Mientras la IA devora la web, la memoria colectiva de internet está desapareciendo
A medida que Google se inclina hacia respuestas generadas por IA y prolifera el spam de SEO, muchos usuarios informan que la calidad de la búsqueda web ha caído de forma pronunciada, lo que dificulta encontrar información de nicho, de archivo o técnicamente precisa. Los comentaristas temen que los sistemas de IA entrenados en la web abierta ahora resuman y recombinen contenido escrito por humanos sin devolver tráfico, socavando los incentivos económicos y sociales para publicar material original y acelerando un cambio hacia el “slop” generado por IA. Algunos ven esto como una amenaza para la memoria colectiva de internet y la futura creación de conocimiento, mientras que otros sostienen que puede empujar a la gente hacia índices más pequeños y curados, archivos personales y herramientas de búsqueda alternativas.
Calidad de la búsqueda y resúmenes de IA
- Muchos ven que la búsqueda de Google se ha ido deteriorando de forma constante desde finales de la década de 2000: sinonimia agresiva, negativa a devolver verdaderos resultados de “0 resultados”, interfaces cargadas de anuncios y preferencia por grandes marcas y páginas “de intención/comerciales”.
- Los resúmenes de IA en Google son ampliamente criticados por estar erróneamente seguros de sí mismos, desviarse del tema y empujar los resultados reales por debajo del pliegue. Algunos dicen que ahora recurren a la IA solo porque los resultados clásicos son peores.
- Otros informan que el “modo IA” (Gemini, búsqueda integrada de ChatGPT, etc.) es actualmente más útil que Google en bruto para muchas tareas, pero señalan que probablemente se trate de una “edad de oro” temporal antes de la monetización/enshitificación.
Impacto de la IA en la creación de contenido y los incentivos
- Existe una fuerte preocupación de que los asistentes de IA respondan a partir de contenido extraído sin devolver tráfico, destruyendo los incentivos basados en anuncios o reputación para escribir documentación, tutoriales y blogs.
- Varios creadores dicen que han dejado de compartir públicamente o han reducido lo que publican (código, entradas de blog), o han retirado repositorios porque no quieren “entrenar a su reemplazo” ni perder el crédito.
- Contraargumento: algunos comentaristas dicen que seguirán publicando porque valoran compartir ideas, independientemente de si las leen humanos o LLM; otros creen que los manuales y la documentación oficial seguirán produciéndose para dar soporte a los productos.
AI slop, datos de entrenamiento y “devorar la web”
- Muchos observan un auge de granjas de contenido generado por IA: artículos superficiales, plausibles pero erróneos, que ahora dominan resultados en áreas como salud, cuidado de mascotas, recetas y tecnología de nicho.
- Preocupa que los futuros modelos se entrenen con salidas previas de IA, amplificando errores y patrones de baja calidad; algunas comunidades están intentando envenenar explícitamente los datos de entrenamiento.
- Se piden “corpus de confianza” cuidadosamente curados y archivos privados; temen que internet pública se vuelva inutilizable para entrenamiento o consulta.
Preservación y “memoria colectiva”
- Debate sobre qué merece preservarse: algunos desestiman las historias de Instagram y las publicaciones casuales como basura; otros señalan que lo efímero, a nivel de graffiti, es invaluable para los historiadores.
- Hay un amplio acuerdo en que la rotura de enlaces, los muros de pago, el DRM, las demandas judiciales (por ejemplo, contra Internet Archive) y la rotación de plataformas ya están borrando el registro, independientemente de la IA.
- Varios defienden el archivado personal: PDFs en discos locales, herramientas como Zotero, Hister, Kiwix/OpenZIM e incluso “redes cerradas” privadas o basadas en VPN.
Alternativas y futuro de la búsqueda
- Los usuarios informan experiencias mixtas con DuckDuckGo, Brave Search, Kagi, Yandex y metabuscadores (SearXNG, EXA, Tavily). No hay un ganador claro; hay compromisos entre la completitud del índice, el filtrado de spam y los modelos de negocio.
- La búsqueda de pago (por ejemplo, Kagi) es vista por algunos como una forma de alinear los incentivos con los usuarios y no con los anunciantes, pero no puede arreglar el deterioro subyacente de la propia web.
- Algunos prevén una división entre una “web de IA” y una web humana más pequeña, semiescondida (blogs personales, foros pequeños, redes en malla o superpuestas).