Imperva no es la \u00fanica que lo documenta. Cloudflare, Akamai, TollBit y Human Security han publicado datos que apuntan en la misma direcci\u00f3n. En Kinsta, nuestro propio an\u00e1lisis<\/a> de m\u00e1s de 10 mil millones de solicitudes en toda nuestra infraestructura administrada muestra una tendencia clara: el tr\u00e1fico de bots con IA se dispar\u00f3 un 300 % en un solo a\u00f1o, y los efectos ya no son algo abstracto.<\/p>\n Y aunque la diferencia entre el tr\u00e1fico humano y el automatizado sigue siendo peque\u00f1a, las implicaciones son enormes. Echemos un vistazo a largo plazo para ver c\u00f3mo este cambio en el tr\u00e1fico de bots est\u00e1 dando forma a la web.<\/p>\n Tradicionalmente, los bots (abreviatura de robots) son aplicaciones de software dise\u00f1adas para realizar tareas automatizadas sin intervenci\u00f3n humana. El m\u00e1s conocido es Googlebot<\/a>, el rastreador automatizado de Google que escanea e indexa p\u00e1ginas web para las b\u00fasquedas. Otros bots comunes se encargan de monitorizar el tiempo de actividad, la indexaci\u00f3n, el an\u00e1lisis de datos, los escaneos de seguridad y otras funciones \u00fatiles que ayudan a que la web funcione de forma eficiente.<\/p>\n Aunque muchos de estos bots son inofensivos (e incluso beneficiosos), con el tiempo ha surgido otro tipo de bots que resulta mucho m\u00e1s problem\u00e1tico. Se trata de los rastreadores de IA<\/a> que operan a una escala tal que sobrecargan la infraestructura, independientemente de su intenci\u00f3n.<\/p>\n En nuestro informe sobre tr\u00e1fico de IA y bots<\/a>, David Belson, antiguo jefe de An\u00e1lisis de Datos en Cloudflare, coment\u00f3 que \u00abla mayor parte de lo que vemos no es malicioso. Son bots que se comportan de forma ineficiente a gran escala, y ah\u00ed es donde empiezan los verdaderos problemas\u00bb.<\/p>\n Hist\u00f3ricamente, los bots eran relativamente f\u00e1ciles de identificar, ya que normalmente no pod\u00edan ejecutar JavaScript, simular el movimiento del puntero, mantener sesiones de navegador realistas ni alternar direcciones IP de forma eficaz. Eso ha cambiado radicalmente. La automatizaci\u00f3n basada en la inteligencia artificial permite ahora a los bots imitar el comportamiento humano con una sofisticaci\u00f3n sorprendente, ocultando las se\u00f1ales tradicionales que se usaban para detectarlos.<\/p>\n Como dice Belson: \u00abHay gente que ayer no ten\u00eda ni idea de lo que estaba haciendo, pero hoy ha programado un bot haciendo vibe coding y lo ha soltado ah\u00ed fuera, sin molestarse siquiera en comprobar el archivo robots.txt\u00bb.<\/p>\n El resultado es que los sistemas se est\u00e1n alejando cada vez m\u00e1s de la detecci\u00f3n basada en la identidad y se est\u00e1n orientando hacia el an\u00e1lisis del comportamiento.<\/p>\n Para que no haya confusiones, cuando hablamos de tr\u00e1fico humano, no nos referimos simplemente a clics o interacciones obvias de los usuarios. El tr\u00e1fico humano abarca las numerosas solicitudes que se generan al servir y renderizar una p\u00e1gina web o la experiencia de una aplicaci\u00f3n.<\/p>\n Una sola visita humana a una p\u00e1gina puede generar docenas (a veces cientos) de solicitudes. Estas pueden incluir solicitudes de HTML, CSS, JavaScript, fuentes, im\u00e1genes, APIs, scripts de an\u00e1lisis, recursos publicitarios y otros elementos necesarios para mostrar una p\u00e1gina web moderna.<\/p>\n Esta distinci\u00f3n es importante porque los debates sobre el tr\u00e1fico de bots frente al tr\u00e1fico humano suelen basarse en el n\u00famero de solicitudes y la actividad de red, en lugar de en el n\u00famero de personas reales online. Un n\u00famero relativamente peque\u00f1o de bots agresivos puede generar enormes vol\u00famenes de tr\u00e1fico al solicitar p\u00e1ginas repetidamente, extraer datos de las APIs, descargar recursos o ejecutar acciones automatizadas a escala industrial.<\/p>\n Hay varios factores que est\u00e1n acelerando el crecimiento del tr\u00e1fico de bots, m\u00e1s all\u00e1 de la IA generativa por s\u00ed sola.