Cuando el tráfico de IA supera al humano, ¿cómo puedes demostrar que eres una persona real?

Escribir: Vaidik Mandloi

Traducido por: Luffy, Foresight News

Desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, su desarrollo ha dado lugar a un ecosistema completo de inteligencias artificiales. Actualmente, el volumen total de tráfico en línea generado por estos programas ya supera al de todos los usuarios humanos en el mundo. La conducta de las IA en línea es completamente diferente a la de los humanos: no navegan por anuncios, no hacen clic en enlaces, ni realizan compras en línea; simplemente recopilan datos de la red para completar tareas, y una vez finalizadas, se van.

La arquitectura y lógica comercial originales de Internet estaban diseñadas en torno al comportamiento y hábitos de los humanos. Pero hoy en día, la mayoría de las visitas en línea no provienen de personas reales, lo que ha causado problemas a los principales sitios web. Actualmente, 2.5 millones de sitios han comenzado a bloquear programas de rastreo de IA, y plataformas como Perplexity también se han visto involucradas en litigios relacionados. El proveedor de servicios en la nube Cloudflare incluso ha creado un “laberinto de trampas”, usando textos aleatorios generados por IA para construir páginas en bucle infinito, atrapando así a diversos rastreadores de datos.

Pero algunas IA avanzadas ya tienen la capacidad de sortear estas medidas de protección. Frente a una creciente confrontación entre humanos y máquinas, toda la industria ha comenzado a desarrollar un sistema de verificación de identidad humana más confiable. Este sistema debe identificar con precisión si la persona que opera en la otra punta de la pantalla es humana: los humanos muestran dudas, cometen errores al teclear, y el movimiento del cursor también presenta pequeñas sacudidas características del sistema nervioso humano. Este artículo analizará las causas de esta transformación, las dos principales soluciones tecnológicas, y las opciones que enfrentan las personas: aceptar una vigilancia biométrica centralizada o usar tecnología de prueba de conocimiento cero para verificar anónimamente la identidad humana.

La IA está revolucionando los modelos comerciales de Internet

Los sitios web han comenzado a bloquear programas de IA porque estas han perforado las bases comerciales que sustentan Internet desde ambos extremos. La lógica de ganancia tradicional en Internet se basa en la atención del usuario: los usuarios visitan páginas, ven anuncios, y los creadores de contenido obtienen ingresos. Si una IA realiza compras en línea en lugar de humanos, puede buscar en cinco mil sitios en una sola vez, mientras que una persona normalmente solo navega por cuatro o cinco páginas.

La velocidad de lectura de la IA supera ampliamente a la de los humanos; en minutos puede comparar precios en toda la red e incluso hacer pedidos directamente, sin generar ninguna vista de anuncios. Esto significa que los sitios web soportan costos de operación de servidores sin obtener ningún ingreso.

Al mismo tiempo, la búsqueda por IA sigue dividiendo el tráfico de los sitios. Tras la incorporación de resúmenes inteligentes de IA en la parte superior de los resultados de Google, solo el 8% de los usuarios hace clic en las páginas originales, y el tráfico derivado de Google a los principales sitios de contenido ha caído un 33%. En solo un año desde su lanzamiento, esta función ha alcanzado más de mil millones de usuarios activos mensuales, y la cantidad de búsquedas en la plataforma se ha duplicado cada trimestre desde su inicio.

Probablemente todos recuerden la plataforma de consultas académicas Chegg. Originalmente, se basaba en su ventaja en ranking de búsqueda para su negocio principal de respuestas académicas, pero ahora ha cerrado esa sección, culpando a la competencia de ChatGPT. Los creadores de contenido enfrentan una doble presión: por un lado, los rastreadores extraen contenido de los sitios sin permiso; por otro, los resúmenes de IA ya capturan el tráfico antes de que los usuarios lleguen a la página.

La brecha de datos es aún más alarmante: cada vez que un rastreador de OpenAI genera un salto de tráfico hacia un sitio asociado, primero recopila datos de 400 páginas; en cambio, Anthropic alcanza una proporción de 38,000:1. Estas empresas utilizan datos públicos en toda la web para entrenar modelos de IA sin costo, y luego usan productos terminados para desviar el tráfico que originalmente pertenecía a los sitios.

