¿De qué trata esta teoría?
La teoría del internet muerto (Dead Internet Theory, DIT) se originó hace más de 10 años en respuesta a los cambios en internet y, sobre todo, a la llegada de las redes sociales, aunque en ese entonces tenía un carácter conspiratorio. Actualmente, esta teoría ha cobrado fuerza con la llegada de la inteligencia artificial (IA), ya que se ha impulsado el uso de bots para generar contenido y obtener likes, aunado a que las plataformas ahora priorizan las métricas de participación e ingresos por encima de lo auténtico y privilegian la monetización. Esto afecta a las conexiones reales y auténticas, para las cuales se originaron las redes en primera instancia.
La teoría del internet muerto sugiere que el internet en la actualidad:
- Está lleno de contenido generado por inteligencia artificial, lo que relega la actividad humana (Walter, 2025).
- Las redes sociales, en especial, están dominadas por la actividad no humana, el contenido generado por IA y las agendas corporativas, lo que impide la interacción humana auténtica (Muzumdar et al., 2025).
- Ya no se impulsa por usuarios humanos, sino por agentes de IA, bots y contenido generado por algoritmos (Cheemalapati et al., 2026).
Todo esto refuerza la teoría del internet muerto, ya que se otorga prioridad a lo no humano por encima de lo orgánico y lo real, con el fin último de generar más ingresos. Sin embargo, el uso de bots, no solo ha propiciado un aumento significativo en contenido, me gusta (likes) y participación (engagement) artificial, sino que hay algo más por lo que deberíamos preocuparnos: la naturaleza de los bots.
Bots por todos lados
En la actualidad, la creación de bots ha aumentado debido al uso de la IA, ya que estos son más fáciles de desarrollar y escalar. Pero ¿qué es un bot? Se define como una aplicación de software automatizado que ejecuta tareas en internet, ya sean beneficiosas o maliciosas. Los primeros pueden mejorar la funcionalidad y el rendimiento de páginas web, móviles y de API, entre otros servicios, mientras que los maliciosos están diseñados para realizar actividades ilegales y delictivas; son difíciles de detectar porque pueden imitar el comportamiento humano. Algunos de los bots malos son los web scrapers (extracción de datos), los bots de relleno de credenciales (para cometer fraude, espionaje, robo, daño de imagen, robo de cuentas), los bots de spam y los bots DDoS (que se utilizan para interrumpir el tráfico normal mediante un ataque de saturación).
Ahora bien, según el “Bad Bot Report 2025”, el tráfico automatizado en Internet superó por primera vez a la actividad humana. En este sentido, el tráfico automatizado representó el 51% y la actividad humana el 49% en 2024. Estas estadísticas también indican que el tráfico de bots maliciosos aumentó significativamente, ya que el 37 % de ese tráfico automatizado fue malicioso y el 14 % fue bueno.
Asimismo, este mismo reporte indica que México se encuentra entre los países con más ataques de bots en el continente americano, después de Brasil y Canadá. Otro dato interesante es que el sector educativo es el tercero más atacado por bots, después de los sectores de viajes y retail.
Implicaciones de esta teoría
Aunque la IA puede ayudar a realizar muchos procesos que antes eran pesados y abrumadores, lo cierto es que también ha propiciado un aumento significativo del tráfico automatizado, controlado por algoritmos y bots, en beneficio de la máquina y no de las personas. Estas son algunas de las implicaciones que tiene la teoría del internet muerto:
La corporativización del internet se refiere a que el ciberespacio es controlado por empresas; esto provoca que la atención y los datos de los usuarios se utilicen para desarrollar y vender productos, así como para prácticas de vigilancia, espionaje y la venta de datos personales, entre otras.
Los espacios manufacturados por interacciones artificiales no solo promueven cuentas automatizadas, algoritmos y contenido generado por IA, sino que también fomentan la manipulación de las métricas, creando la ilusión de que existe actividad generalizada para seguir generando ingresos por engagement artificial (Veale y Cook, 2018, como se citó en Muzumdar et al., 2025). Entonces, gracias al auge de las interacciones artificiales, se ha fomentado la viralidad y el consumo por encima de las conexiones reales y significativas, por lo que los algoritmos favorecen el contenido artificial, polarizador o sensacionalista.
Asimismo, gracias a las interacciones artificiales potenciadas por bots, se puede manipular opiniones de manera más fácil y eficiente, ya que gran parte del contenido que existe hoy en día es generado por IA (la cual responde también a modelos económicos), lo cual se agrava, según Muzumdar et al., 2025, por la censura y la homogeneización de la web (ya todo se ve igual, misma narrativa, etc.).
Por último, el content farming (granja de contenido) es la práctica de crear páginas web que publican grandes cantidades de contenido, usualmente repetitivo y de baja calidad, con el fin de generar tráfico en internet y atraer visitas. Las granjas de contenido se optimizan para priorizar el contenido que le gusta al algoritmo (es decir, los intereses percibidos del usuario para captar su atención); priorizan la cantidad sobre la calidad. Además, estas prácticas conducen a la homogeneización y suprimen la autenticidad y la originalidad de los contenidos humanos.
Todo esto desemboca no solo en que se pierda la visión inicial que tuvo el internet: ser una estructura descentralizada e impulsada por humanos para intercambiar información sin importar las barreras geográficas o culturales, sino que ahora se ha convertido en un portal de desinformación y en una batalla por la atención y los clics, donde reinan las plataformas y los algoritmos, y se premia el contenido artificial por encima de lo real y auténtico.
¿Cómo se puede mitigar esto?
Una y otra vez, la respuesta yace en lo que menos esperamos: la ética. Se deben crear modelos que respondan a marcos éticos de IA; principios como la transparencia, la rendición de cuentas, la no maleficencia, la equidad y la supervisión humana, entre otros, son vitales para evitar usos indebidos y abordar los desafíos de la IA en la sociedad. Otros autores señalan que también es necesario revisar la mediación algorítmica y la gobernanza de las plataformas; esto se refiere a cómo los algoritmos deciden organizar, filtrar y mostrar la información a los usuarios.
La IA ha cambiado la forma de buscar información, que erróneamente se utiliza como si fuera un motor de búsqueda como Google; la forma de escuchar música, por ejemplo, con los AI ghost artists (artistas falsos generados por IA) presentes en plataformas como Spotify; la forma de interactuar en redes sociales, etcétera. Esto ha relegado la actividad humana al mínimo, ya que para todo se recurre a la IA: escribir (trabajo académico, blogs, correos, SEO en marketing, copies, etc.), generar anuncios (homogeneización), crear interacciones en línea, entre otros.
Es importante que no se pierda la agencia humana, es decir, la capacidad de tomar decisiones y de actuar con intención y propósito. Asimismo, es importante que los sistemas de LLM y la IA se diseñen con directrices seguras (diseño centrado en el humano) y éticas que no solo fomenten intereses económicos, pues ello incumple directamente los principios éticos de no maleficencia y beneficencia, así como los de gobernanza (control de la IA) y de responsabilidad. Como usuarios, no nos queda más que estar atentos e informados sobre los cambios en la regulación de la IA, así como saber qué aplicaciones o software utilizamos y qué datos autorizamos a entregar a estos sistemas.
Aunque hoy más que nunca es difícil discernir entre contenido humano y artificial, también es importante darnos un break de la tecnología y centrarnos en cosas que nos brinden felicidad y propósito. En un mundo hiperconectado, hay que darnos espacios de desconexión y de conexión con lo que de verdad importa.
