Cuando la inteligencia artificial se come el tráfico y nadie paga la factura

“El progreso técnico nos promete maravillas y, al mismo tiempo, nos deja la duda de quién sostiene la rueda.”Idea que sobrevuela la nota

Yo sigo el pulso de esto desde hace rato y cada vez que abro el panel de estadísticas de un sitio de noticias me tropiezo con la misma sorpresa incómoda: hay más máquinas revisando mis notas que personas leyéndolas. La novedad es que esa tendencia acaba de cruzarse con un umbral simbólico, según los reportes más recientes que circularon esta semana: el tráfico que los agentes de inteligencia artificial generan en la web ya supera al de los usuarios humanos. Lo que durante años fue una visita de fondo, casi un rumor en los registros, se transformó en la regla dominante del ecosistema.

Para entender por qué esto importa hay que remontarse a un acuerdo silencioso que rigió la vida digital de las últimas dos décadas. Los buscadores prometían indexar cada página y, a cambio, derivaban lectores que podían convertirse en suscriptores, en clics publicitarios o en simples consumidores fidelizados. Era un trueque sin papel firmado, pero eficaz: el creador ponía el contenido, el buscador ponía la audiencia. Con la expansión de los modelos de lenguaje, ese trato se rompió de la manera más brusca: los agentes recorren millones de artículos para responder consultas y el usuario final nunca pisa el sitio original.

Una internet doble, paralela y silenciosa

Lo que me llama la atención, y creo que merece una pausa para explicarlo, es que no estamos frente a una simple oleada de bots de siempre, esos rastreadores que todos aprendimos a identificar y, muchas veces, a bloquear. Los agentes de inteligencia artificial ejecutan tareas en paralelo, de manera continua y en tiempos que un humano jamás podría igualar. Eso da como resultado lo que varios analistas empiezan a denominar una internet doble: una capa visible para nosotros, con nuestras consultas, nuestras pestañas y nuestras distracciones, y otra capa paralela, invisible para el lector común, donde los agentes operan de forma incansable.

Las consecuencias para quienes producimos contenido son tan concretas como preocupantes. Un agente no hace clic en un aviso, no completa un formulario de suscripción y, sobre todo, no genera una impresión facturable. El contenido se consume, se procesa, se reempaqueta y se devuelve al usuario en una respuesta que muchas veces prescinde del crédito hacia la fuente. El intercambio económico que financiaba al periodismo digital, del pequeño portal barrial al gran diario, simplemente no ocurre.

Los periódicos ocupan un lugar especial en este entuerto, y a mí me cuesta no detenerme en el detalle. Su valor para los modelos es doble, y vale la pena marcarlo: por un lado, están escritos por personas que verdaderamente dominan el lenguaje, con sus matices, sus registros y ese oficio que ninguna máquina reemplaza cuando se trata de contar lo que pasa hoy; por el otro, publican datos de actualidad que los conjuntos de entrenamiento no pueden obtener de otra manera. Entrenar un modelo sin el archivo de un medio de noticias es, en la práctica, pretender cocinar sin verdulería.

La búsqueda de un mercado donde los datos tengan precio

Frente a este escenario, distintas empresas de infraestructura web están trabajando en mecanismos que les permitan a los creadores decidir qué bots pueden acceder a sus páginas y bajo qué condiciones económicas. La idea de fondo es ambiciosa y a la vez simple: armar un mercado donde el uso de datos por parte de un modelo de inteligencia artificial implique, tarde o temprano, una compensación para quien los produjo. Hasta el momento no existe un estándar consolidado ni una regulación global que lo haga obligatorio, aunque hay antecedentes que vale la pena recordar. Australia sancionó en 2021 una ley que obliga a las grandes plataformas a sentarse a negociar pagos con los medios, y esa experiencia suele mencionarse como la primera prueba piloto de un esquema que podría extenderse.

La cuestión del tráfico de referencia también se enredó. Cuando un usuario llegaba a un sitio desde un buscador, quedaba registrado de dónde venía y el sitio podía medir el aporte de cada fuente. Con los modelos conversacionales eso se diluye: el lector formula la pregunta en el chat, recibe una respuesta tejida con información que probablemente salió de varios medios y, en el mejor de los casos, se topa con un enlace al pie. Esa cadena de clics que sostiene el modelo económico del periodismo digital se acorta hasta casi desaparecer, y con ella se evapora una parte importante del ingreso publicitario que financiaba redaccionesenteras.

Mientras tanto, en la redacción

Como editora de esta sección, y ya bajando un cambio hacia el lado más humano de la cuestión, no me queda otra que mirar de frente este escenario y admitir lo que muchos colegas repiten en off: producir información seria cuesta plata, lleva tiempo y, sobre todo, requiere gente que se haga responsable de lo que firma. Si los datos con los que se entrena a una inteligencia artificial se tomaron de un sitio de noticias sin que ese sitio reciba visitas, clics ni compensaciones, el sistema se está alimentando de un trabajo que alguien hizo gratis sin habérselo propuesto. La discusión sobre cómo cobrar por el uso de esos datos ya dejó de ser un debate teórico y se instaló como una urgencia que va a condicionar buena parte de lo que se publique en los próximos años.

A quienes estén leyendo esta nota y trabajen en redacciones chicas, medianas o grandes, mi recomendación es la misma que voy repitiendo en cada reunión de equipo: no subestimar lo que está pasando ni esperar a que el problema se resuelva solo. Vale la pena seguir de cerca los movimientos de las plataformas, sumarse a los debates sobre licenciamiento que están ocurriendo en distintos países y, sobre todo, dejar muy en claro, en cada nota y en cada página, de dónde sale la información. En un ecosistema donde las máquinas leen más que nosotros, la firma humana y el crédito a la fuente se vuelven, paradójicamente, el activo más valioso que tenemos.