dos años y medio.

En segundo lugar, algunas pruebas de fuentes abiertas sugieren que los bulos de Dark Clark se difundieron lo suficiente como para provocar verificaciones de datos⁠(se abre en una ventana nueva) y desmentidos oficiales⁠(se abre en una ventana nueva), lo que indica un grado de penetración superior al de cualquiera de las operaciones de influencia que desarticulamos en los últimos dos años. Un bulo que la operación afirmó haber introducido en Perú llegó incluso a alimentar las tensiones públicas entre Ucrania y Polonia.

El principal uso que los operadores daban a ChatGPT era redactar y actualizar informes internos destinados a un superior cuya identidad desconocemos. Estos informes periódicos describían iniciativas para llevar a cabo campañas de influencia encubiertas en toda Latinoamérica. Abarcaban tres líneas de trabajo principales: iniciativas para denigrar a Ucrania y dificultar 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 utilizaran nuestros modelos para crear contenido para las campañas, sino solo para informar sobre ellas (las pocas excepciones se describen más adelante⁠).

Los informes ofrecían abundantes detalles tácticos que permitían entender cómo la operación buscaba desacreditar a Ucrania y a algunos líderes nacionales, en particular a los presidentes de Argentina, Bolivia y Ecuador. Algunos describían intentos de engañar a la población local para que realizara actividades que los operadores pudieran instrumentalizar; otros describían «filtraciones» falsas que los operadores afirmaban haber difundido.

En dos casos, las pruebas vinculan a los operadores con informaciones públicas sobre «Politology». Los operadores informaron de que en 2024 llevaron a cabo dos campañas dirigidas contra el presidente de Argentina, Javier Milei. En primer lugar, dijeron haber difundido una noticia falsa según la cual Milei había comprado collares con joyas de Cartier para sus perros. En segundo lugar, afirmaron haber pagado a personas locales para que hicieran pintadas contra Milei en Buenos Aires. A partir de documentos filtrados, ambas acciones se han atribuido⁠(se abre en una ventana nueva) públicamente⁠(se abre en una ventana nueva) a «Politology» y «La Compania».

Muchos otros contenidos falsos no se habían vinculado anteriormente a operaciones de influencia rusas. Por ejemplo, los operadores afirmaron que en mayo de 2026 crearon una dirección de correo electrónico falsa que suplantaba a la Dirección Regional de Educación de Lima, Perú. La utilizaron para ordenar a los colegios del distrito que celebraran actos dedicados a Ucrania con motivo del Día de la Diversidad Cultural y Lingüística (21 de mayo). Los correos incluían instrucciones explícitas para mencionar, entre otros, al controvertido nacionalista ucraniano del siglo XX Stepán Bandera, a quien algunos ucranianos consideran una figura de la independencia, pero que en Rusia y Polonia se asocia con el fascismo, el colaboracionismo durante la guerra y diversas atrocidades. Según los operadores, algunos colegios respondieron a la dirección de correo falsa para confirmar que habían celebrado esos actos e incluso enviaron fotografías.

Los operadores afirmaron después haber logrado que los medios de Perú y Polonia publicaran noticias sobre los actos, acompañadas de 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 ventana nueva) peruana⁠(se abre en una ventana nueva) y⁠(se abre en una ventana nueva) polaca⁠(se abre en una ventana nueva), así como en una publicación en inglés de Hungría⁠(se abre en una ventana nueva) (algunos de los artículos se han eliminado desde entonces). Algunos⁠(se abre en una ventana nueva) artículos⁠(se abre en una ventana nueva) incluían la reacción de un eurodiputado polaco, que proponía declarar persona non grata en Polonia a quienes mostraran «hostilidad hacia Polonia». Así, el engaño ruso se nutrió de las tensiones históricas entre ucranianos y polacos y, a su vez, las alimentó.

Del mismo modo, en junio los operadores afirmaron haber utilizado otra dirección de correo falsa para engañar a colegios de Ecuador y hacer 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, amplificando así su difusión a escala nacional. De nuevo, la investigación en fuentes abiertas identificó cobertura⁠(se abre en una ventana nueva) mediática⁠(se abre en una ventana nueva) en la prensa⁠(se abre en una ventana nueva) ecuatoriana⁠(se abre en una ventana nueva) que se ajustaba mucho a esta afirmación, e incluso un desmentido detallado⁠(se abre en una ventana nueva) de la ministra de Educación de Ecuador.

