Así ha cambiado Internet en los 20 años transcurridos desde el lanzamiento de Genbeta

Así ha cambiado Internet en los 20 años transcurridos desde el lanzamiento de Genbeta

Genbeta se lanzó al mundo en el año 2005, hace ya dos décadas (y algunos meses). Si ya eras usuario de Internet por aquellos tiempos, estarás de acuerdo con que éste ha cambiado mucho en estos últimos 20 años, y no siempre para mejor. Hagamos un breve recorrido por el carril de la nostalgia en la ‘autopista de la información’.

De la web de enlaces a la web de feeds

A principios de los 2000, Internet se organizaba alrededor de enlaces. Uno llegaba a una página web, encontraba hipervínculos y decidía a dónde ir después. El control de la navegación estaba en el usuario. Los blogs enlazaban a otros blogs, y los buscadores indexaban páginas relativamente estáticas.

Hoy, gran parte del tráfico pasa por feeds basados en algoritmos. En lugar de decidir qué leer, el usuario desplaza el dedo mientras un sistema decide por él. Esto no ocurre solo en redes sociales como Facebook, Instagram o TikTok (que es donde la mayoría de los usuarios comparten sus contenidos, relegados ya los foros y los blogs a un lugar secundario), sino también en YouTube, Spotify, Netflix, Amazon o LinkedIn.

El feed no es neutral: está optimizado para maximizar tiempo de permanencia, interacción y retorno publicitario. Eso significa priorizar contenido emocional, repetitivo, polarizante o diseñado para enganchar rápido, sumergiéndonos en una secuencia infinita que nos invita a no salir de ella.

Donde el enlace distribuía la atención, el feed la centraliza. Y el usuario ahora consume contenidos preestablecidos por otros, en lugar de explorar

Cuando las plataformas empeoran a propósito

En los últimos años, se ha popularizado un término no del todo elegante, pero sí bastante preciso: enshittification (literalmente, enmierdización). El concepto fue popularizado por Cory Doctorow para describir el ciclo de degradación típico de las plataformas digitales. El proceso suele seguir cuatro fases reconocibles:

  1. La plataforma es buena para los usuarios: Piensa en el Facebook de los años 2007–2012, en el buscador de Google de la primera década de este siglo, o en los comienzos de Amazon. Pocos anuncios, resultados útiles, alcance orgánico alto.
  2. La plataforma empieza a favorecer a los clientes de pago: Facebook reduce el alcance de páginas; Google prioriza resultados patrocinados; Amazon favorece marcas propias.
  3. La plataforma exprime tanto a usuarios como a clientes para maximizar beneficios: Más anuncios, más suscripciones, más obstáculos a los usos tradicionales de cada plataforma… peor servicio, en definitiva.
  4. El producto se degrada, pero los usuarios no se van por dependencia Porque ahí están los contactos, el catálogo, el historial, el trabajo o la audiencia.

Y así, tenemos a un Instagram que prioriza reels irrelevantes frente a cuentas seguidas, o a un Twitter (ahora X) que rompe funcionalidades básicas buscando empujar al usuario a que se suscriba.

Internet

La muerte de la búsqueda «útil»

Uno de los cambios más tangibles para el usuario medio es el deterioro de los buscadores. Durante años, ‘googlear’ ha sido casi un sinónimo de «encontrar respuestas». Luego empezaron a aparecer los textos genéricos e inflados, posicionados gracias al abuso de las técnicas SEO (de posicionamiento en buscadores).

Esto no ocurrió porque Google «se volviera tonto», sino porque el SEO se industrializó. Empresas enteras empezaron a generar contenido no destinado a los humanos, sino a los algoritmos. ¿El resultado? Una WWW llena de páginas diseñadas para captar tráfico, no para informar o entretener.

Paradójicamente, cuanto más contenido hay, más difícil resulta encontrar algo bueno. La abundancia sin filtros humanos ha degradado la experiencia de navegación. Por supuesto, este fenómeno se ha intensificado por el desembarco de la IA generativa.