<\/p>\n Los tiempos en los que las bromas, la curiosidad o la destreza t\u00e9cnica eran las principales motivaciones detr\u00e1s de las actividades maliciosas online han quedado, pr\u00e1cticamente atr\u00e1s. El Internet de hoy en d\u00eda fomenta un entorno en el que las operaciones ilegales llevadas a cabo por particulares o por grandes organizaciones criminales pueden generar beneficios de millones de d\u00f3lares.<\/p>\n El fraude, el robo de datos, la explotaci\u00f3n y destrucci\u00f3n de sistemas, la manipulaci\u00f3n del mercado, la extracci\u00f3n masiva de contenidos, la distribuci\u00f3n de ransomware y otras formas de generaci\u00f3n il\u00edcita de ingresos ahora se llevan a cabo a una escala enorme mediante sistemas automatizados y bots maliciosos.<\/p>\n El acceso no autorizado e ilegal a los datos personales se ha convertido en un negocio gigantesco, y los bots basados en IA hacen que estas actividades sean cada vez m\u00e1s dif\u00edciles de detectar, rastrear y detener.<\/p>\n Internet es un entorno fragmentado a nivel mundial en el que las leyes, su aplicaci\u00f3n y la jurisdicci\u00f3n var\u00edan enormemente de un pa\u00eds a otro y de una regi\u00f3n a otra. Esa fragmentaci\u00f3n crea un terreno f\u00e9rtil para que prospere la automatizaci\u00f3n maliciosa.<\/p>\n Los marcos normativos d\u00e9biles permiten que proliferen los bots de IA da\u00f1inos, ya que las leyes, su aplicaci\u00f3n y la coordinaci\u00f3n internacional no han seguido el ritmo de la r\u00e1pida evoluci\u00f3n de la automatizaci\u00f3n impulsada por la IA. Aunque esto lleva mucho tiempo siendo un reto en el \u00e1mbito tecnol\u00f3gico, la velocidad y la magnitud del desarrollo de la IA han agravado el problema de forma espectacular.<\/p>\n Durante a\u00f1os, los agentes de usuario proporcionaron una de las se\u00f1ales de identidad m\u00e1s fiables de la web. Un agente de usuario identificaba de forma fiable el navegador, el sistema operativo y, a veces, el dispositivo que realizaba una solicitud. Los sistemas depend\u00edan en gran medida de estos identificadores para distinguir entre navegadores leg\u00edtimos, rastreadores de motores de b\u00fasqueda, dispositivos m\u00f3viles y bots automatizados.<\/p>\n Ese modelo se est\u00e1 desmoronando. Los bots modernos pueden ocultarse, suplantar o manipular los agentes de usuario con tanta eficacia que la se\u00f1al en s\u00ed misma es cada vez menos fiable. Ahora, un bot malicioso puede hacerse pasar por un navegador leg\u00edtimo, imitar un dispositivo m\u00f3vil o incluso disfrazarse de rastreador de confianza. La automatizaci\u00f3n basada en la IA ha acelerado esta tendencia al hacer que la suplantaci\u00f3n sofisticada sea m\u00e1s f\u00e1cil y barata de implementar a gran escala.<\/p>\n Como resultado, los sistemas de seguridad modernos se basan cada vez m\u00e1s en el comportamiento, en lugar de solo en la identidad.<\/p>\n Como la reputaci\u00f3n de las direcciones IP y otras se\u00f1ales tradicionales ya no son totalmente fiables, los sistemas de detecci\u00f3n buscan cada vez m\u00e1s patrones de comportamiento que indiquen automatizaci\u00f3n o actividad maliciosa.<\/p>\n Las solicitudes que llegan a una velocidad, escala y frecuencia imposibles de reproducir por parte de los humanos siguen siendo una de las se\u00f1ales de alerta m\u00e1s claras. Los intentos repetidos de inicio de sesi\u00f3n, los comportamientos de scraping muy secuenciales, el uso agresivo de las APIs y las grandes r\u00e1fagas de solicitudes suelen indicar que hay un proceso automatizado en marcha.<\/p>\n Los datos de la propia infraestructura de Kinsta registraron que un solo bot gener\u00f3 3,75 millones de solicitudes a las URLs de a\u00f1adir al carrito de una web en 24 horas, lo que supone aproximadamente una solicitud cada 23 milisegundos, durante todo el d\u00eda, y cada una de ellas llegaba al servidor como una solicitud nueva que no se pod\u00eda almacenar en cach\u00e9.