Los operadores emplearon diversas técnicas para dar credibilidad a sus historias falsas. Según sus informes internos, en marzo difundieron dos bulos distintos dirigidos contra Ecuador. Uno utilizaba 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, obtuvo pocas interacciones. El otro consistía en un vídeo 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 ventana nueva) de Ecuador describieron una campaña que coincidía con esta descripción.

Vídeo de TikTok publicado 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 bulo que difundieron en Bolivia a finales de mayo, en el punto álgido de las protestas contra el Gobierno. Los operadores declararon 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 aguas, 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 desmentía⁠(se abre en una ventana nueva) esa misma afirmación y un desmentido oficial⁠(se abre en una ventana nueva) de EPSAS.

Otros informes internos incluían bulos cuya difusión no pudimos corroborar en fuentes abiertas, posiblemente porque ya se habían retirado o no habían llegado a difundirse. Por ejemplo, los operadores afirmaron haber difundido en enero una historia según la cual una influencer y modelo brasileña había sido víctima de trata a manos de representantes de la embajada ucraniana, que la habían llevado a Ucrania, y había sido asesinada en Kiev. En junio, afirmaron haber difundido otro audio falso en Bolivia, esta vez supuestamente de un empleado del Banco Central de Bolivia, que advertía de que el banco estaba a punto de limitar las retiradas de efectivo. También afirmaron haber difundido una carta falsificada de la agencia de hidrocarburos del país que advertía de restricciones en la venta de combustible para coches particulares.

En otros informes, los operadores pidieron a nuestros modelos que les ayudaran a identificar incidentes en los países objetivo que pudieran atribuirse, aunque no hubieran participado en ellos. Por ejemplo, en Argentina, los operadores afirmaron que el ministro de Asuntos Exteriores argentino había citado su operación en una reunión de un comité de las Naciones Unidas sobre las islas Falkland/Malvinas. Los operadores se atribuyeron el mérito de haber introducido los argumentos de que el principio de autodeterminación 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 ventana nueva) años⁠(se abre en una ventana nueva). Del mismo modo, en junio, los medios brasileños informaron⁠(se abre en una ventana nueva) del caso de un ciudadano brasileño que había viajado a Ucrania para alistarse en el ejército, había sido capturado por las fuerzas rusas y después había declarado en televisión que le habían engañado para que combatiera. Los operadores que usaban ChatGPT trataron de atribuirse el mérito alegando que la noticia reproducía los mensajes de su operación; en realidad, citaba el vídeo del propio cautivo⁠(se abre en una ventana nueva). Esto sugiere que los operadores intentaban llevar a cabo una operación de influencia dirigida a sus propios empleadores, y no a un público externo.

Algunos informes de los operadores hacían referencia a una autodenominada «plataforma de investigación» llamada Social Research Center (en ruso, Центр социологических исследований). Según el sitio web del SRC, su actividad se centra en la diáspora india en Latinoamérica y en las relaciones entre la 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. Mencionaban, por ejemplo, decisiones sobre contrataciones y despidos, escalas salariales, planes de personal y proyectos de investigación en curso. Un dato fundamental es que también indicaban que los operadores habían creado una identidad ficticia, llamada «Mia Clark», para gestionar la actividad de la operación en las redes sociales e interactuar con el personal destinado en Latinoamérica. Las pruebas disponibles sugieren 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 guarda una gran semejanza con una operación rusa anterior, también vinculada al entorno de Prigozhin, «PeaceData», que Meta sacó a la luz⁠(se abre en una ventana nueva) en 2020.

A juzgar por los informes de los operadores rusos, su personal en Latinoamérica entrevistaba a expertos y analistas de toda la región y después redactaba trabajos de investigación a partir de sus hallazgos. Los temas abarcaban desde un análisis general de la opinión pública sobre el grupo BRICS hasta una comparación detallada de la economía brasileña bajo las presidencias de Jair Bolsonaro y Luiz Inácio Lula da Silva. En ocasiones, los operadores rusos redactaban informes de progreso sobre los proyectos de investigación antes de su publicación, lo que indica una estrecha participación en el proceso de elaboración. Identificamos bastante más de 60 artículos en el sitio web del SRC, la gran mayoría de los cuales parecían ser originales. Esto distingue a Dark Clark de la operación de origen ruso que sacamos a la luz recientemente, que también utilizaba un centro de estudios como tapadera, pero plagiaba la mayor parte de su contenido; sugiere una intención de crear una entidad de fachada más duradera, con contactos en toda Latinoamérica.

