- El experimento #WearthePants sugiere que el algoritmo de LinkedIn podría favorecer perfiles masculinos en alcance e impresiones.
- LinkedIn niega usar datos demográficos como género en su algoritmo, pero expertos alertan de posibles sesgos implícitos por estilo y contexto.
- La introducción de modelos de lenguaje (LLM) habría cambiado la forma en que se priorizan las publicaciones en el feed profesional.
- Creadores y empresas en España y Europa reclaman más transparencia para adaptar su estrategia de contenido en la red.
En los últimos meses, el algoritmo de LinkedIn se ha convertido en uno de los temas más comentados del mundo profesional digital. Cambios en la visibilidad de las publicaciones, caídas en las impresiones y la sensación generalizada de que “algo ha cambiado” en el feed han encendido las alarmas entre creadores de contenido, responsables de marketing y responsables de talento, también en España y el resto de Europa.
El detonante ha sido un experimento viral, #WearthePants, impulsado por un grupo de mujeres profesionales que sospechaban que el nuevo sistema de recomendación de la plataforma podía estar tratándolas de forma desigual. Los resultados preliminares han puesto sobre la mesa preguntas incómodas sobre un posible sesgo de género y, en general, sobre la opacidad con la que LinkedIn gestiona los cambios en su algoritmo.
¿Qué está pasando con el algoritmo de LinkedIn?
La polémica arranca tras una actualización importante del sistema de recomendación de LinkedIn, en la que la compañía confirmó que había incorporado modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para seleccionar mejor el contenido que aparece en el feed. El objetivo oficial era mostrar publicaciones más útiles y relevantes para la carrera profesional de cada usuario, pero muchos perfiles activos empezaron a notar inmediatamente un descenso acusado en el rendimiento de sus publicaciones.
Profesionales que llevaban años publicando a diario vieron cómo el número de impresiones y el engagement se desplomaban de forma repentina. Algunos hablaban de caídas superiores al 50% en unos pocos meses, mientras otros, con estrategias muy segmentadas hacia nichos concretos, reportaban justo lo contrario: incrementos notables en visibilidad cuando orientaban sus mensajes a audiencias muy específicas.
LinkedIn, por su parte, atribuye parte de este fenómeno a que su base de usuarios sigue creciendo y, con ello, también aumenta la cantidad de contenido que compite por un lugar en el feed. La plataforma ha reconocido un aumento interanual tanto en publicaciones como en comentarios, lo que implica más ruido y más dificultad para destacar con cada actualización.
En este nuevo contexto, la compañía insiste en que su sistema presta ahora más atención a la calidad percibida del contenido que a factores como la frecuencia de publicación o la hora del día. Es decir, lo que mide ya no es tanto cuántas veces se publica, sino hasta qué punto cada pieza aporta claridad, valor profesional y comprensión sobre un tema concreto.
El experimento #WearthePants: cuando cambiar de género dispara las impresiones
En medio de este descontento, un grupo de mujeres de distintos sectores decidió pasar de la queja a la prueba empírica. Así nació #WearthePants, un experimento colaborativo en el que varias profesionales modificaron su perfil de LinkedIn para aparecer como hombres y medir qué ocurría con la visibilidad de sus publicaciones.
Una estratega de producto, a la que se ha dado el nombre ficticio de Michelle, fue una de las primeras en participar. Con más de 10.000 seguidores y experiencia escribiendo publicaciones para su marido —que cuenta con cerca de 2.000 conexiones—, ya sospechaba que algo no cuadraba: pese a su mayor red, los dos obtenían cifras similares de impresiones en contenidos de estilo parecido.
Para poner a prueba su hipótesis, Michelle cambió temporalmente su perfil: ajustó su género a masculino y sustituyó su nombre por “Michael”. Durante esa semana, además, adaptó ligeramente su forma de escribir, optando por un tono más directo y sencillo, similar al que ya utilizaba cuando redactaba para su marido. Según su testimonio, al hacerlo sus impresiones aumentaron alrededor de un 200% y las interacciones crecieron en torno al 27%.
