Con el uso de la IA Generativa (GenAI), las Redes Sociales en Línea (OSNs) ahora generan un gran volumen de datos de contenido. Sin embargo, el contenido generado por los usuarios en las OSNs, asistido por GenAI, presenta desafíos para analizar y comprender sus características. En particular, los tuits generados por GenAI a solicitud de usuarios humanos auténticos presentan dificultades para determinar la variación de género del contenido. La gran cantidad de datos generados a partir del contenido de los tuits requiere una investigación exhaustiva sobre el lenguaje específico de género utilizado en estos tuits. Este estudio explora la tarea de predecir el género del contenido textual en tuits generados por GenAI. A través de nuestro análisis y experimentación, hemos logrado una notable precisión del 90% en la atribución de lenguaje específico de género a estos tuits. Nuestra investigación no solo destaca el potencial de GenAI en la predicción de género, sino que también subraya las técnicas sofisticadas empleadas para descifrar las sutiles pistas lingüísticas que diferencian el lenguaje masculino y femenino en el contenido generado por GenAI. Este avance en la comprensión y predicción del lenguaje específico de género en los tuits generados por GenAI allana el camino para un análisis de contenido más refinado y preciso en el paisaje en evolución de las OSNs.