Para promocionar el trabajo del SRC, los operadores rusos afirmaron haber intentado crear una red de cuentas y perfiles 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. En las fuentes abiertas se observan rastros de ello: 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 al administrador en Venezuela. Ninguna de las tres cuentas de Facebook con la identidad del SRC que identificamos tenía suficientes seguidores para que se mostrara la ubicación de sus administradores.

A la izquierda, cuenta de X vinculada al Social Research Center. 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 señalaron problemas específicos en LinkedIn, donde dijeron haber creado una cuenta expresamente falsa para representar al SRC, pero luego tuvieron dificultades para formar una red de contactos. Según sus informes, la solución fue crear más cuentas falsas para seguir a la primera y darle mayor credibilidad. A 17 de agosto, una cuenta de LinkedIn con la misma identidad del Social Research Center tenía 961 seguidores y afirmaba contar con entre 200 y 500 trabajadores, pero solo mostraba a dos empleados.

En ocasiones, además de usar la IA para actualizar informes, los operadores sí pidieron a nuestro modelo que les ayudara a idear y crear textos para sus operaciones: por ejemplo, solicitaban ayuda para asegurarse de que sus falsificaciones emplearan el acento, el vocabulario y el estilo institucional adecuados para cada país. Esto representaba una proporción relativamente pequeña del trabajo total, quizá porque la operación parece haber contado con al menos una persona de Latinoamérica cuya lengua materna era el español y, por tanto, necesitaba menos apoyo lingüístico de la IA.

Por ejemplo, en una ocasión, uno de los operadores rusohablantes pidió al modelo ayuda para redactar en ruso una carta que implicara al cónsul honorario de Ucrania en Panamá en un caso de corrupción. Después, el operador hispanohablante pidió al modelo que tradujera la carta al español y generara un guion de audio para acompañarla. Una cuenta de TikTok que se presentaba como un medio de noticias, pero usaba el logotipo del canal panameño TVN Noticias⁠(se abre en una ventana nueva), publicó 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 tras difundir este contenido falso.

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

En otra ocasión, el operador hispanohablante situado en Rusia proporcionó 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 de Ecuador, supuestamente para prestar servicios de infraestructura en Ucrania. Las preguntas del usuario se centraban en cómo mejorar la redacción y el formato, e incluían consultas sobre qué palabras debían ir en negrita.

Las consultas del usuario sobre el contrato terminaron cuando se ultimó la redacción. Sin embargo, la investigación en fuentes abiertas muestra que una imagen del «contrato» se difundió después en redes sociales⁠(se abre en una ventana nueva). Se utilizó para respaldar la afirmación de que el Gobierno de Noboa había colaborado con una empresa pantalla para engañar a ecuatorianos y conseguir que fueran reclutados por el ejército ucraniano. La falsificación se difundió lo suficiente como para motivar una verificación de datos⁠(se abre en una ventana nueva) a principios de abril: los verificadores concluyeron que la empresa «no figura 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 ha señalado, uno de los principales métodos de los operadores consistía en atribuirse el mérito de actividades que no tenían nada que ver con su operación. Por tanto, no se pueden dar por ciertas sus propias afirmaciones sobre el impacto recogidas en sus informes internos. Del mismo modo, algunas de las historias falsas que afirmaban haber difundido no aparecieron en la investigación en fuentes abiertas, posiblemente porque se difundieron por canales no públicos, ya se habían retirado o nunca llegaron a publicarse.

No obstante, las pruebas de fuentes abiertas nos permitieron corroborar algunas de sus afirmaciones. Algunos de los bulos que la operación afirmó haber difundido fueron después objeto de verificaciones y desmentidos gubernamentales, lo que sugiere que habían circulado lo suficiente como para justificar una respuesta. En otros casos, pudimos identificar contenido en internet que coincidía estrechamente con el generado por esta operación. En particular, el supuesto engaño a un colegio peruano para que celebrara un acto en el que se mostraba a Bandera, que la operación se atribuyó, fue recogido después por medios tanto de Latinoamérica como de Europa y parece haber provocado comentarios de al menos un eurodiputado polaco.