Cuando la web se llena de basura sintética

El término AI slop (traducible como ‘bodrios de IA’) se usa para describir contenido generado automáticamente —texto, imágenes, vídeos— cuyo único objetivo es rellenar Internet, captar clics o posicionar en buscadores. El resultado de esto es que una búsqueda como «el mejor VPN 2025» devuelve decenas de artículos casi idénticos, que Pinterest y Facebook se llenan de imágenes generadas por IA sin contexto ni autoría, etc.

Es posible que, en los últimos años, hayas oído hablar de la «teoría del internet muerto«. En su versión literal, suena a conspiración absurda: la idea de que casi toda la actividad online está controlada por bots y que gran parte de los usuarios humanos con los que interactuamos no existen.

Pero si lo aceptamos como metáfora, el término señala algo bastante real: que gran parte del Internet visible, monetizado y algorítmico está cada vez más automatizado, repetitivo y desconectado de interacción humana genuina. Y que todas esas tendencias no dejan de acelerarse.

Cuando las plataformas pisaron al usuario

Internet

La plataformización suele describirse como el proceso por el cual las plataformas digitales pasan a intermediar actividades que antes se realizaban de forma directa: comprar, vender, trabajar, informarse, entretenerse. Pero esta definición se queda corta, porque la plataformización no solo reorganiza mercados: reorganiza la noción misma de propiedad, acceso y control.

En el Internet de los años 90 y primeros 2000, la lógica dominante era la de la posesión funcional. Comprar un objeto cultural —un libro, un disco, un videojuego— implicaba adquirir algo que podía usarse sin permiso continuo de terceros. Hoy, en gran parte del ecosistema digital, esa lógica ha sido sustituida por otra: el acceso condicionado por plataforma.

Del objeto al permiso

Un ejemplo cotidiano: comprar un videojuego en Steam no equivale a poseerlo en el sentido tradicional. El usuario adquiere una licencia revocable, ligada a una cuenta, sujeta a términos de servicio que pueden cambiar unilateralmente. El juego puede dejar de estar disponible, requerir autenticación permanente o desaparecer si la cuenta es suspendida.

Lo mismo ocurre con los ebooks adquiridos a través de Amazon Kindle. Aunque el lenguaje comercial habla de «comprar», el usuario no es dueño del libro como objeto: no puede prestarlo libremente, revenderlo ni garantizar su conservación a largo plazo. Amazon ha demostrado incluso que puede borrar libros remotamente de los dispositivos de los usuarios.

Este patrón se repite en el streaming, el software «como servicio», las suscripciones digitales y buena parte del entretenimiento contemporáneo. El usuario accede, pero no controla.

Es la infraestructura, idi*ta

Lo que ha cambiado es que la plataforma controla la infraestructura técnica que hace posible el uso del bien. Esto significa que

  • En este contexto, la plataforma deja de ser un simple intermediario y pasa a funcionar como una autoridad privada que define qué significa ‘comprar’ y qué significa ‘usar’.
  • El usuario depende no sólo de la buena fe contractual, sino de la continuidad técnica y comercial de la plataforma.
  • Que cuando tus contenidos (juegos, libros, contactos…) están ligados a una cuenta salir de una plataforma implica perder una parte significativa de la vida digital acumulada.

El usuario como fuente de datos

Otro cambio fundamental es que el usuario ya no es solo consumidor, sino materia prima (¿te suena aquello de «si no pagas, es que tú eres el producto»? En realidad puedes ser el producto aun pagando). Cada interacción alimenta sistemas de recomendación, modelos predictivos y ahora también modelos de inteligencia artificial.

Cuando escribes un comentario, ves un vídeo hasta el final o abandonas una página, tus acciones se registran. No solo para mostrarte anuncios, sino para ajustar el comportamiento de millones de personas en conjunto.