En otros sectores, este tipo de recopilación de datos depredadora ya ha provocado innumerables demandas, pero en el campo de la IA, estas empresas alcanzan valoraciones de billones de dólares.

Tu cuerpo, la nueva contraseña

En los últimos 25 años, la principal forma de distinguir humanos de máquinas en Internet ha sido mediante CAPTCHA. Los usuarios deben reconocer señales de tránsito o ingresar caracteres distorsionados. Este mecanismo fue efectivo porque en sus inicios, la capacidad de reconocimiento de imágenes de las máquinas era muy inferior a la de los humanos.

Pero la situación ha cambiado radicalmente. Los programas inteligentes de OpenAI en sistemas de verificación de Google superan ampliamente a los humanos en puntuaciones de simulación de personas, pudiendo hacer clic con precisión, copiar y pegar contenidos; las fotos generadas por IA pueden engañar los sistemas de verificación de identidad, y los videos falsificados en profundidad incluso se usan para realizar transferencias bancarias. La premisa de los métodos tradicionales de verificación —que las máquinas sean menos capaces que los humanos— ya no existe.

La industria ahora solo puede centrarse en áreas que la IA no pueda replicar por el momento. Una de ellas son las características de comportamiento físico al usar dispositivos electrónicos, conocida como biometría conductual. Empresas como IBM y BioCatch están desarrollando sistemas relacionados; estas tecnologías no solo verifican la identidad en el inicio de sesión, sino que monitorean todo el uso del usuario en tiempo real, recopilando datos como la velocidad del movimiento del cursor, la forma de desplazarse por la página, el ritmo de escritura, la fuerza de las teclas, los hábitos de borrar texto, el ángulo de agarre del teléfono, etc., usando incluso el giroscopio del móvil.

El sistema puede identificar también qué mano usa el usuario, la trayectoria del dedo al deslizarse, y otros detalles. IBM, con solo ocho recopilaciones de datos, puede crear un perfil conductual único para cada usuario, y en adelante compara en tiempo real cada acción con ese perfil.

La tecnología de BioCatch incluso puede detectar escenarios de fraude en línea. Cuando una víctima lee en voz alta su contraseña siguiendo las instrucciones del estafador, el sistema captura con precisión el ritmo de tecleo nervioso y entrecortado. En solo un año, este sistema ayudó a 257 bancos a identificar aproximadamente 2 millones de cuentas de lavado de dinero. Actualmente, la Unión Europea también está probando tecnologías de reconocimiento de gaitas. Solo tres años después del inicio de la era de las IA inteligentes, las autoridades fronterizas europeas ya recopilan datos sobre la forma de caminar de las personas.

Investigaciones relacionadas también han combinado el efecto Stroop: cuando las palabras “azul” están escritas en letra verde, el cerebro humano experimenta un conflicto entre el significado y el color visual, ralentizando la respuesta, pero las IA no se ven afectadas. Se ha descubierto que esta interferencia cognitiva se refleja en el comportamiento de tecleo. Sin necesidad de pruebas específicas, solo con el ritmo de pulsación, se puede determinar si el operador es humano; los hábitos de escritura contienen características únicas del procesamiento cerebral humano.

Las técnicas tradicionales de rastreo en línea registran principalmente comportamientos como navegación, clics y consumo, que los usuarios pueden evitar bloqueando cookies, usando VPN o desactivando la geolocalización. Pero la biometría conductual captura características instintivas del cuerpo: la forma de mover el cursor, el ritmo de tecleo, que son difíciles de modificar a voluntad.

Cada persona tiene características conductuales únicas, como una huella dactilar. A diferencia de contraseñas o claves, estos perfiles biométricos no se pueden cambiar ni restablecer. Una vez que esta tecnología se generalice, todas las plataformas se verán obligadas a adaptarse. Hoy en día, las tecnologías de simulación de voz ya pueden engañar en llamadas, y las técnicas de deepfake en videos también avanzan rápidamente. Si esto es el futuro, surge la pregunta clave: ¿quién controlará finalmente estos datos biométricos?