Otra participante destacada, Marilynn Joyner, llevaba publicando de forma constante durante dos años cuando empezó a notar una caída clara en el alcance de sus posts. Tras modificar en su perfil el género de femenino a masculino, observó un salto inmediato: sus impresiones se dispararon un 238% en un solo día. Casos similares fueron reportados por otras profesionales como Megan Cornish, Rosie Taylor, Jessica Doyle Mekkes, Abby Nydam, Felicity Menzies o Lucy Ferguson, todas ellas con experiencia prolongada en la plataforma.
El experimento tuvo también una vertiente más pública, impulsada por las emprendedoras Cindy Gallop y Jane Evans. Ambas pidieron a dos hombres con menos seguidores que publicaran exactamente el mismo contenido que ellas, para comprobar si el rendimiento variaba en función del género de la persona que compartía el mensaje. En uno de los casos, Gallop relató que su publicación apenas llegó a unas 801 personas, mientras que la versión publicada por el hombre alcanzó a más de 10.000 usuarios, superando incluso el número total de seguidores de ese perfil masculino.
¿Existe realmente un sesgo de género en LinkedIn?
Los resultados del experimento #WearthePants han reavivado el debate sobre si el algoritmo de LinkedIn puede estar penalizando, de forma directa o indirecta, a las usuarias femeninas. Sin embargo, determinar si existe un sesgo real exige un análisis estadístico mucho más riguroso del que puede obtenerse con experiencias puntuales basadas en un número limitado de perfiles.
LinkedIn sostiene con rotundidad que su sistema de recomendación no utiliza datos demográficos como edad, raza o género para decidir qué se muestra en el feed. La compañía ha reiterado que ni su algoritmo ni sus modelos de inteligencia artificial toman el género como señal para aumentar o reducir la visibilidad de una publicación, un perfil o un contenido concreto.
Expertas en ética de datos y algoritmos sociales matizan, no obstante, que la ausencia de una variable explícita no garantiza que no haya sesgos implícitos. Como explica la consultora Brandeis Marshall, las grandes plataformas funcionan como “una intrincada sinfonía de algoritmos” en la que múltiples factores —desde la foto de perfil y el nombre hasta el estilo de escritura o la forma de interactuar con otros usuarios— actúan como palancas que pueden alterar la visibilidad de un contenido.
Desde esta óptica, es posible que el cambio de nombre y género en el perfil haya modificado varios elementos a la vez: cómo perciben otros usuarios ese perfil, cómo responden a sus publicaciones y, por extensión, qué patrones detecta el sistema cuando decide qué mostrar con más frecuencia. El propio hecho de participar en una tendencia viral como #WearthePants pudo incrementar, al menos durante unos días, el interés orgánico en los contenidos de quienes se sumaron al experimento.
Otra dimensión relevante es el estilo de comunicación. Michelle reconoció que, al escribir como “Michael”, adoptó un tono más conciso y directo, un tipo de redacción asociado tradicionalmente con estereotipos masculinos. Si el algoritmo, apoyado en LLM entrenados con grandes volúmenes de textos generados por humanos, premia patrones de escritura más cercanos a esos estereotipos, podría estar favoreciendo de forma sutil ciertos estilos frente a otros más emocionales o matizados, a menudo vinculados culturalmente con la forma de expresarse de muchas mujeres.
Caja negra algorítmica y señales que influyen en el feed
Especialistas en informática como Sarah Dean recuerdan que las plataformas no se limitan a leer el texto de una publicación. El algoritmo tiene en cuenta el perfil completo de la persona —su puesto, sector, historial profesional—, así como su comportamiento: qué ve, con qué interactúa, a quién sigue y quién interactúa con ella. De esta forma, la demografía y el contexto pueden acabar influyendo en “ambos lados” del sistema: tanto en lo que uno ve como en quién ve lo que uno publica.