Con la IA generativa, este ciclo se intensifica: Internet se llena de contenido producido por máquinas entrenadas con contenido humano previo, que a su vez será reutilizado para entrenar nuevos modelos. El riesgo es una retroalimentación de mediocridad: una web cada vez más grande, pero cada vez menos informativa.

Gracias por habernos leído.

Imágenes | Marcos Merino mediante IA


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Así ha cambiado Internet en los 20 años transcurridos desde el lanzamiento de Genbeta

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Marcos Merino

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Un jefe boomer no entendía que sus empleados millennials no quisieran cargos directivos. Ellos tienen claras las razones

Un jefe boomer no entendía que sus empleados millennials no quisieran cargos directivos. Ellos tienen claras las razones

Un jefe de la generación del baby boom ha dicho estar muy desconcertado porque los trabajadores millennials rechazan recibir ascensos y sus razones tienen. En una publicación en Reddit (un foro que se ha convertido en esencial para entender las dinámicas laborales) un empleado millennial compartió una anécdota de su empresa: cuando los profesionales de su generación decidieron colectivamente no seguir el camino marcado por sus superiores boomers.

El empleado explica que trabaja para una gran empresa en Europa Central y solo la sede central cuenta con unos 1.000 empleados. Dado que los millennials constituyen alrededor del 30% de la plantilla de la empresa, surgió una nueva tendencia entre los trabajadores: «Muchos de ellos han estado rechazando ascensos u oportunidades para solicitar puestos más altos en la empresa», tal y como recoge upworthy. Sobre todo, la tendencia se ha notado desde la pandemia del año 2020.

Esto despertó la curiosidad de su jefe, un ‘baby boomer’, que quería saber por qué los trabajadores millennials no se presentaban para solicitar ningún ascenso. El jefe no les ofreció un ascenso, sino que simplemente les preguntó por qué no estaban interesados. 

Un dinero extra que no merece la pena las horas

Esto llevó a la plantilla a hablar del tema y muchos de los trabajadores comparten la misma idea: «mis compañeros y yo hemos hablado largo y tendido sobre esto y la conclusión es que simplemente no queremos trabajar como nuestros superiores». 

Es decir, muchas horas, con muchas responsabilidades y un ingreso extra pero que no merece la pena el sobreesfuerzo.

En sus palabras, él también tenía prisa por ascender cuando empecé pero ha visto cómo funciona el sistema y se ha desencantado. Según la mencionado publicación, él ha dicho que «echo de menos ser tan ingenuo, porque al menos tenía ambición».

Liderar puede ser agotador

En realidad, esto no es nada nuevo. Un estudio que ya recogimos en Genbeta apunta a que la generación Z está «dejando de lado conscientemente» y evitando los estresantes puestos de gestión intermedia.  El 72% de la generación más joven de trabajadores dice que preferiría progresar en un puesto como trabajador, que convertirse en un gerente intermedio, según la firma de contratación Robert Walters.

Otra investigación de este año muestra otra realidad que va más allá: hay gerentes que querrían dejar su cargo, no para irse de compañía o en busca de oportunidades, pero para poder centrarse, dentro de su empresa, en las labores que les ha quitado estar gestionando equipos. 

Concretamente, casi la mitad de los líderes renunciarían a sus cargos solo para sentirse comprometidos con su trabajo, según un nuevo informe que destaca la creciente crisis de compromiso entre los líderes. Esto viene recogido en el informe «2025 Workplace Engagement Report» de Kahoot! que reveló que el 46% de los líderes sacrificaría su puesto directivo para sentirse más comprometido. 

