Un desarrollador ha documentado el proceso de creación de un detector de visión por computadora diseñado específicamente para identificar el contenido de baja calidad, conocido como 'slop', que predomina en la plataforma LinkedIn. El autor, frustrado por la percepción de productividad performática y la falta de sustancia técnica en los proyectos compartidos, decidió construir una herramienta para detectar automáticamente estas publicaciones. El proyecto involucró la recopilación de 200 imágenes del feed de la plataforma mediante un script de captura de pantalla, seguido de la anotación manual de los objetos de interés utilizando la plataforma Roboflow. Posteriormente, se entrenó un modelo de detección basado en YOLOv8 para clasificar estas entradas. El autor destaca que el desarrollo completo, desde la recopilación de datos hasta el entrenamiento del modelo, requirió aproximadamente una hora y media, utilizando un equipo de hardware modesto. La conclusión del análisis revela que la mayoría de los proyectos presentados en LinkedIn son trivialmente fáciles de replicar y carecen de valor real, ya que la plataforma premia la imagen de marca más que la competencia técnica. Este caso ilustra la dificultad de distinguir entre innovación genuina y contenido de relleno en entornos profesionales digitales, donde la percepción de competencia a menudo se construye sobre la apariencia más que sobre la capacidad técnica.
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