LinkedIn afirma que sus sistemas analizan cientos de señales para decidir qué aparece en el feed de cada usuario, y que utiliza datos demográficos únicamente durante procesos internos de prueba, con el fin de comprobar si las publicaciones de distintos creadores compiten en igualdad de condiciones y si la experiencia de desplazamiento es consistente entre audiencias diversas.
La compañía también asegura estar realizando pruebas continuas para entender qué ayuda realmente a las personas a encontrar contenido relevante y oportuno para su carrera. Entre los formatos que, según LinkedIn, mejor están funcionando en la actualidad destacan las publicaciones centradas en conocimientos profesionales, lecciones de carrera, análisis de la actualidad económica y contenidos educativos sobre trabajo y negocios.
Aun así, la opacidad habitual con la que las grandes tecnológicas protegen sus algoritmos —la llamada “caja negra algorítmica” — complica que investigadores independientes puedan verificar hasta qué punto los cambios introducidos en el sistema pueden estar amplificando sesgos preexistentes, como el sexismo o el racismo, ya documentados en otros modelos de lenguaje entrenados con contenido generado por humanos.
Para voces críticas como la de Marshall, muchas de estas plataformas nacen con un “punto de vista blanco, masculino y centrado en Occidente” porque quienes diseñan y entrenan los sistemas pertenecen mayoritariamente a esos grupos. Si los datos de entrenamiento reflejan prejuicios humanos y el refuerzo posterior se apoya en juicios subjetivos, es plausible que ciertos patrones de escritura, temas o autores reciban un empuje adicional frente a otros, incluso sin que el género se utilice como variable explícita.
Lo que dicen los usuarios: confusión, desmotivación y algunos ganadores
Más allá de los experimentos, el sentimiento dominante entre muchos usuarios activos de LinkedIn es una mezcla de confusión y frustración. Profesionales con grandes comunidades, acostumbrados a ver miles de impresiones por publicación, hablan ahora de cifras que se quedan en unos pocos cientos. Creadores que han invertido años en construir una audiencia fiel sienten que la visibilidad de su trabajo depende de reglas que cambian sin previo aviso.
La científica de datos Shailvi Wakhulu, por ejemplo, afirmaba haber mantenido durante cinco años una cadencia de al menos una publicación al día, con un rendimiento sostenido y predecible. Tras los últimos cambios, tanto ella como su pareja han visto cómo el alcance de sus contenidos se hundía de forma drástica, algo que considera desmotivador para quienes alimentan de forma constante el ecosistema de la red profesional.
Sin embargo, no todas las experiencias son negativas. Algunos usuarios —incluido un experto en ventas citado en el debate— aseguran haber experimentado un aumento superior al 100% en impresiones durante el mismo periodo, sobre todo cuando centran su estrategia en escribir sobre temas muy concretos para audiencias igualmente específicas. En su opinión, el nuevo algoritmo recompensa la claridad, la especialización y la propuesta de valor directa frente a los mensajes genéricos.
Este mismo profesional sostiene que al sistema “ya no le importa tanto cuántas veces publicas ni a qué hora”, sino si tu contenido demuestra comprensión profunda del tema, claridad en la exposición y utilidad real para el lector. Bajo esta lógica, quienes ajustan su voz y su formato a lo que el algoritmo interpreta como contenido valioso pueden seguir creciendo, mientras que muchos otros, que mantienen estrategias heredadas, pierden visibilidad.
También hay testimonios que apuntan a posibles sesgos más sutiles. Marshall, que es negra, comenta que sus publicaciones sobre experiencias personales tienden a funcionar peor que aquellas centradas exclusivamente en cuestiones raciales o de diversidad. Si la audiencia solo responde cuando se habla de ciertos temas, y el algoritmo amplifica aquello que más interacción genera, se corre el riesgo de que solo determinadas narrativas sean reforzadas, dejando en segundo plano la complejidad de las vivencias individuales.
Impacto en empresas, startups y profesionales en España y Europa
En mercados como el español y el europeo, donde LinkedIn se ha consolidado como un canal clave para el B2B, la captación de talento y la construcción de marca personal, estos cambios en el algoritmo tienen consecuencias prácticas. Muchas startups tecnológicas, consultoras y pymes dependen de la plataforma para visibilizar sus proyectos, compartir hitos y generar oportunidades comerciales.