<\/p>\n El comportamiento de navegaci\u00f3n de los humanos suele ser algo impredecible. Los bots, incluso los m\u00e1s sofisticados, suelen producir patrones de interacci\u00f3n muy repetitivos, flujos de navegaci\u00f3n predecibles o una extracci\u00f3n inusualmente sistem\u00e1tica, incluso cuando imitan con \u00e9xito la ejecuci\u00f3n de JavaScript, las sesiones de navegador realistas y los movimientos del rat\u00f3n. Por eso la detecci\u00f3n se ha orientado hacia evaluar la intenci\u00f3n del comportamiento en lugar de la identidad declarada.<\/p>\n En Kinsta, esta es exactamente la l\u00f3gica que usamos para clasificar el tr\u00e1fico<\/a> en los sitios administrados. En lugar de una simple distinci\u00f3n binaria entre humano o bot, nuestro sistema de protecci\u00f3n contra bots funciona con seis categor\u00edas: bots verificados, probablemente humanos, probablemente bots, tr\u00e1fico automatizado, tr\u00e1fico sin clasificar y tr\u00e1fico malicioso, con una designaci\u00f3n aparte para los rastreadores de IA con tasa excesiva que est\u00e1n verificados pero que generan una carga que sobrecarga la infraestructura, independientemente de su intenci\u00f3n.<\/p>\n Cada categor\u00eda se gestiona de forma diferente, ya que la respuesta adecuada ante un rastreador de entrenamiento de IA mal configurado no es la misma que ante un ataque de credential stuffing. Por defecto, las defensas a nivel de plataforma de Kinsta detienen aproximadamente entre el 15 % y el 20 % del tr\u00e1fico clasificado como malicioso antes de que llegue a tu sitio. Las capas de protecci\u00f3n contra bots que se suman a esa base permiten a los propietarios de los sitios web filtrar o bloquear categor\u00edas adicionales en funci\u00f3n de sus propios patrones de tr\u00e1fico y su tolerancia al riesgo.<\/p>\n A medida que estos sistemas evolucionan, sus repercusiones van mucho m\u00e1s all\u00e1 de la mera ciberseguridad y empiezan a afectar a las infraestructuras, la publicaci\u00f3n de contenidos, el an\u00e1lisis de datos, el comercio electr\u00f3nico y la calidad general de la propia web.<\/p>\n \u00bfHay algo a la vista que pueda frenar el crecimiento del tr\u00e1fico de bots? Los datos indican que no. El tr\u00e1fico de bots de IA se dispar\u00f3 un 300 % en un solo a\u00f1o, y la proporci\u00f3n de visitas de bots de IA pas\u00f3 de 1 de cada 200 a 1 de cada 31 en menos de 12 meses. Como dice Daniel Pataki, director t\u00e9cnico de Kinsta: \u00abA gran escala, el rastreo ineficiente deja de ser un problema de tr\u00e1fico y se convierte en un problema de recursos\u00bb. Las condiciones que impulsan esa escala no est\u00e1n remitiendo.<\/p>\n Una de las consecuencias m\u00e1s inmediatas del aumento del tr\u00e1fico de bots<\/a> es el incremento de los costes de infraestructura. Cada solicitud que recibe un sitio web consume ancho de banda, recursos inform\u00e1ticos, consultas a la base de datos, memoria, sistemas de cach\u00e9 e infraestructura de almacenamiento.<\/p>\n El problema es especialmente grave en los sitios de WordPress que utilizan WooCommerce<\/a>, la funci\u00f3n de b\u00fasqueda o muchos plugins. A diferencia de las p\u00e1ginas est\u00e1ticas que se sirven desde la cach\u00e9, los endpoints din\u00e1micos hacen que el servidor tenga que trabajar de verdad en cada solicitud. Un bot atrapado en un bucle de cadenas de consulta no sabe distinguir entre una p\u00e1gina que se puede almacenar en cach\u00e9 y una que consume muchos recursos. Un solo bucle de este tipo en un sitio gestionado por Kinsta gener\u00f3 550 millones de solicitudes en 30 d\u00edas antes de que una regla de mitigaci\u00f3n espec\u00edfica lo detectara.<\/p>\n Como dice Daniel Pataki: \u00abNo existe eso de \u201csolo tr\u00e1fico de bots\u201d. Cada solicitud supone un trabajo real. A gran escala, un rastreo ineficiente deja de ser un problema de tr\u00e1fico y se convierte en un problema de recursos\u00bb.<\/p>\n Los editores m\u00e1s peque\u00f1os y los propietarios de sitios web independientes son especialmente vulnerables porque a menudo carecen de los sistemas de mitigaci\u00f3n de nivel empresarial de los que disponen las grandes organizaciones.