Israel está pagando millones para entrenar chatbots de IA y manipular respuestas sobre Gaza, y podría estar funcionando

En tan solo 9 días, un sitio web de difusión de mensajes a favor de Israel publicó 124 informes que sumaban más de 560 mil palabras. Bajo el nombre ‘Instituto Hanover’, se muestra públicamente como un portal de investigación serio, académico y neutral, pero en realidad es otro intento por limpiar la imagen de Israel y manipular a sus usuarios. 

El instituto que nunca existió 

A partir del 6 de agosto de 2026, la productora audiovisual neoyorquina Piro Inc. registró un sitio web ante el Departamento de Justicia de Estados Unidos. Este sitio está disponible como Instituto Hanover para Políticas Públicas, que distribuye principalmente material periodístico para el gobierno israelí.

El sitio destaca por una identidad visual atractiva, amigable y pasiva. Su contenido, que no se presenta de forma agresiva, sino a través de documentos extensos, tablas estadísticas,  análisis detallados e incluso citando fuentes de alta credibilidad como el Banco Mundial, agencias de la ONU, la Oficina Central de Estadística de Palestina o Amnistía Internacional, te invita a cuestionar: ¿realmente se trata de una propaganda? 

Y a simple vista, no lo parece. De los 124 informes publicados, 123 comienzan con una pregunta directa y común en sus titulares, como cualquier persona preguntaría a su chatbot de IA de confianza. Por ejemplo: ¿Está Israel cometiendo un genocidio en Gaza? o ¿Es verdad que Israel expulsó a los palestinos de sus tierras?

Pero bajo una selección detallada y específica, estos “informes” están pensados para suavizar las críticas contra las políticas del gobierno israelí, y sobre todo, manipular de una forma descarada a cualquier usuario.  

Un análisis de The Guardian descubrió que el mismísimo Instituto Hanover no existe como entidad legal en ninguna jurisdicción, carece de domicilio físico y no cuenta con personal identificado ni autores en ninguno de sus informes.

En el mismo sitio web, se estipula que la información presentada “no le dice a nadie qué conclusión debe sacar” pero sí se adjudica el rol de demostrar que acciones cómo señalar que Israel está cometiendo un genocidio en Gaza, es uno de los “factores que alimentan el antisemitismo en Estados Unidos”. 

Además intenta manipularte con una historia cursi sobre el origen del proyecto: “El fundador original del Instituto atribuyó el origen de este trabajo a un momento de su infancia. A los diez años, le preguntó al hombre con quien se había casado su abuela sobre los números tatuados en su brazo; aquel hombre había sobrevivido a Auschwitz. Lo que un niño no podía comprender del todo, el adulto llegó a entenderlo: que tal odio era reciente, no lejano, que había calado hondo en una sola vida y dentro de su propia familia”. Una historia que probablemente tampoco nunca sucedió.

Escribiendo para la IA

Ahora, la razón por la que este contenido se generó tan rápido es porque, más allá de intentar convencer directamente a las personas que lean estos informes, lo que realmente quieren hacer es enseñar a las máquinas qué deben contestar. 

Para esto, hay que entender cómo funcionan estos paradigmas. 

• SEO (Search Engine Optimization): que consiste en escribir e intentar estructurar una web para aparecer en los primeros resultados de buscadores tradicionales como Google.
• GEO (Generative Engine Optimization): que consiste en una optimización destinada específicamente a conseguir que una fuente aparezca citada, referenciada o representada en las respuestas directas de una inteligencia artificial.

Lo que The Guardian descubrió es que el sitio web portaba inicialmente un archivo que indicaba a los sistemas de IA su contenido y cómo interpretarlo, sin necesidad de citar al Instituto Hanover. Este archivo se trata de RES, una plataforma de optimización nativa para IA que ayuda a las empresas a obtener citas de ChatGPT, Perplexity, Claude y Gemini, y que comercializa lo que en el sector se denomina optimización generativa de motores de búsqueda.

Este tipo de archivos pueden no tener un significado para un usuario común, pero para los sistemas de IA facilita la forma en la que la información se estructura, procesa y se presenta, lo cual puede ser extremadamente rápido, tal como lo que una persona busca.

Dirigido a máquinas, no a usuarios

En general, las visitas a sitios web reciben un promedio de muy pocos visitantes al mes. No es que una persona vaya a acceder directamente al Instituto Hanover y se vaya a quedar con la información presentada. De hecho, el contenido ni siquiera presenta informes académicos complejos, simplemente son consultas idénticas a las que cualquier persona común escribiría al interactuar con un chatbot. Y que en realidad ya ha hecho. 

El problema no solo es que la IA arroje estos resultados en tiempo real, sino que los textos ingresen de forma automática a repositorios masivos como Common Crawl, que recopilan datos de internet para entrenar modelos de lenguaje como ChatGPT, y que se presente esa información como la verdad absoluta. 

Nick Cleveland-Stout, investigador asociado del Instituto Quincy, compartió a The Guardian que, una vez que el chatbot aprende esta información durante su entrenamiento base, reproduce las narrativas integradas de forma nativa sin citar la fuente, impidiendo que el usuario pueda rastrear de dónde proviene la información o verificar su veracidad.

Y si nadie está verificando la información que lanza la IA, entonces estamos teniendo un serio problema.