Agentes de inteligencia artificial ya superan a los humanos en tráfico web y obligan a repensar quién paga por el contenido

Los agentes de inteligencia artificial generan hoy más tráfico en la web que los visitantes humanos, según describen distintos informes del sector. El fenómeno reconfigura una regla no escrita que, durante más de veinte años, sostuvo la producción de contenido digital: los buscadores indexaban páginas y, a cambio, devolvían lectores que podían convertirse en suscriptores o en ingresos publicitarios.

Esa arquitectura del intercambio se edificó en una época en la que la unidad básica de internet era la visita de una persona. En 1998, cuando Larry Page y Sergey Brin fundaron Google en un garage de la ciudad de Palo Alto, el buscador nació justamente como una herramienta para ordenar la información y, de paso, canalizar audiencias hacia quienes la producían. Ese esquema, que podría compararse con el del delivery de una pizzería —el buscador lleva al comensal hasta la puerta del local y el local cobra su porción—, funciona cuando el comensal efectivamente entra. Con los agentes de IA, la pizza se prepara, se entrega y se consume, pero el restaurante queda sin facturar.

Una internet con dos capas

El problema va más lejos de una simple proliferación de bots. Los agentes no solo son más numerosos que los usuarios humanos, sino que ejecutan múltiples tareas en paralelo, de manera automática y en fracciones del tiempo que le llevaría a una persona, lo que multiplica el tráfico de manera exponencial.

El resultado es lo que algunos especialistas describen como una internet doble: una capa visible para usuarios y otra capa, invisible para el lector común, donde los agentes operan de forma continua y masiva.

• Los agentes no hacen clic en avisos publicitarios, por lo que no generan ingresos por esa vía.
• Tampoco completan formularios de suscripción, de modo que el modelo de pago por lector registrado queda desactivado.
• Sufren múltiples páginas en simultáneo, lo que infla las estadísticas de tráfico sin traducirse en audiencia real.
• No quedan registrados como tráfico de referencia, ya que rara vez redirigen al usuario hacia la fuente original.

Para los medios de comunicación, el impacto es doble. Por un lado, sus artículos están escritos por profesionales con dominio del lenguaje, un insumo que los modelos valoran especialmente. Por el otro, publican datos de actualidad que los modelos de entrenamiento no pueden obtener de otra fuente y que pierden valor con el paso de los días, como verdura fresca que hay que consumir rápido o se marchita.

La búsqueda de un mercado para los datos

Frente a este escenario, distintas empresas de infraestructura web trabajan en sistemas que permitan a los creadores decidir qué bots pueden acceder a su contenido y bajo qué condiciones económicas. La idea es armar un mercado donde el uso de datos por parte de un modelo de IA implique una compensación para quien los produjo.

Hasta ahora no existe un estándar consolidado ni una regulación global que lo haga obligatorio. El antecedente más concreto es Australia, que en 2021 sancionó una ley que fuerza a las grandes plataformas a negociar pagos con los medios de comunicación. En la práctica, lo que se intenta es reconstruir el vínculo roto entre quien produce la información y quien la consume, incluso cuando el consumidor final sea una máquina.

La cuestión del tráfico de referencia también se volvió más opaca. Cuando un usuario llegaba a un sitio desde un buscador, quedaba registrado desde dónde había venido. Con los modelos de IA, ese circuito se interrumpe: la respuesta llega al usuario dentro del chat y la visita al sitio original rara vez ocurre.

Quedan abiertas varias preguntas sin respuesta consolidada: cuánto tráfico real de agentes hay hoy en la red, qué porcentaje de los ingresos publicitarios perdidos es atribuible a este fenómeno y si los modelos deberían estar obligados, por ley o por contrato, a identificar de qué fuentes beben. La cocina de la pizza digital todavía no encontró cómo cobrarle al comensal que nunca se sienta en la mesa.