Los estudios recientes sobre redes sociales, como el de Metricool, apuntan a que el entorno digital está viviendo una fase de reajuste algorítmico generalizado. En el caso concreto de LinkedIn, los datos señalan una caída en impresiones e interacciones tras años de crecimiento sostenido, en gran parte por el aumento de la competencia y la saturación de contenidos de corte profesional.
Para equipos de comunicación y marketing en España, esto se traduce en la necesidad de revisar sus estrategias. Ya no basta con publicar con mucha frecuencia o reciclar notas corporativas; el algoritmo parece priorizar contenidos que aportan conocimiento accionable, opiniones bien estructuradas y análisis profundos del mercado, frente a mensajes promocionales o demasiado genéricos.
Además, el debate sobre el posible sesgo de género llega en un momento en el que las políticas europeas empujan hacia una mayor responsabilidad algorítmica. Iniciativas normativas de la Unión Europea, como el marco de la IA y la regulación de plataformas digitales, están poniendo el foco en la transparencia, la no discriminación y la rendición de cuentas de los grandes servicios online, LinkedIn incluido.
En ese contexto regulatorio, casos como #WearthePants no solo son un asunto de reputación para la compañía, sino también un aviso de que los reguladores podrían exigir explicaciones más detalladas sobre cómo se entrenan y evalúan sus modelos de recomendación, especialmente si se detectan impactos desproporcionados en colectivos concretos.
Cómo adaptarse al nuevo algoritmo: pistas y estrategias prácticas
Aunque LinkedIn no publica una guía oficial de su algoritmo, de las declaraciones de la empresa y de las experiencias compartidas por usuarios se desprenden algunas claves que pueden ayudar a profesionales, empresas y creadores en España y Europa a ajustar su presencia en la plataforma.
Por un lado, la red insiste en que su prioridad es conectar a los miembros con contenido relevante para su desarrollo profesional. Esto implica que las publicaciones que aportan aprendizaje, análisis, contexto sobre el mercado laboral o reflexiones útiles para el día a día del trabajo tienden a recibir un trato preferente frente a los mensajes puramente promocionales.
Por otro, la plataforma reconoce que hay cada vez más competencia en el feed, por lo que monitorizar las métricas de alcance, clics e interacciones se vuelve esencial. Ante cada cambio visible en el rendimiento, conviene probar distintos formatos y enfoques: textos largos con análisis, hilos de consejos cortos, vídeos explicativos, casos prácticos, encuestas o incluso debates abiertos a la comunidad.
Los expertos en estrategia recomiendan también cuidar el tono y la estructura: apostar por una escritura clara, concreta y centrada en problemas reales, evitando el exceso de jerga vacía. Al mismo tiempo, se aconseja mantener la autenticidad y coherencia con la propia voz profesional, para no caer en una “optimización” que termine sonando artificial o oportunista.
Finalmente, muchas voces subrayan la importancia de construir una red diversa y activa: participar en conversaciones ajenas, comentar con criterio en publicaciones de terceros, apoyar a otros creadores y compartir perspectivas complementarias. El comportamiento colectivo de la comunidad influye en qué tipos de contenido son amplificados, y una base de contactos variada puede ayudar a mitigar, en parte, los sesgos de la burbuja algorítmica.
Todo este debate en torno al algoritmo de LinkedIn, el experimento #WearthePants y el papel de los modelos de IA deja una sensación compartida: la plataforma sigue siendo un escaparate clave para el mundo profesional, pero las reglas que gobiernan su visibilidad son cada vez más complejas y menos intuitivas. Entre la sospecha de sesgos implícitos, la presión regulatoria europea y la necesidad de transparencia que reclaman creadores y empresas, el futuro de cómo LinkedIn ordena y muestra el contenido será decisivo para quienes dependen de esta red para hacer crecer su carrera o su negocio.