Según la escala de difusión⁠(se abre en una ventana nueva) de operaciones de influencia, que las puntúa del 1 (mínimo) al 6 (máximo), clasificaríamos esta operación en la categoría 5, ya que las pruebas sugieren que provocó comentarios públicos de políticos de varios países. 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 falsas en medios digitales de noticias.

Bloqueamos un grupo de cuentas de ChatGPT que tenían su origen en Irán. Escribían sus instrucciones en persa y generaban contenido en persa e inglés. Los responsables ocultaban su ubicación mediante VPN para acceder a ChatGPT.

La operación utilizaba nuestros modelos para mejorar artículos extensos y propuestas editoriales, generar comentarios para redes sociales y perfeccionar informes internos. Los operadores utilizaban siete firmas distintas para proponer sus artículos, por lo que hemos bautizado su campaña como «Bogus Bylines». Los artículos extensos se centraban en el conflicto entre EE. UU. e Irán. La mayoría de los comentarios también trataban sobre el conflicto; una minoría abordaba la política estadounidense, normalmente 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. Se trataba de medios pequeños y medianos, centrados por lo general en asuntos internacionales, geopolítica y acontecimientos de Oriente Próximo. En cambio, ninguno de los comentarios en redes sociales parece haber generado un volumen significativo de interacciones en forma de «me gusta», publicaciones compartidas o respuestas adicionales. De hecho, los informes internos de los operadores empleaban un cálculo engañoso para medir su impacto en las redes sociales, posiblemente con la intención de exagerar su eficacia aparente.

La actividad en su conjunto parecía corresponder a la de un agente comercial que ejecutaba una campaña de influencia por encargo, pero no podemos identificar al responsable concreto. Hemos compartido información sobre este caso con las autoridades competentes.

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 EE. UU. e Irán. Las instrucciones habituales pedían al modelo que evaluara un borrador en inglés según los requisitos de envío de un medio digital concreto y sugiriera cambios para garantizar su cumplimiento. Una vez aprobados los cambios, los operadores pedían al modelo que generara un correo electrónico con el que proponer el artículo al editor del medio digital en cuestión.

Estos mensajes se redactaban con siete firmas falsas distintas: Ervin B. Hoskins, Noah Lamington, Sophia Gonzalez, Michael Harrison, Ericka Feusier, Jenny Williams y Alice Johnson. Según las biografías publicadas en internet junto a algunos de estos artículos, cada identidad ficticia se presentaba como periodista occidental (normalmente estadounidense, aunque la biografía de Noah Lamington afirmaba que estaba en Nueva Zelanda), a menudo especializado en política internacional, Oriente Próximo, derechos humanos o conflictos. Para una de las identidades ficticias, «Michael Harrison», los operadores pidieron al modelo que redactara la propia biografía. (Cabe señalar que en marzo Meta desarticuló⁠(se abre en una ventana nueva) una operación de influencia iraní que también utilizaba la identidad ficticia de un periodista llamado «Michael Harrison»).

Algunas de estas identidades ficticias estaban respaldadas por cuentas en distintas redes sociales. La identidad ficticia de Michael Harrison, por ejemplo, tenía presencia en Medium, X y Facebook. La de Ervin B. Hoskins contaba con cuentas en X, Facebook, Instagram y Threads. Su biografía lo presentaba como «un escritor autónomo 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 para Asia Occidental. Abajo a la derecha, información de transparencia de la cuenta de Instagram, que muestra su ubicación en Irán. Meta bloqueó 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 distintas. Estas publicaciones solían centrarse en asuntos internacionales, geopolítica y acontecimientos de Oriente Próximo, a veces desde una perspectiva antibelicista o progresista. El primer artículo que identificamos se publicó en julio de 2025 y el último en octubre de 2026. La frecuencia de publicación aumentó considerablemente tras el estallido del conflicto entre EE. UU. 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 EE. UU. 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 distintos medios digitales.

Al menos algunos de los artículos se promocionaron después en las cuentas de redes sociales de los medios en cuestión, lo que ofreció a los operadores iraníes una posible vía de acceso a públicos a los que no habrían llegado de otro modo.