Imagen | Foto de JESHOOTS.COM en Unsplash

En Genbeta | «El trabajo híbrido es solo la ilusión de poder escoger»: la ex líder de trabajo en remoto de Meta es muy crítica con la oficina


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Un jefe boomer no entendía que sus empleados millennials no quisieran cargos directivos. Ellos tienen claras las razones

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Bárbara Bécares

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Meta se ha puesto a la cabeza de la carrera de los agentes de IA adquiriendo Manus por 2.000 millones de dólares

Meta se ha puesto a la cabeza de la carrera de los agentes de IA adquiriendo Manus por 2.000 millones de dólares

Meta acaba de cerrar una de las operaciones más llamativas de este final de año: la compra de Manus, una ‘startup’ de IA agéntica actualmente con sede en Singapur pero origen chino, conocida por ofrecer agentes capaces de ejecutar tareas complejas con poca supervisión. Las estimaciones sitúan el precio de dicha operación por encima de los 2.000 millones de dólares.

Lo interesante no es solo el tamaño del cheque: es lo que compra Meta (capacidad ‘agéntica’ lista para ofrecer a sus clientes y usuarios) y lo que intenta evitar: ruido geopolítico, dudas regulatorias y riesgos reputacionales, para lo cual Meta insiste en que cortará los vínculos de Manus con China y reforzará barreras de seguridad y gobernanza de datos.

Meta quiere agentes ‘de verdad’, no solo chatbots

Manus saltó a la fama a comienzos de este año por vender la idea de un ‘trabajador digital’ más autónomo: un agente capaz de encadenar acciones —por ejemplo, analizar información, escribir código o ejecutar tareas propias de trabajo de oficina— a partir de instrucciones relativamente simples (por ejemplo: «busca información, compárala, elabora un informe, genera una tabla y prepara un borrador listo para enviar»).

Aquí está el matiz: Meta ya tiene Meta AI y una estrategia de lanzamiento de modelos de lenguaje ya establecida, pero la IA agéntica es algo diferente: un producto que ofrece acciones y no sólo palabras. La operación sugiere que Meta quiere acelerar ese salto integrando la tecnología de Manus en sus servicios dirigidos a miles de millones de usuarios.

Si 2023–2024 fue la época del auge del chatbot, 2025 se está cerrando con el inicio de otra carrera, la de los agentes de IA. El movimiento de Meta refuerza la idea de que los gigantes no solo competirán entrenando modelos: competirán comprando interfaces, equipos y productos que ya hayan resuelto parte del camino (seguridad, flujos de trabajo, integración con herramientas, etc.).

La compra como atajo para fichar talento

La carrera de la IA se ha convertido en una guerra en la que los recursos son cómputo datos talento. Meta ya dejó clara esta dinámica con su inversión en Scale AI: un acuerdo valorado en torno a 29.000 millones de dólares (con Meta tomando un 49% y fichando a Alexandr Wang como nuevo jefe absoluto de la IA de Meta). Dicho movimiento fue interpretado en ese momento como una forma de reforzar músculo operativo y de entrenamiento/evaluación de modelos.

Manus encaja como el siguiente eslabón: si el punto fuerte de Scale era (sobre todo) la infraestructura para entrenamiento, Manus son funciones agénticas ‘empaquetadas’ para casos de uso concretos (empresa, productividad, automatización). En conjunto, el mensaje es: Meta no quiere limitarse a «tener modelos competitivos», quiere convertirlos en comportamiento útil.

Para ello, el gran cuello de botella no es solo el modelo, sino cómo se controla, evalúa y lograr hacer fiable un agente. Y Meta puede lograr eso adquiriendo un equipo con experiencia probada en ‘agent UX’ (experiencia de usuario con agentes de IA).

El elefante en la habitación: China

En 2025, pocas combinaciones de palabras generan tanta alarma en Washington y en los mercados como las que incluyen ‘IA’ ‘China’ ‘datos’. Por eso Meta se ha dado prisa para aclarar que separará completamente los vínculos de Manus con China, incluyendo cierres/traslados de operaciones.