<\/p>\n El tr\u00e1fico generado por bots de IA distorsiona cada vez m\u00e1s las m\u00e9tricas de anal\u00edtica de formas que pueden resultar muy enga\u00f1osas. El n\u00famero inflado de visitas a la p\u00e1gina, la interacci\u00f3n falsa, el tr\u00e1fico de referencia artificial y las interacciones automatizadas pueden llevar a los responsables de la toma de decisiones a sacar conclusiones err\u00f3neas a partir de datos poco fiables<\/a>.<\/p>\n El problema se agrava a medida que los bots se parecen m\u00e1s a los humanos. Las herramientas que se basan en el seguimiento mediante JavaScript, como Google Analytics, suelen subestimar la actividad de los bots porque muchos de ellos no ejecutan JavaScript. Las anal\u00edticas a nivel de servidor, que cuentan cada solicitud basada en la IP, tienden a sobreestimarla porque detectan bots que JavaScript no capta.<\/p>\n En Kinsta, las anal\u00edticas de MyKinsta<\/a> se basan en los registros de acceso a nivel de servidor y excluyen expl\u00edcitamente los agentes de usuario de bots conocidos del recuento de visitas facturables, pero incluso esa distinci\u00f3n tiene sus l\u00edmites, ya que el tr\u00e1fico automatizado que imita muy de cerca el comportamiento humano puede seguir apareciendo en las cifras que se muestran.<\/p>\n Desde noviembre de 2025, las listas de solicitudes m\u00e1s frecuentes<\/a> de Kinsta empezaron a reflejar todo el tr\u00e1fico, incluidos los bots, precisamente para que los propietarios de las webs tuvieran una idea m\u00e1s clara de lo que realmente est\u00e1 afectando a su infraestructura frente a lo que se les factura.<\/p>\n Cuando tus visitas aumentan, pero el volumen de b\u00fasquedas de marca, las conversiones y el tr\u00e1fico directo se mantienen estables, lo m\u00e1s probable es que los bots sean los responsables de esa diferencia.<\/p>\n El fen\u00f3meno conocido como \u00abweb muerta\u00bb se refiere a la creciente avalancha de contenido de baja calidad generado por m\u00e1quinas que aparece por todo Internet. Aunque algunas de las versiones m\u00e1s extremas de esta teor\u00eda rozan la especulaci\u00f3n, no hay duda de que la IA est\u00e1 facilitando enormemente la generaci\u00f3n a gran escala de art\u00edculos sint\u00e9ticos, rese\u00f1as falsas, blogs de spam, medios automatizados y contenido de escaso valor.<\/p>\n El resultado puede ser una web contaminada en la que cada vez resulte m\u00e1s dif\u00edcil encontrar informaci\u00f3n fiable y realmente \u00fatil.<\/p>\n Los bots basados en IA est\u00e1n aumentando considerablemente la sofisticaci\u00f3n de los ciberataques. Los ataques de \u00abcredential stuffing\u00bb, la apropiaci\u00f3n de cuentas, el uso indebido de APIs, las campa\u00f1as de phishing, el escaneo de vulnerabilidades y el despliegue de ransomware se est\u00e1n volviendo m\u00e1s r\u00e1pidos, m\u00e1s escalables y m\u00e1s adaptables gracias a la automatizaci\u00f3n.<\/p>\n Como los sistemas de IA pueden aprender de los fallos y perfeccionar sus m\u00e9todos continuamente, a las defensas tradicionales basadas en reglas les cuesta cada vez m\u00e1s seguirles el ritmo.<\/p>\n Hist\u00f3ricamente, los rastreadores de b\u00fasqueda<\/a> como Googlebot creaban una relaci\u00f3n econ\u00f3mica relativamente equilibrada con los editores. Rastreaban el contenido, lo indexaban y, a continuaci\u00f3n, devolv\u00edan tr\u00e1fico a los sitios web de origen.<\/p>\n Los modernos sistemas de scraping basados en IA est\u00e1n cambiando esa relaci\u00f3n. Cada vez m\u00e1s, los sistemas de IA extraen contenido, resumen la informaci\u00f3n en otros sitios y ofrecen respuestas directamente sin que el tr\u00e1fico tenga que volver necesariamente a la fuente original. Esto da lugar a una \u00abeconom\u00eda del scraping\u00bb cada vez mayor, en la que los editores y creadores asumen el coste de producir contenido y mantener la infraestructura, mientras que los sistemas automatizados se llevan gran parte del valor a\u00f1adido.