La “teoría del internet muerto” es real y está acabando con la web tal como la conocemos

En algún momento de junio de 2026, sin ceremonia alguna, los seres humanos se convirtieron en minoría en el internet que ellos mismos construyeron. Cloudflare, que gestiona el tráfico de millones de sitios web, informó que los bots ahora generan el 57.5​​% de las solicitudes de páginas web. El CEO de Cloudflare, Matthew Prince, había predicho en marzo que este cambio no ocurriría hasta finales de 2027. Llegó más de un año antes. Thales, líder mundial en defensa y tecnología, en su informe anual Bad Bot Report, sostiene que las máquinas se convirtieron en mayoría en 2023. Las empresas discrepan sobre cuándo se produjo el cambio, pero ninguna niega que haya ocurrido.

La “teoría del internet muerto” (esa vieja conspiración de los foros que sostenía que la mayor parte de la actividad en línea no era humana) es real. Ahora se trata simplemente de una disputa sobre la medición. Y, oculta tras esa disputa, se esconde una historia mucho más profunda: el modelo de negocio que ha financiado la web durante 30 años acaba de borrar su premisa fundamental.

El pecado original fue una elección, no una ley de la naturaleza

Ahora lo olvidamos, pero cuando internet comercial despegaba en la década de 1990, la forma de monetizarlo era un tema abierto. Se propusieron seriamente los micropagos. Se debatieron las suscripciones. Y se barajaron modelos de financiación pública. La publicidad se impuso. No porque fuera inevitable, sino porque era fácil. La atención se podía medir; los pagos, por aquel entonces, no podían ser totalmente transparentes. Así que llegamos a un gran acuerdo: el contenido sería “gratis” y el precio se extraería de nuestra atención y, finalmente, de nuestros datos. Como dice el viejo refrán: “Si no pagas por el producto, tú eres el producto“.

Las consecuencias indirectas de esa decisión definieron una era. La vigilancia se convirtió en el motor económico de internet, porque cuanto mejor se conocía al usuario al otro lado de la pantalla, más se podía cobrar por mostrarle contenido. Los medios tradicionales, que habían financiado el periodismo con publicidad integrada, quedaron desmantelados. Las pérdidas de privacidad que habrían provocado indignación si las hubiera impuesto un gobierno se aceptaron como condiciones de servicio. Todo un entramado multimillonario (costes por clic, impresiones publicitarias, embudos de conversión, análisis de visitas a páginas, modelos de atribución) se basaba en la premisa de que el visitante es un ser humano al que se puede persuadir para que compre algo.

Esa suposición ahora es falsa con más frecuencia de la que es verdadera.

Las máquinas no solo están de visita: están realizando transacciones

Lo que distingue este momento del tráfico de bots de años anteriores es lo que hacen las máquinas. Según el informe de referencia de Human Security de 2026, el tráfico de agentes de inteligencia artificial (IA) que realizan acciones en la web (como hacer clic en enlaces, rellenar formularios y completar tareas) creció un 7851% interanual. No se trata de extracción de datos, sino de acción.

La plataforma fintech Stripe informa que aproximadamente el 70% de las órdenes que llegan a sus API de datos ahora provienen de agentes en lugar de personas. La plataforma de negociación Alpaca observó cómo las llamadas a la API gestionadas por agentes aumentaron de un solo dígito al 30% de su volumen en un solo trimestre. Una cuarta parte de los desarrolladores ahora diseñan interfaces de programación de aplicaciones con agentes (no humanos) como clientes principales.

Como explicó Rudy Yang, analista de PitchBook y autor del informe de julio de la firma sobre lo que denomina la “economía de las máquinas“, a Fortune: los agentes “consumen la web de una manera completamente distinta a como lo hacen los humanos”. Se trata, en efecto, de una nueva categoría de clientes, y ninguna empresa quiere aislarse de todo un segmento de clientes. Visa, Stripe, DoorDash, Coinbase y Ramp ya han lanzado interfaces para agentes. El punto de inflexión es innegable.

Esta es la realidad a la que ahora se enfrentan los anunciantes. Los agentes no tienen ojos. No se detienen en un anuncio publicitario, no sienten un atisbo de deseo al ver unas zapatillas con publicidad personalizada, ni hacen clic en contenido patrocinado por mera curiosidad. No se puede manipular a un agente para que realice una compra impulsiva. Cada dólar invertido en la economía de la atención presuponía la existencia de un primate fácilmente distraíble al otro lado de la conexión. Los primates están abandonando el sector y, en su lugar, envían software.

Ya hemos visto esta película antes

Mi colaboradora de larga data en el intercambio de ideas, la economista Carlota Pérez, ha demostrado que toda revolución tecnológica atraviesa un punto de inflexión. Este es un periodo de crisis institucional en el que los modelos de negocio, las regulaciones y los acuerdos sociales de la era de la instalación se desmoronan, y deben inventarse otros nuevos para la era del despliegue. El frenético período de instalación construye la infraestructura. El punto de inflexión llega cuando descubrimos que las reglas que establecimos para el juego anterior ya no funcionan.