Esto no es sólo un detalle de relaciones públicas (que también): es un intento de blindaje, porque si Meta quiere meter agentes en mensajería, trabajo, publicidad o herramientas para empresas, necesita que el mercado se convenza de que es capaz de hacerlo sin que su nuevo producto se convierta en el foco de constantes polémicas geopolíticas.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

En Genbeta | Mark Zuckerberg necesita más energía para mejorar su IA, así que ahora Meta se va a convertir en comercializadora eléctrica


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Meta se ha puesto a la cabeza de la carrera de los agentes de IA adquiriendo Manus por 2.000 millones de dólares

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Marcos Merino

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«Será un trabajo estresante», promete Sam Altman en esta oferta. Por eso ofrece más de medio millón de dólares de sueldo

"Será un trabajo estresante", promete Sam Altman en esta oferta. Por eso ofrece más de medio millón de dólares de sueldo

«Será un trabajo estresante y tendrás que sumergirte de lleno desde el primer momento». Con esa advertencia poco habitual, Sam Altman, CEO de OpenAI, ha presentado en X una de las ofertas laborales más llamativas —y mejor pagadas— del sector tecnológico actual. El objetivo es cubrir el puesto directivo de ‘Responsable de preparación’, dedicado exclusivamente a anticipar, medir y contener los riesgos más graves de la inteligencia artificial avanzada.

La cifra explica parte de la franqueza: hasta 555.000 dólares anuales de salario base, más acciones, según la documentación interna de la compañía. En Silicon Valley, donde los sueldos son altos por definición, superar el medio millón sigue siendo una señal clara de que hay algo más que el mero talento técnico implicado.

Lo que está en juego es la posibilidad de que los modelos de IA más avanzados causen daños reales a gran escala… y de que alguien tenga la responsabilidad directa de evitarlo

Anteponer la gestión de riesgos a la comercial

Este puesto será una pieza clave para OpenAI en un momento ‘crítico’. Los modelos mejoran a una velocidad sin precedentes y ya no solo generan texto o imágenes: encuentran vulnerabilidades de seguridad, influyen en estados mentales y empiezan a mostrar capacidades que podrían ser reutilizadas con fines destructivos.

El propio Altman lo reconoce sin rodeos: en 2025, dice, la compañía ya ha experimentado «un adelanto» del impacto de estos sistemas en la salud mental, y ahora empieza a observar cómo los modelos se vuelven lo bastante competentes en ciberseguridad como para detectar fallos críticos.

La empresa asume que el desarrollo de IA avanzada conlleva riesgos inevitables, y que la única opción responsable es poner a alguien bien pagado, con poder real y bajo enorme presión, a vigilar dónde y cuándo puede producirse el daño.

Así, el papel del responsable de Preparación no es el de ser un filósofo corporativo ni un portavoz tranquilizador, sino el responsable de la maquinaria de la seguridad: evaluaciones técnicas, modelos de amenaza, pruebas de abuso, mitigaciones y decisiones de lanzamiento.

Y, de hecho, una de las principales responsabilidades que recaerán sobre los hombros de la persona que contraten será decidir cuándo un modelo de IA es demasiado peligroso para lanzarse, incluso si eso implica perder ventaja frente a competidores menos cautos.

Está claro que no es un empleo cualquiera

Durante años, la crítica recurrente a las grandes empresas de IA fue que hablaban con cierta ligereza de los riesgos de su tecnología. OpenAI intenta ahora responder situando a alguien con nombre y apellido que responde por los peores escenarios posibles. El puesto supervisa las áreas que la compañía considera de ‘daño severo’: ciberseguridad, capacidades biológicas y químicas, y sistemas de IA capaces de auto-mejorarse.

Recordemos que, según sus propios baremos internos, OpenAI define ‘daño severo’ como resultados comparables a miles de muertes, lesiones graves a gran escala o pérdidas económicas de cientos de miles de millones de dólares. Es el tipo de definición que suele aparecer en planes de contingencia gubernamentales, no en ofertas de empleo publicadas en redes sociales.