Además de los artículos, los actores maliciosos pidieron a ChatGPT que generara lotes de comentarios en inglés o persa sobre temas geopolíticos o políticos. Su método habitual consistía en introducir el texto o una captura de una publicación en redes sociales y pedir al modelo un conjunto de respuestas acordes con su enfoque general. Después las publicaban en internet, a menudo con pocos minutos de diferencia. Los informes internos de los operadores mencionaban publicaciones tanto manuales como automatizadas; no tenemos pruebas 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 de que EE. UU. 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 de EE. UU. 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 de la propia operación. En estos casos, los operadores introducían capturas de publicaciones que promocionaban sus artículos y después generaban comentarios que los elogiaban o respaldaban, probablemente para que parecieran más populares.

Publicación de una página de noticias locales de EE. UU. 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 centraban de forma 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 que presentaran a EE. UU. como el agresor, a Israel como un aliado poco fiable de EE. UU. y a Irán como una víctima desafiante pero resistente. Los operadores generaron un número especialmente elevado de respuestas a publicaciones de la cadena por satélite Iran International, con sede en el Reino Unido y crítica con el 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 de EE. UU., normalmente también en el contexto más amplio del conflicto.

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

Identificamos un pequeño número de estas respuestas publicadas en internet; muchas otras no aparecieron en nuestras búsquedas en fuentes abiertas, posiblemente porque no se publicaron o porque lo hicieron desde cuentas que ya se habían eliminado. (Por ejemplo, tres de las identidades ficticias de periodistas —Ericka Feusier, Alice Johnson y Jenny Williams— incluían nombres de usuario de X en sus biografías publicadas: en agosto de 2026, todas esas cuentas estaban suspendidas). Algunas de las cuentas que sí publicaron comentarios en internet 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, que indica que estaban ubicadas en Irán.

Cuando encontramos estas respuestas publicadas, solían constituir 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 un volumen significativo de interacciones: de hecho, muchos de los «me gusta» de las respuestas de la operación procedían de cuentas vinculadas a ella. Hemos compartido información sobre este caso con socios del sector, que están mejor situados para 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 pedían ocasionalmente a ChatGPT que mejorara lo que parecían ser informes internos sobre su campaña en redes sociales. Normalmente, esto consistía en proporcionar al modelo una serie de estadísticas y pedirle que las convirtiera en presentaciones cuidadas.

No es la primera operación que hemos desarticulado que utilizaba IA para redactar su propia⁠(se abre en una ventana nueva) autoevaluación⁠(se abre en una ventana nueva). Lo más llamativo de los intentos de los operadores iraníes de evaluar su propio trabajo era el método que empleaban. La principal métrica de «impacto» que utilizaban era el número de visualizaciones de las publicaciones a las que respondían (no el de las propias respuestas), contabilizadas antes y un tiempo no especificado después de publicar las respuestas. Este cálculo no tenía en cuenta las visualizaciones que podían deberse a otros factores, como la popularidad de las publicaciones originales u otros comentarios. Por ello, exageraba enormemente las cifras de impacto de la operación, lo que sugiere que los operadores no conocían un método más eficaz para calcularlas o decidieron no utilizarlo.

De hecho, a juzgar por las pruebas que pueden obtenerse mediante la observación de fuentes abiertas, las dos líneas de trabajo principales de la operación parecen haber tenido grados de impacto probable muy distintos.

Las respuestas en redes sociales que pudimos identificar obtuvieron, en general, pocos «me gusta», visualizaciones y comentarios (cifras de uno o dos dígitos). Como se ha señalado, las respuestas solían constituir una minoría del total de comentarios de la publicación en cuestión. Según la escala de difusión⁠(se abre en una ventana nueva) de operaciones de influencia, que las puntúa del 1 (mínimo) al 6 (máximo), clasificaríamos esta parte de la operación en la categoría 2, con comentarios en múltiples plataformas, pero pocos indicios de difusión más allá de sus propios canales o de capacidad para dominar las respuestas.

En cambio, las identidades ficticias de periodistas lograron que diversos medios publicaran sus artículos, algunos con un número considerable de 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 haber logrado difundir contenido de forma continuada en varios medios de comunicación.