<\/p>\n Estos sistemas van mucho m\u00e1s all\u00e1 del simple rastreo web. Los agentes basados en IA<\/a> ahora pueden navegar por la web, interactuar con aplicaciones, hacer b\u00fasquedas, comprar online, concertar citas, rellenar formularios y tomar decisiones con poca o ninguna intervenci\u00f3n humana.<\/p>\n A medida que estos sistemas siguen mejorando, cada vez es m\u00e1s dif\u00edcil distinguir entre la actividad humana y la generada por m\u00e1quinas. Ese cambio podr\u00eda transformar de ra\u00edz lo que entendemos por \u00abtr\u00e1fico web\u00bb en el futuro.<\/p>\n En un principio, Internet se cre\u00f3 partiendo de la idea de que los humanos eran los principales usuarios. Esa idea se est\u00e1 desmoronando r\u00e1pidamente. A medida que la automatizaci\u00f3n impulsada por la IA se vuelve cada vez m\u00e1s aut\u00f3noma, el futuro de la web quiz\u00e1 dependa menos de distinguir a los humanos de los bots, y m\u00e1s de decidir qu\u00e9 tipo de Internet impulsada por m\u00e1quinas estamos dispuestos a aceptar.<\/p>\n El impacto de este cambio va m\u00e1s all\u00e1 de lo que la mayor\u00eda de los propietarios de sitios web creen. Los costes de infraestructura est\u00e1n subiendo. Cada vez cuesta m\u00e1s confiar en los datos anal\u00edticos. La econom\u00eda de los scrapers est\u00e1 desplazando el valor de los editores que crean contenido hacia los sistemas que lo extraen. Y a medida que los agentes impulsados por IA son capaces de navegar, investigar y tomar decisiones de forma aut\u00f3noma, la pregunta ya no es \u00ab\u00bfc\u00f3mo gestiono el tr\u00e1fico de bots?\u00bb, sino algo mucho m\u00e1s amplio.<\/p>\n Internet se cre\u00f3 partiendo de la idea de que detr\u00e1s de cada solicitud hab\u00eda una persona. Esa idea se est\u00e1 desmoronando m\u00e1s r\u00e1pido de lo que pueden adaptarse la infraestructura, la normativa y los modelos de negocio que se han construido a partir de ella.<\/p>\n Ya estamos de lleno en una era en la que las m\u00e1quinas se comunican entre s\u00ed sin necesidad de interacci\u00f3n humana.<\/p>\n Para conocer m\u00e1s a fondo los datos que hay detr\u00e1s de este cambio, lee el informe completo de Kinsta sobre IA y tr\u00e1fico de bots<\/a>. Si ya est\u00e1s notando los efectos en tu sitio web, la protecci\u00f3n contra bots<\/a> de Kinsta te ofrece las herramientas que necesitas para gestionarlos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Este a\u00f1o, la prensa generalista ha informado de un cambio hist\u00f3rico: el tr\u00e1fico automatizado ha superado al tr\u00e1fico generado por personas en Internet online. Y las …<\/p>\n","protected":false},"author":313,"featured_media":83698,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kinsta_gated_content":false,"_kinsta_gated_content_redirect":"","footnotes":""},"tags":[],"topic":[1405],"class_list":["post-83697","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","topic-trafico-de-bots"],"yoast_head":"\n\u00bfQu\u00e9 son los bots y por qu\u00e9 las definiciones antiguas ya no sirven?<\/h2>\n
\u00bfA qu\u00e9 nos referimos con tr\u00e1fico humano?<\/h2>\n
\u00bfPor qu\u00e9 ahora?<\/h2>\n
1. La recompensa econ\u00f3mica<\/h3>\n
2. Un marco normativo deficiente<\/h3>\n
3. Los agentes de usuario ya no proporcionan se\u00f1ales fiables<\/h3>\n
C\u00f3mo detectar los bots hoy en d\u00eda<\/h2>\n
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![\"Desglose](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/kinsta-bot-request-breakdown.png\")
![\"Nivel](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/bot-protection-level.png\")
Implicaciones y tendencias a tener en cuenta<\/h2>\n
Costes de la infraestructura de alojamiento<\/h3>\n
Anal\u00edticas sesgadas<\/h3>\n
![\"Las](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/top-requests-by-bandwidth.png\")
La llegada de la \u00abweb muerta\u00bb<\/h3>\n
Aumento de los riesgos de seguridad provocados por bots maliciosos<\/h3>\n
La econom\u00eda de los rastreadores y la inversi\u00f3n econ\u00f3mica<\/h3>\n
Navegadores basados en IA y agentes aut\u00f3nomos<\/h3>\n
La l\u00ednea entre humanos y m\u00e1quinas ha desaparecido<\/h2>\n