Contexto interno y externo

El historial reciente de OpenAI muestra tensiones internas, salidas de responsables de seguridad y críticas públicas de antiguos líderes que denunciaron que la cultura de seguridad quedaba relegada frente a los lanzamientos rápidos (técnicamente, fue también la razón por la que el propio Altman fue brevemente cesado como CEO).

Por otro lado, OpenAI se enfrenta ahora a una oleada creciente de demandas y de escrutinio regulatorio, y a un clima social de cada vez mayor desconfianza. De hecho, encuestas recientes muestran que la mayoría de la población estadounidense percibe más riesgos que beneficios en la expansión de la IA, y una amplia mayoría prefiere regulaciones estrictas aunque eso ralentice el desarrollo.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

En Genbeta | Empiezan a salir a la luz las vulnerabilidades del navegador de ChatGPT en materia de seguridad y privacidad 


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El CEO de Randstad afirma que el teletrabajo ahora se reserva solo para talentos «muy especiales» y explica quién tiene este perfil

El CEO de Randstad afirma que el teletrabajo ahora se reserva solo para talentos "muy especiales" y explica quién tiene este perfil

El director ejecutivo de Randstad, Sander van ‘t Noordende, ha afirmado que el teletrabajo ha muerto oficialmente y que 3 días en la oficina es la nueva norma. La empresa que lidera es conocida por ser una de las mayores empresas de reclutamiento de nuevos trabajadores del mundo. Otra de sus afirmaciones es que esto es excepto para los talentos «muy especiales».  

Según palabras del ejecutivo a la publicación Fortune, la guerra por el regreso a la oficina ha terminado y ha surgido una nueva jerarquía. Su planteamiento es que el teletrabajo ahora es una ventaja para los empleados de alto rendimiento. 

Lo que afirma este directivo viene corroborado por investigaciones. Ya recogimos en Genbeta cómo el teletrabajo y la vuelta a las oficinas crean una nueva brecha y es que se está convirtiendo en un privilegio para ricos y jefes. 

De todos modos, también es relevante recordar que muchos buenos profesionales de grandes empresas como Amazon, Apple o Microsoft y de compañías en general se fueron cuando las empresas se empeñaron en meterlos en las oficinas. 

Gente con experiencia o nuevos contactos

«Hay que ser muy especial para poder exigir un trabajo 100 % remoto», ha declarado van ‘t Noordende a Fortune. Y añade que eso se traduce a que «hay que tener habilidades tecnológicas muy especiales o cierta experiencia», es decir, que vuelve a dejar de lado a los profesionales de la generación Z que están arrancando ahora su vida en el mercado laboral. 

«El fenómeno del trabajo freelance ha ido surgiendo, por supuesto, en las últimas décadas… pero también requiere habilidades especiales: buenas habilidades comerciales o de networking, que no todo el mundo posee». 

De todos modos, él si tiene algo que decir que contradice a lo que muchas de las grandes empresas están haciendo y predicando y que es el horario tradicional de 9 a 5. El líder de Randstad considera que los cambios que llegaron con la pandemia en cuanto a flexibilidad se pueden mantener hasta cierto punto. Ve más factible que siga a largo plazo un modelo híbrido donde el mundo laboral no sea ni muy estricto ni con la libertad que hubo durante unos años. 

Lo que la empresa de contratación está observando es que con la excepción de algunos bancos en las grandes ciudades, en general las empresas apuestan por un modelo híbrido, de entre tres y cuatro días, más algo de teletrabajo. 

Imagen | Foto de krakenimages en Unsplash

En Genbeta |«El   trabajo híbrido es la ilusión de elegir»: la ex jefa de  teletrabajo  en  Meta odia la oficina y sabe por qué las empresas vuelven


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El CEO de Randstad afirma que el teletrabajo ahora se reserva solo para talentos «muy especiales» y explica quién tiene este perfil

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