¿Quién controlará el sistema de verificación humana?

Actualmente, la industria se divide en dos grandes campos que exploran soluciones para la verificación de identidad humana.

El primero es World (antes Worldcoin) de Sam Altman. Los usuarios deben acudir a un escáner de iris en forma de esfera, que captura la información y genera un certificado cifrado para demostrar que la persona es un ser humano único. Hasta ahora, 18 millones de personas en 160 países han registrado su iris. Para abril de 2026, World ha establecido colaboraciones con Tinder, Zoom y DocuSign para verificar usuarios; además, junto con Coinbase, lanzó la herramienta AgentKit, que permite vincular los IA con la identidad real sin revelar datos personales.

Pero la tecnología de escaneo de iris ha sido prohibida en varios países. La población no comprende completamente los riesgos de autorizar la recopilación de datos biométricos, y esa es la principal razón de su resistencia. Una investigación del MIT Technology Review también reveló que, sin autorización efectiva, World recopila además datos de ritmo cardíaco, respiración y otras señales vitales, además del iris.

El segundo enfoque se basa en la tecnología de prueba de conocimiento cero, que permite demostrar que uno es humano sin revelar la identidad, ubicación o apariencia real. Vitalik Buterin propuso esta idea en 2023. Él sostiene que, si no se puede crear un sistema descentralizado de identidad humana, Internet terminará en un control centralizado. La concentración del poder de verificación en empresas o gobiernos puede arraigar mecanismos de vigilancia en la infraestructura misma de la red.

Ya se han realizado intentos a gran escala de sistemas descentralizados de identidad, pero todos fracasaron. Idena fue uno de los primeros proyectos de blockchain que promovían “una persona, una identidad”, pero en solo dos años, el 40% de las cuentas y el 48% de las recompensas estaban controladas por 23 instituciones. En India y Rusia, los equipos operan con salarios inferiores a un dólar por hora, contratando personas comunes para prestar sus identidades y obtener hasta 55 veces más beneficios. Investigadores también descubrieron que incluso la identidad de niños ha sido utilizada como cuentas títere.

Vitalik ya había previsto estos riesgos. Él afirma que, en los sistemas de verificación de identidad, el método más barato de ataque no es la falsificación profunda ni técnicas avanzadas de hacking, sino pagar a personas de regiones de bajos ingresos para que presten su identidad. Cualquier sistema de verificación requiere inversión: dispositivos de escaneo de iris, nodos de validación en la cadena, todos necesitan costos continuos.

Pero si los certificados de identidad adquieren valor económico, surgirá un mercado negro de alquiler de identidades. En un mundo con desigualdades extremas, los capitalistas controlarán inevitablemente estos mercados.

“Imponer una regla de un voto por persona en un sistema con incentivos económicos reales solo repetirá los errores de los experimentos sociales del siglo XX.”

Desde una perspectiva objetiva, ambas rutas de desarrollo tienen defectos evidentes. La opción centralizada puede implementarse a gran escala, pero los datos biométricos se almacenan en empresas que recopilan excesivamente, y estas empresas se benefician del actual exceso de bots. La opción criptográfica, en teoría, protege la privacidad, pero no puede escapar a los desequilibrios económicos reales, y termina siendo aprovechada por industrias grises.

Si tuviera que apostar, seguiría apostando por la solución criptográfica. Porque la biometría conductual y el escaneo de iris centralizado registran permanentemente tu información corporal, y la propiedad de estos datos pertenece a quienes despliegan el sistema. Una vez que controlen tus datos, no podrás eliminarlos ni transferirlos; quedarán bloqueados en las manos de la empresa que los recopiló.

Aunque sabemos que las pruebas de conocimiento cero pueden ser vulneradas, aún así vale la pena desarrollarlas, porque permiten verificar que eres humano sin revelar más información. En cambio, si abandonamos esta vía, en el futuro, cada vez que accedamos a un sitio, el otro lado almacenará nuestros datos de comportamiento físico. Hoy en día, los sistemas centralizados con atributos de vigilancia se implementan mucho más rápido que las tecnologías criptográficas.