El modelo de publicidad y vigilancia es un vestigio de la era de las instalaciones digitales. Se ideó de forma improvisada en la década de 1990, se expandió desmesuradamente en la de 2010 y ahora está colapsando, no porque los reguladores hayan actuado o los consumidores se hayan rebelado, sino porque el tráfico en sí mismo ha cambiado radicalmente. Los puntos de inflexión son precisamente cuando las suposiciones más arraigadas salen a la luz. Resulta que “el visitante es humano” era una de las suposiciones más profundas de todas.

Y antes de que alguien declare que la economía de las máquinas es la nueva fiebre del oro, veamos las cosas en perspectiva: PitchBook estima que solo alrededor del 1% de los aproximadamente 20 billones de dólares en trabajo que podrían gestionarse mediante agentes de IA se gestionan actualmente. La startup de IA Forsy calcula que el PIB total de los agentes ronda los 36,000 millones de dólares anuales. Eso es insignificante en comparación. Las reglas del próximo modelo de negocio de internet las están escribiendo ahora mismo quienes se dediquen a ello. Así es como se ve un punto de inflexión desde dentro.

¿Qué viene después de la atención?

Si no se puede monetizar la atención humana, ¿qué se monetiza? Ya se vislumbran los contornos de varios modelos candidatos.

El acceso se convierte en el producto: Cloudflare y otras empresas están experimentando con modelos de pago por rastreo, en los que las compañías de IA compensan a los editores por el contenido que consumen sus sistemas. El contenido deja de ser un simple gancho para atraer visitas y se convierte en un insumo licenciado, vendido por token, no por impresión. Para los editores que durante dos décadas regalaron todo para atraer anunciantes, esto representa una inversión total de la cadena de valor.

La API se convierte en el escaparate: Cuando una cuarta parte de los desarrolladores ya crean aplicaciones para agentes como consumidores principales, la interfaz de usuario deja de ser una simple infraestructura; se convierte en el escaparate, el motor de precios y la experiencia de marca, todo en uno. Las empresas que consideran el acceso de los agentes como un canal monetizable (con niveles, condiciones y tarifas definidas) encontrarán ingresos donde otras solo ven costos de servidor.

La intención reemplaza la atención: Un agente llega con un mandato que es encontrar la mejor tarifa, reabastecer el almacén y programar la cita. No puede distraerse, pero puede ganarse, basándose en atributos como el precio, la fiabilidad, la calidad de los datos estructurados y la confianza. La economía de la seducción da paso a una economía de la cualificación. Ser elegido por un algoritmo por méritos propios es muy diferente a ser notado por un humano en un feed, y recompensará capacidades muy distintas.

La autenticidad humana se vuelve escasa y valiosa: Cuando la mayor parte del tráfico es sintético, la prueba de identidad se convierte en un producto de lujo. Cabe esperar que las comunidades humanas autenticadas, las reseñas verificadas por humanos y las experiencias “certificadas como humanas” alcancen precios que los espacios públicos gratuitos, inundados de bots, no pueden igualar.

La agenda de liderazgo

Para los líderes, la tentación será tratar esto como un problema informático. Eso sería un error. Cuando se rompe un supuesto fundamental, no se trata de arreglarlo; se replanifica en torno a él. Tres pasos son cruciales ahora.

Primero, revisa tus instrumentos y métricas. Tus métricas de interacción ya están sesgadas. Los navegadores con agentes inflan las sesiones y reducen las tasas de rebote de maneras que las analíticas estándar no detectan. Averigua qué porcentaje de tus “clientes” son máquinas antes de tomar otra decisión basada en datos de tráfico.

En segundo lugar, trata a los agentes como un segmento con su propio recorrido que trazar, sus propias necesidades que atender y sus propios precios que pagar. Alguien de tu organización debe ser responsable del cliente agente, del mismo modo que alguien es responsable del cliente empresarial.

En tercer lugar, aborda la transición como un conjunto de supuestos a probar, no como un plan a ejecutar. Nadie sabe qué modelo posterior a la publicidad resultará ganador. Esto justifica un enfoque basado en el descubrimiento. Invierte pequeñas cantidades, explicita tus supuestos y crea puntos de control tras los cuales decidas continuar o cambiar de rumbo, utilizando un enfoque orientado a las opciones. Las empresas que quedaron atrapadas por la última transición de modelo de negocio fueron las que apostaron todo a que el mundo se mantendría inmóvil.

Hace treinta años, dejamos que un modelo de negocio nos definiera, y hemos pasado décadas viviendo con las consecuencias: la vigilancia, la erosión de la privacidad, el colapso de las instituciones que antes financiaban el periodismo serio. Ahora, ese modelo está muriendo de causas naturales, no por nuestro buen juicio, sino por nuestro propio software. Tenemos una segunda oportunidad para una decisión que apenas nos dimos cuenta de que estábamos tomando la primera vez. Sería una pena volver a tomarla sin pensarlo.