Durante años, buscadores y productores de contenido sostuvieron un intercambio no escrito: los motores indexaban páginas y, a cambio, enviaban lectores que podían convertirse en suscriptores o en ingresos publicitarios. Ese equilibrio se rompió con la expansión de los modelos de inteligencia artificial, que recorren millones de páginas para responder consultas sin que el usuario visite nunca la fuente original.

La situación va más lejos que la simple proliferación de bots. Los agentes de IA no solo son más numerosos que los visitantes humanos, sino que generan volúmenes de tráfico incomparablemente mayores porque ejecutan múltiples tareas en paralelo, de forma automática y en fracciones del tiempo que le llevaría a una persona. El resultado es lo que algunos describen como una internet doble: una capa para usuarios y otra capa, invisible para el lector común, donde los agentes operan de manera continua.

Esto tiene consecuencias directas para quienes producen contenido. Un agente no hace clic en un aviso publicitario, no completa un formulario de suscripción ni genera una impresión facturable. El contenido es consumido, pero el intercambio económico que lo financiaba no ocurre. Los periódicos son un caso ilustrativo: su valor para los modelos es doble. Por un lado, están escritos por personas con dominio del lenguaje; por otro, publican datos de actualidad que los modelos de entrenamiento no pueden obtener de otra fuente.

Frente a esto, algunas empresas de infraestructura web trabajan en mecanismos que permitan a los creadores decidir qué bots pueden acceder a su contenido y bajo qué condiciones económicas. La idea es crear 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 obligue, aunque hay antecedentes: Australia sancionó en 2021 una ley que fuerza a las grandes plataformas a negociar pagos con los medios.

La cuestión del tráfico de referencia también se complejizó. Cuando un usuario llegaba a un sitio desde un buscador, quedaba registrado de dónde venía. Con los modelos de lenguaje actuando como intermediarios, ese rastro se pierde o se vuelve ambiguo, lo que dificulta a los productores de contenido entender cómo llegan sus lectores y qué valor aporta cada canal.

El debate sobre quién paga por el contenido que entrena a los modelos lleva años abierto sin resolución clara. Mientras tanto, el volumen de tráfico automatizado sigue creciendo.

¿Cómo creés que debería compensarse a quienes producen el contenido que usan los modelos de IA?