Los agentes de IA ya recorren sitios web, completan formularios y hacen compras por las personas. MIT Technology Review analiza cómo cambia Internet.
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Los agentes de inteligencia artificial (IA) ya pueden recorrer sitios web, interpretar sus controles y ejecutar tareas solicitadas por una persona, mientras otros acceden directamente a los servicios mediante conectores. MIT Technology Review examinó esta evolución en un reportaje publicado el 2 de noviembre de 2026 sobre la denominada web agéntica.
Los agentes pueden interactuar con Internet mediante un navegador convencional o utilizando herramientas que permiten comunicarse directamente con los servicios. En el primer caso, interpretan páginas, reconocen enlaces, completan formularios y utilizan capturas de pantalla para identificar los elementos sobre los que deben actuar.
Consultado por MIT Technology Review, Siva Reddy, profesor de Informática y Lingüística en la Universidad McGill, recuerda las primeras investigaciones sobre agentes capaces de utilizar navegadores convencionales. El objetivo era aprovechar las interfaces existentes y facilitar la supervisión humana de cada operación.
“En aquel momento, pensábamos que el mejor agente del mundo probablemente debía ser un agente capaz de utilizar un navegador”.
Siva Reddy, profesor de Informática y Lingüística en la Universidad McGill,
Sin embargo, estos mecanismos presentan dificultades cuando encuentran interfaces complejas, grandes cantidades de información o componentes que cambian durante la navegación. Un equipo de investigadores de la Universidad McGill y del Instituto de Inteligencia Artificial Mila examinó estas limitaciones en el trabajo Build the web for agents, not agents for the web, publicado en junio de 2025.
Xing Han Lù, investigador de posgrado de la Universidad McGill, identifica una dificultad en las propias interfaces, cuyos componentes no están optimizados para el procesamiento automático. El problema persiste tanto al interpretar capturas de pantalla como al examinar la estructura interna.
“Hay muchas piezas en movimiento [en la web] y no están realmente optimizadas para el consumo automático”.
Xing Han Lù, investigador de posgrado de la Universidad McGill.
Los investigadores de McGill proponen desarrollar interfaces web específicas para agentes, denominadas Agentic Web Interfaces (AWI), con controles de acceso, operaciones estandarizadas y mecanismos para reducir el procesamiento innecesario. El trabajo establece seis principios de diseño relacionados con seguridad, eficiencia y compatibilidad, pero no presenta un prototipo ni una implementación funcional de esta arquitectura.
La segunda alternativa utiliza conectores que permiten intercambiar información y ejecutar operaciones mediante instrucciones de texto o código, sin recorrer visualmente cada página. Estos mecanismos también pueden restringir las funciones disponibles y establecer condiciones adicionales antes de realizar acciones que involucran información personal.
Por ejemplo, MIT Technology Review describe la integración del agente Muse de Meta con el servicio de pagos Link de Stripe, donde las credenciales bancarias permanecen bajo control del servicio financiero. La operación también requiere confirmación humana antes de completar una compra, evitando que el agente pueda autorizarla por sí solo.
Las capacidades de navegación también han progresado en las evaluaciones de uso de computadores, aunque los resultados dependen de las condiciones de cada prueba. OpenAI informó que GPT-6 Astra obtuvo una puntuación parcial del 72.6 % en OSWorld 2.0, frente al 65.7 % de GPT-5.6 Sol, utilizando el conjunto de tareas sin conexión evaluado por la empresa.
Los cambios también afectan la manera en que los usuarios encuentran información, porque los asistentes pueden entregar respuestas sin necesidad de visitar las páginas originales. Una investigación de Pew Research Center examinó la actividad de navegación de 900 adultos estadounidenses durante marzo de 2025 para estudiar su comportamiento ante los resúmenes generados por Google.
Cuando aparecía uno de estos resultados con IA, el 8 % de las visitas terminaba en un clic hacia un resultado tradicional, frente al 15 % cuando no se mostraba el resumen. El mismo estudio encontró que solamente el 1 % de las visitas a búsquedas con resúmenes de IA terminaba con un clic sobre los enlaces incluidos en ellos, aunque estos resultados no corresponden específicamente al uso de agentes autónomos.
En el comercio electrónico existe otra investigación sobre cómo los agentes seleccionan productos, desarrollada por Amine Allouah, Omar Besbes, Josué Figueroa, Yash Kanoria y Akshit Kumar. Los investigadores utilizaron un entorno de compras simulado denominado ACES, donde modificaron de forma controlada la posición de los artículos, sus precios, valoraciones y etiquetas promocionales.
Los experimentos mostraron que identificar un producto como patrocinado reducía su probabilidad de selección cuando se mantenían constantes las demás características. Para un artículo con una probabilidad inicial del 10 %, esa cifra disminuyó hasta valores de entre 7.9 % y 8.9 % según el modelo evaluado (8.9 % con Claude Sonnet 4, 8.0 % con GPT-4.1 y 7.9 % con Gemini 2.5 Flash), aunque las preferencias por determinadas posiciones variaron considerablemente entre sistemas.
Para Eni Mustafaraj, profesora de Informática en Wellesley College, los asistentes podrían dar mayor control sobre los contenidos recibidos. Su propuesta apunta a que las recomendaciones respondan a las preferencias del usuario, una posibilidad que describe en el reportaje.
“Mi esperanza es que podamos tener IA que trabajen para nosotros, en el sentido de que puedan modificar el feed como yo quiero, no como quiere TikTok”.
Eni Mustafaraj, profesora de Informática en Wellesley College.
Las dificultades de las personas mayores al navegar por Internet centran el planteamiento de Margaret Mitchell, científica jefa de ética en Hugging Face. Para ella, los agentes podrían facilitar el uso de interfaces diseñadas para generaciones más jóvenes.
“Existe un potencial de asistencia muy claro para las personas mayores, que por lo general están menos habituadas a navegar por interfaces de usuario diseñadas por veinteañeros para veinteañeros”.
Margaret Mitchell, científica jefa de ética en Hugging Face,
Amazon, que cuenta con Alexa for Shopping como agente de compras propio, bloqueó el acceso de Muse a su sitio web poco después del lanzamiento del agente de Meta. Un portavoz de la compañía señaló a MIT Technology Review que ese acceso no estaba autorizado y que Muse reduce su capacidad para personalizar la experiencia de compra de cada cliente.
Desde Microsoft Research, el economista David Rothschild anticipa que algunas empresas podrían restringir el acceso de los agentes de IA para conservar a sus clientes. Ese escenario afecta tanto a quienes delegan gestiones como a los servicios que autorizan el acceso automatizado.
“Vas a ver cómo las empresas levantan barreras para conservar la base de consumidores que tienen”.
David Rothschild, economista de Microsoft Research
