Durante siglos, la leyenda urbana se transmitió de boca en boca: un vecino que juraba haber visto algo, una historia que se deformaba en cada repetición hasta convertirse en mito local. Ese mecanismo sigue vivo, pero ha cambiado de herramienta. Ya no hace falta un testigo, ni siquiera una intención de mentir con cuidado: Basta un generador de imagen o vídeo y una idea vaga de qué contenido funciona en redes.

En lo que va de 2026, Maldita.es ha desmentido de forma casi semanal contenidos generados con inteligencia artificial que se hacen pasar por reales: Un vídeo de un animal herido en una zona de incendio, una canción atribuida falsamente a Serrat, imágenes de futbolistas en situaciones inventadas, un discurso papal que nunca ocurrió. No son casos aislados: Es un flujo constante, y una parte ya se dirige específicamente al terreno del misterio y lo paranormal. El patrón es siempre el mismo: Una imagen o vídeo verosímil, un titular que apela al miedo o al asombro, y una difusión que empieza en redes antes de que nadie verifique nada. Es la estructura exacta de la leyenda urbana clásica, solo que el vecino que lo vio ahora es un modelo generativo, y el boca a boca ahora es un algoritmo de recomendación.

Lo más incómodo de este asunto no está en Washington ni en las grandes plataformas de desinformación, sino más cerca: Conozco a varios investigadores de lo paranormal en el ámbito local que ya usan IA para fabricar directamente el suceso, no solo para ilustrarlo. No es dramatizar una leyenda que ya existía; algo legítimo y con tradición en este oficio; sino generar la historia que nunca ocurrió y presentarla como documento real. Esto rompe una distinción que hasta ahora, con sus limitaciones, se mantenía más o menos clara en el gremio: La diferencia entre recrear, una dramatización reconocida como tal, y demostrar, una fotografía, un audio o un vídeo que se presenta como evidencia, o incluso una supuesta leyenda perteneciente al folklore del lugar. Cuando la IA genera esa evidencia a demanda, la línea desaparece, y el espectador pierde toda capacidad de distinguir un caso mal investigado de un caso directamente inventado desde cero.

Es fácil señalar solo a quien fabrica el contenido falso, pero el problema es estructural y alcanza a todo el ecosistema de creadores de contenido de misterio, autocrítica incluida. Cuando un compañero de gremio sube un hallazgo generado con IA y nadie del sector lo cuestiona públicamente, la práctica se normaliza por omisión. El propio incentivo del algoritmo empuja en esa dirección, porque el contenido asombroso y falso suele rendir mejor que el contenido riguroso y dudoso, lo que fomenta competir por espectacularidad en lugar de por verificación. Y falta, en el circuito de creadores e investigadores locales, un equivalente mínimo al pie de foto o la nota de fuente que exige el periodismo: Casi nadie pregunta cómo se obtuvo el material que se muestra como prueba.

No se trata de descartar todo el género como fraude. La investigación de campo, el trabajo de archivo y el testimonio directo siguen siendo válidos y necesarios. Se trata de fijar líneas mínimas que hoy no existen: Etiquetar sin ambigüedad cualquier recreación o material generado por IA, distinguir dentro del propio contenido entre lo que se ha visto o grabado y lo que es una reconstrucción, y aplicar al testimonio y al material encontrado el mismo escepticismo que se exigiría a cualquier fuente periodística. El misterio como género siempre ha vivido en la frontera entre el relato y el hecho, y ahí reside parte de su atractivo. Pero esa frontera dejó de ser una zona gris cuando la tecnología permite fabricar, en minutos y sin testigos, la prueba que antes costaba años de investigación real conseguir; o no conseguir nunca, que también era parte honesta del oficio.