El Departamento de Servicios Correccionales de Hong Kong publicó el 26 de junio un video generado con inteligencia artificial con motivo del Día Internacional contra el Uso Indebido de Drogas y el Tráfico Ilícito. La intención era disuasoria. El resultado, según sus críticos, fue el opuesto.
La pieza desató una controversia inmediata: diversos observadores señalaron que las imágenes producidas por IA hacían que las sustancias lucieran demasiado atractivas, socavando el mensaje que las autoridades pretendían transmitir. La BBC informó sobre el episodio a través de su servicio en chino.
Cuando la herramienta contradice el objetivo
Conviene mirar los incentivos. Los gobiernos de todo el mundo han comenzado a incorporar herramientas de inteligencia artificial en sus campañas de comunicación pública, atraídos por la velocidad de producción y la reducción de costos. Lo que el caso de Hong Kong ilustra es que la eficiencia técnica no garantiza coherencia entre forma y fondo.
La IA generativa produce imágenes a partir de instrucciones textuales, pero sus modelos fueron entrenados, en gran medida, con contenido visual que asocia ciertas sustancias a estéticas de glamour o peligro atractivo. Sin una supervisión editorial rigurosa, el resultado puede invertir el mensaje institucional.
El dato importa más que el ruido. No es la primera vez que una campaña de comunicación pública fracasa por razones de ejecución antes que de intención. Pero la particularidad aquí es que el error no provino de un creativo humano que tomó una decisión equivocada, sino de un sistema automatizado que nadie revisó con suficiente distancia crítica antes de la publicación.
El problema de delegar el juicio editorial
Las instituciones que adoptan IA para producir contenido de interés público enfrentan un dilema que va más allá de la estética: ¿quién responde cuando el algoritmo genera un mensaje contrario al deseado? En el caso de Hong Kong, la respuesta llegó desde afuera, en forma de crítica pública.
Eso no es un mecanismo de control satisfactorio para una campaña dirigida a poblaciones vulnerables, como jóvenes en riesgo de consumo. El daño potencial de un mensaje contraproducente no se mide en clics ni en visualizaciones, sino en decisiones que personas reales toman a partir de lo que perciben.
La historia sugiere cautela. Campañas antidroga con efectos no deseados tienen precedentes documentados mucho antes de la IA. El programa estadounidense D.A.R.E., evaluado en múltiples estudios, no mostró reducciones significativas en el consumo entre sus destinatarios. La lección recurrente es que la comunicación en salud pública requiere diseño basado en evidencia, no solo en buenas intenciones o en herramientas novedosas.
Regulación y responsabilidad institucional
El episodio de Hong Kong abre una pregunta de orden más amplio: ¿deben los gobiernos establecer protocolos específicos antes de utilizar IA generativa en campañas de interés público? La respuesta lógica es sí, pero los marcos regulatorios van muy por detrás de la velocidad de adopción tecnológica.
Mientras tanto, cada institución que delega en un algoritmo la producción de mensajes sensibles asume un riesgo que, hasta ahora, suele descubrirse después de la publicación. El equilibrio entre innovación y responsabilidad editorial no se resuelve con más tecnología; se resuelve con criterio humano aplicado antes, no después, de que el contenido llegue al público.
