La internet que nadie ve: cuando los robots consumen más web que las personas

En la redacción de un diario del interior santiagueño, una periodista termina su nota sobre el precio de la soja y la sube al sitio. Hasta hace unos años, Google la indexaba y, si el texto resultaba útil, algún lector hacía clic, veía un aviso publicitario o se suscribía al newsletter. Ese clic financiaba, de manera indirecta, el trabajo de la periodista. Hoy, ese clic no llega: un modelo de inteligencia artificial leyó la nota, la resumió en una respuesta y el usuario se quedó ahí, sin visitar jamás la página original.

El fenómeno dejó de ser una hipótesis: según los datos que circulan en la industria, el tráfico automatizado que producen los agentes de IA ya supera al de los usuarios humanos. No se trata apenas de más bots pululando por la red. La diferencia es que cada agente ejecuta múltiples tareas en paralelo, de forma autónoma y en tiempos muy cortos, por lo que el volumen de solicitudes que disparan resulta incomparablemente mayor que el de una persona navegando.

Una internet de dos capas

Especialistas del sector describen el escenario como una internet doble. Por un lado, está la capa visible, la que recorre cualquier usuario con un navegador. Por otro, opera una capa invisible, donde los agentes trabajan de manera continua, recorriendo millones de páginas para entrenar modelos o responder consultas. Para quien produce contenido, la consecuencia es concreta: el material se consume, pero el intercambio económico que lo sostenía deja de ocurrir.

Un agente no hace clic en un aviso, no completa un formulario de suscripción ni genera una impresión facturable. Para los medios, el problema es doble: sus notas están escritas por personas con manejo del lenguaje y, además, publican información de actualidad que los modelos no consiguen en otro lado.

Qué se discute para revertirlo

• Empresas de infraestructura web trabajan en sistemas para que los dueños de sitios decidan qué bots pueden entrar y bajo qué condiciones económicas.
• La idea de fondo es armar un esquema tipo mercado: si un modelo usa datos producidos por un medio, ese uso debería traducirse en un pago.
• Por ahora no existe un estándar técnico consolidado ni una regulación global que lo haga obligatorio.
• Australia es el antecedente más citado: en 2021 sancionó una ley que obliga a las grandes plataformas a negociar compensaciones con los medios.